• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권6호
• /
• pp.2384-2392
• /
• 2015

The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
• /
• pp.545-548
• /
• 2016

빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 모든 데이터를 의미하며 규모가 방대하고 생성주기가 짧고 다양한 형태를 가지는 특성이 있다. 스마트폰과 인터넷이 대중화되면서 사용자들이 남기는 데이터의 양과 종류는 점점 더 큰 규모로 생성되고 있으며 생성된 빅 데이터로 부터 사용가치가 있는 정보만을 추출하여 활용하는 시기로 전환되고 있다. 빅데이터는 또한 의료 산업이나 보건 분야에도 응용될 수 있으며 IoT, 스마트 헬스케어등의 기술과 함께 융합되어 시너지 효과를 창출하고 있다. 그러나 방대한 데이터를 의미있고 안전하게 활용하기 위해서는 정보보호 등의 선행과제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 의료 빅데이터 활용사례와 기대효과, 해결과제, 마지막으로 의료 빅데이타의 미래전망을 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권3호
• /
• pp.943-961
• /
• 2020

With the advent of IoT technology and Big Data computing, the importance of WSNs (Wireless Sensor Networks) has been on the rise. For energy-efficient and collection-efficient delivery of any sensed data, lots of novel wireless medium access control (MAC) protocols have been proposed and these MAC schemes are the basis of many IoT systems that leads the upcoming fourth industrial revolution. WSNs play a very important role in collecting Big Data from various IoT sensors. Also, due to the limited amount of battery driving the sensors, energy-saving MAC technologies have been recently studied. In addition, as new IoT technologies for Big Data computing emerge to meet different needs, both sensors and sinks need to be mobile. To guarantee stability of WSNs with dynamic topologies as well as frequent physical changes, the existing MAC schemes must be tuned for better adapting to the new WSN environment which includes energy-efficiency and collection-efficiency of sensors, coverage of WSNs and data collecting methods of sinks. To address these issues, in this paper, a self-organization scheme for mobile sensor networks with mobile multiple sinks has been proposed and verified to adapt both mobile sensors and multiple sinks to 3-dimensional group management MAC protocol. Performance evaluations show that the proposed scheme outperforms the previous schemes in terms of the various usage cases. Therefore, the proposed self-organization scheme might be adaptable for various computing and networking environments with big data.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.19-20
• /
• 2016

많은 연구 종사자들은 기존 연구를 참고하거나 특정 분야 연구자를 검색하기 위해 학술 검색 사이트를 이용한다. 그러나 학술 검색 사이트는 주제 또는 사용자별 발간 연구 결과물은 검색할 수 있지만 연구 분야별 전문가를 제공하지 않는다. 본 논문에서는 공개된 학술 빅데이터 분석을 통해 분야별 전문가를 검색하는 시스템을 제안한다. 제안하는 기법에서는 특정 분야에 대한 전문가 검색뿐만 아니라 연구자와 관련된 인적 네트워크를 제공한다. 또한, 웹 기반 인터페이스를 제공을 통해 사용자 접근성을 향상시킨다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.211-216
• /
• 2021

분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.31-39
• /
• 2020

빅데이터 분석은 경영 및 산업현장에서 다양하게 분석되고 사용되고 있으며, 경영의사결정에서 중요한 역할을 한다. 경영분석 업무에 종사하는 빅데이터 분석 직무자의 직무능력은 반드시 미시적인 IT 기술 습득이 요구되는 것이 아니라, Data Scientist로서 다양한 경험과 인문학적 지식과 분석력이 요구되어진다. 그러나, 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 기반으로 하는 국공립 교육기관 및 직무교육기관의 빅데이터 교육은 소프트웨어 공학적 측면에서 진행되고 있으며, 이러한 교육 방법론은 비 기술기반 전공자에게는 어렵고, 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 따라서, 우리는 현재의 빅데이터 플렛폼과 그와 관련된 기술을 분석하여, 그 중에서 현장 직무자에게 반드시 필요한 직무능력 요구수준이 무엇인지를 정의하였다. 그리고, 이를 바탕으로 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정을 구성하였다. 특화된 본 교육과정을 경영현장에서 경영분석에 종사하는 금융기관 실무자를 중심으로 Pilot test를 실시한 결과 좀 더 개선된 교육효과를 얻을 수 있었다. 이에 본 연구에서 제시되는 교육방법은 산업전반에서 효율적으로 빅데이터 직무 수행과, 비 기술기반 전공 직무자를 대상으로 빅데이터 분석 및 시각화 교육이 활성화되는 계기가 될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.134-137
• /
• 2021

