• Title/Summary/Keyword: 데이터 활용 활성화

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A study on the policy of de-identifying unstructured data for the medical data industry (의료 데이터 산업을 위한 비정형 데이터 비식별화 정책에 관한 연구)

  • Sun-Jin Lee;Tae-Rim Park;So-Hui Kim;Young-Eun Oh;Il-Gu Lee
    • Convergence Security Journal
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    • v.22 no.4
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    • pp.85-97
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    • 2022
  • With the development of big data technology, data is rapidly entering a hyperconnected intelligent society that accelerates innovative growth in all industries. The convergence industry, which holds and utilizes various high-quality data, is becoming a new growth engine, and big data is fused to various traditional industries. In particular, in the medical field, structured data such as electronic medical record data and unstructured medical data such as CT and MRI are used together to increase the accuracy of disease prediction and diagnosis. Currently, the importance and size of unstructured data are increasing day by day in the medical industry, but conventional data security technologies and policies are structured data-oriented, and considerations for the security and utilization of unstructured data are insufficient. In order for medical treatment using big data to be activated in the future, data diversity and security must be internalized and organically linked at the stage of data construction, distribution, and utilization. In this paper, the current status of domestic and foreign data security systems and technologies is analyzed. After that, it is proposed to add unstructured data-centered de-identification technology to the guidelines for unstructured data and technology application cases in the industry so that unstructured data can be actively used in the medical field, and to establish standards for judging personal information for unstructured data. Furthermore, an object feature-based identification ID that can be used for unstructured data without infringing on personal information is proposed.

Developing A Grid Service based PSE Portal (그리드 서비스 기반 PSE포탈 구축)

  • 김형준;권용원;류소현;정창성;박형우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10e
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    • pp.658-660
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    • 2002
  • 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원과 대규모 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 최근에 그리드 환경에 대한 연구가 매우 활성화되었다. 본 논문에서는 그리드 환경을 쉽게 이용하고 복잡한 문제에 대해서 병렬/분산 처리할 수 있는 여러 도구들을 편리하게 이용할 수 있도록 그리드 포탈을 구축하고 활용하는 과정에 대해서 연구하여 소개한다. 그리드 PSE 포탈 구조와 현재 요구되는 사용자 중심의 서비스에 대해서 연구하고, 그리드 포탈을 구축하기 위해서 GPDK, Myproxy, Java CoG을 이용하였으며, 병렬/분산 처리를 위한 프로그램으로서 Cactus를 사용하였다.

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Web Service based Workflow Job Management (웹서비스 기반 워크플로우 작업관리)

  • Kim Eun-Kyung;Song Eunhye;Kim Yoonhee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07a
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    • pp.19-21
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    • 2005
  • 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원과 대규모 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 최근에 그리드 환경에 대한 연구가 매우 활성화되었다. 그리드 자원을 활용하여 문제를 효율적으로 실행 및 관리하고 워크플로우 문제 모델을 지원하는 범용적인 문제풀이 환경은 더욱 중요해졌다. 고성능 GT2 기반에서 개발되었던 모니터링 정보가 제공되는 워크플로우 문제풀이 환경인 CEGA를 웹서비스 기반 그리드 미들웨어인 GT4 기반에서 포팅하고 웹서비스 기반 사용 편이한 문제 설계 및 실행환경 프로토타입을 구현한다.

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Job-related analysis and visualization using big data distributed processing system (빅데이터를 활용한 직업관련 분석 및 시각화)

