• 제목/요약/키워드: 바이오 데이터

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핀테크와 빅데이터 기술에 대한 리뷰 (Review of Fintech and Bigdata Technology)

  • 최기우
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.77-84
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    • 2016
  • 최근 이슈가 되고 있는 핀테크 산업의 종류 및 특징에 대해 알아본다. 이를 통해 핀테크 산업의 본질은 플랫폼 사업이라는 것과 시장선점에 있다는 사실을 확인한다. 아울러 핀테크 산업이 성공하기 위해서는 기존 금융서비스보다 단가를 낮추기 위한 방안이 필요하고 이에 대한 해결책은 바로 빅데이터 활용 및 빅데이터 분석임을 인식 한다. 마지막으로 기존 금융권과 신생 핀테크 업체들 간의 상생을 위한 협력만이 우리나라 핀테크가 나아가야할 방향임을 제언한다.

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신(新)기술(빅데이터) 등장에 따른 경제적 파급효과 및 법(규제) 연구

  • 이규철;원희선
    • 정보와 통신
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    • 제29권11호
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    • pp.48-54
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    • 2012
  • 정보통신 기술은 아날로그 산업에서 디지털 산업을 거쳐 현재는 스마트 산업으로 이어지는 수단으로 활용되어 왔다. 특히 산업 사회생활에서 문서로 직접 주고받던 환경에서 메일, 전자문서 교환 등으로 바뀌면서 편리성과 비용절감을 통해 산업 사회생활 발전에 기여하고 있다. 최근 빅데이터 기술은 대용량 정보를 분석하여 기상예측, 신약개발, 유전자 분석 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 대용량 정보 안에는 개인 식별을 할 수 있는 정보가 포함되어 있어, 빅데이터 기술을 바로 적용하기에는 개인정보보호법이 정하는 개인정보보호 이용에 관한 법률에 대한 준비가 미흡한 실정이다. 예를 들어 공공기관의 데이터를 활용하여 날씨 예측, 재난 방재 서비스 등을 통해 국민의 삶을 제고함과 동시에 경제적으로 많은 이익을 가져올 수 있다. 그러나 개인정보를 타인이 악의적으로 이용할 수 있어 개인에게 경제적, 정신적 피해를 줄 수 있다. 또한 개인정보의 노출은 과거와 달리 삭제되거나 잊혀지지 않고 영구적으로 재사용이 가능하기 때문에 이를 사전에 막을 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본고는 빅데이터 등장에 따른 시장구조 변화 및 경제적 파급효과를 분석하고, 법리적 분석을 바탕으로 빅데이터 기술이 올바르게 시장에 정착할 수 있은 법(규제)방안을 제시하고자 한다.

궤적 스트림 데이터로부터 동행 그룹 탐색 기법 (A Method for Finding Accompany Group from Trajectory Stream Data)

  • 강수현;이기용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.363-366
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    • 2019
  • 객체들의 움직임의 흐름을 나타내는 궤적 데이터에서 함께 움직이는 궤적을 찾아 움직임 패턴을 탐색하는 연구들이 많이 이루어져 왔다. 하지만, 궤적 스트림 데이터에서 궤적의 이동 패턴을 탐색하는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 그래서 본 논문은 시간의 흐름에 따라 흘러 들어오는 궤적 스트림 데이터에서 궤적의 이동 패턴을 탐색하여 동행 그룹을 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 기존에도 궤적 스트림 데이터에서 궤적들이 주어졌을 때 궤적들의 이동 패턴을 찾는 연구들은 존재하였으나 발견된 궤적이 언제 생성되었고 언제 소멸되었는지에 대한 정보를 자동으로 출력해 주는 연구는 아직 이루어진 바가 없다. 본 논문에서는 서로 다른 시간에 나타나고 사라지는 모습을 가진 궤적 스트림 데이터에서 동일한 시간에 나타나는 궤적을 찾는 방법을 제안한다. 제안 방법은 객체들의 좌표를 점진적으로 클러스터링을 수행하여 사용자에게 입력받은 지속 시간 이상 클러스터를 유지한 동행 그룹의 객체들을 반환한다. 또한, 기존 연구와 달리 해당 객체들의 지속 시간인 시작과 끝 시간도 자동으로 출력해 준다.

