Big data analysis is a means of organizational problem solving. For an effective problem solving, approaches to problem solving should take into account the factors such as characteristics of problem, types and availability of data, data analytic capability, and technical capability. In this article we propose three approaches: logical top-down, data driven bottom-up, and prototyping for overcoming undefined problem circumstances. In particular we look into the relationship of creative problem solving with the bottom-up approach. Based on the organizational data governance and data analytic capability, we also derive strategic issues concerning the sourcing of big data analysis.
A bottom-up approach has been conducted to estimate greenhouse gas (GHG) emission and to analyze the marginal abatement cost for the Korean horticulture energy sector. With the systematically derived activity and energy balance data, the BAUs have been estimated, along with the marginal abatement cost over the period 2010 through 2030. The result from the marginal abatement cost analysis may provide general guidelines and procedures for the establishment of GHG abatement polices.
Ryu, Si saeng;Lee, Hyun hwa;Park, Eun hee;Park, Sung je
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.427-427
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2017
물발자국은 국가별 실제 물소비량을 파악하고 물 부족 상황에 효율적으로 대비하기 위하여 도입된 지표로서, 제품의 생산과 서비스 전 과정에서 직접 및 간접적으로 사용되는 물의 총량을 의미한다. 선진국에서는 물 사용 패턴에 대한 인식을 제고하고자 국가, 도시, 산업분야 등 다양한 물발자국 데이터베이스를 구축하여 활용하고 있다. 그러나 우리나라의 경우, 물 수입 의존도가 높지만 물발자국 산정에 대한 연구가 부족하여 효율적인 물 관리 및 안정적인 수자원 확보를 위한 국가전략 수립에 어려움을 겪고 있다. 물발자국 산정 연구는 국가적 차원의 정확한 물 수지 계산과 수자원계획 수립에 유용한 기초자료로서 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 제1차 및 제2차 산업의 물발자국을 산정하였으며, 산정 방법으로는 상향식 접근법과 하향식 접근법을 적용하였다. 제1차 산업의 농업계 및 축산업계의 물발자국은 단위 물발자국에 기초한 상향식 접근법과 용수사용량에 기초한 하향식 접근법을 적용하여 산정하였다. 산업별 물발자국 산정결과는 다음과 같다. 주요 농작물 생산량 및 작물 품목별 단위 물발자국을 이용한 국내 농업계 물발자국 산정 결과, 1980년부터 2014년까지의 쌀 외 18개 농작물에서 연간 78억~109억 $m^3$로 산출되었다. 반면 농업용수 사용량에 기초한 하향식 접근법을 통해 산정한 농업계 물발자국은 118억 $m^3$으로 분석되었다. 다음으로 제1차 산업의 축산업계 물발자국을 산정하였다. 2011년부터 2015년까지 주요 가축 사육두수와 지육량, 사료작물의 단위 물발자국을 활용한 축산업계 물발자국은 평균 73억 $m^3$, 축산용수사용량을 활용한 물발자국은 평균 309억 $m^3$으로 나타났다. 축산용수사용량에 기초한 분석결과가 크게 나타난 것은 축산업분야에서 간접수의 비율이 높기 때문이다. 한편 제2차 산업의 공업계는 제품생산 공정의 물 사용량, 부품 및 원료의 단위 물발자국 등 세부사항의 파악이 곤란하여 하향식 접근법을 적용하였다. 공업용수 사용량과 공업용수 오염물질의 배출부하량에 따른 물발자국 산정 결과, 연간 26억 $m^3$으로 분석되었다. 이와 같은 산업별 물발자국 산정결과를 활용하여 산업별로 차별화되는 물 이용 패턴을 분석하고 산업별 용수 수요를 파악하면 국가적으로 효율적인 수자원 관리방안을 제시할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.245-248
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2007
서비스 지향 아키텍처(SOA)는 기업이 적정한 비용으로 오늘날 가장 중요한 IT 요구사항인 민첩성과 유연성을 만족시킬 수 있는 IT 아키텍처 수립의 토대로, 경영환경이 빠르게 급변하는 최근에 떠오른 이슈이다. 기존의 서비스 지향 아키텍처의 서비스 개발은 주로 비즈니스 환경에서 어플리케이션방향으로 접근하는 하향식 방법이 대부분이었으나, 본 논문에서는 이미 개발된 컴포넌트 기반 시스템에서 접근하는 상향식 서비스 식별법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자의 이벤트 정보를 담고 있는 GUI Flow-Event 를 이용하여 컴포넌트를 서비스로 식별하고, 서비스 식별시 발생하는 서비스간 연관관계에 따른 문제점을 최소화함으로써 비즈니스 도메인에 더욱 가깝고, 약결합을 지향하는 서비스로 식별할 수 있다.
Cells first emerged 4 billion years ago and have evolved over a long period into an excellent system. Bottom-up synthetic biology is a research field that aims to develop "artificial cells" by returning to 4 billion years ago and redesigning cells from scratch. Although these artificial cells are not perfect, they are artificial cell mimicry systems that possess important characteristics of living cells. By designing the artificial cells, researchers in this field aim to explore the organization and the origins of cells from a different approach than traditional cell biology and ultimately seek to replace the use of living cells. This review aims to introduce the concepts and recent research in capsule and biocatalyst-based artificial cells, which have been actively studied recently.
