• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제7권1호
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• pp.79-84
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• 2021

The fundamental element to be kept for big data analysis, artificial intelligence technologies and asset management system is a data quality, which could directly affect the entire system reliability. For this reason, the momentum of data cleaning works is recently increased and data cleaning methods have been investigating around the world. In the field of electric power, however, asset data cleaning methods have not been fully determined therefore, automatic cleaning algorithm of asset data for transmission cables has been studied in this paper. Cleaning algorithm is composed of missing data treatment and outlier data one. Rule-based and expert opinion based cleaning methods are converged and utilized for these dirty data.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제31권1호
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• pp.51-58
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• 2011

The energy makes the basic element which improves the quality of life with motive power of industry and life. However, using the fossil fuel resources was restricted through it's abuse and exhaustion, and that cause a global warming resultingly. According to the reason, the world increased the interest that are stability and use of new and renewable energy which is clean energy with environment. Therefore, the property data of new and renewable is needed for developing and supplying the energy. In other words, the data of new and renewable energy becomes the standards for supply and evaluation of new and renewable energy with development of industry and technology. Also, the necessity came to the fore as the reference and standards of new and renewable energy data. Therefore, in this study, we evaluate and collect the solar radiation data as the new and renewable data and process the collected data through the standards for valuation. We evaluate uncertainty with standards which are NREL, WMO, and GUM. Whereby the data becomes reference standards data and gains the credibility. For the reliability data, we correct the measuring instrument with correction period. Using the DQMS and SERI QC, we efficiently manage and evaluate the solar radiation data. As a result, we evaluate uncertainty as 1,120 case about 16 area. we achieve credibility of data from evaluated solar radiation data and provide an accurate information to user. The annual average of horizontal radiation presents between 1,484 and 4,577, then the uncertainty evaluates from 163 to 453. The error of uncertainty presents smaller than the measurement values. So, we judge a credibility of data by expression of reliability quantitatively. In additional, the reference standards data which is possible to approach anywhere will be used for the supporting related industry and policy making.

• 한국비블리아학회지
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• 제29권1호
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• pp.393-416
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• 2018

연구데이터 관리 공유의 연구 패러다임 변화로 미국 및 유럽은 연구데이터 관리 의무화를 법제도화 하고 있으나 국내 연구현장은 인식부족과 인프라 미비로 연구데이터 관리지침 및 관리계획 등이 부재한 상황이다. 본 연구에서는 주요국가의 연구데이터 관리지침(미국 NISO DMP, 영국 UK 아카이브 DMP 등)을 조사하여 연구데이터 관리계획의 주요 단계를 도출하였다. 도출한 결과는 연구데이터 정책 계획 지원, 연구데이터 기술적 지원, 연구데이터 공유 활용 지원, 연구데이터 법적 매커니즘 지원, 연구데이터 교육 지원이다. 데이터 활용도가 가장 높은 생명공학분야 국내외 7개 기관의 연구데이터 공유 활용 사례를 연구데이터 관리 구성요소, 연구데이터 공유방법에 따라 비교 분석하였다. 유럽생물정보학연구소와 미국 국립생명공학정보센터는 연구데이터 공유 활용을 하고자 연구데이터 관리계획, 문서화, 데이터포맷, 데이터 저장, 공유 및 접근, 보존 등 관리를 위한 각 단계를 시행하고 있으나 국내의 경우 연구성과물 중 생물자원에 대한 제출만 이루어지고 있다. 연구데이터 관리계획(DMP)지원, 기술적 지원, 공유 활용 체계 지원, 법적 저작권 지원 등에 대한 가이드 및 매뉴얼 제작 배포로 국내 연구데이터 관리 및 공유 활용 대책을 연구데이터 관리계획 단계별로 마련해야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.220-229
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• 2020

최근 디지털 기술의 발전으로 연구 패러다임이 데이터 중심으로 변화하고 있다. 연구데이터의 국가적 관리와 활용은 연구의 투명성과 효율성을 제고하고, 나아가 데이터 기반으로 급변하는 사회에 대비하기 위한 필수 요소이다. 주요 선진국에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 연구데이터의 공유·활용을 위한 정책과 인프라 구축이 적극적으로 추진되고 있다. 국내에서도 2019년 국가연구개발과제 제안시 데이터 관리 계획을 제출하도록 관련 규정이 개정되었다. 데이터 관리 계획 제도가 효과적으로 실행되고 지속성을 유지하기 위해서는 연구자에게 다양한 지원 여건이 필요하다. 또한 데이터 관리 계획 가이드라인과 이행 절차는 국가 또는 기관 차원의 연구데이터 관리·활용을 위해 필수적이다. 이 연구에서는 데이터 관리 계획의 개요와 국내의 추진 현황 및 이슈를 살펴보고, 작성 가이드라인과 체크리스트, 적용프로세스, 그리고 연구기관에서의 이행방안을 제시한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권2호
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• pp.103-131
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• 2020

