• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.19-28
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• 2004

기업의 비즈니스 프로세스를 관리하는 워크플로우 시스템에서 대용량의 비즈니스 업무를 처리하기 위한 워크플로우 시스템을 구성하고자 할 때 중요한 문제 중의 하나는 대량의 데이터 관리의 문제이다. 본 논문에서는 워크플로우 시스템에서 사용되는 데이터 종류들의 특성을 파악 및 분석하여 워크플로우 데이터 중 모델 데이터에 초점을 맞춘다. 논문의 연구를 통하여 워크플로우의 모델 데이터는 변경이 없고 워크플로우 시스템에 자주 참조되는 특성을 고려하여 모델 데이터 관리는 워크플로우 시스템에 높은 성능을 제공할 것으로 예측되어서 본 논문에서는 워크플로우 시스템을 위한 모델 데이터 관리를 위한 시스템을 설계 및 개발한다. 모델 데이터 관리 시스템은 버전 관리, 모델 데이터의 일관성, 동적 변경 등의 중요한 요소를 고려하여 설계 및 개발된다.

• International Journal of Contents
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• 제15권3호
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• pp.32-38
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• 2019

We usually suffer from difficulties in treating or managing Big Data generated from various digital media and/or sensors using traditional mining techniques. Additionally, there are many problems relative to the lack of memory and the burden of the learning curve, etc. in an increasing capacity of large volumes of text when new data are continuously accumulated because we ineffectively analyze total data including data previously analyzed and collected. In this paper, we propose a general-purpose classifier and its structure to solve these problems. We depart from the current feature-reduction methods and introduce a new scheme that only adopts changed elements when new features are partially accumulated in this free-style learning environment. The incremental learning module built from a gradually progressive formation learns only changed parts of data without any re-processing of current accumulations while traditional methods re-learn total data for every adding or changing of data. Additionally, users can freely merge new data with previous data throughout the resource management procedure whenever re-learning is needed. At the end of this paper, we confirm a good performance of this method in data processing based on the Big Data environment throughout an analysis because of its learning efficiency. Also, comparing this algorithm with those of NB and SVM, we can achieve an accuracy of approximately 95% in all three models. We expect that our method will be a viable substitute for high performance and accuracy relative to large computing systems for Big Data analysis using a PC cluster environment.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.65-72
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• 2019

데이터 증강(Data Augmentation)은 적은 양의 데이터를 바탕으로 다양한 알고리즘을 통해 데이터의 양을 늘리는 기술이다. 현실문제를 해결하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기법을 사용하는 경우, 데이터 셋이 부족한 경우가 많다. 데이터의 부족은 모델 학습 시, 데이터 셋의 특징을 잘 반영하지 못하는 것 이외에도 과소적합 및 과적합에 빠질 위험이 크다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더와 고유값 분해를 기반으로 하는 데이터 증강 기법을 통해 데이터를 증강 시키고 이를 심층 신경망의 각 층 마다 적용하여, 심층 신경망을 효과적으로 사전 학습하는 방법을 제시한다. 이후, WOBC 데이터와 WDBC 데이터에 대해 실험을 통하여 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도를 향상시키는지 측정하고 기존 연구들과 비교함으로써 제안한 방법이 실질적으로 의미가 있는 데이터를 생성하고 모델의 학습에 효과적임을 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.539-544
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• 2021

전술데이터링크는 전장상황 인식 능력을 향상하기 위한 군용 데이터 네트워크이다. 한국군은 전술데이터링크 성능개량상업을 추진하고 있다. 전술데이터링크는 다양한 플랫폼, 센서 데이터 및 지휘통제 체계와의 연동이 필수적이므로 연관 기술분야에 대한 연구가 필요하다. 그러나 전술데이터링크는 군 운영 특성상 다양한 기술정보가 공개되지 않고 있다. 본 논문에서는 전술데이터링크의 기술동향을 파악하기 위하여 지식재산 정보를 활용한 데이터기반 자동화 분석 방법론을 제안한다. 본 논문에서는 지식재산 관련 데이터를 자동으로 수집하고 전처리하며, 시계열에 따라 분석한다. 추가적으로 특허 기술정보의 기관별 현황을 종합하고 핵심 연구자를 네트워크 분석을 통한 식별 과정을 제시하고 각각의 결과를 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제46권2호
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• pp.133-156
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• 2012

