• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.359-371
• /
• 2004

The goal of this article is to examine the problems and crisis of statistics departments, and to explore the means of settlement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1686-1690
• /
• 2010

우리나라 면적의 약 67%에 이르는 660만ha의 산림 중 침엽수림은 혼효림을 포함하여 약 74%를 차지해 활엽수림보다 넓게 분포하고 있다. 이와 같이 넓은 산림은 가뭄, 홍수와 같은 수문현상과 관련이 있으며 강우에 따른 유출에의 기여하는 바가 클 뿐만 아니라 강우, 증발산, 침투 유출에 이르는 다양한 수문현상이 복합적으로 나타난다. 특히, 최근 임목밀도의 증가가 오히려 증발산량의 증가, 옆면에 의한 강우 차단량의 증가 등을 발생시켜 가뭄과 홍수 또는 산사태의 원인이 될 수 있으며, 수자원 함양을 저해하는 요소로 작용하고 있다는 우려의 목소리가 나오고 있다. 따라서 산림지역의 증발산과 관련 있는 토양수분의 지속적인 모니터링과 감쇄특성 및 토양수분 환경에 대한 연구는 중요한 요소 연구가 될 수 있다. 봄에서 여름으로 진행되는 시기에는 강우발생에 비해 수목의 생육이 활발하여 증발산에 따른 토양수분 변화 및 감소가 급격하게 일어나며, 여름에는 토양수분의 감소도 뚜렷한 반면, 강우사상도 많이 발생하여 이에 따른 변화폭이 크게 나타난다. 또한, 가을에서 겨울로 진행되는 시기에는 수목의 생육의 둔화와 기온 하강으로 인하여 토양수분 감쇄현상 및 변화가 적게 나타나 토양수분의 변화양상이 계절마다 다르게 나타난다. 이에 토양수분의 감쇄현상을 파악하면 곧 산림지역에서의 증발산량 및 토양수분 소비특성을 파악할 수 있기 때문에, 산림에서 실제 토양수분 모니터링과 이를 통한 시간별, 깊이별 토양수분 변화 및 감쇄현상을 파악하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구에서는 침엽수 산림에서의 토층별 월별 토양수분의 감쇄특성을 분석하기 위하여 침엽수림에서 토양수분 장기 모니터링 시스템을 구축하여 시간별, 토층별 토양수분 모니터링을 실시하고, 이를 바탕으로 침엽수림에서의 토양수분 감쇄현상을 분석하였다. 또한 토양수분 데이터 및 기상자료를 활용하여 월별, 기간별 토양수분 감쇄곡선을 산정하고 감쇄상수를 비교하였으며, 감쇄특성에 대하여 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.23-26
• /
• 2023

본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2022.04a
• /
• pp.153-155
• /
• 2022

고객을 세분화하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 것은 고객 관계 관리에 있어 중요하다. 빅데이터 분석 기법과 기계 학습 등을 활용한 분석 기법의 발전은 더욱 세밀한 고객 세분화를 가능케 했다. 하지만 새로운 분석 기법을 기업에서 효과적으로 적용하는 것은 여러 어려움이 존재한다. 본 연구는 특히 국내 보험 산업에서 데이터 분석 기법을 활용해 더욱 향상된 고객 세분화를 수행할 수 있는 방법에 대해 논의한다. 이를 위하여 실제 보험 설계사와의 심층 인터뷰를 통해 국내 보험 회사의 현상을 파악하고, 이를 기반으로 보험 산업에서 활용할 수 있는 가이드라인을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.741-743
• /
• 2015

오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.297-297
• /
• 2022

홍수 발생으로 인해 야기되는 피해가 매년 일어나고 있으며, 현재 수재와 관련된 방대한 데이터가 축적되어 있어 이를 활용한 연구들이 진행되고 있다. 데이터를 기반으로 홍수 전후의 시공간적인 변화에 대한 다양한 분석이 가능하여 수재 대응에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 원격 탐지 및 재분석 데이터를 활용하여 파머 가뭄 지수(PDSI), 강우량, 유출량, 실제 증발산량(AET), 대기 온도 등의 수재와 관련된 요인들에 대한 지수분석을 통해 공간 변화를 파악하고 경향을 분석하였다. 이를 통해 자연 현상을 다루는 환경 영역에서의 데이터 기반 연구의 가능성이 확대될 수 있으며, 향후 연구에 활용하고자 한다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
• /
• v.8 no.5
• /
• pp.127-132
• /
• 2022

As the IoT technology is more developed, it is more important for the accuracy of IoT data. Since the IoT data supports a different formats and protocols, it is often happened that the IoT system is failed or the incorrect data is generated with the unreliable IoT devices(sensor, actuator). Because the abnormality of IoT device or the user situation is not detected correctly, this problem makes the user to be unsatisfied with the IoT system. This study proposes the decision methodology of IoT data consistency whether the IoT data is generated in normal range or not by using the mathematical functions('gradient descent function' and 'linear regression function'). It may be concluded that the gradient function method is suitable for the IoT data which the 'increasing velocity' is related with the next generated pattern(eg. sensor devices), the linear regression function method is suitable for the IoT data which the 'the difference from linear regression function' is related with the next generated pattern in case the data has a linear pattern(eg. water meter, electric meter).

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.519-520
• /
• 2007

본 논문은 무인화 변전소 확대와 디지털보호계전기의 지속적인 적용에 따라 상시 보호계전기 상태 확인 및 필요시 정정치 변경과 전력계통 고장시 동작한 보호계전기의 동작사항을 신속히 파악하여 보호계전기 정동작 여부를 판단하여 전력계통의 신뢰도 제고하는 보호계전기 데이터 원격 취득 분석시스템 구축 방안을 연구하였다. PDAS 설치후 고장데이터 수집에 따른 출동시간을 절약하여 고장분석업무를 집중하고 절감시간을 타 업무에 활용할 수 있었으며 고장인지 후 즉시 보호계전기 데이터를 취득 분석하여 고장현상 파악 및 긴급복구 시간을 단축할 수 있는 효과를 거둘 수 있었다. PDAS 시스템 시범운영결과 발생한 문제점을 분석한 결과 고도화된 고장분석 서비스를 구축하기 위해서는 정전고장관리시스템과의 연계, 보안성 강화, 사용자 편의성향상, 신규서비스 지원이 되도록 하여 송변전 통합정보시스템과의 통합이 필요하다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.47 no.3
• /
• pp.343-363
• /
• 2016

This study determines 69 iSchools provided which data science curriculum, and presents the direction for Korean LIS schools. It is certain that iSchools extend their subject territory including areas related to health, technology and biotechnology. However, this phenomenon is not actively observed in Korea. iSchools also focus on the area about how to process and manage data. iSchools, in deed, offer courses regarding data science, data management and data security. The 'database' was a higher proportion of 'data warehouse' curriculum, and, 'data statistic and analysis' curriculum are forming similar portion. As a result of analysis of the iSchool's curriculum and comparison with Korean curriculum, this study suggests: the expansion of LIS curriculum related to data science; the enhanced role of the data translational data science; development of curriculum to raise the mathematical analysis capabilities, development of specialized curriculum and experimental classes; and support new knowledge skills to interact with technology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.19-19
• /
• 2023

최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.