• 한국빅데이터학회지
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• 제2권1호
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• pp.5-15
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• 2017

6시그마는 지난 20여 년간 제조 및 서비스 등의 산업에서 프로세스 개선을 위하여 꾸준히 적용되어왔다. 그럼에도 불구하고 6시그마는 Define 단계에서 의미있는 프로젝트를 계속 발굴하기 힘들고 Control 단계에서 지속적인 측정 및 통제가 쉽지 않다는 문제가 지적되었다. 이를 해결하기 위하여 개선 프로세스의 지속적인 통제와 관리를 원활히 할 수 있는 체계가 요구되며, 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 시스템이 효과적 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 프로세스 운영 및 분석에서 누적된 데이터를 중심으로 지속적 프로세스 개선을 실현하기 위한 목적으로 6시그마와 BPM의 통합 모형을 제시하고, 프로젝트 수행을 위하여 상호 데이터기반으로 프로세스를 분석, 개선, 모니터링하는 과정을 설명한다. 이를 통하여 6시그마와 BPM의 장점을 결합하여, 지속적으로 업무를 개선하고 관리함으로써 전사적인 경영성과를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.21-32
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• 2018

현재 국내에서 서비스되고 있는 웹툰은 네이버, 다음 등 포탈을 중심으로 매우 빠른 성장을 보이고 있으며, 잠재적 시장성이 매우 높은 산업으로 촉망받고 있다. 웹툰의 특성 가장 두드러지는 특징은 다양한 요구를 가진 고객층을 대상으로 서비스를 제공할 수 있는 것이다. 이 때문에 국내뿐만 아니라 해외에서도 웹툰산업을 긍정적으로 판단하고 관련 산업 시장을 확충하고 있다. 이러한 현실은 국내 웹툰 작가 및 사업자로 하여금 웹툰을 기존의 k-pop이나 드라마 중심의 한류 컨텐츠와 더불어 새로운 한류 컨텐츠로 수출할 수 있는 기회를 제공한다. 성공적인 시장진출을 위해서는 수출 대상 국가의 소비자층에 대한 면밀한 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 웹툰에서 수집한 데이터의 분석을 통해 각 국가에서 서비스되는 웹툰과 해당 웹툰을 구독하는 소비자층에 대한 특성을 도출해보았다. 이를 통해 국가별로 웹툰 구독자의 선호도에 영향을 미치는 요소들을 빠르게 파악할 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.89-94
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• 2022

4차 산업혁명 시대의 본격적인 시작으로 새로운 산업과 사회의 빠른 변화로 인한 교육적 수요의 변화와 급속히 감소하는 학령인구로 인한 생존경쟁에서 대학교육의 질 향상을 위한 노력 즉 혁신적인 대학교육을 위한 고도화 방안이 요구되고 있다. 특히 학생들의 대학 입학부터 졸업까지 대학생활적응진단을 통해 학생상담 및 지도 관리를 위한 시스템 적용이 필요한 실정이다. 이에 각 대학에서는 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명 시대 핵심기술을 기반으로 과정 연계형 통합 플랫폼 고도화 사업을 추진하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보보호학전공 분야를 바탕으로 혁신적 대학교육을 위한 학생관리시스템 고도화 방안을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권12호
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• pp.329-342
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• 2021

오랜 기간과 막대한 비용에도 성공 확률이 낮은 제약·바이오 산업의 생산성 위기를 해결하기 위한 전략으로 전 세계적으로 인공지능과 빅데이터를 활용하려는 사례가 증가하고 있고 가시적인 성과가 나오고 있지만 국내에서는 신약연구에 인공지능 플랫폼 도입에는 관망하는 상황이다. 본 연구는 신약개발을 지원하는 인공지능 플랫폼의 사용과 확산을 촉진하기 위해 도입 및 수용을 견인하는 지각된 가치와 변화에 대한 저항, 수용의도 관계를 검증할 가치기반수용모형과 혁신저항모형 결합 연구모형을 제시하였다. 인공지능 신약개발 플랫폼 사용의도의 연구모형은 지각된 편익으로 유용성, 지식풍부성을, 지각된 희생으로 복잡성, 알고리즘 불투명성을 채택하였고 지각된 가치, 혁신저항의 매개변수로 구성되었다. 실증 결과, 유용성, 지식풍부성, 복잡성, 인공지능 알고리즘의 불투명성이 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치고, 유용성, 지식풍부성, 알고리즘의 불투명성, 시험가능성, 인공지능 기술지원환경이 플랫폼 도입에 따른 혁신저항에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1593-1601
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• 2017

