• Journal of Family Resource Management and Policy Review
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• v.27 no.1
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• pp.13-24
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• 2023

The 4th industrial revolution came deep into family life and changed the way of housework and care. The change in the family caused by the technological change of the 4th industrial revolution is remarkable in terms of socialization of housework. In this study, the socialization of housework, which is accelerating in the era of the 4th industrial revolution, was examined focusing on the change in the aspect of "household service" through the "platform". Since 2015, when technological changes in the 4th industrial revolution began to decline, related newspaper articles were extracted for daily and economic newspapers nationwide and analyzed big data. The results of big data analysis show that the platform economy using the 4th industrial revolution technology is rapidly spreading the socialization of housework not only at the business level but also at the public policy level. It has been confirmed that support for household services through the platform is growing into a new business area of companies, and at the public policy level, it is being treated as an important policy task in supporting work-family balance or responding to infectious diseases. This study is meaningful in that it provided an opportunity to reflect on the roles and tasks of the family, market, and state for housework and care in the future through changes in housework and care caused by the 4th industrial revolution technology.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.2
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• pp.125-138
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• 2016

Currently, there is increasing demand for weather information, however, providing meteorology and climate information is limited. In order to improve them, supporting the meteorology and climate big data platform use and training the meteorology and climate big data specialist who meet the needs of government, public agencies and corporate, are required. Meteorology and climate big data requires high-value usable service in variety fields, and it should be provided personalized service of industry-specific type for the service extension and new content development. To provide personalized service, it is essential to build the collaboration ecosystem at the national level. Building the collaboration ecosystem environment, convergence of marine policy and climate policy, convergence of oceanography and meteorology and convergence of R&D basic research and applied research are required. Since then, demand analysis, production sharing information, unification are able to build the collaboration ecosystem.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.73-84
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• 2019

Machine learning as a service, the so-called MLaaS, has recently attracted much attention in almost all industries and research groups. The main reason for this is that you do not need network servers, storage, or even data scientists, except for the data itself, to build a productive service model. However, machine learning is often very difficult for most developers, especially in traditional science due to the lack of well-structured big data for scientific data. For experiment or application researchers, the results of an experiment are rarely shared with other researchers, so creating big data in specific research areas is also a big challenge. In this paper, we introduce the KISTI-ML platform, a community-based rapid AI model development for scientific data. It is a place where machine learning beginners use their own data to automatically generate code by providing a user-friendly online development environment. Users can share datasets and their Jupyter interactive notebooks among authorized community members, including know-how such as data preprocessing to extract features, hidden network design, and other engineering techniques.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.311-313
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• 2023

자율운항선박, 스마트 해상물류 등 미래 해상환경의 패러다임 변화에 대응하여 항로표지 현장시설을 고도화하고 신해상교통인프라 지능화 및 정보서비스 개발을 위해 스마트 항로표지 및 연계기술 개발 사업을 수행하고 있다. 본 사업의 1단계 연구 성과로 스마트 항로표지 통합플랫폼과 항로표지 서비스 성능시험환경이 구축되는데, 본 연구에서는 스마트 항로표지 통합 플랫폼에 설치된 각종 센서에서 수집된 정보를 육상의 성능시험환경으로 연동 시험에 관한 시나리오를 설계하였다. 스마트 항로표지 통합 플랫폼 및 장착되는 센서에 사전에 설계된 해양자원명을 부여하고 항로표지 정보관리시스템의 등록하는 절차를 제시하였고, 실시간으로 수집되는 항로표지 정보를 연동하여 빅데이터 분석 플랫폼으로 저장하고, 저장한 정보를 항로표지 서비스로의 적용과 활용에 관한 시나리오 설계 결과를 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.589-591
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• 2018

인터넷이 발달함에 따라 데이터의 생산량은 기하급수적으로 증가하고 있고, 생성된 막대한 양의 데이터를 사용하는 목적에 맞게 분석하여 이익이 될 수 있는 유의미한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석을 위한 여러 가지 기술들과 분석 플랫폼 동향을 알아보고, 국내에서 빅 데이터가 발전하기 위한 방안에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.515-517
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• 2021

