• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.197-197
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• 2021

최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 비효율적이며 제방 전구간 점검의 한계, 객관성의 한계 등 많은 한계점들이 존재하여 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템의 구축이 반드시 필요한 상황이다. 따라서 본 연구는 인공위성을 이용한 하천 제방 변위 산출과 수문학적 요인과의 관계 분석을 통해 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템 방안을 제안하고자 한다. Sentinel-1 SAR 영상과 유럽 우주국(ESA)의 위성 영상 전처리 도구인 SNAP을 이용하여 2020년 여름 붕괴된 남원시의 금곡교 제방의 봄(4~5월), 여름(7~8월)의 변위를 산출하였고, 제방의 위험도 산정을 위해 토양수분관계를 분석하였다. 선행 연구(김상우,2019)에서는 농촌진흥청에서 제공하는 TDR(Time Domain Reflectrometry) 관측값과 Sentinel-1 SAR의 후방 산란계수의 토양수분관계가 일치하는 경향을 제시하여, 본 연구에서는 이를 이용하여 제방 후 방산란계수를 산출하고 변위와 토양수분도의 상관관계를 분석하여 변위 추세와 토양수분도의 추세가 일치하는 경향을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 향후에는 위성을 이용하여 산출한 제방의 변위와 토양수분도의 불확실성을 보완하고 기온, 수위, 토양도, 지하수위와 같은 수문기상학적 데이터의 분석을 통해 초정밀, 자동화 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템이 구현 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.130-132
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• 2001

워크플로우의 응용 분야 중에서 전자상거래의 B2B나 B2C에 적용하는 사례가 빈번히 발생하는 추세이다. 이에 워크플로우의 모니터링을 이용하여 전자상거래의 프로세스의 경향을 분석하여 기업에게는 고객의 분석, 고객에게는 상품의 선택에 있어서 정보를 제공할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 워크플로우를 적용한 전자상거래의 프로세스 마이닝이라 할 수 있다. 프로세스 마이닝을 위해 내부 데이터 흐름 즉, 워크플로우의 관련데이터를 모니터링하여 제공해야 한다. 또한 기존의 모니터링의 기능 중에 프로세스의 흐름을 분석하는 기능을 추가해야 한다. 본 논문에서는 프로세스 마이닝이 하는 알고리즘을 일반화 하여 전자상거래의 최대 관심사인 CRM을 구축하는 정보로 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.321-323
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• 2016

최근 SNS, 클라우드 서비스, IoT 등 신기술이 발전함에 따라서 개인 정보 보호와 보안에 관심이 대두 되었다. 때문에 기업들은 고객 정보 보호를 위한 보안 솔루션 구축이 필수불가결해졌다. 이러한 기업의 니즈를 충족시키기 위해 ESM이라는 보안 관리 시스템이 등장하고 최근에는 SIEM으로 넘어가고 있는 추세이다. SIEM은 관리자가 로그들을 모니터링 하는 방식으로 많은 양의 로그가 발생하거나 축적된 로그들을 분석하는 것은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 시스템을 이용하여 로그들을 축적하고 머하웃을 이용하여 축적된 로그들을 분석하는 자동화 시스템을 제안한다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.7 no.3
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• pp.57-70
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• 2017

It is anticipated that the employment structure of the whole industry will change drastically as the Fourth Industrial Revolution era arrives. Particularly, there are numerous reseraches that the development of artifical intelligence will promote automation causing jobs in manufacturing industry to decrease; thus, the economy will be reorganized with service-centered jobs, which heavily depend on human ability. This study was conducted to verify the trend-forecasting model based on the theoretical analysis. We analyzed the change in employment structure over the past decades in each country and period to gain insights from the changes in the employment structure caused by the Fourth Industrial Revoltion. The results of this study are as follows: First, we investigaed whether the current economy is moving along the U-shaped model suggested by an existing researcher. As a result of the analysis, the data substantiated that the change of the employment structure is moving along the U-shaped model. It is also suggested that this U-shaped trend is expected to accelerate in the era of the Fourth Industrial Revolution. In the future, more accurate data analyses are needed to verify the model, and additional researches on the change in the employment structed is also needed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.135-139
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• 2007

군용 항공 장비는 정보의 수집 분석, 식별, 외부 상황에의 대처와 같이 다량의 데이터 혹은 복잡한 데이터 구조를 필요로 하는 작업을 수행하는 경우가 않으며 네트워크 중심전 (NCW)의 등장으로 데이터 관리의 중요성이 점차 높아지는 추세이다. 군용 항공 장비에서는 일반적인 데이터베이스 시스템의 사용을 제약하는 제약 사항이 존재하며 선행 연구에서 이러한 문제점을 완화시키는 임베디드 기반 실시간 DBMS에 대한 리덜 및 임베디드 기반 실시간 DBMS를 이용한 간단한 아키텍처 및 외부 장비와의 연동 방안을 제시하였다. 본 논문에서는 군용 항공 장비가 임베디드 기반 실시간 DBMS의 효율적인 이용을 가능하게 하는 모듈들을 포함하는 미들웨어의 구조와 외부 장비 및 사용자 작성 응용 프로그램과의 연동, 미들웨어 내부에서의 데이터의 흐름 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.399-402
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• 2008

