• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.355-355
• /
• 2017

현재 국내외적으로 가뭄, 홍수 등 물 관련 재해 발생 규모가 커지고 빈도 또한 많아지고 있으며 이러한 자연재해 및 이상현상으로 인해 체계적인 대응을 위한 수재해와 관련된 연구들이 지속적으로 수행되고 있는 실정이다. 수재해 관련 연구를 수행함에 있어 많은 물관련 자료들이 필요하며, 이러한 자료들을 각 연구자별로 수집하여 수행하게 되는데 자료를 수집하는데 소요되는 시간 및 요구되는 정확도를 확보하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 강수량, 기온 등과 같은 기초데이터와 수위, 유량 등 물관련 데이터 등 연구 수행지원을 위한 체계적인 데이터 활용 및 체계 구축관련 연구가 필요하다. 이를 위해 수재해 관련 정보시스템에서는 데이터 연계 구축 항목으로 위성, 레이더 등 광역 관측 장비를 이용한 관측데이터와 관련 연구를 수행하는 기관의 데이터를 제공할 예정이다. 제공할 항목은 홍수, 가뭄 등 자체 생산된 수재해 관련 데이터와 공개된 데이터를 가지고 있는 미항공우주국(NASA) SEDAC(Socioeconomic Data and Applications Center)에서 제공해주는 약 51개의 토지이용도, 수재해, 물 등의 데이터가 있으며, 미국해양대기관리처(NOAA)에서 주제도별 데이터로 가뭄정보, 기온, 월평균강수, 월 총강수량 등이 있다. 자체 수집된 데이터를 UX기반의 형식으로 제공하며, 또한, 관련기관의 물관련 데이터를 해당 홈페이지 제공 및 연동 등의 방법과 데이터 DB화를 이용한 서비스 제공 방안 등으로 수재해 정보 서비스 사용자의 유연한 데이터 활용에 도움을 줄 수 있으며, 기초데이터를 사용자의 경험을 통한 UX디자인으로 수재해 정보 서비스를 구축할 예정이다. 이에 본 연구에서는 광역 관측 장비인 위성으로부터 생성된 강우와 증발산량, 토양수분량 등과 고정밀소형레이더 기반의 도심 내 국지호우를 예상할 수 있는 강수량 등을 제공해 줄 수 있으며, NASA와 NOAA의 데이터를 활용하여 물관련 연구 및 수재해 관련 연구 등에 도움을 주기 위해 기초조사 및 데이터 제공방법을 제시하였다. 국가 물 관련 재해 데이터를 관련 사용자들이 기초조사 및 분석할 때 쉽게 접근하며 사용할 수 있는 데이터 활용 방안연구에 도움을 줄 것으로 사료되며 관련 연구를 진행할 때 데이터 수집의 시간을 단축시키며 필요한 데이터의 정확도를 높일 것으로 판단된다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.487-493
• /
• 2015

This paper derives the strategic implications of smart learning as a sophisticated alternative to e-learning through the convergence approach of e-learning and Bigdata based on the practices of developed countries. To this, this paper derives e-Learning status and challenges issues in Korea, and then, analyzes the convergence case of e-learning and data science in major foreign advanced companies and universities. In addition, this study conducts an awareness survey on Bigdata applied for employees of e-learning companies, and then derives a strategic alternative to the Bigdata convergence-based smart learning effectiveness in the industry with the analysis of the survey data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.281-282
• /
• 2020

2019년 통계청의 보고에 의하면 1인 가구 수는 전체 가구 수 중 29.9퍼센트인 603만 9000가구로 600만 가구를 돌파하였고, 계속해서 상승 추세에 있다. 1인 가구 비율이 상승함에 따라 반려동물 사육 가정의 비율 또한 상승하고 있다. 본 논문에서는 반려동물을 사육하는 1인 가구를 위해 반려동물의 생체데이터, 활동량 등을 웨어러블 기기를 통해 측정하고, 센싱된 데이터를 원격으로 모니터링할 수 시스템을 제안한다. 아두이노를 이용하여 반려동물의 온도 등의 생체데이터와 활동량 체크를 위한 가속도 센서 데이터를 측정하고 와이파이 통신을 이용하여 데이터베이스 서버로 전송하는 기기를 구성하고, 센싱된 데이터를 사용자가 다운받아서 데이터를 분석, 모니터링할 수 있는 모바일 앱 인터페이스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.422-424
• /
• 2003

협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.05a
• /
• pp.707-708
• /
• 2024

최근 디지털 헬스케어 기술과 서비스가 널리 활용되면서 의료 인공지능 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 양성 데이터 대비 질병 데이터가 희소하여 학습 과정에서 과적합이 발생하거나 질병 예측 모델의 성능이 떨어진다는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터가 균질하지 않은 상황에서 생성형 인공지능 모델을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 종래 방법 대비 제안한 방법의 정확도가 약 5.8% 향상되었고, 재현율이 약 21% 개선되었다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2020.05a
• /
• pp.16-19
• /
• 2020

본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반의 R_CDM 으로 변환하고 그 데이터를 기반으로 다기관 임상연구를 위한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 모델링하였다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.29-51
• /
• 2019

Most fields of society have constructed and utilized various name identifier systems such and International Standard Name Identifier(ISNI), Open Researcher and Contributor ID(ORCID), and Interested Parties Information System(IPI) in order to uniquely identify individual authors and institutions and to associate them to data related to creative works. Although it might be inevitable to apply name identifier systems in the current data environment with rapid association and integration of data across fields, there are many problems to be addressed when utilizing those systems. In order to overcome these problems and construct better information ecological system by associating and linking data from various fields, this research analyzed advanced cases for data integration based on ISNI. Through the analysis, it suggested managemental refinements for efficiently utilizing ISNI in data integration and association.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.227-235
• /
• 2015

Big data analysis is a means of organizational problem solving. For an effective problem solving, approaches to problem solving should take into account the factors such as characteristics of problem, types and availability of data, data analytic capability, and technical capability. In this article we propose three approaches: logical top-down, data driven bottom-up, and prototyping for overcoming undefined problem circumstances. In particular we look into the relationship of creative problem solving with the bottom-up approach. Based on the organizational data governance and data analytic capability, we also derive strategic issues concerning the sourcing of big data analysis.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2021.11a
• /
• pp.787-790
• /
• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.5 no.4
• /
• pp.21-25
• /
• 2014

Now, almost enterprise is applying data analysis method using the information systems on based information technology. The data analysis is focusing on the Quality of the data affecting the decision-making of various companies. This is the result of the data quality is due to the important role in the various parts as well as the effective operation of the enterprise. In this study, we describe about the data quality assessment models that are currently being studied. Based on this, we describe about the adaptive DQnA model being utilized for data quality analysis, and discuss about the quality analysis using this method.