• Broadcasting and Media Magazine
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• v.19 no.4
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• pp.50-59
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• 2014

사용자들이 미디어를 접하는 디바이스 환경이 다양화되고 그 속에서 접할 수 있는 콘텐츠의 양은 많아졌다. 특히 급속도로 발전한 모바일 환경에서 사용자들은 개인화된 기기를 사용하여 콘텐츠를 소비하고 주변 사용자들과 경험을 공유한다. 콘텐츠 제공 서비스에서는 이러한 개인의 콘텐츠 소비 이력 및 SNS 관계에서 발생한 데이터를 분석하여 활용함으로써 콘텐츠 소비를 활성화하고자 한다. KBS에서도 이러한 동향에 맞추어 방송콘텐츠 추천검색 연구와 실시간 TV캡처 및 소셜 공유 연구를 진행하였으며, 그 과정에서 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 필요성을 절감하게 되었다. 데이터 분석이 필요한 두 과제에서 진행한 내용을 기술하고 대용량 데이터 처리기법을 활용하여 상용화 서비스를 구축할 계획을 소개한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.8
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• pp.40-45
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• 2013

본 고에서는 KT의 M2M/IoT 서비스 플랫폼과 주요 기술을 소개한다. 또한 M2M/IoT 관련 비즈니스의 예상되는 구조를 통신사업자 및 플랫폼 사업자의 관점에서 기술하며, 이러한 비즈니스 구조에 적합한 기술과 플랫폼을 이용한 문제 해결 방안을 제시한다. M2M/IoT 서비스 분야에서 당면한 과제를 해결하기 위한 주요 개념을 확장가능성, 유연성, 클라우드 환경, 빅데이터 등으로 분류하고 이를 위한 주요 해결방안들을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.549-558
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• 2017

바야흐로 4차 산업혁명의 시대가 도래하면서, 4차 산업혁명과 관련된 기술에 대한 관심 또한 나날이 높아져 가고 있다. 이런 시대적 상황에 맞춰, 본 연구에서는 웹 검색트래픽을 활용하여 4차 산업혁명 관련 기술의 국내 외 트렌드를 비교하고 관련된 기술에 대한 국내 정부R&D 과제 현황에 대해 분석해 보고자 한다. 본 분석은 먼저 관련 기술에 대한 정부 R&D 현황 과제 현황을 네트워크 분석하고 분석된 기술을 4차 산업혁명의 3가지 카테고리로 구분한다. 이후 카테고리별로 선별된 각각의 기술에 대해 구글의 웹 검색트래픽을 활용하여 관련된 기술의 국내 외 트렌드를 비교 분석한다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 관련 기술에 대한 과거와 현재의 관심 동향을 확인할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 해당 기술과 관련된 정부 R&D 과제 현황을 네트워크 분석하고 시각화하여 4차 산업혁명 관련 R&D 현황에 대한 직관적인 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 인류 최대의 혁명으로 정의되는 4차 산업혁명 기술에 대한 국내 외 트렌드 정보와 함께 현재까지 진행되어온 정부의 R&D 현황을 직관적으로 볼 수 있게 제공함으로써, 4차 산업혁명과 함께 다가오는 미래에 대한 올바른 정책 방향 설정에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.213-214
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• 2018

빅 데이터 활용의 증가로 인해 효율적으로 데이터를 분류하는 것은 머신러닝의 주요 과제이다. 제한적인 자원을 가지고 이에 맞는 처리능력을 갖기 위해서는 단일 기기의 자원 관리능력을 향상시키는 방향의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 학습 데이터를 최대 엔트로피 이론을 적용시켜 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피에 대한 간단한 설명과 최대 엔트로피 이론을 적용시키기 위한 간단한 사전 작업들의 방향 등에 대한 설명을 토대로 기술하였다. 또한 본 연구를 통해 얻게 된 문제점들과 향후 연구에 필요한 피드백을 갖는다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1337-1342
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• 2019

Medical institutions face the challenge of securing competitiveness among medical institutions due to the rapid spread of ICT convergence, and managing data that is growing at an enormous rate due to the emergence of big data and the emergence of the Internet of Things. The big data paradigm of the medical community is not just about large data or tools and processes for processing and analyzing it, but also means a computerized shift in the way people live, think and study. As the medical data is recently released, the demand for the use of medical data is increasing. Therefore, the research on disease detection system based on public data using open source that can help rational and efficient decision making was conducted. As a result of the experiment, unlike a simple disease inquiry or a symptom inquiry about a single disease provided by a public institution, related diseases are searched by a symptom or a cause.

