• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.171-176
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• 2001

3차일 CIS 소프트웨어를 개발하기 위한 기술로는 공간데이터처리 및 공간분석기술, 컴퓨터그래픽스 및 가상현실 기술에 이르기까지 다양한 연구가 요구된다. 지리정보 가시화(visualization)에 관한 연구는 여러 GIS 응용분야에서 주요한 부분이 된다. 현재 2차원 기 구축된 데이터를 이용하여 3차원으로 가시화 및 분석을 수행할 수 있다는 것은 데이터와 소프트웨어 재사용 및 비용측면에서 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 Mapbase 컴포넌트에서 빌딩 레이어 3차원 모델링 방법과 시설물의 다양한 상세도 제어가 가능한 LOD(level-of-detail) 모델러와 3차원 데이터와 최소한의 3차원 부가정보(빌딩높이, 도로폭등)를 이용하여 규칙기반 모델링(Rule-Based Modeling)을 통해 3차원으로 모델링 해낼 수 있는 3차원 장면 모델러 컴포넌트 설계방안을 제안한다. 장면 모델러 컴포넌트 분석을 위해 처리하는 이력 데이터, 수작업 3차원 모델링 여부, 소프트웨어 재사용성, 상호운용성, 구축 비용 등을 기준으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.89-92
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• 2000

실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.

• 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.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.1
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• pp.47-54
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• 2018

Previous studies of business process analysis have analyzed various factors such as task, customer service, operator convenience, and execution time prediction. To accurately analyze these factors, it is effective to utilize actual historical data recorded in information systems. Process mining is a technique for analyzing various elements of a business process from event log data. In this case study, process mining was applied to the transaction data of a purchase agency to analyze the business process of their procurement process, the execution time, and the operators.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.902-904
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• 2010

본 논문에서는 개인 특화된 의료를 위한 진단, 치료선택, 예후 추정을 지원하기 위한 정보를 전문 의료인에게 효과적으로 제공하기 위한 데이터베이스 설계와 구축을 제시한다. 내원 환자들의 유전자 수준의 미시 데이터, 임상학적 거시 데이터, 가족력, 유사 질환군 등의 연관정보 데이터를 통합 연계하여 이력으로 관리하고, 데이터의 점진적 누적이 가능한 통합의료시스템을 위한 데이터베이스 설계의 프레임워크를 구축하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.1
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• pp.86-99
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• 2021

One of the methods to alleviate traffic congestion is to increase the efficiency of the roads by providing traffic condition information on road user and distributing the traffic. For this, reliability must be guaranteed, and quantitative real-time traffic speed prediction is essential. In this study, and based on analysis of traffic speed related to traffic conditions, historical data correlated with traffic flow were used as input. We developed an LSTM model that predicts speed in response to normal traffic conditions, along with a CNN-LSTM model that predicts speed in response to incidents. Through these models, we try to predict traffic speeds during the hour in five-minute intervals. As a result, predictions had an average error rate of 7.43km/h for normal traffic flows, and an error rate of 7.66km/h for traffic incident flows when there was an incident.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.4
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• pp.78-95
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• 2022

The result of previous studies and epidemiological invstigations for infectious diseases epidemic in livestock have shown that trips made by livestock-related vehicles are the main cause of the spread of these epidemics. In this study, the OD traffic volume of livestock freight vehicle during the week in each zone was calculated using livestock facility visit history data and digital tachograph data. Based on this, a model for predicting the spread of infectious diseases in livestock was developed. This model was trained using zonal records of foot-and-mouth disease in Gyeonggi-do for one week in January and February 2015 and in positive, it was succesful in predicting the outcome in all out of a total 13 actual infected samples for test.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.595-600
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• 2024

As the use of artificial intelligence technologies such as machine learning increases in research fields that predict learning outcomes or optimize learning pathways, the use of artificial intelligence in education is gradually making progress. This research is gradually evolving into more advanced artificial intelligence methods such as deep learning and reinforcement learning. This study aims to improve the method of predicting future learning performance based on the learner's past learning performance-history data. Therefore, to improve prediction performance, we propose conditional probability applying the Markov Chain method. This method is used to improve the prediction performance of the classifier by allowing the learner to add learning history data to the classification prediction in addition to classification prediction by machine learning. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, a total of more than 30 experiments were conducted per algorithm and indicator using empirical data, 'Teaching aid-based early childhood education learning performance data'. As a result of the experiment, higher performance indicators were confirmed in cases using the proposed method than in cases where only the classification algorithm was used in all cases.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2004.06a
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• pp.241-241
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• 2004

한국원자력연구소에서 발생되는 방사성폐기물은 다양한 형태, 다양한 핵종으로 구성되며 소량씩 불규칙한 시기에 발생하는 특성을 갖는다. 이러한 폐기물의 효율적인 관리와 처리를 위하여 체계적인 이력관리와 신속한 통계를 도출할 수 있는 데이터베이스 시스템 구축이 선행과제로 대두되었다. 이에 방사성폐기물 통합관리 시스템(Radioactive Waste Management Integration System ; RAWMIS)을 구축하였으며, 이 시스템은 방사성폐기물의 발생부터 수집, 이동, 처리, 저장 등 처분까지의 이력을 관리하고, 서류간소화 및 인적자원 절약 등의 관리효율성을 제고하여 구현되었다. 또한, 한국원자력안전기술원에서 추진하는 국가적 방사성폐기물 통합 안전관리 체계(Waste Comprehensive Information Database : WACID)와 연계를 할 수 있도록 연구개발의 착수 단계에서부터 공동으로 진행하였다. 본 논문에서는 구축된 시스템의 구현사항과 실제 방사성폐기물 관리에 활용하는 사항을 제시한다. 본 연구를 통하여 구축된 시스템은 방사성폐기물 발생기관의 관리와 처리에 있어서 투명성과 효율을 증가시키고, 정확하고 신속한 정보를 도출할 수 있으며, 방사성폐기물의 관리와 처리공정의 데이터를 확보하여 방사성폐기물 처리 분야 연구의 토대를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1264-1271
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• 2006

최근 RFID/USN (Radio Frequency IDentity/Ubiquitous Sensor Network) 시장의 급격한 성장으로 비즈니스 영역에서 물류/유통 뿐만 아니라 국방, 창고 및 공정관리 등 영역을 지속적으로 확장하고 있다. 본 연구는 RFID를 이용한 농작물 개체관리와 USN을 이용한 농작물 생장환경 관리를 구현하고 두 시스템을 통합하는 비즈니스 모델(한국형 u-Farm 모델)을 제시하였다. 이를 통하여 소비자에게는 농작물 이력데이터를 제공하여 상품에 대한 신뢰성을 확보할 수 있고, 생산자는 생장환경정보를 주기적으로 획득하여 최적의 생산조건을 구현하는 기반을 마련하였다.