  • Choi, Dong-Cheol;Choi, Nakjin;Kim, Min-Seok;Park, Jun-wook;Lee, Jun-Dong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.249-251
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    • 2020
  • 본 논문에서는 코로나바이러스감염증19 사태가 국내 취업시장에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대해 알아보기 위하여 빅데이터를 활용한 직업 관련 분석 및 시각화를 수행하였다. 빅데이터를 위한 기본 자료는 통계청 자료와 워크넷 Open API를 활용하였으며, 빅데이터 처리 과정을 거쳐 결과값을 예측을 시도하였다. 2020년도 워크넷 Open API를 통해 고용수와 통계청 자료를 통해 비교 분석 및 시각화를 실시하였고, 08년~20년 취업자수를 통해 시계열 분석 및 예측을 진행해 앞으로의 횡보를 예상해보았다. 분석한 결과 19년, 20년도를 비교 분석했을 때에는 크게 차이가 나지 않았다. 추가적으로 시계열 분석기법을 활용해 보았을 때 매년 고용수는 전체적으로 증가하고 4월에는 감소, 7월에는 증가하는 추세가 나왔다. 코로나바이러스감염증19 사태로 인해 공공기관과 언택트 시대에 따른 화상회의나 재택근무로 인해 운수·통신 취업률은 상승한다는 결과값이 도출되었고, 자영업이나 서비스 직업 등은 다른 직종에 비해 큰 감소를 보여줬으나 국가 경제 활성화에 따른 고용수는 점차 증가할 것이라 예측된다.

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The thread scheduling method based on the priority of threads on the multithread models (다중 스레드 모델에서 스레드 우선 순위에 따른 스레드 스케쥴링 기법)

  • 이정호;고훈준;양창모;유원희
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10c
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    • pp.659-661
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    • 2000
  • 폰 노이만 모델의 지역성과 데이터플로우 모델의 병렬성을 결합하여 등장한 모델이 다중 스레드 모델이다. 다중스레드 모델의 목적은 통신시간과 계산 시간을 겹침으로써 프로세서의 활용도를 높이고자 하는 것이다. 기존의 대부분의 다중 스레드 모델의 스레드 스케쥴링 기법은 FIFO 혹은 FILO 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 프로세서의 활용도를 높이고 프로세서의 휴지 시간을 줄이기 위해서 원격 함수 호출 혹은 원격 메모리 참조 기능의 스레드(이후로는 원격 스레드라 부름)와 계산 기능의 스레드가 동시에 활성화되었을 때 원격 스레드들을 먼저 수행하는 것이 프로세서의 지연 시간을 줄이고 병렬성을 높이는 데 효과적임을 제안한다. 이것을 구현하기 위해서 프레임 내부의 지속 벡터(CV)를 CCV(call continuation vector)와 LCV(local continuation vector) 둘로 구분하였다. 스레드가 활성화될 때 CCV에는 원격 스레드들을, LCV에는 계산 스레드들을 저장한 후, CCV에 저장된 스레드들을 먼저 수행하고 LCV를 나중에 수행한다.

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Recommendation of Farming and Rural Areas Based on Big Data (빅데이터에 기반하여 농촌 지역 활성화를 위한 귀농.귀촌 지역 추천)

  • Ye-Eun Kim;Min-Kyeong Bae;Seo-Dam Kim;So-Hyeon Park;Yoo-Jin Moon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.437-438
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    • 2024
  • 인구가 감소하고 있는 농어촌의 지역경제를 살림과 동시에 지역 소멸을 예방하고, 정착 지역 탐색에 많은 시간을 할애하는 귀농희망자들을 위해 도움을 줄 수 있는 데이터베이스를 설계하고 구축하였다. 사용자는 이 데이터베이스를 활용하여 사용자가 원하는 조건에 맞는 상위 5개 지역을 추천받을 수 있다. 정부와 기업이 귀농 지역 추천 데이터베이스를 활용하여 귀농을 희망하는 사람들의 행태를 알아보면 농촌 지역과 지방 소도시 지역 개발 및 활성화를 긍정적으로 예상할 수 있고, 이러한 관심이 결과적으로는 우리나라의 국토 균형발전에 큰 도움이 될 것이다.