빅데이터 플랫폼에서, 연관 룰 마이닝 응용프로그램은 여러 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어, 농업 빅데이터 플랫폼에서 농가 소득을 높일 수 있는 농작물들을 농업인들에게 추천할 수 있다. 이 연관 룰 마이닝의 주요 절차는 빈발 아이템셋 마이닝으로, 이는 동시에 나타나는 아이템의 셋을 찾는 작업이다. Apriori를 비롯한 이전 연구에서는 대규모의 가능한 아이템 셋에 의한 메모리 오버로드의 이유로 만족할 만한 성능을 보일 수 없었다. 이를 개선하고자, 아이템 셋을 작은 크기로 분할하여 순차적으로 계산하도록 하는 SON 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 단일 머신에서 SON 알고리즘을 돌릴 경우 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 하둡기반의 빅데이터 플랫폼에서 SON 알고리즘 병렬처리 방식을 이용한 연관룰 탐색 기법을 소개한다. 연관 룰 마이닝을 위한 전처리, SON 알고리즘 기반 빈발 아이템셋 마이닝, 그리고 연관룰 검출 절차를 Hadoop기반의 빅데이터 플랫폼에 구현하였다. 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 제안된 연관 룰 마이닝 기법은 Brute Force 기법의 성능을 압도하는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1129-1139
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• 2015

시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.79-85
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• 2018

챗봇의 활용도가 점점 커지고 AI 시장이 커지면서, 많은 기업 들이 관심을 가지고 있다. 그리고 누구나 챗봇을 만들 수 있게, 기업들이 챗봇 빌드 서비스를 제공함으로써 성장에 더욱 박차를 가하고 있다. 이렇게 쉽게 챗봇을 만들어 메신저 플랫폼에서 서비스 할 수 있게 됨으로써 기존 애플리케이션 시장에 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 기존 DB 기반 애플리케이션들을 메신저 플랫폼 기반 애플리케이션으로 설계 및 구현하는 방법론을 제시하고, 실제 구현 시 고려해야 할 사항을 정리하여, 최적의 시스템 구조를 제공한다. 이러한 방법론에 따라 교육 과정에서 수강생들에게 정보를 제공하는, 교육 Advisor의 역할을 하는 챗봇을 설계 및 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자들이 원하는 정보를 사용자의 관점에서 객관화하여 대화형 인터페이스를 통해 신속하고 직관적으로 전달한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것을 예측한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것이다. 기업의 Legacy 애플리케이션은 인터넷과 모바일 환경으로의 전환에 이어 대화형 기반의 의사결정을 지원하는 챗봇이 Digital Transformation의 중요한 역할을 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권10호
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• pp.239-246
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• 2020

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.223-229
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• 2022

매년 날씨가 추워지는 동절기에는 전기 사용량이 급증하는 특징을 보인다. 많은 전기를 사용하면서 인구 밀도가 높은 시장, 목욕탕, 아파트 등의 건물들의 전기 시설의 누전으로 인해 화재 발생이 늘어나고 있다. 이러한 누전화재의 원인은 대부분 전선의 노후화로 인해 사용량이 증가되어 과도하게 걸리는 부하를 견디지 못하고 전선피복이 녹아내려 주변의 발화물질로 인하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 과부하센서, VoC센서, 과열센서로 구성된 복합 센서를 통해 전선에 발생하는 부하 및 과열을 측정하며, 이 때 발생된 유독가스를 검출하고 게이트웨이를 활용하여 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 진행하여 실시간으로 전기화재를 예측, 경보 및 차단이 가능한 플랫폼과 모의 화재발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.15-25
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• 2023

본 연구는 유출위협 탐지 연구에 활용되는 유출위협 데이터 셋의 한계점을 분석하고 현재의 문제를 극복하기 위해 보안솔루션을 활용하여 공개된 유출위협 데이터와 비교 분석한다. 이를 통해 유출위협 탐지에 적합한 데이터 포맷을 설계하고 블록체인 기술을 사용하여 서로 다른 기관 및 기업 간 유출위협 정보를 안전하게 공유할 수 있는 시스템을 구현한다. 현재 연구원들에게 공개된 유출위협 데이터 셋에서 실제 사건을 기반으로 수집한 데이터 셋은 없다. 공개된 데이터 셋은 연구를 위해 임의로 만들어진 가상의 합성데이터로 학습모델로 사용 시 실제 환경에서의 많은 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점들을 개선하기 위해서 프라이빗 블록체인 설계하여 소속이 다른 기관끼리 안전한 정보공유를 위해 참여자 간 합의와 검증을 통해 신뢰성을 높이고 정보의 무결성과 정합성을 유지하는 방안을 도출하였다. 제시한 방법은 유출위협 수집기를 통해 데이터를 수집하고 블록체인 기반 공유 시스템을 통해 합성데이터가 아닌 실제 위협을 가했던 양질의 데이터 셋을 수집하여 현재의 유출위협 데이터 셋 문제를 해결하고 향후 내부자 유출위협 탐지 모델에 기여할 것으로 사료된다.