• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.277-286
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• 2021

The global market size of AI based SaMD for medical image in 2023 will be anticipated to reach around 620 billion won (518 million dollars). In order for Korean manufacturers to efficiently obtain CE marking for marketing in the EU countries, the paper is to introduce the recommendation and suggestion of how to reclassify SaMD based on classification rules of MDR because, after introducing the Regulation EU 2017/745, classification rules are quite modified and newly added compared to the Directive 93/42/EEC. In addition, the paper is to provide several rules of MDR that may be applicable to decide the classification of SaMD. Lastly, the paper is to examine and demonstrate various secondary data supported by qualitative data because the paper focuses on the suggestion and recommendation with a public trust on the basis of various secondary data conducted by the analysis of field data. In conclusion, the paper found that the previous classification of SaMD followed by the rule of MDD should be reclassified based on the Regulation EU 2017/745. Therefore, the suggestion and recommendation are useful for Korean manufacturers to comprehend the classification of SaMD for marketing in the EU countries.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.195-200
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• 2013

본 논문에서는 기업 이미지에 타격을 줄 수 있는 부정적인 SNS와 Web 데이터를 빠르게 분석하여 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있는 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 SNS 및 Web Data를 수집하는 데이터 수집 모듈(Data Collection Module), 수집된 데이터를 저장하는 HBase 모듈(Hbase Module), 수집된 데이터의 의미 분석을 수행한 후 데이터의 의미를 평가 및 분류하는 데이터 분석 모듈(Data Analysis Module) 그리고 관리자에 의해 요청된 질의어에 따라 기업과 관련된 SNS와 Web데이터를 이용하여 최적화된 Map Reduce 과정을 수행하는 PSH 모듈(Priority Scheduling Hadoop Module)로 구성된다. 본 논문은 이런 모듈들을 통하여 SNS와 Web 데이터를 보다 효율적으로 관리하여 이 분석 결과를 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제42권1호
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• pp.53-63
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• 2017

Managing the quantitative measurement of the data control activities in enterprise wide is important to secure management of data governance. However, research on data governance is limited to concept definitions and components, and data governance research on evaluation models is lacking. In this study, we developed a model of quantitative assessment for data governance including the assessment area, evaluation index and evaluation matrix. We also, proposed a method of developing the model of quantitative assessment for data governance. For this purpose, we used previous studies and expert opinion analysis such as the Delphi technique, KJ method in this paper. This study contributes to literature by developing a quantitative evaluation model for data governance at the early stage of the study. This paper can be used for the base line data in objective evidence of performance in the companies and agencies of operating data governance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.4042-4061
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• 2022

Recently, various security threats such as data leakage and data forgery have been possible in the communication and storage of data shared in the cloud environment. This paper conducted a study on the CP-ABSC scheme to solve these security threats. In the existing CP-ABSC scheme, if the data is obtained by the unsigncryption of the data user incorrectly, the identity of the data owner who uploaded the ciphertext cannot be known. Also, when verifying the leaked secret key, the identity information of the data user who leaked the secret key cannot be known. In terms of efficiency, the number of attributes can affect the ciphertext. In addition, a large amount of computation is required for the user to unsigncrypt the ciphertext. In this paper, we propose ECP-ABSC that provides data user traceability, and use it in a cloud environment to provide an efficient and secure data sharing scheme. The proposed ECP-ABSC scheme can trace and verify the identity of the data owner who uploaded the ciphertext incorrectly and the data user who leaked the secret key for the first time. In addition, the ciphertext of a constant size is output and the efficiency of the user's unsigncryption computation were improved.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권1호
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• pp.24-32
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• 2018

본 논문은 산업 현장과 민간에서 실시간으로 수집되는 에너지 빅데이터를 수용하는 빅데이터 시스템을 제안한다. 구축된 빅데이터 시스템은 하둡(Hadoop) 기반이며, 빅데이터 처리에 있어 인메모리(in-memory) 분산처리 컴퓨팅을 지원하는 스파크(Spark) 프레임워크가 동시에 적용되었다. 본문에서는 지역난방에 사용되는 열에너지 형태의 빅데이터에 초점을 두어, 입출력되는 에너지의 특성을 고려하며 실시간 수집되는 빅데이터를 적재, 관리, 처리 및 분석하는 방법을 다룬다. 이 때, 외부에서 유입되는 빅데이터는 시스템 내부에 설계된 관계형 데이터베이스 스키마에 따라 저장하고 관리되며, 저장된 빅데이터는 설정된 목적에 따라 처리하고 분석된다. 제안된 빅데이터 시스템과 더불어 지역난방과 관련한 복수의 실증현장으로부터 실시간으로 수집되는 열에너지 빅데이터에 대해 시스템이 활용된 사례를 기술한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.233-238
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• 2016

