• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.275-276
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• 2023

산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.23-32
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• 2016

With the rapid development of information technology, we can manage not only structured data but also unstructured data. Big data environments drive new business values. This study examines the effect of analytic resources to business performance under big data environments. Recent worldwide reports showed empirical performance results of big data applications. Compared to these reports, we attempt to analyze resources of big data applications to companies in Korea. This study results in current status of big data use in Korea. and will help to develop a maturity model of big data applications.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.9
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• pp.39-47
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• 2020

This study was conducted with the aim of investigating the actual state of data utilization and the perception of big data utilization by officials of the provincial Office of Education and to derive implications for the establishment of strategies for big data utilization. An online survey of 440 people was conducted. As a result, the types and sources of data used for work varied, and data collection and refining were the most difficult parts. The infrastructure for data utilization was insufficient and the most necessary factor. The purpose of big data utilization was related to the establishment of educational policy agenda.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.12
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• pp.117-126
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• 2017

As the recent research environment and research paradigm have become data-driven, Open Science, based on openness and sharing of public research results, has emerged as a global agenda for scientific research. National policies for sharing and re-use of research data from publicly-funded research are in effect globally. Therefore, in Korea, it is urgent to build policies and infrastructure for sharing and re-use of research data. In this paper, we investigate the current status of research data management of science and technology research institutes in Korea. We conducted in-depth interviews with researchers from 22 research institutes belonging to the National Research Council of Science & Technology, and 20 universities in Korea, asking about terms of creation management utilization of research data, willingness to share data, and needs for sharing and re-use of research data. From these interviews, we drew implications for open research data and future directions.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.436-438
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• 2022

National Research Data Commons aims to build a system that can be used jointly by arranging analysis resources such as computing infrastructure, software, toolkit, API, and services used for data analysis together with research data to maximize the use of research data. do. The sharing and utilization system for publications and research data in the R&D process is well known. However, the environment in which data and tightly coupled software and computing infrastructure can be shared and utilized is insignificant and there is no management system. In this study, a data model is designed to systematically manage information on digital research resources required in the data-oriented R&D research process. This will be used to register and manage digital research resource information in the National Research Data Commons Service.

• Water for future
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• v.52 no.1
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• pp.40-51
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• 2019

본 연구를 통해 재난안전데이터의 공동활용을 위해 다양한 관점에서의 데이터 표준화가 필요하다는 것을 확인하였다. 향후 4차 산업혁명에서의 데이터의 위치와 빅데이터에서의 데이터 융합, 공공데이터 이용에 대한 패러다임의 변화에서도 볼 수 있듯이 재난안전정보 뿐만 아니라 데이터는 수요자 중심의 활용과 이용으로 새로운 데이터의 가치를 얻을 수 있음을 알 수 있다. 이러한 재난안전정보의 효율적이고 체계적인 공동활용을 위해 재난안전정보 관점에서 비정형 자료의 데이터 수집, 데이터베이스의 관리 및 데이터의 표준(안), 재난안전정보의 교환 표준(안) 및 공동활용 전략을 제시하였다. 이러한 연구를 통해 재난안전정보의 공동활용 체계를 구축하여 정보공유 및 재난안전정보의 추적, 활용이 가능하게 하여 신속하게 대국민 재난정보를 제공할 수 있는 체계를 구축하여 경험기반의 재난관리 및 지능형 재난관리의 의사결정을 지원할 수 있는 시스템으로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.47-53
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• 2020

빅데이터 기술은 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 혁신 기술 중 하나로 급성장하고 있는 가운데 농업 분야 또한 빅데이터를 활용한 경쟁력 제고와 미래 산업으로의 발전이 중요 당면과제로 부상하고 있다. 해외의 경우 농업 빅데이터를 활용한 스타트업이 빠른 속도로 증가하며 성장하는 반면 국내의 경우 생산 분야 일부 농업 벤처 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 또한 기업의 빅데이터 활용수준이나 활용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 대기업이나 특정 산업에 국한되어 이루어지고 있으며, 연구마다 영향요인 변수의 검증결과가 상이하게 나타나 산업/기업특성에 따라 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 농업벤처기업에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용하는 데 영향을 미치는 요인을 파악하고, 이를 통해 기대하는 편익에 대해 파악함으로써 활용을 촉진할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이며, 기업이 처한 환경적 압박에 대응할 수 있는 수단으로 보고 기술·조직·환경(TOE: Technology-Organization-Environment) 프레임워크를 기반으로 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory) 모형을 결합하여 본 연구에 적합한 변수들을 도출한 후 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 이에 따라 TOE모형의 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수인 상대적이점, 호환성, 복잡성을 채택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 최고경영층 지원, 비용부담능력을, 환경적 요인에 관한 변수로는 법적·정책적 지원, 경쟁자 압력을 채택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 7가지 변수들과 빅데이터 사용의도와 기대편익 간의 관련성, 그리고 농업벤처 사업분야의 조절효과에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구는 실제 농업벤처기업 종사자 대상 설문을 통한 실증연구를 통해 벤처 현장에서의 빅데이터 활용수준을 높이기 위한 기술적, 조직적, 환경적 관점의 정책 개선방안을 제시하고, 생산/가공/유통 등 사업분야별 비교를 통해 영향요인의 중요도 차이를 규명해 영역별로 차별적이고 효과적인 정책 방향성을 도출하는 데 시사점을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.311-313
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• 2023

딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.15 no.2
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• pp.90-95
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• 2008

e-Science를 기반으로 한 고에너지물리 연구 환경 구축은, 실제로 실험 데이터가 생산되는 외국의 가속기 연구소에 가지 않고서도, 언제어디서나 실제 가속기 연구소에서 고에너지물리 연구를 수행하는 것과 같은 연구 환경을 제공한다. 그 구성 요소로서는 1) 데이터 생산(production), 2) 데이터 프로세싱(processing), 3) 데이터 분석(analysis)이 있다. 데이터 생산은 원격 제어시설(remote control room)을 구축하여 원격으로 데이터 생산에 참여하는 것이며, 데이터 프로세싱은 그리드 팜을 활용한 데이터 처리를 뜻하며 데이터 분석은 EVO(Enabling Virtual Organization) 시스템을 활용하여 공동 협업 환경으로 연구 결과물을 얻는 것이다. 이러한 개념을 고에너지물리 실험의 하나인 CDF 실험에 구현하여 활용한 사례를 보여 준다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.383-392
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• 1999

오늘날의 의사결정을 지원하는 시스탬에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편. 메타 데이터 연합 (Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 및 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.