데이터 거버넌스 관점의 정보서비스 품질관리 (행정정보공동이용시스템 중심으로) (Information Service Quality Management in Data Governance Perspective (in Public Information Sharing System))

  • 고운혁;민대홍;이성현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1402-1405
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    • 2012
  • 데이터 품질의 패러다임 변화에 따라 기업에서는 효과적인 의사결정지원을 위한 정보서비스의 품질 관리가 중요하다. 본 연구에서는 설문조사를 통해 데이터 거버넌스 관점에서 행정기관 간 정보연계를 통해 민본 녹색 행정을 위한 '행정정보공동이용시스템'의 데이터 품질관련 현황을 분석하였다. 이와 관련하여 향후 정확하고 안전한 행정정보의 공동이용을 위한 정보서비스 품질관리체계 구축을 위한 대안으로서 데이터 거버넌스 관점의 행정정보 공유 데이터 품질관리체계 구축을 제시하는 바이다.

MEGAS : 메타지노믹 데이터 분석 시스템 (MEGAS : MEtaGenomic data Analysis System)

  • 박솔빈;김동욱;백두권
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.722-725
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    • 2013
  • 최근 시퀀싱 기술의 발전으로 생물 데이터는 폭발적으로 증가되고 있으며 이로 인하여 우리는 지놈 시대를 지나 특정 환경 내에 존재하는 생물체들의 총체적인 지놈을 다루는 메타지놈 시대에 살고 있다. 그러나 메타지노믹 데이터의 증가속도에 비해 이를 효율적으로 분석, 검토, 판별할 수 있는 파이프라인 형태의 프로그램은 전무한 실정이다. 또한, 기존 프로그램은 대부분의 관련연구자들이 다루기 힘든 리눅스 환경의 커맨드 라인 방식이며 대용량 데이터를 처리할 수 없는 제한과 처리 속도의 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 윈도우 환경의 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스로 유기적인 데이터 분석이 가능한 메타지노믹 데이터 분석 파이프라인을 설계하고 구현하였다.

실시간 데이터 예측을 위한 인공지능 분석 방법 연구 (A Study on the Analysis Method of Artificial Intelligence for Real-Time Data Prediction.)

  • 홍필두
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.547-549
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    • 2021
  • 인공지능 분석에서 모델을 만들고 이를 검증하는 과정은 이미 생성된 데이터를 가지고 수행하는 Batch Processing이기에 연산 처리시간이 필요한 작업이다. 우리는 주식이나 국방 정보와 같은 실시간으로 발생하는 데이터를 바로 앞에서 발생한 데이터를 가지고 실시간으로 모델을 세우고 검증하여 예측하는 것이 필요하다. 이를 위한 해결책으로, 인공지능 모델링 작업에 필요한 데이터를 시간 처리 순으로 분할하고 데이터를 여러 프로세스에서 분산 처리하는 기법을 적용하여 해결하였다.

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디지털바이오헬스케어산업의 고용효과 추이 변화와 고용정책에 관한 연구 (A Study on the Trend of Employment Effect and Employment Policy in the Digital Bio-healthcare Industry)

  • 장필호;김용환
    • 융합정보논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.175-182
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 디지털바이오헬스케어산업의 연관산업에 대한 고용유발효과를 시기별로 비교 분석하여 효과적인 산업정책을 수립하기 위한 것이다. 연구를 위한 기본데이터는 한국은행이 실측했던 3개년의 산업연관표를 활용하였다. 연구 방법은 첫째, 산업분류 기준이 다른 시기별 통계자료들을 비교분석하기 위해 7대 산업으로 재작성하였다. 둘째, 한국은행의 산업연관분석 방법론으로 비교분석하였다. 셋째, 격차 조정을 위해 가중치를 반영하여 디지털바이오헬스케어산업의 고용, 생산, 투자 부문에서 유발 효과들을 비교분석하였다. 분석 결과는 첫째, 고용 부문에서는 전체 산업의 평균보다 높은 효과가 있고, 둘째, 생산 부문에서는 낮았고, 셋째, 투자 부문에서는 서비스 분야의 투자가 필요하였다. 분석에서 도출된 결론은, 고용 부문에서 직접투자 및 지속적인 투자가 필요하고, 전문 인력의 육성이 시급하며, 생산 부문에서는 직접투자와 장기투자가 효과적인 것으로 나타났다.

