• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.123-130
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• 2018

With the emergence of a new paradigm called Open Science and Big Data, the need for data sharing and collaboration is also emerging in the computational science field. This paper, we analyzed data-driven research cases for computational science by field; material design, bioinformatics, high energy physics. We also studied the characteristics of the computational science data and the data management issues. To manage computational science data effectively it is required to have data quality management, increased data reliability, flexibility to support a variety of data types, and tools for analysis and linkage to the computing infrastructure. In addition, we analyzed trends of platform technology for efficient sharing and management of computational science data. The main contribution of this paper is to review the various computational science data repositories and related platform technologies to analyze the characteristics of computational science data and the problems of data management, and to present design considerations for building a future computational science data platform.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.23-29
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• 2021

최근 글로벌 플랫폼 서비스사업자가 제공하는 플랫폼 서비스의 장애로 전 세계적으로 특정 콘텐츠 서비스가 불가한 상황이 발생하고, 글로벌 서비스 시장에 사회 경제적으로 상당히 큰 문제를 초래하고 있다. 플랫폼 서비스의 안정성 확보를 위해서는 지능화된 플랫폼 운용 관리가 요구된다. 또한, 플랫폼 장애를 사전에 예방하고 대응할 수 있는 지능형 관리 기술이 필요하다. 본 연구에서는 플랫폼 운용 환경에서 비정상적인 서비스 상태 및 장애를 신속하게 감지 대응하기 위한 플랫폼 빅데이터 플로우 관리 기법 및 관리 모듈 구현 방안을 제안하였다. 서비스 및 장애 상황 감시 특성 분석 결과 빅데이터 플로우 관리 기법이 장애 감시 측면에서 전통적인 네트워크 관리 방법에 비하여 비정상적인 장애 상황 감지 및 장애 대응 특성이 30%이상 개선됨을 확인하였다. 빅데이터 플로우 관리 방법의 경우 플랫폼 시스템 장애 및 비정상적인 서비스 상태를 신속하게 감지할 수 있는 장점이 있으며 AI 기반 기술과 연계시 플랫폼 관리를 지능적으로 수행하고 장애 예방보전 능력은 크게 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.471-480
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• 2022

본 연구에서는 도시하천관리를 위한 다양한 분석 및 평가 모델들과 데이터 수집 모듈을 적용한 연계플랫폼을 개발하였다. 연계플랫폼에 적용된 모듈은 데이터 수집 및 제공 모듈, 홍수분석 모듈, 하천 평가 모듈 그리고 제방 붕괴 시뮬레이션 모듈로 효과적인 도시하천 관리를 위하여 선별하여 적용하였다. 연계플랫폼은 분석과 평가 모듈에 적용하기 위한 데이터를 다양한 기관으로부터 수집하여 전처리 과정을 통해 정제하여 저장한다. 저장된 데이터는 각 모듈의 입력자료로 가공하여 사용되며, 플랫폼을 통해 Open API로도 제공된다. 홍수분석 모듈은 도시 내부 및 하천에서 발생하는 홍수를 분석하여 대비할 수 있도록 제공되며, 하천 평가 모듈은 다방면으로 하천을 평가하여 하천 계획수립 및 관리에 이용된다. 제방 붕괴 시뮬레이션 모듈은 가상의 붕괴 상황에 대한 분석을 통해 제방 붕괴로 인해 발생 가능한 피해영역을 도출하여 대비책을 세우는 데 이용될 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권1호
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• pp.29-34
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• 2022

21세기 들어 발생하는 Covid 19 팬더믹과 같은 새로운 질병의 발현과 바쁜 현대인의 일상에 따른 건강 이상신호가 발생하는 일이 많아지고 있다. 이에 따라 헬스케어 관리 및 데이터를 기반으로 한 건강관리의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 환자 개인의 헬스케어 데이터 기반의 개인건강 관리 데이터에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구에서는 개인 건강 관리의 어려운 문제를 해결하기 위한 자가 건강진단 및 해결을 위한 IT를 접목한 개인건강 헬스케어 플랫폼 개발과 인체에서 발생하는 생체신호를 측정하여 플랫폼으로 전달하는 앱 개발을 통하여 개인 맞춤형 건강관리 시스템을 구축하였다. 이를 통해 현대인의 건강관리 뿐만 아니라, 발달장애인 및 의사표현이 어려운 취약계층의 심리정서 모니터링을 통한 심리정서 케어 지원 니즈를 해결하고자 한다. 또한 개인의 건강 및 생활환경 데이터 전반을 통합하여 개인에게 최적화된 의료 및 건강관리 서비스를 개발하는데 목표를 두고 진행하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.669-670
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• 2015