Park, Sung je;Park, Jui;Ryu, Si saeng;Kim, Wooyoung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.492-492
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2018
'물발자국(Water Footprint)' 개념은 가상수의 개념이 확장된 것으로 제품 생산과 서비스 전 과정에서 사용된 물의 양을 나타낸다. 따라서 한 국가내의 수자원 총량의 산출 시에 국제 무역을 통해 수출-수입되는 가상수의 양까지 고려하여 국가 물 총합(Water Budget)을 계산한다. 본 연구는 가상수의 수자원 활용에 관한 산업적 차원의 비교를 위하여 산업별 물발자국 산정모델을 구축하고자 하였다. 산업별 물발자국을 산정하기 위하여 첫째, 산업별 용수사용량에 기초하여 물발자국을 산정하였고, 둘째, 단위 물발자국에 기초하여 산업별 물발자국을 산정하였다. 먼저 산업별 용수사용량에 기초한 물발자국 산정은 하향식 접근법을 적용하였다. 국가 산업별 물발자국을 산정한 결과, 산업 전체 물발자국은 약 330억$m^3$이며 그 중 농업계가 연간 118.8억$m^3$으로 전체 물발자국의 36%를 차지하였다. 그 다음은 생활계로 전체의 34%인 111억 4천만$m^3$이다. 축산계의 물 사용량은 연간 2억 6천 7백만$m^3$ 정도이지만, 오염물질을 정화하는데 필요한 물인 회색수의 양이 많아 물발자국이 73억 $m^3$으로 비교적 높게 산정되었다. 공업계의 가상수량은 연간 26억$m^3$으로 타 산업에 비하여 오염부하량이 높지 않아 회색수량이 작게 나타났다. 다음으로 단위 물발자국에 기초하여 산업별 물발자국을 산정하였다. 단위 물발자국과 생산량을 활용하여 산정하는 상향식 접근법을 활용하였다. 1980년대부터 2014년까지 쌀 외 18개 품목에 대한 농산물 생산의 물발자국을 산정한 결과, 전체 물발자국은 평균 90억$m^3$으로 추정되었다. 한편, 2차 산업의 물발자국은 산업연관분석을 활용하여 산정하였다. 산업연관분석을 위하여 한국은행의 산업연관표와 경제총조사의 용수비 항목을 활용하였다. 2차 산업의 총 물발자국을 산정한 결과, 60억 $m^3$으로 추정되었다. 3차 산업의 물발자국도 이와 동일한 방식으로 산업연관표를 활용하여 산정하였다. 산업연관분석을 활용한 3차 산업의 물발자국 산정한 결과, 숙박 및 음식점업에서의 물발자국이 가장 큰 것으로 산정되었다. 이에 따라 Case Study로서 국내 워터파크 대상으로 물발자국을 산정하였다. 자료가 없는 부분을 제외하고 연간 총 840만 $m^3$의 물발자국을 가지는 것으로 나타났으며, 이 중 직접수는 70만 $m^3$, 간접수는 770만 $m^3$으로 간접수의 비율이 92%를 차지하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.471-474
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2006
본 연구에서는 CBD기반 무기체계 임베디드 SW의 테스트 프로세스를 설계한다. 설계는 두 가지 방법으로 수행되며, 하향식 접근방법으로 프로세스 개발과정을 분석하고 상향식 접근방법으로 산출물을 분석한다. 이를 위해 정보체계 개발방법론으로 국방부의 '국방 CBD 방법론'과 한국전자통신연구원의 '마르마III'를 분석하고, 무기체계/임베디드 개발 방법론으로는 미국 국방성의 'MIL-STD-498'과 유럽의 임베디드 개발방법론인 'DESS'방법론을 분석한다. 분석 자료를 토대로 무기체계 임베디드 SW 테스트를 위한 구성요소를 도출하고, IDEF0 표기법을 활용하여 테스트 프로세스를 설계한다. 또한 제안한 테스트 프로세스를 TPI 모델을 통하여 평가한다.
We investigate the underlying structure of big data research domain, which is diversified and complicated using bottom-up approach. For that purpose, we derive a set of articles by searching "big data" through the Korea Citation Index System provided by National Research Foundation of Korea. With some preprocessing on the author-provided keywords, we analyze bibliometric data such as author-provided keywords, publication year, author, and journal characteristics. From the analysis, we both identify major sub-domains of big data research area and discover the hidden issues which made big data complex. Major keywords identified include SOCIAL NETWORK ANALYSIS, HADOOP, MAPREDUCE, PERSONAL INFORMATION POLICY/PROTECTION/PRIVATE INFORMATION, CLOUD COMPUTING, VISUALIZATION, and DATA MINING. We finally suggest missing research themes to make big data a sustainable management innovation and convergence medium.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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