• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.81-84
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• 2010

본 연구는 Building Information Modeling(이하 BIM)의 본연의 목표인 정보의 통합 관리 및 재활용 측면에서 모델의 정보를 정확하고 체계적으로 구축될 수 있는 품질검증의 필요성을 인지하고 이를 위해 BIM 모델의 품질검증 방안에 관하여 논의하고자 한다. 이를 위해 국내외 BIM 관련 품질관리 현황을 파악하고 국내 정보시스템 구축에 관한 지침으로 한국데이터베이스 진흥 센터의 데이터 품질관리 지침을 분석하여 BIM 품질검증 방안을 도출하고자 하였다. 그 결과 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 첫쩨 사전적 의미로부터 품질관리의 개념을 수립하고, 그 대상을 설정 하였으며, 둘째로 품질관리의 최종 목표인 정보의 재활용 관점에서 단계적 접근방안으로 5단계의 전략적 방향을 제시 하였다. 마지막으로 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 사례 분석을 토대로 BIM 모델 관점에서 품질 검증 시기, 기준, 방법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.4 s.50
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• pp.249-275
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• 2003

In companies competing for today's information society, Data quality deterioration is causing a negative influence to generate company competitiveness fall and new cost. A lot of Preceding study about data qualify have been proceeded in order to solve a problem of these data qualify deterioration. Among the sides of data qualify, it has been studied mainly on qualify of the data valve and quality of data service that are the results quality concept. However. this study studied structural qualify of the data which were cause quality concept in a viewpoint of meta data management and presented data quality management maturity model through this. Also empirically this study verified that data quality improved if the management level matured.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.20 no.1
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• pp.113-119
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• 2014

Recently, R.O.K. Navy is increasing re-usability of design data and application of M&S(Modeling and Simulation) through the establishment of collaborative product development environment focused on Naval Ship Product Model(NSPM). As a result, the reliability of the result of design is getting better, and furthermore, a study to improve quality of construction through simulation of production/operation is in progress. Accordingly, the database construction of design data and the DB(Database) quality become important, but there was not research related to those or it was just initial state. This paper conducted research about system of the quality verification process of shape elements which compose NSPM based on the quality verification guideline of NSPM as the result of the precedent study. The hull surface was limited as verification object. The study to verify two things that application of basic drawing by the cad model of hull surface, and whether there is error in the geometric quality of cad model was progressed. To achieve this goal, the verification criteria and algorithm were defined and the prototype system which is based on was developed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.80-85
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• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_1
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• pp.577-587
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• 2023

The utilization of crowdsourced spatial data has been actively researched; however, issues stemming from the uncertainty of data quality have been raised. In particular, when low-quality data is mixed into drone imagery datasets, it can degrade the quality of spatial information output. In order to address these problems, the study presents a methodology for automatically validating the geometric quality of crowdsourced imagery. Key quality factors such as spatial resolution, resolution variation, matching point reprojection error, and bundle adjustment results are utilized. To classify imagery suitable for spatial information generation, training and validation datasets are constructed, and machine learning is conducted using a radial basis function (RBF)-based support vector machine (SVM) model. The trained SVM model achieved a classification accuracy of 99.1%. To evaluate the effectiveness of the quality validation model, imagery sets before and after applying the model to drone imagery not used in training and validation are compared by generating orthoimages. The results confirm that the application of the quality validation model reduces various distortions that can be included in orthoimages and enhances object identifiability. The proposed quality validation methodology is expected to increase the utility of crowdsourced data in spatial information generation by automatically selecting high-quality data from the multitude of crowdsourced data with varying qualities.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.345-350
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• 2007

최근 기업의 각 업무가 정보화 되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터 표준 관리와 데이터 요구사항 관리를 통매 데이터 품질 관리 프로세스를 개선한 사례를 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성 적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.101-109
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• 2013

Data quality management is extremely important. In this study, we proposed data standardization for effective quality management of enterprise-owned data about distributed goods and validated its effectiveness by case study. For the standardization of data, we designed data category and data dictionary. Additionally, we categorized data and identified its attributes for data category design, and we developed design process for data dictionary and built the dictionary of word, term, domain and code for data dictionary design. And then we proposed output documents which have to be written for data standardization. Proposed data standardization approach is validated its efficiency by quantitative and qualitative measurement. and as a result the data quality of the data standardization improved 24% and the data quality of the consistency of the data dictionary improved 7%.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.350-352
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• 2022

자율운항선박을 IMO 자율화등급 3단계 이상으로 운용하기 위해서는 내·외부 통신시스템의 사이버보안뿐만 아니라 실시간으로 데이터를 교환하는 데이터 및 시스템 사이버안전에 대한 고려가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 자율운항선박 사이버안전체계 구축방안에 대해서 살펴본다. 자율운항선박 사이버안전체계 구축을 위해서는 선박 내 사이버위협을 실시간으로 탐지하고 영향을 모니터링하는 통합 보안 시스템 구축이 필요하며, 선박 사이버안전 설계 타당성을 검증하는 사이버리스크평가 기술, 사이버안전체계를 검증하기 위한 CVE(Common Vulnerabilities Enumeration)기반 취약성 진단 및 침투테스트 기술, V-Model을 활용한 통합 소프트웨어 품질인증 기술, ISO 25024 기반 데이터 무결성 검증 기술 적용이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.614-617
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• 2022

인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.107-108
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• 2023

자율운항선박 (Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 관련 기술은 전 세계적으로 활발히 개발 중이다. 이와 더불어 선박정보 통신 기술(ICT)을 활용한 선박 관리에 대한 수요가 증가하면서 선박 데이터의 신뢰성 확보가 더욱 중요해지고 있다. 선박에서 사용하는 데이터는 점차 복잡해지고 용량이 증가함에 따라 체계적인 관리 방안이 필요하다. 본 연구에서는 주요 선급에서 발간한 기술자료와 표준동향 분석 및 전문가 논의를 통해 신규 표준 아이템을 도출하였다. 이를 기반으로 ISO 선박 및 해양기술 분과에 제안한 선박 데이터 신뢰성 확보를 위한 데이터 품질 관리 표준 제안한 결과를 소개하고자 한다. 신규 제안한 표준을 통해 국내 조선소 및 기업에서 개발한 선박 성능 분석 및 모니터링 시스템에 대한 품질 검증에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.