• 생태와환경
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• 제51권3호
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• pp.212-220
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• 2018

Ecological and ecosystem database is becoming very necessary to understand origins and relationship between human and nature and also to minimize disturbance caused by human activities. An ecological information portal can play important roles as a computing system to collect knowledge, distributed research findings and separated data from researchers. In this study, we designed and developed ecological information portal service (EcoBank 1.0) for collecting and providing ecological information for diverse classes of stakeholders. To reach the goal, we had reviewed related and comparable ecological database portals to design conceptual structure of EcoBank system including database management framework. Then, we developed some functions of ecosystem analysis for each stake-holders (researchers, general public and policy makers). As a result of this study, we successfully designed of EcoBank system covering the functions of Digital Object Identifier(DOI) publishing and data quality management process. Also, we (1) applied ecological indices for calculating biodiversity by administrative boundary for policy makers, (2) provided statistical information of econature map for general public and distribution characteristics of species for researchers. To make a successful establishment of EcoBank, we have to collect and build up related database and offer various and reliable ecological data consistently. We expect that the successful construction of EcoBank will help not only to accomplish sustainable development goals but also to raise the welfare of ecosystem in Korea.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2012

Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.13-18
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• 2022

본 논문에서는 학습에 참여하는 각 디바이스의 모델들로부터 성능검증에 따라 가중치를 두어 글로벌 모델을 업데이트하는 VW-FedAVG(Validation based Weighted FedAVG)를 두 가지 방식으로 제안 한다. 첫 번째 방식은 서버 검증(Server side Validation) 구조로 글로벌 모델을 업데이트 하기 전에 각 로컬 클라이언트 모델을 하나의 전체 검증 데이터셋을 통해 검증하도록 설계 했다. 두 번째는 클라이언트 검증(Client side Validation) 구조로 검증 데이터셋을 각 클라이언트에 고르게 분배하여 검증을 한 후 글로벌 모델을 업데이트 하는 방식으로 설계 했다. 전체 실험에 적용한 데이터셋은 MNIST, CIFAR-10으로 이미지 분류에 대해 IID, Non-IID 분포에서 기존 연구 대비 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.681-689
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• 2019

웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.57-70
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• 2007

본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.33-45
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• 2007

본 논문에서는 개폐상태를 알릴 수 있는 스위치나 센서들을 이용하여, 수면자의 수면상태를 인식할 뿐 아니라 올바른 수면상태로 제어할 수 있는 수면제어 및 원격모니터링 시스템을 제안하였고, 이 시스템을 헬스케어 수면매트에 실제 적용한 예를 보였다. 제안한 시스템은 센서를 이용한 수면상태 감지부, 센싱데이터 검출 및 송수신부, 수면상태 제어 및 모니터링부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면상태 감지부는 접촉 방식의 개폐형식의 스위치센서를 사용하였다. 둘째, 센싱데이터 검출 및 송수신부는 임베디드 보드를 자체 개발하였으며, 실시간 데이터 추출과 수면상태 제어 및 모니터링부와는 소켓 기반의 통신이 지원된다. 그리고 세 번째 수면상태 제어 및 모니터링부에서는 입력된 센서 ID와 센싱된 데이터를 기반으로 올바른 수면자세의 유도 및 전반적인 수행상태 정보를 모니터링 하도록 하였다. 마지막으로 이들 서비스 모듈 및 그들 간의 통신구현은 실시간 객체지향형 모델인 TMO 스키마와 이들 간의 실시간 통신을 위해 분산 미들웨어로서 TMOSM을 이용하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.39-60
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• 2011

웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.21-43
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• 2001

오늘날 GIS 영역을 포함하는 정보시스템 개발 환경은 소프트웨어의 복잡성 및 다양성 그리고 분산처리 및 네트워크 컴퓨팅 등의 측면에서 과거에 비해 현저하게 변화되었다. 이에 신속하게 대응하기 위하여 소프트웨어 개발 패러다임에 변화가 일어나고 있으며 객체지향기술에 바탕을 둔 컴포넌트 기반 개발이 대세로 자리잡고 있다. GIS 개발에서도 국내외적으로 관련 표준 지침을 만들어 컴포넌트에 기반한 개발을 독려하고, 앞으로 컴포넌트 기술의 적용이 증가하는 추세이다. 이러한 추세에 부응하여 GIS를 위한 컴포넌트 기반개발 방법론의 필요성이 대두되나 아직 연구가 충분히 이루어지지 못하는 실정이다. 본 연구는 UML을 활용한 컴포넌트 기반의 GIS 개발 방법론(ATOM Advanced Technology Of Methodology for GIS)의 프로세스의 제안과 함께 사례연구를 통하여 이의 적용가능성을 확인하는 것이다. ATOM은 컴포넌트 개발 그 자체를 지원할 뿐만 아니라 식별된 컴포넌트와 기존 재사용 가능한 컴포넌트에 바탕을 둔 소프트웨어 개발 생명주기 전체 단계를 지원하는 전사적인 GIS 구축 방법론이다. ATOM은 생명 주기 각 단계에 대한 주요 활동과 각각의 활동을 수행하기 위한 작업들을 정의하였다. 또한 작업간 입력물과 출력물을 제시하고, 각종 문서화를 위한 표준 양식과 항목을 제시하며 작업들의 성공적 수행을 위한 상세한 지침을 제시하여 최대한 방법론의 이해를 돕고자 하였다. 무엇보다도 ATOM의 가장 중요한 특징은 단순한 기능과 최소의 크기, 최대의 재사용을 위한 컴포넌트 추출에 목적을 두고 GIS 도메인의 여러 특징을 고려한 GIS를 위한 컴포넌트 기반의 개발방법론이라 할 수 있다. ATOM의 사례 적용은 재사용 및 상호운용성이 뛰어난 컴포넌트의 추출과 함께 보다 체계적이고 구체적인 개발 가이드 라인을 제공하여 응용GIS 구축의 생산성 및 품질 향상에 기여할 뿐만 아니라 우리의 최종목표인 GIS 소프트웨어 자동 생산에도 크게 기여할 것으로 사료된다.