Efficient management of the construction heavy equipment is required to reduce the rate of carbon emissions and on-site accidents. The intelligent excavation system (IES) will improve the construction quality and productivity through information technologies and efficient equipment operation, especially in large earthwork projects. Three-dimensional digitized ground data should be required for identifying the path of heavy equipment and work-site environment. Rapid development of terrain laser scanners (TLS) is more readily to acquire the digital data. This study suggests the '3D ground terrain processing platform (3DGTPP)' including data manipulating module and analyzing module of the scanned data for intelligent earthmoving equipment operation. The processing platform consists of six modules, including scanning, registering, manipulating, analyzing, transmitting, and storing. 3D ground terrain processing platform presented in this study will provide fundamental information for intelligent excavation system (IES), which will increase the efficiency of earthworks and safety of workers in significant.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.351-359
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• 2014

보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.93-103
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• 2019

본 논문에서는 수산과학 R&D 정보의 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리기법에 관해 소개한다. 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 유형의 수산과학 R&D 정보를 수집하여 통합 연계하고, 이를 데이터 레이크 형태로 구축하는 방안을 제시한다. 수산과학 분야에서 수집, 축적되고 있는 기존의 데이터와 함께 위성영상 데이터, 연구보고서 등 비정형 빅데이터까지 수집하여 다양한 분석을 지원하는 빅데이터 플랫폼의 구축방안을 제시한다. 다음으로 데이터 추출과 전처리 및 저장 과정에서 메타 데이터를 수집하고 관리함으로써 수산과학 빅데이터의 체계적인 관리가 가능하도록 한다. 빅데이터 플랫폼 구축과 함께 메타 데이터를 표준양식으로 구축함으로써 데이터의 수집, 저장, 활용 및 유통 등 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 체계적이고도 지속적인 빅데이터 관리 방안을 제시하는데 의의가 있다.

• 한국항공운항학회지
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• 제29권4호
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• pp.105-116
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• 2021

The importance of a systematic approach to collect, process, analyze, and share safety data in aviation safety management is continuously increasing. Accordingly, the domestic aviation industry has been making efforts to build a Big-data platform that can utilize multi-field safety data generated and managed by various stakeholders and to develop safety management technology based on them. Big data platforms not only must meet appropriate technical requirements, but also need to establish a management system for effective operation. The purpose of this study is to suggest the requirements of the aviation safety big data platform operation procedure and plan by reviewing the advanced overseas cases (FAA ASIAS). This study can provide overall framework and managerial direction for the operation of the aviation safety big data platform.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4400-4419
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• 2021

In the 4th Industrial Revolution, the healthcare industry is undergoing a paradigm shift from post-care and management systems based on diagnosis and treatment to disease prevention and management based on personal precision medicine. To optimize medical services for individual patients, an open ecosystem for the healthcare industry that allows the exchange and utilization of personal health records (PHRs) is required. However, under the current system of hospital-centered data management, it is difficult to implement the linking and sharing of PHRs in practice. To address this problem, in this study, we present the design and implementation of a patient-centered PHR platform using blockchain technology. This platform achieved transparency and reliability in information management by eliminating the risk of leakage and tampering/altering personal information, which could occur when using a PHR. In addition, the patient-consent system was applied to a PHR; thus, the patient acted as the user with ownership. The proposed blockchain-based PHR platform enables the integration of personal medical information with scattered distribution across multiple hospitals, and allows patients to freely use their health records in their daily lives and emergencies. The proposed platform is expected to serve as a stepping stone for patient-centered healthcare data management and utilization.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.81-87
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• 2020

본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.