철로를 통해 수출입 화물을 운송하는 철도 물류 비즈니스에서의 정보교환은 사용자와 한국철도공사간에 전자문서(EDI, XML)를 사용하여 처리하거나 WEB을 통해 데이터를 입력함으로써 처리하고 있다. 전자적으로 데이터를 교환하여 처리하는 업무 비중은 철도 물류뿐만 아니라 물류 전반에 걸쳐 점차 높아지고 있는 추세이다. 철도 물류 또한 점차 증대되는 업무 자동화에 대한 사용자 요구를 지원하기 위하여 전자적인 데이터 교환의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 철도물류 업무에 있어서 전자적인 데이터 교환을 지원하기 위하여 현 철도 물류 정보화에 대해 분석하고 이에 대한 개선 방안을 도출하고자 한다. 또한 표준화된 비즈니스 프로세스 모델링 방법에 따른 정보 표준화 방안에 대해서도 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.469-472
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• 2012

최근 IT 분야의 화두로 '빅 데이터'가 떠오르고 있으며 많은 기업들이 이를 분석하여 이익을 증대하기 위한 노력을 하고 있다. 이에 구글은 초기에 맴리듀스라고 하는 대용량 분산처리 프레임워크 기술을 확보하여 이를 기반으로 한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 스마트 단말 및 소설미디어 등의 출현으로 다양한 디지털 정보들이 그래프로 표현되는 추세가 강화되고 있으며 기존의 맵리듀스로 이를 처리하는 데에 한계를 느낀 구글은 Pregel 이라는 그래프 형 자료구조에 최적화된 또 다른 분산 프레임워크를 개발하였다. 본 논문에서는 일반적인 그래프 형 데이터가 갖는 특성을 분석하고, 대용량 그래프 데이터를 처리하는데 있어 맵리듀스가 갖는 한계와 Pregel은 어떤 방식으로 이를 극복하고 있는지를 소개한다. 또한 실험을 통하여 데이터의 특성에 따른 적절한 프레임워크의 선택이 대용량 데이터를 처리하는 데에 있어서 얼마나 큰 영향을 미치는지 확인한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.7
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• pp.66-85
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• 2020

The purpose of this study is to explain and predict trends the AI development process based on AI technology patents (total) and AI reporting frames in major newspapers. To that end, a summary of South Korean and U.S. technology patents filed over the past nine years and the AI (Artificial Intelligence) news text of major domestic newspapers were analyzed. In this study, Topic Modeling and Time Series Return Analysis using Big Data were used, and additional network agenda correlation and regression analysis techniques were used. First, the results of this study were confirmed in the order of artificial intelligence and algorithm 5G (hot AI technology) in the AI technical patent summary, and in the news report, AI industrial application and data analysis market application were confirmed in the order, indicating the trend of reporting on AI's social culture. Second, as a result of the time series regression analysis, the social and cultural use of AI and the start of industrial application were derived from the rising trend topics. The downward trend was centered on system and hardware technology. Third, QAP analysis using correlation and regression relationship showed a high correlation between AI technology patents and news reporting frames. Through this, AI technology patents and news reporting frames have tended to be socially constructed by the determinants of media discourse in AI development.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.295-306
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• 2016

The purpose of this paper is both to analyze research trends and to predict industrial flows using the meta-data from the previous studies on data quality. There have been many attempts to analyze the research trends in various fields till lately. However, analysis of previous studies on data quality has produced poor results because of its vast scope and data. Therefore, in this paper, we used a text mining, social network analysis for time series network analysis to analyze the vast scope and data of data quality collected from a Web of Science index database of papers published in the international data quality-field journals for 10 years. The analysis results are as follows: Decreases in Mathematical & Computational Biology, Chemistry, Health Care Sciences & Services, Biochemistry & Molecular Biology, Biochemistry & Molecular Biology, and Medical Information Science. Increases, on the contrary, in Environmental Sciences, Water Resources, Geology, and Instruments & Instrumentation. In addition, the social network analysis results show that the subjects which have the high centrality are analysis, algorithm, and network, and also, image, model, sensor, and optimization are increasing subjects in the data quality field. Furthermore, the industrial connection analysis result on data quality shows that there is high correlation between technique, industry, health, infrastructure, and customer service. And it predicted that the Environmental Sciences, Biotechnology, and Health Industry will be continuously developed. This paper will be useful for people, not only who are in the data quality industry field, but also the researchers who analyze research patterns and find out the industry connection on data quality.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.799-806
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• 2021

In the IoT environment, event data from sensors is continuously reported over time. Event data obtained in this trend is accumulated indefinitely, so a method for efficient analysis and management of data is required. In this study, a data stream segmentation method was proposed to support the effective selection and utilization of event data from sensors that are continuously reported and received. An identifier for identifying the point at which to start the analysis process was selected. By introducing the role of these identifiers, it is possible to clarify what is being analyzed and to reduce data throughput. The identifier for stream segmentation proposed in this study is a semantic-oriented data stream segmentation method based on the event occurrence of each stream. The existence of identifiers in stream processing can be said to be useful in terms of providing efficiency and reducing its costs in a large-volume continuous data inflow environment.