본 연구는 임산공학 연구자들의 연구데이터 관리 현황 파악을 목적으로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 DAF(Data Asset Framework)라는 도구를 이용하여 설문조사를 수행하였다. DAF는 기관이 연구데이터를 어떻게 관리하고 있는지 식별, 위치, 설명 및 평가할 수 있는 수단을 제공하는 조사 도구이다. 이러한 DAF를 활용하여 국립산림과학원 내 임산공학 분야 연구자들을 대상으로 연구데이터 관리 현황을 분석한 결과, 연구데이터 생성방법 및 유형, 공유, 저장, 보존 그리고 재사용 등과 같은 5가지의 카테고리의 현황 및 문제점이 도출되었으며, 또한 문제점 관련하여 해결책을 제시하였다. 이번 연구는 DAF와 같은 체계적인 도구를 활용한 기초 조사로서 특정 분야의 RDM 시스템 설계 시 연구데이터의 현황 및 문제점을 분석하는데 참고자료가 될 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.426-437
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• 2022

To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.59-79
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• 2017

본 연구는 Figshare를 통해 공유되고 있는 문헌정보학분야 연구데이터의 유형, 주제, 공개 수준 등을 분석하고 재사용성이 상대적으로 높은 데이터의 특성을 통계적으로 해석해 보았다. 분석 결과 데이터의 유형은 dataset과 paper 유형이, 주제 분야는 open access와 research data가 가장 많은 비중을 차지하였으며, 70%에 가까운 연구데이터가 pdf와 같이 편집과 재사용이 원활하지 않은 형태로 공개되어 있는 것으로 조사되었다. 또한 연구데이터의 특성과 활용 정도간의 관계 분석 결과, 주제에 있어서는 APC(Article Processing Charge)를 비롯한 open access 영역이 가장 많이 활용되고 있는 것으로 나타났으며, 데이터 유형에 있어서는 paper의 활용도가 가장 높은 것으로 나타났다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제31권3호
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• pp.89-94
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• 2011

In this study, we measured the wind data as new and renewable energy resources and carried out the evaluation of uncertainty about these data with the authentic standards. These data collected at the 20 locations in korea. We carried out the processing and evaluation about these data with standards as ISO, GUM, and IEC. Whereby these data become standards data and the credibility are gained. These data include some information as direction, humidity, pressure, temperature, and energy density. The annual average of wind speed(in Hamo) was measured as 9.5m/s, then the uncertainty was evaluated as ${\pm}0.88m/s$. We judge the credibility of data by expression of reliability quantitatively. In additional, the standards data is able to approach anywhere and it will be used to support of related research and industry.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제29권6호
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• pp.69-74
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• 2009

Monitoring system is an absolutely-required system for assessing a performance and fatigue load of the wind turbine in an on-shore wind energy experimental research complex. It was implemented for the purpose of monitoring the wind information measured from a meteorological tower at the monitoring house, and of utilizing the measured data(fatigue data and electric analyzing data of wind turbine)for the performance assessment, by using the LabVIEW program. Then, by adding the performance assessment-related data acquired from the wind turbine during the performance assessment and the data recorder for synchronizing the data of meteorological tower, the system(BusDAQ) was implemented. Because it transmitted the data by converting the output 'RS-232' of data logger which measures the wind condition into CAN protocol, the data error rate was minimized. Also, This paper is introduced to make the best use of the developed monitoring system and to explain about construct of the system and detailed data communication of its system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.655-665
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• 2018

In efforts to increase its agricultural productivity, the Indonesian Center for Agricultural Biotechnology and Genetic Resources Research and Development has conducted a variety of genomic studies using high-throughput DNA genotyping and sequencing. The large quantity of data (big data) produced by these biotechnologies require high performance data management system to store, backup, and secure data. Additionally, these genetic studies are computationally demanding, requiring high performance processors and memory for data processing and analysis. Reliable network connectivity with large bandwidth to transfer data is essential as well as database applications and statistical tools that include cleaning, quality control, querying based on specific criteria, and exporting to various formats that are important for generating high yield varieties of crops and improving future agricultural strategies. This manuscript presents a reliable, secure, and scalable information technology infrastructure tailored to Indonesian agriculture genotyping studies.