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Study for Spatial Big Data Concept and System Building (공간빅데이터 개념 및 체계 구축방안 연구)

  • Ahn, Jong Wook;Yi, Mi Sook;Shin, Dong Bin
    • Spatial Information Research
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    • v.21 no.5
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    • pp.43-51
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    • 2013
  • In this study, the concept of spatial big data and effective ways to build a spatial big data system are presented. Big Data is defined as 3V(volume, variety, velocity). Spatial big data is the basis for evolution from 3V's big data to 6V's big data(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization). In order to build an effective spatial big data, spatial big data system building should be promoted. In addition, spatial big data system should be performed a national spatial information base, convergence platform, service providers, and providers as a factor of production. The spatial big data system is made up of infrastructure(hardware), technology (software), spatial big data(data), human resources, law etc. The goals for the spatial big data system build are spatial-based policy support, spatial big data platform based industries enable, spatial big data fusion-based composition, spatial active in social issues. Strategies for achieving the objectives are build the government-wide cooperation, new industry creation and activation, and spatial big data platform built, technologies competitiveness of spatial big data.

A Proposal for SmartTV Development Plan by Applying Big Data Analysis Methodology (빅데이터 분석 방법을 적용한 스마트 TV의 발전 방안에 관한 제언)

  • Park, Nam-Gue;Kim, Sun-Bae
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.12 no.1
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    • pp.347-358
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    • 2014
  • A smart TV is able to show terrestrial broadcasting and also can be used as a computer -VOD, games, image communications, application utilities and so on. In order to carry out Smart TV business, it has to contains contents, platforms, network terminal unit. If ill-equipped with any of these aboves, it must cooperate with other licensee. Therefore, Smart TV business is necessary to cooperate with each business agent. In this paper, we will look into domestic/foreign country Smart TV market, policy, vitalization strategy, and suggest the application of big data analysis methodology for Smart TV vitalization method - 1) hardware infrastructure building based on cloud computing 2) Network upgradability acceptable traffic increase 3) Technical development cooperation between each licensee 4) Variable Smart TV contents supply 5) Cooperation with party interested individuals in using UX/UI for N-Screen, network traffic estimation may increase, customized supply smart contents for consumer in real time.

A Study on Analysis and Utilization of Public Sharing Bike Data - By applying the data of Ouling, Public Sharing Bike System in Sejong City (공유자전거 데이터 분석 및 활용방안 연구 세종특별자치시 공유자전거 어울링의 데이터를 적용하여)

  • An, Se-Yun;Ju, Hannah;Kim, So-Yeon;Jo, Min-Jun;Kim, Sungwhan
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.21 no.7
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    • pp.259-270
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    • 2021
  • Recently, interests in the use of Sharing Bike is increasing in consideration of eco-friendly transportation and safety from viruses. As the technology for collecting and storing data is improved with the development of ICTs, research on mobility using the Sharing Bike Data is also actively progressing. Therefore, this paper analyzes the properties of Sharing Bike Data and cases of researches on it through literature review, and based on the results of the review, data of Eoulling, the Sharing Bike System of Sejong City is analyzed as a way to utilize Sharing Bike Data. Most of the selected literature used structured data, and analyzed it through statistical methods or data mining. Through data analysis, it identified the current status, found out problems of the Sharing Bike System, proposed a solution to solve them, developed plans to activate the use of Sharing Bike. This provides basic data for efficient management and operation plans for Sharing Bike System. Ultimately, it will be possible to explore ways to improve mobility in urban spaces by utilizing Sharing Bike Data.

A Study on b-Traffic Service Platform based on Open data Infrastructure (공공데이터 인프라기반 b-Traffic 서비스 플랫폼 연구)

  • Son, Seok-Hyun;Song, Seok-Hyun;Shin, Hyo-Seop
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.07a
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    • pp.117-118
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    • 2014
  • 최근 공공기관의 공공데이터 제공이 활성화 되고 있으며, 이를 활용한 응용서비스에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. 현재 교통정보예측 플랫폼은 실시간 교통정보 또는 과거 교통정보이력을 분석하여 미래의 교통량이나 도착시간정보를 제공하고 있으나 날씨, 사고 등과 같은 미래 교통정보에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 요소를 배제하고 있어 높은 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 교통정보예측에 영향을 주는 요소인 기상, 사고, 교통정보와 같은 공공데이터를 효율적으로 수집 저장 처리할 수 있는 저장방식 및 신뢰도 높은 교통정보를 예측할 수 있는 예측기술이 포함된 b-Traffic 서비스 플랫폼을 제시한다.

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