• Industry Promotion Research
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• v.5 no.3
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• pp.45-51
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• 2020

This study analyzed the influence of investment and fostering support on gross regional product by utilizing big data using multiple regression analysis. Gross regional product (GRDP) is an index that intensively contains the production scale, expenditure level, income level, and industrial structure of each region, and is an important data used for regional economic analysis and national policy establishment. In order to properly carry out the country's major national tasks, it is necessary to accurately grasp the regional economy, and as a result, interest in regional gross domestic product is rapidly increasing. In particular, foreign investment has a significant impact on the economy of the host country, and many empirical analyzes are being conducted. In this study, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted to examine the influence of foreign investment and domestic development support on gross regional product, and as a result, it was concluded that investment and support as a whole had a positive effect on gross regional product.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.59-65
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• 2017

The basic goal of urban safety is to support citizens' quality of life and city competitiveness, and its importance is increasing. Since the risk of disasters is growing, there is a growing demand from society for minimizing the damage by preventing and responding to them in advance. In case of urban governments, securing safety emerges as one of the most important policy tasks due to natural disasters such as heavy rain and heavy snow and human disasters such as various accidents. Recently, it is emphasized the necessity to increase the prevention effect through disaster analysis using Big Data. This study examined paradigm change of disaster safety management using big data centering on Seoul city. In particular, the study tried case analysis from the viewpoint of maximizing effective government services for disaster safety management, and sought the strategic meaning in connection with the ordinance.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.875-883
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• 2023

In Korea, the number of preservation and management entities to connect the traditional cultural heritage to next generations is rapidly decreasing. Building an infrastructure to pass on traditional cultural heritage to the next generation and to pay attention to the preservation and management of the next generation is important including the 'Seowon', a World Cultural Heritage listed by UNESCO. This study is based on the laws that regulates the preservation and support of traditional cultural assets and 'Seowon, through Big Data analysis techniques. The main keywords in each law were extracted, schematized, and a mutual Word Network was constructed and policy advice was derived. As policy advice, it is necessary to establish and implement policies to nurture and support businesses specialized in the region for the preservation·utilization, preservation·management and preservation·support of Seowons.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1305-1319
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• 2017

정보통신(ICT)혁명에 이어 사람이 기존에 수행하던 일을 사람의 도움 없이 자동화시킬 수 있는 기술들이 4차 산업혁명의 핵심 기술로 등장하고 있다. 4차 산업혁명이 현재 산업의 지형도와 경제 사회 패러다임의 변화를 촉진하고 있는 것은 주지의 사실이며, 이에 따라 4차 산업혁명에 주요 추동력(driving force)을 제공하고 있는 핵심 플랫폼 기술 5개(인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 3D 프린팅)를 선별하여 글로벌 연구동향과 한국의 연구 수준을 파악하였다. 5개 기술에 대해 Elsevier사의 SCOPUS DB를 기반으로 최근 5년 간의 학술연구논문의 출판 현황을 분석하는 한편, 한국연구재단에서 지원된 과제 현황을 조사하였다. 이를 바탕으로 5개 기술별로 국제적 연구 수준과 주요 리딩 연구기관을 파악하였으며, 4차 산업혁명에 대응하는 연구개발의 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 5개 기술에 대해 미국과 중국이 선도하고 있으며, 영국, 독일, 프랑스, 이탈리아 등의 유럽 국가와 일본, 인도, 한국 등이 추격 그룹을 형성하고 있었다. 한국은 HW 대비 SW분야의 연구 경쟁력이 상대적으로 취약하였으며, 전반적으로 연구 수준의 질적 향상이 필요함을 확인하였다.