• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.34-36
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• 2005

선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.82-84
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• 2006

최근 청소년의 교우관계에 있어서 집단 따돌림이 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 분석하는 방법을 제안한다. 우선 분석을 위한 객관적인 데이터로 교우관계 정보를 묵시적으로 내포하고 있는 통신이력 데이터를 사용한다. 다음으로 교우간 친밀도(degree of faniliarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 여러 통신도구에서 발생한 통신이력 데이터를 기반으로 교우간 친밀도를 수학적으로 계산하는 방법을 제안한다. 다음으로, 계산한 교우간 친밀도를 사용하여 집단 따돌림의 가능성이 높은 학생을 파악한다. 이는 집단 따돌림 가능성이 높은 학생은 다른 학생으로부터의 통신 시도가 적을 것이라는 직관에 기반한다. 마지막으로, 제안한 방법의 실용성을 입증하기 위하여, 실제 구현 및 분석 실험을 수행하고, 그 의미를 해석한다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 파악할 수 있는 매우 우수한 결과라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.931-934
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• 2006

Recently, as the problems related to agricultural product's safety occur continuously, the system with traceability that can quickly trace back the agricultural products with problems occurred and enable the analysis of causes and prohibition of distribution is required. Therefore, the recording of distribution data is important for this system and for this purpose, the RFID technology that can perceive tags from remote place through radio frequency can be effectively used. But, since the RFID is a technology that is being watched recently, the system that processes RFID tags and distribution data is trifling. Hereby, this thesis designed and implemented the RFID processing system that enables the career trace by analyzing and managing the data on recorded RFID tags and career data based on the standard of traceability.

• Food Science and Preservation
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• v.30 no.3
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• pp.459-471
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• 2023

The Bayesian network (BN) model was applied to analyze the characteristic variables that affect compliance with safety inspections of farmed eel during the production stage, using the data from 30,063 cases of eel aquafarm safety inspection in the Integrated Food Safety Information Network (IFSIN) from 2012 to 2021. The dataset for establishing the BN model included 77 non-conforming cases. Relevant HACCP data, geographic information about the aquafarms, and environmental data were collected and mapped to the IFSIN data to derive explanatory variables for nonconformity. Aquafarm HACCP certification, detection history of harmful substances during the last 5 y, history of nonconformity during the last 5 y, and the suitability of the aquatic environment as determined by the levels of total coliform bacteria and total organic carbon were selected as the explanatory variables. The highest achievable eel aquafarm noncompliance rate by manipulating the derived explanatory variables was 24.5%, which was 94 times higher than the overall farmed eel noncompliance rate reported in IFSIN between 2017 and 2021. The established BN model was validated using the IFSIN eel aquafarm inspection results conducted between January and August 2022. The noncompliance rate in the validation set was 0.22% (15 nonconformances out of 6,785 cases). The precision of BN model prediction was 0.1579, which was 71.4 times higher than the non-compliance rate of the validation set.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.1
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• pp.15-27
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• 2013

While the vehicle detector is collected from a variety of information was mainly used as a real-time data. Recently scheme of application for archived traffic data has become increasingly important. In this background, this research were conducted on the improvement of the preprocessing for archived traffic data application. The purpose of improving specific preprocessing was reflect transportation phenomena by traffic data. As evaluation result, improvement preprocessing was close to the actual value than exist preprocessing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.303-307
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• 2008

임베디드 기기의 사용 이력을 정확히 파악하는 방식으로는 기기 내부에 자동으로 저장된 로그 데이터를 분석하는 방법이 있으며, 저장된 로그 데이터를 분석하기 위해서는 데이터 정제 및 변환 과정이 필요한데, 이 과정에서 임베디드 기기에 저장된 방대한 양의 로그 데이터로 인해 많은 시간과 인력이 소요되고 있다. 이에 본 논문에서는 임베디드 기기의 로그 데이터를 데이터베이스로 관리하고 이로부터 사용 이력 분석 데이터 셋을 입력, 출력, 기능부분으로 나누어 추출하는 일련의 프로세스를 설계하였고 또한 이 과정이 자동화가 되도록 구현하였으며, 이를 통해 임베디드 기기의 로그 데이터를 분석할 때 시간과 인력을 절약할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.405-408
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• 2006

사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동객체의 위치 이력 데이터로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들은 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나, 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 제약을 가진 공간 정보를 포함하는 패턴 탐사 문제에는 적용하기 어렵다. 따라서 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 동시에 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 공간 제약을 만족하는 패턴들을 추출하기 위한 새로운 이동 패턴 탐사 기법이 요구된다. 이러한 패턴 탐사 기법의 개발을 위해서는 상세 수준의 위치 이력 데이터들을 공간 영역 정보 형태로 변환하는 위치 일반화 접근법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체의 위치값과 공간 영역간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 공간영역으로의 일반화 방법을 제안한다. 이동 객체의 상세 수준의 위치 정보에서는 의미있는 패턴을 찾기가 어렵기 때문에 데이터 전처리 과정을 통해 일반화된 데이터 집합을 형성함으로써 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.39-39
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• 2017

본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1222-1225
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• 2013

오늘날 기업의 시스템은 훨씬 복잡해지고 다루는 데이터의 규모는 점점 대형화됨에 따라 환경 변화에 기업이 대응하기가 어려워지고 있다. IT 환경의 변화에 기업이 대응하기 위해서는 메타데이터 관리시스템의 기능을 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 데이터 모델링에 대한 새로운 요구사항을 신속히 반영하기 위해서 모델의 변경 이력을 참조하지 않고 이관해야 할 목표 데이터베이스의 테이블의 형상을 비교하여 이관 관리 프로세스를 향상시킨 알고리즘을 설계하였다. 본 논문서 설계한 알고리즘을 통해 모델의 변경 이력을 참조할 경우 발생하는 데이터베이스 변경의 처리 횟수를 줄임으로써 프로세스 개선의 효과를 기대할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.9B
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• pp.1360-1368
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• 2010

Recently, as the development of Radio Frequency Identification (RFID) technology becomes active, the demand for services which can electronically manage the history and location information of major trees, including trees for cultural heritage restoration and nurse trees, has been increased. This information has been managed by separated drawings and documents or storing its information into PDAs and then structuring data files through input and computation. But, these methods imply limitations in terms of its extensibility and scalability. This paper has designed and implemented an RFID based Tree History Information System (THIS) for cultural heritage restoration. The purpose of the proposed system is to support to be able to effectively and consistently manage historical information of major trees and improve working processes by implementing mobile RFID services through wireless Internet or Local Area Network (LAN) as mobile communication networks. Through implementation, it is confirmed that the proposed system can manage the historical information of major trees more effectively than conventional methods and also improve previous field working conditions.