본 연구는 스마트 유지보수 기술이 반영된 디지털 트윈 및 빅데이터 기반 항만 인프라 관제시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 항만 인프라에서 취득되는 센싱 데이터, 영상 데이터 등 이기종 데이터들을 빅데이터화하고, 디지털 트윈 기반의 관제시스템에 가시화한다. 가상 세계의 핵심 요소인 데이터들을 결합해 물리적 세계 및 프로세스로 표현하고, 이를 바탕으로 노후도 및 재해위험도를 평가할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 빅데이터의 의미와 필요한 데이터 확보, 가공, 저장, 분석 및 활용의 단계별로 반영하여야 할 사항들을 도출하고, 이를 현재의 IT자원과 연계하기 위한 방법들을 정의하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권10호
• /
• pp.1179-1187
• /
• 2019

오늘날의 기술 환경에서 대다수의 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션은 스트리밍 데이터의 실시간 처리를 기반으로 한다. 빅 데이터 스트림의 실시간 처리 및 분석은 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션 개발에서 중요한 역할을 한다. 특히 해사 분야 데이터 처리 환경에서도 데이터의 폭발적 증대에 따른 대용량 실시간 데이터를 빠르게 처리 및 분석할 수 있는 기술 개발의 필요성이 가속화되고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 빅 데이터 처리를 위한 오픈소스 기술 중에 적합한 오픈소스로 NiFi, Kafka, Druid의 특징을 분석하여 한국형 e-Navigation 서비스에서 해사 분야 서비스 분석에 필요한 외부 연계 필요 정보들을 상시 최신 정보로 제공할 수 있도록 실시간 데이터 처리를 위한 개방형 데이터 프레임워크 기술 적용의 기초를 마련하고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.150-162
• /
• 2022

This study investigated the impact of the latest developments in big data analytics capabilities (BDAC) on firm performance. The BDAC have the power to innovate existing management practices. Nevertheless, their impact on firm performance has not been fully is not yet fully elucidated. The BDAC relates to the flexibility of infrastructure as well as the skills of management and firm's personnel. Most studies have explored the phenomena from a theoretical perspective or based on factors such as organizational characteristics. However, this study extends the flow of previous research by proposing and testing a model which examines whether organizational exploration, exploitation and market agility mediate the relationship between the BDAC and firm performance. The proposed model was tested using survey data collected from the long-term employees over 10 years in 250 companies. The results analyzed through structural equation modeling show that a strong BDAC can help improve firm performance. An organization's ability to analyze big data affects its exploration and exploitation thereby affecting market agility, and, consequently, firm performance. These results also confirm the powerful mediating role of exploration, exploitation, and market agility in improving insights into big data utilization and improving firm performance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.1-7
• /
• 2013

최근 빅 데이터 관리가 정보기술 분야의 학계와 업계에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 빅 데이터 중 소프트웨어 시스템에서 필연적으로 생성되는 대표적인 유형 중 하나가 로그 데이터이다. 로그 데이터는 서비스 제공자가 더 나은 서비스를 제공하고 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 필요하다. 따라서 적절한 방법으로 로그 데이터를 수집하고 이를 분석할 수 있는 인프라 환경을 구축하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 로그 데이터에 특화된 새로운 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 클라이언트 어플리케이션에서 생성되는 로그 데이터를 네트워크를 통해 전송하고 이를 실시간으로 저장한 후 분석할 수 있는 아키텍처를 제공한다. 해당 아키텍처는 서버-클라이언트 환경에서 로그의 비동기적인 처리를 지원하여 원격 로깅임에도 불구하고 데이터 처리의 병목 현상이나 클라이언트의 성능 저하를 발생시키지 않는다. 제안하는 기법을 실제 시스템에 구현하고 실측한 결과 확장성 있는 로그 데이터 관리가 이루어짐을 확인하였다. 특히, 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 개발 프로토타입 또한 오픈소스 소프트웨어 형태로 공개하여 누구나 사용할 수 있도록 하였다.