본 연구의 목적은 학술논문 전거데이터 구축시스템을 통해 생성된 전거데이터를 기반으로 한 학술논문 검색시스템을 구축하고 검색 효율성과 시스템 유용성을 평가하는데 있다. 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템은 저자 및 소속기관에 대한 전거데이터를 활용하여 질의어 자동완성, 검색결과 군집화, 저자네트워크 및 주제네트워크와 같은 부가 정보를 적용하였다. 본 연구에서 제안한 학술논문 검색시스템에 대하여 연구원, 도서관사서, 대학원생 이용자 집단 60명을 대상으로 검색 효율성과 시스템 유용성 평가를 수행하였다. 그 결과 전거데이터 기반 학술논문 검색시스템이 일반적인 학술논문 검색시스템에 비해 검색 효율성과 시스템 유용성이 높은 것으로 분석되었다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.314-322
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• 2008

This paper introduces an integration of Product Data Management (PDM) and Software Configuration Management (SCM). PDM and SCM have supported development of mechanical products and software products respectively. The importance of software components in the current products increases rapidly since the software enables the products to satisfy various customer requirements efficiently. Therefore the current product development needs enhanced product data management that can control both the hardware and software data seamlessly. This paper proposes an extended product data model for integrating SCM into PDM. The extension enables PDM document management to support the version control for software development. It also enables engineers to control both the software and hardware parts as integrated data objects during product configuration and engineering change management. The proposed model is implemented by using a commercial Product Lifecycle Management (PLM) system and a development of a network based robot system is tested by the implemented product development environment.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.9-14
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• 2016

Since Devices such labtop, tablet, smartphone have been developed, a lots of huge data that can be classified as content is flooded in the network. According to changing Internet usage, Content-Centric Network(CCN) what is new concept of Internet Architecture is appeared. Initially, CCN is studied on wired network. but recently, CCN is also studied on wireless network. Since a characteristic of wireless environment is different from a characteristic of wired environment, There are issues in wireless CCN. In this paper, we discuss improvement method of Data spread issue on wireless CCN. The proposed scheme of this paper use MAC Address of nodes when Interest and Data Packet are forwarded. As using the proposed scheme, we reduce the spread of Data and offer priority of forwarding to nodes of shortest path, reduce delay by modifying retransmission waiting time.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.66-69
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• 2002

This paper proposes a new dynamic storage structure and methods fur geometric data with detail levels. Using geometric data with detail levels, we can search geometric data quickly. However, the previous structures for detail levels form the bottleneck in the design of database and do not support all types of geometric data with detail levels. Our structure supports all types of geometric data with detail levels. Moreover, our structure does not form bottleneck in the design of database. This paper presents the structure and algorithms for searching and updating of geometric data with detail levels. Experiments are then performed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1257-1260
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• 2005

This paper is related to optimization in the image data format, which can make a great effect in performance of data compression and is based on the wavelet transform and JPEG2000. This paper established a criterion to decide the data format to be used in wavelet transform, which is on the bases of the data errors in frequency transform and quantization. This criterion has been used to extract the optimal data format experimentally. The result were (1, 9) of 10-bit fixed-point format for filter coefficients and (9, 7) of 16-bit fixed-point data format for wavelet coefficients and their optimality was confirmed.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.67-74
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• 2001

최근에 이용 가능한 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다 따라서 이들 데이터로부터 유용한 지식을 발견하는 자동화된 기법이 주목을 받고 있다. 데이터 마이닝이란 지식 발견의 중요한 단계로서, 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하는 방법이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 조사한다 이러한 조사과정을 통하여 실세계에서 보다 효율적으로 적용 가능한 데이터 마이닝 기법을 찾아내고. 이들 기법에 대한 적절한 응용 영역과 앞으로의 연구방향을 제시한다.