In this paper, we have proposed the processing and analyzing the linked open data (LOD), a kind of big-data, using resources of cloud computing. The LOD is web-based open data in order to share and recycle of public data. Specially, we defined the InfograaS (Info-graphic as a service), new business area of SaaS (software as a service), to support visualization technique for BA (business analytics) and Info-graphic. The goal of this study is easily to use it by the non-specialist and beginner without experts of visualization and business analysis. Data visualization is the process to represent visually and understand the data analysis easily. The purpose of data visualization is to deliver information clearly and effectively by chart and figure. The big data of public data are shared and presented in the charts and the graphics understood easily by various processing results using Hadoop, R, machine learning, and data mining of open source and resources of cloud computing.
Kim, Ji-Hye;Cho, Sang-Woo;Lee, Kyung-hee;Cho, Wan-Sup
The Journal of Bigdata
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v.1
no.1
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pp.53-60
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2016
Data of central government and local government was collected automatically from the public data portal. And we did the multidimensional analysis based on various perspective like file format and present condition of public data. To complete this work, we constructed Data Warehouse based on the other countries' evaluation index case. Finally, the result from service level evaluation by using multidimensional analysis was used to display each area, establishment, fields.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.6
no.1
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pp.18-30
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2018
Interest in open data is continuing to grow around the world. In particular, open government data are considered an important element in securing government transparency and creating new industrial values. The South Korean government has enacted legislation on opening public data and provided diversified policy and technical support. However, there are also limitations to effectively utilizing open data in various areas. This paper introduces an administrative district knowledge model to improve the sharing and utilization of open government data, where the data are semantically linked to generate a knowledge graph that connects various data based on administrative districts. The administrative district knowledge model semantically models the legal definition of administrative districts in South Korea, and the administrative district knowledge graph is linked to data that can serve as an administrative basis, such as addresses and postal codes, for potential use in hospitals, schools, and traffic control.
Recently open data has been spread rapidly in the world include Korea. Accordingly in international trade field open data and using it became a key point to get competitiveness. In this study, the author make an attempt to suggest the way for quality improvement of international trade information by looking for some problems with crating and using the information. Thus, the problems of using information are can be point out as follows. Firstly the range of open data is narrow. Secondly the management of the open data is not conducted properly. Thirdly the suppliers of the open data didn't prepare some investigation system for their data's usability for user. Expansion of the organizations who open data is one way to solve quantitative problem. There are four suggestions to solve qualitative problems. Firstly the guidelines should be established and operated in each organizations respectively. Secondly the criterion of expenses for open data should be arranged among the concerned parties. Thirdly the ability of the manpower and organization who charged in the quality improvement of information should be reinforced both quantitatively and qualitatively. Lastly the system for data usability for user should be equipped in early stages. Finally the author emphasize the establishment of total management system for using open data in international trade is not needed only the efforts of the specific parties but also all parties led by Ministry of Industry, Trade and Energy in order to carry out above suggestions successfully.
In this paper, we investigate automated data validation techniques for artificial intelligence training, and also disclose open-source frameworks, such as Google's TensorFlow Data Validation (TFDV), that support automated data validation in the AI model development process. We also introduce an experimental study using public data sets to demonstrate the effectiveness of the open-source data validation framework. In particular, we presents experimental results of the data validation functions for schema testing and discuss the limitations of the current open-source frameworks for semantic data. Last, we introduce the latest studies for the semantic data validation using machine learning techniques.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.59-68
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2006
Recently, introduction of Open Source Software into informatization of the government and public sector has been actively examined, however, Open Source Software is being rarely adopted due to the lack of verified and reliable data with regard to the criteria, process, performance and stability for introduction of Open Source Software. In this paper, the process, method and plan for performance verification for introduction of Open Source Software into mission critical systems of the government and public sector are suggested in order to solve the aforesaid problem Specially, a test system to judge whether or not to adopt Open Source Software in school affairs system of the NEIS(National Education Information System) of the Korean government was set up, and the method and process of performance verification by stage in addition to feasibility study were applied to the test system for verification. Based on the result of performance evaluation in the test system, the application of Linux to school affairs system of the NEIS is being successfully practiced. It is expected that this study will be a guideline to technical review process and performance verification method as necessary to introduce Open Source Software into the mission critical systems of government and public agencies.
