Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.7-10
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2022
'21년 전국 20개 해상교통관제센터의 선박통항량, 교신량, 관제정보 제공 등 VTS 운영실적 분석 및 사고현황, 원인 분석을 통한 관제서비스 개선방안을 제시하고자 한다. 또한 해양사고 예방기능 강화를 위해 관제사 경험·직관에 의한 관제에서 빅데이터·인공지능(AI) 기반 첨단관제로의 전환, VTS 운영성과에 대한 공신력 확보 및 첨단관제 기술개발에 활용 등을 위한 VTS 통계관리체계 개산 방안에 대해서도 고찰해보았다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.28
no.4
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pp.501-518
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2017
Reducing the time it takes for researchers to acquire knowledge and introduce them into research activities can be regarded as an indispensable factor in improving the productivity of research. The purpose of this research is to cluster the information usage patterns of KOSEN users and to suggest optimization method of personalized recommendation service algorithm for grouped users. Based on user research activities and usage information, after identifying appropriate services and contents, we applied a Spark based big data analysis technology to derive a personal recommendation algorithm. Individual recommendation algorithms can save time to search for user information and can help to find appropriate information.
Today, the location based service(LBS) is globally developing with the advance of smart phones and IOT devices. The main purpose of this research is to provide users with the most efficient route information, analyzing big data of people with a variety of routes. This system will enable users to have a similar feeling of getting a direct guidance from a person who has often used the route. It is possible because the system server analyzes the route information of people in real time, after composing the distributed processing system on the basis of map information. In the future, the system will be able to amazingly develop with the association of various LBS services, providing users with more precise and safer route information.
Recently the disease by eating of the modern prevention, management, and trends in the u-healthcare service that provides healthcare services including health promotion is changing rapidly. However, u-healthcare service is a healthcare information that provides users of the disease can not be analyzed even if the service is stored or not stored in the management server status is giving the inconvenience caused to users of the health services. In this paper, we propose a management method of health care services and a big data formation information that provides users of the disease to facilitate the users of health care services through the use magazine big data information regardless of time and place. The proposed method has the user's bio-information and the measured health information and transmits data through a wired or wireless communication to the medical institution and the user's health information data formation by the big user of the analysis of the health information and the disease of the user feedback to the user.
Countries around the world are preparing policies to promote service economy. Recently, as the fourth industrial revolution is accelerating, interest in the service industry is increasing. Korea's service industry is among the lowest among OECD countries in terms of employment, value-added and productivity, and it is time to explore new development strategies. The Korean government is establishing a service economic development strategy to promote employment and economic vitality. However, in the era of the 4th industrial revolution, the service industry is very important in that it has to be fused with the manufacturing industry. This study examines the service industry policy related to the 4th industrial revolution which the central government, local governments, and countries around the world are pursuing through literature review. The Big data analysis is used to determine the interest rate of the seven major service industries and core technologies for the fourth generation industrial revolution.
Jeong, Inkyu;Park, Jin Yi;Kim, Min Ho;Lim, Jungtak;Kim, Jinyoung
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.366-367
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2016
과거 활용되던 재난관련 정보는 재난 발생을 신속하게 전파하거나, 피해규모, 복구자원 현황을 파악하는 등 재난피해 복구에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 최근에는 IT 기반이 확충되고 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 그 양상이 변화하고 있다. 정형 및 비정형 데이터를 활용한 빅데이터 분석 기술은 재난의 예방과 대비를 위한 기술에 활용되고 있으며, 재난현장의 실시간 정보획득을 위해 IoT 기술이 도입되고 있다. 이처럼 재난정보의 수집, 관리, 분석 제공에 관한 중요성이 증대됨에 따라서 재난의 양상에 능동적으로 대처하고 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 재난관련 정보 활용 양상 변화에 대처하기 위해 재난관리시스템에 클라우드 컴퓨팅 서비스의 적용 방안을 검토하고자 한다. 사회가 복잡해짐에 따라 재난은 이제 사회 전반의 모든 정보를 다뤄야 하기 때문에, 과거 빅데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Varsity)을 넘어 정확성(Veracity)과 가치(Value)를 뽑아낼 수 있는 방안에 대해 설명한다. 나아가 재난정보시스템의 효율적인 활용을 위한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 활용방안에 대해 논의한다.
최근 빅데이터 처리에 대한 요구가 급증하면서 매니코어 계산 장치의 개발이 활발히 진행되고 있어 계산 장치와 입출력 저장장치의 성능 격차는 과거보다 더욱 두드러지고 있다. 이런 상황에서 메모리 가상화 서비스 기술은 입출력 저장 장치의 성능 문제를 완화할 최적의 대안으로 주목받고 있다. 본고에서는 방대한 데이터를 처리해야 하는 응용 프로그램에게 입출력 저장 장치의 성능 한계를 극복하고 데이터 처리 비용을 최소화 할 수 있도록 원격 메모리를 이용한 대용량 가상 물리 메모리 제공 서비스를 지원하는 최근 메모리 가상화 서비스 기술 동향에 대해 알아본다.
Jo, Wi-Deok;Choe, Seon-Tak;Baek, Jae-Sun;Min, Myeong-Gi;Lee, Yeong-Gwon;Lee, Gyu-Pil;Park, Gyeong-Chan;Lee, Jong-Ik
Information and Communications Magazine
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v.32
no.11
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pp.21-31
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2015
현대 사회에서의 삶의 모습이 다양해짐에 따라 생활습관이 다양해지고 잘못된 생활습관으로 인한 생활습관병에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 및 빅데이터와 같은 IT기술을 통해 사용자의 다양한 생활습관을 추적할 수 있는 방법과 그 응용 기술에 대해서 소개하고자 한다. 이러한 생활습관 추적 및 분석 기술은 다양한 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있으며 노약자나 장애인, 생활습관병 환자 등 특수계층의 건강 예측, 질병 관리 분야에서 실효성을 가질 수 있다. 특히 본 논문에서는 라이프케어 서비스를 위한 사용자 센싱 기술에 초점을 두고, 낮 시간의 활동과, 밤 시간의 수면 및 위치 기반 기술, 빅데이터 플랫폼, 스마트 홈 패턴 모델링 기술에 대해서 소개한다.
The purpose of this study is to propose the performance measurement model for open big data platform. In order to develop the performance measurement model, we have integrated big data reference architecture(NIST 2018) with performance prism model(Neely et al. 2001) in the platform perspective of open big data. Our proposed model consists of five key building blocks for measuring performance of open data platform as follows: stakeholder contribution, big data governance capabilities, big data service capabilities, big data IT capabilities, and stakeholder satisfaction. In addition, our proposed model have twenty four evaluation indices and seventy five measurement items. We believe that our model could offer both research and practical implications for relevant research.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.607-612
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2015
As the amount of vehicle's diagnostics data increases, the actors in automotive ecosystem will encounter difficulties to perform a real time analysis in order to simulate or to design new services according to the data gathered from the connected cars. In this paper, we have conducted a study of a Big Data solution that expresses the essential deep analytics to process and analyze vast quantities of vehicles on board diagnostics data generated by cars. Hadoop and its ecosystems have been deployed to process a large data and delivered useful outcomes that may be used by actors in automotive ecosystem to deliver new services to car owners. As the Intelligent transport system is involved to guarantee safety, reduce rate of crash and injured in the accident due to speed, addressing big data solution based on vehicle diagnostics data is upcoming to monitor real time outcome from it and making collection of data from several connected cars, facilitating reliable processing and easier storage of data collected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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