본 논문은 차세대 침입탐지 시스템을 위해서 데이터 융합에서의 불확실한 데이터 처리의 알고리즘을 제안한다. 차세대 침입탐지는 사이버 공간에서 생성되어지는 정보를 지식으로 만들어내기 위해 수많은 네트워크 센서로부터의 데이터가 수집되어진다. 수집된 센서 정보를 지식의 수준으로 이끌어내기 위해서 데이터 융합의 과정이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Demster-Shafer 증거이론 추론적 기법을 통하여 서로 다른 데이터들의 특징을 분석하여 불확실한 데이터가 어느 구간에서 신뢰구간을 갖는지를 분류하여, 불확실한 데이터에 대한 표현을 이루어낸다. 본 실험내용에서는 이러한 불확실성 데이터에 대한 이상탐지를 위해 iris plant 데이터세트를 이용한 신뢰구간에 따른 분류를 실행하였다. 이에 대해 각 신뢰구간을 통해서 데이터 분류가 가능하다는 것을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.87-99
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• 2013

데이터의 급속한 증가로 데이터를 활용한 새로운 가치 창출은 기업뿐 아니라 국가 경쟁력의 중요한 요소로 대두대고 있다. 이에 따라 데이터를 분석하여 통찰력을 제시할 수 있는 데이터 과학자라 불리는 분석 전문가의 수요가 늘고 있는데, 이들 전문 인력 양성을 위해서는 정부, 학계, 산업의 공동 노력이 필요하다. 본 연구는 특히 교육 분야에서의 빅데이터 활용현황을 조사하고, 새로운 데이터 기반의 맞춤형 서비스 및 교육 과정을 제안한다. 또한, 데이터 과학자 양성을 위한 국내외 대학 및 기업의 대표적인 프로그램들을 살펴보고, 장기적인 관점에서 분석능력을 배양할 수 있는 새로운 교과과정도 제시한다. 본 연구는 다양한 사례를 바탕으로 대학에서 데이터를 활용한 교육환경 개선을 위한 방안을 모색하는데 도움을 주고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.19-27
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• 2021

본 논문에서는 지역 차분 프라이버시(Local Differential Privacy, LDP) 기법을 이용하여 프라이버시를 보호하면서 수집한 차량 위치 데이터와 딥러닝 기법을 이용하여 교통량을 예측하기 위한 기법을 제시한다. 제시한 기법은 데이터를 수집하는 과정과 수집한 데이터를 이용하여 교통량을 예측하는 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집 과정 중에 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 LDP 기법을 적용하여 차량의 위치 데이터를 수집한다. LDP 기법은 데이터 수집 시 원본 데이터에 노이즈를 추가해 사용자의 민감한 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이를 통해 운전자의 프라이버시를 보존하면서 차량의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 수집한 데이터에 딥러닝 기법을 적용하여, 교통량을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해, 실데이터를 이용한 성능 평가를 진행한다. 성능 평가 결과는 본 논문에서 제안한 기법이 사용자의 프라이버시를 보호하면서 수집된 데이터를 이용하여 효과적으로 교통량을 예측할 수 있음을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.259-264
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• 2017

신생아의 출생체중은 자궁내발육부전이나 과체중출생아를 진단하는 데 사용되는 등, 의학적으로 여러 가지 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 2011년부터 2013년까지 한국에서 태어난 신생아의 출생체중 데이터를 분석하고, 생물학적으로 부자연스러운 체중 분포를 관찰할 수 있음을 보인다. 이러한 비상식적인 체중 분포는 데이터 수집과정 등에서 오류가 존재함을 의미하는데, 특히 임신주수가 28주에서 32주인 신생아들의 체중 데이터에서 현저한 오류 데이터를 관찰할 수 있다. 이를 보정하기 위해, 본 논문은 가우시안 혼합 모델을 사용하여 오류 데이터와 정상 데이터를 예측하고, 오류 데이터로 예측된 자료들을 삭제하는 과정을 제안한다. 제안된 보정 과정을 통하여 보다 자연스럽고 의학적으로 의미 있는 출생체중 백분율을 구할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.829-836
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• 2019

IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.