Kim, Mi-ok;Ko, Jin-soo;Noh, Seung-Chul;Chung, Jae-Hoon
Journal of Digital Convergence
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v.15
no.2
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pp.527-535
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2017
As interest increases in health promotion through sports, demand for public sports facilities is steadily growing. However, there is a lack of research on operation and management compared with the supply plan of public sports facility. In this context, the aim of this study is to address problems of management of public sports centers and suggest strategies for vitalizing the facilities through the big-data. The data are collected from web such as news, blog, and cafe for one year in 2015. From the big-data, We can find that the national sports centers and the open gyms showed similar users' behavior but showed different needs. Both facilities have been used as sports and leisure area and have a high percentage of visitors for other purposes such as walking, picnics, etc. However, while the national sports facilities which were used for more specialized programs, the open sports center were used as leisure space.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.9
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pp.13-25
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2021
In the age of digital innovation based on the Internet, Information and Communication and Artificial Intelligence technologies, huge amounts of datasets are being generated, collected, accumulated, and opened on the web by various public institutions providing useful and public information. In order to analyse, gain useful insights and information from data, Formal Concept Analysis(FCA) has been successfully used for analyzing, classifying, clustering and visualizing data based on the binary relation between objects and attributes in the dataset. In this paper, we present an approach for enhancing the analysis of relational attributes of data within the extended framework of FCA, which is designed to classify, conceptualize and visualize sets of objects described not only by attributes but also by relations between these objects. By using the proposed tool, RCA wizard, several experiments carried out on some public open datasets demonstrate the validity and usability of our approach on generating and visualizing conceptual hierarchies for extracting more useful knowledge from datasets. The proposed approach can be used as an useful tool for effective data analysis, classifying, clustering, visualization and exploration.
Background: Attitudes toward breastfeeding in public are one potential barrier to optimal breastfeeding rates and durations. Method: Questions about breastfeeding experience and attitudes toward breastfeeding in public were asked in face-to-face interviews as part of the Korean Academic Multimode Open Survey (KAMOS), May-July, 2017. The response rate was 65.8% (2000 respondents nationwide). Results: A majority of Koreans disagreed (1 or 2 on a 4-point scale) with the statement "Women should not breastfeed their child in open, public places" (53.9%) and agreed (3 or 4 on the 4-part Likert scale) with the statements "I do not feel uncomfortable seeing women breastfeed their child in open, public places" (64.0%) and "Breastfeeding a baby, instead of letting the baby cry, in public places is better for other people" (71.8%). However, despite these generally positive attitudes, the majority also said that they would not breastfeed in public (57.4% of women) or, in the case of men, would not want a close female relative to do so (63.8% of men). Breastfeeding in public was positively correlated with the duration of breastfeeding. People were more positive about breastfeeding in public if they: were parents; did not use formula and breastfeeding a similar amount; had children who had been breastfed in public; were older; were Buddhists rather than Christians. An attempt was made to compare attitudes toward breastfeeding in public and breastfeeding durations internationally, but was inconclusive due to not perfectly comparable data. Conclusion: Our results may be useful in planning public health campaigns in South Korea or future attempts at international comparisons to better understand and address the effect of public opinion regarding breastfeeding in public on breastfeeding rates and durations.
Based on the 'Government 3.0', the government opens the public data and encourages the active use in the private sector. Recently, the spatial and statistical information that is one of the public data is being widely used in the various web business as a high value-added information. In this study, we propose an architecture of high-availability, high-reliability and high-performance open platform which can provide a variety of services such as searching, analysis, data mining, and thematic mapping. In particular, we present two different system architectures for the government and the public services, by reflecting the importance of the information security and the respective utilization in the private and public sectors. We also compared a variety of server architecture configurations such as a clustered server configuration, a cloud-based virtual server configuration, and a CDN server configuration, in order to design a cost- and performance-effective spatial-statistical information open platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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