• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.179-180
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• 2014

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.319-320
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• 2014

• KNOM Review
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• 제22권2호
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• pp.12-21
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• 2019

과학빅데이터 실험 장비와 ICT 기술의 비약적인 발전으로 엑사바이트 이상 규모의 데이터가 생성되고 있으나, 이러한 빅데이터를 전송하는 기술은 응용과학연구자의 요구에 맞는 수준에 이르지 못하고 있다. 과학빅데이터에 대한 고성능 데이터 전송을 위하여 QoS(Quality of Service) 기반의 다양한 기술이 개발되고 있지만, 기반이 되는 인프라 네트워크의 전반적인 변경을 요구하기도 한다. 반면 ScienceDMZ 기술은 전송 성능에 큰 지장을 초래하는 방화벽을 우회함으로써, 과학빅데이터 전송 성능 향상을 도모하며, 또한 기존 네트워크의 큰 변화 없이 구현이 가능하다. 본 논문에서는, KREONET(국가과학기술연구망) 기반의 국제간 장거리 환경에서 과학빅데이터 고속 전송을 통하여 ScienceDMZ를 구축하고 성능을 검증하였다. 또한, ScienceDMZ의 확장으로써, GPU 플랫폼을 분산 환경에서 연계하는 방안을 소개하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.52-53
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• 2010

• 지식정보인프라
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• 통권16호
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• pp.6-11
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• 2004

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.154-163
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• 2022

The purpose of this paper is to illuminate the role and importance of National Research & Education Network (NREN) in the national research and education field and to establish the future strategy of KREONET in Korea. To this end, we first carefully analyze the footsteps of NREN in major overseas countries, KREONET achievements, and future demand for KREONET. The history of NREN's development is divided into the 2000s, 2010s, and present by era, and classified into network infrastructure, network service, and next-generation network technology by subject. KREONET achievements are divided into advanced research support, network backbone and operation, and network service. Future demand analysis of users who use KREONET was conducted through Korea Research International Incorporation, a survey company. This paper presents the future development strategy of KREONET by analyzing KREONET achievements and future demand.

• 정보관리연구
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• 제38권2호
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• pp.1-23
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• 2007

한국, 중국, 일본은 지리적으로 서로 인접해 있고 여러 과학기술 분야에서 공통의 관심 주제가 많으며 따라서 서로의 과학기술정보에 대한 수요가 많다. 그러나 상대 국가의 정보를 효율적으로 수집할 수 있는 체제가 마련되어 있지 않고, 언어 등의 제약으로 인하여 정보 수집에 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 환경에서 본 연구는 한중일의 과학기술정보 생산과 유통 현황을 파악하고 이를 바탕으로 협력의 원칙과 방안을 제안하였다. 서지정보를 3개국이 가장 용이하게 협력 사업을 시작할 수 있는 정보원으로 선정하였고 정보 유형의 다양성, 저작권과 같은 정책적 문제를 고려해 단계적인 협력방안을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.279-281
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• 2012

본 논문은 과학 기술 분야 학술 정보에 내재된 기술 지식을 효과적으로 추출하기 위한 시스템인 SINDI-WALKS를 소개한다. 이 시스템은 학술 정보에 자주 등장하며 내용 전개에 핵심적인 역할을 수행하는 PLOT, 즉 인명, 지명, 기관명, 그리고 기술용어를 자동으로 인식하고 이들 간의 의미적 연관 관계를 추출할 수 있는 통합 지원 도구이다. 논문에서 소개하는 다양한 지원 도구들을 바탕으로 기술 지식추출의 성능을 특정 분야 혹은 자원에 최적화할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.86-95
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• 2022

Online recruitment websites discuss job demands in various fields, and job postings contain detailed job specifications. Analyzing this text can elucidate the features that determine job salaries. Text embedding models can learn the contextual information in a text, and explainable artificial intelligence frameworks can be used to examine in detail how text features contribute to the models' outputs. We collected 733,625 job postings using the WORKNET API and classified them into low, mid, and high-range salary groups. A text embedding model that predicts job salaries based on the text in job postings was trained with the collected data. Then, we applied the SHapley Additive exPlanations (SHAP) framework to the trained model and discovered the significant words that determine each salary class. Several limitations and remaining words are also discussed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4126-4142
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• 2015

Finger vein recognition is a biometric technology using finger veins to authenticate a person, and due to its high degree of uniqueness, liveness, and safety, it is widely used. The traditional Symmetric Local Graph Structure (SLGS) method only considers the relationship between the image pixels as a dominating set, and uses the relevant theories to tap image features. In order to better extract finger vein features, taking into account location information and direction information between the pixels of the image, this paper presents a novel finger vein feature extraction method, Multi-Orientation Weighted Symmetric Local Graph Structure (MOW-SLGS), which assigns weight to each edge according to the positional relationship between the edge and the target pixel. In addition, we use the Extreme Learning Machine (ELM) classifier to train and classify the vein feature extracted by the MOW-SLGS method. Experiments show that the proposed method has better performance than traditional methods.