피어-투-피어 스마트워치 시스템을 위한 바이오 센싱 데이터 동기화 (Bio-sensing Data Synchronization for Peer-to-Peer Smart Watch Systems)

  • 이태규
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권4호
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    • pp.813-818
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    • 2020
  • 최근, 스마트기기의 기술 및 사용자의 급증과 더불어, 스마트워치 시장이 성장하고, 그 효용성 및 사용성이 지속적으로 확대되고 있다. 스마트워치의 강점은 웨어러블 휴대성, 응용의 즉시성, 데이터 다양성 및 실시간성 등이다. 이러한 강점에도 불구하고, 스마트워치는 배터리 제약, 디스플레이 및 사용자 인터페이스 크기 제약, 메모리 제약 등의 한계성을 지닌다. 또한, 개발자 및 표준 디바이스, 운영체제 표준 모델, 킬러 애플리케이션 모듈 등의 보완 필요성이 제기된다. 특히, 스마트워치는 사용자의 생체정보 모니터링 및 응용이 주요한 서비스로 자리하고 있다. 이러한 스마트워치의 생체정보는 실시간 대용량 데이터를 생성한다. 생체정보 서비스의 고도화를 위해서, 센싱 데이터를 원격 스마트폰 또는 로컬서버저장소로 안정적인 피어-투-피어 전송이 수행되어야 한다. 본 연구는 스마트워치 시스템에서 무선 원격 피어-투-피어 전송 안정성을 보장하기 위한 동기화 방법을 제안한다. 이러한 동기화 방법에 기초한 무선피어-투-피어 전송 프로세스를 설계하고, 비동기 전송 프로세스와 제안 동기 전송프로세스를 분석하여 전송량 증가에 따른 전송 효율화 방법을 제안하다.

Carboxylic acid 이성분계의 고-액 상평형과 과잉물성, 굴절률 및 점도 편차 (Solid-Liquid Equilibria and Excess Molar Volumes, Refractive Indices and Deviation in Viscosity for Binary Systems of C3-C6 Carboxylic Acids)

  • 구지은;오하영;박소진
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제57권1호
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    • pp.78-84
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    • 2019
  • 최근 지속 가능형 에너지로 바이오 부탄올(bio-butanol)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 이의 상업화에는 저렴한 바이오메스 개발 및 경제적 분리 방법 등 선결해야 할 문제들이 있다. 전통적인 ABE 바이오부탄올 발효공정은 아세톤, 부탄올, 에탄올과 함께 유기산(organic acid)과 같은 부산물을 생성한다. 따라서 이들의 상호분리를 위해 아세톤, 부탄올, 에탄올 및 아세틱 산에 대한 상평형 데이터 등은 많이 발표되었으나, 탄소수가 큰 유기산에 대한 상평형 및 혼합물성 데이터는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 $C_3-C_6$ 유기산 조합의 이성분계 혼합물에 대한 고-액 상평형과 혼합물성으로 과잉부피($V^E$), 굴절율 편차(${\Delta}R$) 그리고 점도 편차(${\Delta}v$)를 298.15 K에서 실험적으로 측정하였다. 측정된 고-액 상평형 데이터는 NRTL, UNIQUAC식을 이용하여 상관시켰으며 RMSD, 0.5 K이하로 잘 상관되었다. 또한 동일 이성분계 혼합물에 대한 $V^E$, ${\Delta}R$${\Delta}v$의 혼합물성 데이터는 Redlich-Kister 다항식을 이용해 매개변수를 상관하였으며 약 0.004 이하의 표준편차로 잘 상관됨을 확인하였다.

머신러닝 알고리즘을 이용한 온실 딸기 생산량 예측 (Prediction of Greenhouse Strawberry Production Using Machine Learning Algorithm)

  • 김나은;한희선;아룰모지엘렌체쟌;문병은;최영우;김현태
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • 서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.