• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.297-298
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• 2020

본 논문에서는 머신러닝 학습에 있어 데이터 전처리의 중요성과 기존 데이터 전처리 기능을 가진 교육용 실습 플랫폼 서비스의 단점은 개선할 수 있는 데이터 전처리 학습을 위한 교육용 블록코딩 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 학습데이터는 데이터 전처리에 따라 모델의 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 전처리의 필요성을 깨닫고 과정을 정확하게 이해해야 한다. 따라서 데이터를 처리하는 과정을 이해하고 전처리를 직접 실행해 볼 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 구현한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.12
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• pp.155-164
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• 2016

In this paper, we investigate and analyze big data platform published at home and abroad. The results had a problem with personal information security on each platform. In particular, there was a vulnerability in the encryption of personal information stored in big data representative of HBase NoSQL DB that is commonly used for big data platform. However, data encryption and decryption cause the system load. In this paper, we propose a method of encryption with HBase, encryption and decryption systems, and methods for applying the personal information management system (PMIS) for each step of the way and big data platform to reduce the load on the network to communicate. And we propose a new big data platform that reflects this. Therefore, the proposed Big Data platform will greatly contribute to the activation of Big Data used to obtain personal information security and system performance efficiency.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.79-84
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• 2023

플랫폼은 산업 전반에 걸쳐 막강한 영향력을 행사하며 비즈니스 생태계를 변화시키고 있다, 이러한 변화의 흐름에 따라서 플랫폼 기업의 가치가 빠르게 상승하고 있으며 좋은 플랫폼 기업을 발굴하여 육성하는 것이 곧 국가경쟁력 향상으로 이어지고 있다. 플랫폼 비즈니스 기반의 기업은 플랫폼 특성인 네트워크 효과와 수확체증 현상이 영향력을 발휘하기 전인 사업 초기에는 충분한 수익 발생이 어렵고 승자독식의 산업구조로 인해 치열한 선두 경쟁을 강요받고 있기에 기업 성장을 위해서는 투자유치를 통한 자금을 확보할 필요성이 있다. 본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 기업에 대한 투자자의 투자결정요인을 도출하고 각 요인 간의 중요도 차이를 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 기업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 기업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 하고 있다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 기업에 적합한 14가지의 투자결정요인을 도출한 뒤 계층화를 통해 플랫폼, 시장, 창업자/팀, 재무, 제품/서비스의 5가지 주요 요인을 선정했으며 투자자를 대상으로 AHP 분석기법을 활용한 1:1 쌍대비교 설문을 진행하였다. 연구 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었으며, 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 기업의 가치평가에 적절하다는 것을 시사한다. 추가로 플랫폼 기업에 대한 투자경험 유무로 그룹을 나누어 중요도를 비교한 결과 플랫폼에 투자한 투자자가 그렇지 않은 투자자에 비하여 플랫폼 기업이 확보한 데이터 가치에 대해 높은 중요도를 두고 있다는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.388-390
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• 2004

모바일 어플리케이션은 플랫폼이 제공하는 API를 통해서 만들어진다. 모바일 어플리케이션을 제작하고 운용하는데 모바일 플랫폼이 차지하는 비중은 아주 높다. 따라서 모바일 어플리케이션의 플랫폼 종속성은 높다고 할 수 있다. 플랫폼 종속적인 모바일 어플리케이션을 테스트하기 위해서는 해당 플랫폼에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 본 논문에서는 플랫폼 종속적인 모바일 어플리케이션을 해당 플랫폼에 대한 종속성을 감소시켜 다양한 플랫폼 환경에서 테스트 할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 또한 이를 밑바탕으로 특정 플랫폼에서 수행된 테스트 데이터가 다른 플랫폼에서도 사용될 수 있도록 테스트 데이터의 재사용을 향상시킬 수 있는 테스트 아키텍처를 제시한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.79-81
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• 2005

최근 SCORM, Dublin Core등의 국제 표준 메타데이터와 함께, 세계 사실 표준이라 할 수 있는 IMS와 IEEE/LTSC의 LOM이 e-Learning의 특성을 반영한 메타데이터로서 현재 국$\cdot$내외적으로 많은 e-Learning 업체 및 기관에서 활용되고 있다(5). 그러나 LOM에서 정의한 메타데이터는 멀티플랫폼 환경을 고려하지 않고 있고, 제작 및 유통되고 있는 대부분의 e-Learning 콘텐트는 멀티미디어 특성에 대한 메타데이터 요소가 부족한 실정이다. 따라서 , 본 논문에서는 멀티플랫폼 환경에서 e-Learning학습을 지원하기 위해, 메타데이터 및 e-Learning 업체의 Requirement를 조사,분석하고 e-Learning 국제 표준 메타데이터와 플랫폼의 디바이스 특성을 반영하여, 기본적인 PC(Personal Computer) 환경을 포함한 모바일 기기 환경과 디지털TV 환경을 고려한 멀티플랫폼 e-Learning 메타데이터(Multi-platform e-Learning Metadata)를 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.4-6
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• 2023

