• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.604-608
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• 2007

현재 정보통신 기술의 발달에 상응하여 지능형 교통 시스템(ITS)은 네트워크 기반으로 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 CCTV, GPS, VDS, 루프 검지기, 영상 검지기 등과 같은 다양한 방법으로 교통 정보 수집이 이루어지고 있다. 또한 정확한 정보 제공을 위해 정보의 수집 및 가공에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 기반의 효율적인 교통정보 수집을 위해 RFID 태그 정보를 이용하여 교통정보를 수집하여 보다 정확한 실시간 차량 정보를 제공하는 RFID 기반의 차량점보수집 시스템 모델을 제시하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.17 no.4
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• pp.1-26
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• 2017

This study aims to provide the efficient sharing and utilization method of disasters scattered by each institution and develop automated collection algorithm using web crawler for disaster information in deep web accounts. To achieve these goals, this study analyzes the logical structure of the deep web and develops algorithms to collect the information. With the proposed automatic algorithm, it is expected that disaster management will be helped by sharing and utilizing disaster safety information.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.3
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• pp.155-167
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• 2006

It is desirable if users surfing on the Internet could find Web pages related to their interests as closely as possible. Toward this ends, this paper presents a topic specific Web crawler computing the degree of relevance. collecting a cluster of pages given a specific topic, and refining the preliminary set of related web pages using term frequency/document frequency, entropy, and compiled rules. In the experiments, we tested our topic specific crawler in terms of the accuracy of its classification, crawling efficiency, and crawling consistency. First, the classification accuracy using the set of rules compiled by CN2 was the best, among those of C4.5 and back propagation learning algorithms. Second, we measured the classification efficiency to determine the best threshold value affecting the degree of relevance. In the third experiment, the consistency of our topic specific crawler was measured in terms of the number of the resulting URLs overlapped with different starting URLs. The experimental results imply that our topic specific crawler was fairly consistent, regardless of the starting URLs randomly chosen.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.23 no.4
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• pp.109-124
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• 2012

The purpose of this study is to propose an approach to acquire research records effectively in context of government-funded research institutes via case studies and a questionnaire survey. For the case studies, a report from Joint Information Systems Committee JISC in UK, the University of Melbourne policy on the management of research data and records, a report from Canadian Association of Research Libraries(CARL) are analyzed. In addition, a survey questionnaire is conducted for forty nine government-funded research institutes and forty three responses out of 49 institutes are collected and analyzed. Based on the analyses on case studies and responses of the survey, an approach for research records management with four aspects is proposed: regulatory policy, best practices and manuals, professionals for research records, and outreach programs of individual reseach institutes for acquiring appropriate research records.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.10-12
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• 2004

무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.853-854
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• 2014

서비스 산업에 있어 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 기존의 설문조사를 이용한 방법은 자발적이고 즉각적인 고객의 의견을 수집하는데 한계가 있어 최근에는 서비스의 즉각적이고 사실적인 피드백을 얻기 위해서 조사에 대한 인지 없이 능동적이고 자발적으로 작성한 소셜미디어 상의 게시글을 수집하고 분석하는 방법을 이용하여 고객의 피드백을 파악하고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 미디어상의 빅데이터 정보를 분석하는 기술의 적합성을 평가하는 방법을 제안한다. 수집 적합성 평가는 사전 설정된 수집규칙에 의해 수집된 수집데이터에 대한 검증방안을 수립하고 샘플링 조사를 수행하여 목표 수준의 정확도가 이루어지지 않을 경우 수집엔진에 대한 기능 보완 및 수집 주기 재설정 등 수집 규칙을 재설정하고 샘플조사 범위를 확대하여 평가하는 일련의 과정 반복을 통해 수집 정확도를 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.336-340
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• 2007

인터넷 쇼핑몰에서는 다양한 제품이 존재하며 제조회사마다 제품 정보를 표현하는 방식이 다르며, 같은 제품이라도 쇼핑몰마다 제품정보를 표현하는 방식이 다르다. 이런 환경에서 효율적인 제품정보의 수집과 제품정보의 검색이 필요하다. 쇼핑몰의 입장에서 다양한 회사의 다양한 제품 정보 수집 시 정보 수집의 정확성과 효율을 높이고 고객에게는 좀 더 유연한 검색과의 제공을 위한 상품 정보 시스템을 설계한다. 이를 위해서 첫째로, 제품정보에 대한 온톨로지를 구축하고, 온톨로지를 바탕으로 제품 정보를 추출하고, 데이터베이스화한다. 둘째로, 제품 정보에 대한 온톨로지를 이용하여 추론 기능을 이용한 검색 서비스를 적용한다. 본 논문은 MP3 제품에 대해 제품정보 수집과 검색을 위한 온톨로지 구축과 온톨로지를 이용한 정보추출, 추론 기술에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.76-81
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• 2008

최근 유비쿼터스 환경을 실현하는 기술로서 사물 및 환경 정보를 센싱하여 필요한 정보를 수집 및 분석. 처리하는 센서네트워크 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 최근 국내에서는 u-City와 u-Port 사업 등, 범국가적인 차원의 도입을 통해 환경 정보 모니터링, 홈 자동화, 자산 물류 응용 등의 다양한 센서네트워크를 이용한 서비스가 등장하였다. 이러한 기존의 응용서비스는 모든 센서노드가 고정되어 있는 환경에서 응용 대상의 데이터를 수집하는 서비스가 대부분이다. 그러나 동물의 생태 모니터링 등의 응용을 위해서는 센서를 움직이는 대상에 부착하여 이동하는 센서노드로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이동하는 센서로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위하여 이동노드 색인 기법을 설계한다. 아울러 제안하는 색인 기법을 위한 영역질의 처리 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.322-327
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• 2010

센서 네트워크는 언제, 어디서든 네트워크에 접속하여 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경 구축에 가장 적합한 기술이다. 센서 네트워크는 센서를 이용하여 데이터를 수집하는 센서노드와 수집된 데이터를 가공하는 베이스노드로 구성이 되고, 무한에 가까운 에너지를 소유하고 있는 베이스노드와 달리 센서노드는 매우 적은 한정된 에너지를 가지고 있어서 에너지의 효율적 관리에 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 무선 통신의 데이터양을 줄이는 데이터 합산 기법의 기술에서 모든 노드가 통신하는 것이 아닌, aggregation 값에 영향을 미칠만한 의미있는 값을 수집한 노드의 데이터만 수집하여 합산함으로써, 에너지 소모를 최적화하는 방법을 제안하였으며, 기존의 데이터 합산 방법과 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 비교하여 그 효율성을 실증한다.