원전 빅데이터를 효율적으로 분석하고 수집된 데이터를 인공지능 서비스에 활용할 수 있도록 제공하기 위해서는 원전 데이터에 특화된 빅데이터 플랫폼이 필요하다. 단순히 시간 순으로 나열된 원시(Raw) 데이터는 의미있는 단위로 논리적으로 구분되어 관리될 필요가 있고, 사건/사고의 발생에 따른 분류가 필요하다. 뿐만 아니라, 다수의 데이터들을 분석하여 수천 개의 계측신호들 중에서 원하는 목적에 적합한 신호가 어떠한 것들인지를 찾아낼 수 있는 데이터 분석이 지원될 필요가 있다. 이는 기계학습 애플리케이션을 개발할 때 필수적인 고품질의 데이터 제공에 크게 기여할 수 있다. 본 연구에서는 원전 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 원전 데이터 전처리 및 분석 기술을 고안하고 이를 빅데이터 저장 인프라와 통합한 원전 빅데이터 처리 체계를 소개한다. 본 연구의 결과물은 본격적인 원전 빅데이터 시스템 구축 사업에 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.45-48
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• 2014

최근 국내외에서 모든 사물이 인터넷에 연결되는 초(超)연결혁명이 진행 중이며, 앞으로 사물인터넷 기반의 다양한 혁신과 사업기회가 창출될 것으로 전망되고 있다. 하지만 국내의 경우 세계 최고 수준의 광대역 방송통신 인프라 및 IoT 기기 제조역량 등을 갖추고 있으나, 표준 기반의 개방형 IoT 플랫폼의 부재로 국내 기업의 시장 진입이 어려운 상황이다. 대기업은 개별적으로 플랫폼을 개발중이나 글로벌 시장에 대한 주도력이 부족하고, 중소기업은 플랫폼 부재로 시장진입이 어려워 향후 스마트 폰 산업에 이어 IoT 산업마저 글로벌 기업에 종속될 우려가 있다. 이에 본 논문에서는 국내외 다양한 분야의 기업들이 참여하여 다양한 홈 IoT 제품과 서비스를 개발할 수 있도록 특정 플랫폼이나 솔루션에 제약 없이 다양한 IoT 기기를 연결, 제어가 가능한 표준 기반의 개방형 홈 IoT 서비스 제공 방안을 연구하였다. 실험 결과에서는 제안된 개방형 홈 IoT 플랫폼을 통해 Z-Wave, IP, ZigBee, IrDA 등 다양한 통신 방식을 사용하는 홈 IoT 기기를 제어하고 정보 수집하여 사용이 가능함을 보여주었고, 이를 기반으로 플랫폼을 빅데이터 기술 및 기계학습 기능을 추가적으로 고도화하면 다양한 사물로부터 수집된 정보와 방송 정보, 웹 정보 등을 융합한 서비스 제공 등 소비자 중심의 창의적인 신규 방송통신 융합서비스 제공이 가능할 것으로 기대가 된다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.1-11
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• 2015

Quantified Self란 개인의 일상활동에서 신체적 정신적 상태를 센싱 및 트래킹하여 이를 수치화함으로써 자신의 상태를 분석하고 삶의 질을 개선하기 위한 방법을 연구하여 실생활에 적용하는 활동을 의미한다. 이는 최근 헬스와 피트니스에 활용 가능한 개인 센서 및 웨어러블 기기의 급속한 보급과 다양한 개인 정보 트래킹 기기의 출현으로 개인의 일상경험을 모니터링하고, 생성되는 정보를 수집, 통합 분석을 통해 새로운 개인화 서비스를 제공하기 위한 기술개발 이슈로 주목받고 있다. Quantified Self 데이터는 초기의 수작업으로 트래킹하여 수집한 소량의 관리 가능한 데이터 세트에서 점차 대용량의 Quantified Self 빅데이터 세트로 크기가 증가하고 있으며, 개인정보의 통합분석을 위한 빅데이터 모델과 자동적인 셀프-트래킹 플랫폼으로서의 웨어러블 컴퓨터 기술과 응용의 기대치를 증가시키고 있다. 본고에서는 Quantified Self 정의와 기술 및 서비스 동향에 대해 살펴보고, 웨어러블 센싱 기반 트래킹 기기의 개발사례와 Quantified Self의 주요이슈와 미래전망에 대해 조망해 본다.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.2
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• pp.159-169
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• 2019

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.