지역 VTS 센터의 관제 데이터를 클라우드 기반의 통합 플랫폼에서 수집하기 위해 주요 관제 장비별로 표준 데이터를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.104-107
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• 2011

최근 이슈가 되고 있는 안드로이드 플랫폼은 높은 개방성을 지니고 있다. 이러한 안드로이드 플랫폼에서 애플리케이션을 개발할 때 애플리케이션 간의 데이터 처리는 매우 중요한 이슈이다. 안드로이드 플랫폼에서 데이터를 전송할 때 활용할 수 있는 메커니즘에는 클립보드, 인텐트 그리고 컨텐트 프로바이더 등이 있다. 클립보드는 윈도우즈의 클립보드와 동일한 기능을 가지지만 스트링 타입의 데이터만을 전송할 수 있어 다양한 데이터 처리에는 활용하기가 어렵다. 그리고 인텐트는 데이터 전송에 사용할 수 있지만 인텐트 메커니즘의 주목적은 어떤 액션이 수행되어야 할 메시지를 전달하는 것이기 때문에 다양한 타입의 데이터를 전달하는 데는 적합하지 않다. 또한 데이터를 전달하더라도 데이터의 정보를 포함해야하고 이를 구현하기는 까다롭다. 컨텐트 프로바이더는 애플리케이션 간 데이터 전송을 위해 제공하는 메커니즘이지만 양 애플리케이션 간에는 같은 형식의 레코드를 포함해야 한다. 데이터 저장소로 데이터베이스를 사용하기 때문에 컨텐트 프로바이더를 사용하기 위해서 데이터베이스의 연결 및 질의에 대한 구현도 개발자의 작업에 추가가 된다. 이러한 안드로이드 플랫폼에서 애플리케이션 간의 데이터 전송을 하기 위한 방법의 문제점을 보완하고 해결하기 위하여 본 논문에서는 메타서비스를 설계하고 구현하였다. 메타서비스는 클립보드의 간단한 활용방법에 착안하여 텍스트 데이터뿐만 아니라 다른 타입의 데이터도 전송이 가능하도록 지원해주는 서비스이다. 또한 애플리케이션 개발 과정에서 데이터 처리에 대한 구현 시 복잡성을 주여 효율적이며 높은 가독성을 제공한다. 본 논문에서는 메타서비스의 구조와 디자인 그리고 활용 방법에 대해서 자세히 다룬다.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.2
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• pp.93-103
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• 2019

In this paper, we introduce a big data platform and a metadata management technique for fishery science R & D information. The big data platform collects and integrates various types of fisheries science R & D information and suggests how to build it in the form of a data lake. In addition to existing data collected and accumulated in the field of fisheries science, we also propose to build a big data platform that supports diverse analysis by collecting unstructured big data such as satellite image data, research reports, and research data. Next, by collecting and managing metadata during data extraction, preprocessing and storage, systematic management of fisheries science big data is possible. By establishing metadata in a standard form along with the construction of a big data platform, it is meaningful to suggest a systematic and continuous big data management method throughout the data lifecycle such as data collection, storage, utilization and distribution.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.409-411
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• 2005

본 논문에서는 HD급 멀티미디어 streaming을 처리할 수 있는 DSP 플랫폼을 개발하였다. DSP 플랫폼은 Tl사의 C6400계열 DSP를 사용하였고 다채널의 오디오와 HD급 화질의 비디오_ 데이터를 처리할 수 있다. DSP가 decoder의 기능을 부담함으로써 하드웨어의 재구성이 용이하며 코덱을 다운로드하기 때문에 유연한 멀티미디어 컨텐츠의 재생이 가능하다. 개발한 DSP 플랫폼을 호스트 PC에 설치하여 PC로부터 DSP Configuration 파일과 멀티미디어 스트리밍 데이터를 전송받는 구조를 가진다. 소프트웨어는 실시간으로 demux를 실행하여 오디와 비디오_ 데이터를 분리하석 DSP 플랫폼의 외부메모리에 저장하고 동시에 비디오와 오디오의 디코딩을 실행한다. 오디오와 비디오 데이터의 버퍼 언더런/오버런을 극할 수 있는 buffer control 기법을 적용하였다. 호스트 PC에서 DSP 플랫폼으로의 스트리밍을 하기 위하여 Open Architecture 기반의 Windows OS에서 스트리밍 서비스 프로그램을 구현 하였다. 마지막으로 MPEG-2 video MP@ML인 비디오 코덱과 5.1ch 48kHz AC3인 오디오 코덱으 구성된 streaming 데이터를 사용하여 DSP 플랫폼을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.297-298
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• 2015

빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.