• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.263-285
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• 2021

행정정보데이터세트 관리의 시급성과 중요성을 인식하고 실무에 적용 가능한 실효성 있는 방안을 연구하는 것이 필요하다. 특히 데이터세트 평가를 위해 데이터세트 기록을 식별하고 기록관리를 위한 기준을 정하는 일은 상세하고 구체적으로 제시될 필요가 있다. 본 연구는 공공기관에서 운영 중인 행정정보시스템 데이터세트를 대상으로 데이터세트 식별과 평가 과정을 설계하고 검증하였다. 이와 함께 평가 과정에서 기록관을 비롯한 참여 주체들의 역할을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 기록관에서 데이터세트 기록 관리를 위한 구체적이고 실질적인 프로세스 및 도구를 개발하기 위한 유용한 시사점을 도출하였다.

• 기록학연구
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• 제70호
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• pp.41-83
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• 2021

공공기록물법 시행령 개정 이후 기록관에서는 데이터세트 기록 관리를 위한 관리기준표를 작성하고 이에 대한 관리와 통제를 수행하게 되었다. 이에 본 연구에서는 기록관의 체계적 데이터세트 기록 관리를 위한 데이터세트 기록 식별 절차와 평가 지표를 개발하였다. 이를 적용하여 국가철도공단의 KR전자조달시스템의 8개 데이터세트 기록 식별 후 관리기준표를 작성하였고, 평가지표에 따라 평가를 진행, 보존기간과 이관 및 수집 여부를 책정하였다. 데이터세트 기록의 관리 절차에 대한 구체적 사례가 부족한 시점에, 이 사례연구가 기록관에 실무적 도움이 되기를 바란다.

• 기록학연구
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• 제19호
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• pp.251-291
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• 2009

행정정보시스템은 계속 숫자가 증가하고 있음에도 불구하고 기록관리의 사각지대에 있어서 시스템이 노후화되거나 새로 개발되는 경우 기록이 손실될 위험을 내포하고 있다. 또한 기록관리를 염두에 두지 않고 설계되었기 때문에 기록의 특성과 요건을 만족하지 않은 상태로 관리되고 있다. 기록관리 선진국에서는 정부차원에서 데이터세트 기록의 중요성을 인지하여 데이터세트 아카이브를 운영하는 사례도 있고, 보존을 위한 관리체계나 보존포맷에 대한 프로젝트를 수행한 사례도 있다. 우리나라도 데이터세트에 대한 기록관리 체제와 개별 행정정보시스템에 대한 연구가 조금씩 수행되고 있으나 공식적인 관리 체계가 수립되지는 않은 상태이다. 본 논문에서는 이러한 방향성에 기본 하여 전자정부 추진 전략의 틀에서 데이터세트 식별체계의 수립과 기록관리기준의 설정 전략을 제안하였다. 행정정보시스템 기록화를 위한 데이터세트 선별 절차를 (1)기록화 대상 데이터세트 결정, (2)데이터세트 기록 건 식별 단계, (3)데이터세트 기록의 관리계층 구성 단계로 나누어 정리해보았다. 이 논문은 데이터세트에 대한 보존포맷이나 데이터세트 아카이브 단계에서의 관리절차 등 아카이빙 단계의 문제는 연구내용에 포함하지 않았다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.422-432
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• 2013

해수면과 해저파압을 연계하는 모수 모형을 개발하기 위한 시스템 식별법을 제시하였다. 비선형 고정변수를 포함한 선형 시불변 모형 구조를 가정하고 추가적인 입력자료를 갖는 자기회귀모형 (ARX)을 이용하여 해저파압 시계열자료로부터 해수면 시계열자료를 또는 해수면 시계열자료로부터 해저파압 시계열자료를 추출하는 방법을 제시하였다. 임의로 선정된 해수면과 해저 파압 자료를 이용하여 모형을 검증하였으며, 유사한 해저수심의 파압자료와 다른 해상 기상조건으로 생성된 해수면 스펙트럼 자료를 통해 재검증하였다. 시스템 식별법을 이용한 방법이 전통적인 선형파 이론을 이용한 선형전송함수(LTF) 방법보다 전반적으로 더 정확하게 수행됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 추정된 해저 파압 시계열모의는 수정 선형전송함수(corrected LTF)에 의한 결과와 유사함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.206-208
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• 2022

최근 빅데이터 산업이 큰 폭으로 발전하는 만큼 개인정보 유출로 인한 사생활 침해 문제의 관심도 높아졌다. 자연어 처리 분야에서는 이를 개체명 인식을 통해 자동화하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 한국어 위키피디아 문서의 본문에서 비식별화 정보를 지닌 문장을 식별해 반자동으로 개체명 인식 데이터를 구축한다. 이는 범용적인 개체명 인식 데이터에 반해 비식별화 대상이 아닌 정보에 대해 학습되는 비용을 줄일 수 있다. 또한, 비식별화 정보를 분류하기 위해 규칙 및 통계 기반의 추가적인 시스템을 최소화할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 데이터는 총 12개의 범주로 분류하며 의료 기록, 가족 관계와 같은 비식별화 대상이 되는 정보를 포함한다. 생성된 데이터셋을 이용한 실험에서 KoELECTRA는 0.87796, RoBERTa는 0.88575의 성능을 보였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.181-193
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• 2022

Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.354-372
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• 2016

공사구간에서는 교통류의 안전한 합류 및 통과를 위해 속도관리와 차로차단을 통한 체계적인 교통관리가 요구된다. 본 연구에서는 공사구간 교통관리특성을 교통안전분석에 반영하기 위해서 사고자료, 차량검기지에서 추출된 속도 및 교통자료, 공사 시 종점, 페쇄 차로 등의 정보가 포함된 공사장 이력자료를 활용하였다. 2010년부터 2014년까지 발생한 고속도로 공사구간 사고자료 중 총 231건의 사고에 대해 교통상황자료 및 공사장 이력자료를 매칭시킨 분석 대상 자료셋을 구축하고, 순서형 프로빗 모형을 적용하여 사고 심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 속도, 차로 폐쇄에 따른 용량 감소량, 주의구간 내 사고 위치, 공사 작업 유형의 변수들이 공사구간 사고 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 분석결과를 바탕으로 6가지 공사구간 안전성 증진 방안을 수립하였다. 안전성 증진방안으로는 차로 합류 및 차단 방안, 주의구간 내 정보 제공 방안, 공사구간 속도 관리 방안, 공사구간 경고 정보 제공 방안, 공사구간 교통안전시설 도입, 공사구간 안전성 효과분석 및 모니터링 방안을 제시하였다.