• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.149-158
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• 2012

소셜미디어(Social Media)는 최근 집단지성 형성의 새로운 매체로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구는 소셜미디어의 사회적 함의를 규명하고 그에 근거하여 지식 창조 플랫폼(Knowledge Creation Platform)으로서의 소셜미디어 관리를 위한 개념적 틀을 탐색 차원에서 제시하고자 하였다. 소셜미디어를 통한 정보 소통은 문자 그대로 범사회적 영향을 끼치는 공공성이 강하기 때문에 민간 기업뿐만 아니라 정부를 비롯한 각급 공공기관에서도 홍보, 크라우드 소싱(Crowd Sourcing) 등 다양한 용도로 그 활용방안을 모색하고 있다. 특히 빅데이터(Big Data) 시대와 맞물리면서 소셜미디어가 사회적 지식창조 플랫폼으로서의 가능성을 열고 있다는 측면에서 볼 때 본 연구에서 제시하는 소셜미디어 관리를 위한 개념적 틀은 향후 지식창조 플랫폼으로서의 소셜미디어 관리모델을 구체화하는데 중요한 단서와 기본방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권4호
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• pp.209-232
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• 2023

본 연구의 목적은 개방형 연구 커먼즈(Open Research Commons)의 구현을 위하여 연구데이터 플랫폼에 대한 연구자 요구를 분석하는 것이다. 설문은 대표적인 연구데이터 커먼즈라 할 수 있는 유럽 EOSC와 호주 ARDC의 플랫폼 서비스 사례를 분석하여 도출한 주요 서비스 내용을 참고하여 설계하였다. 설문지는 크게 5개 영역(응답자 일반적 특성, 연구데이터·분석도구·컴퓨팅 자원의 활용 및 연구데이터 커먼즈의 필요)으로 구성하였다. 연구데이터 플랫폼에 대한 요구를 분석하기 위하여 관련 플랫폼을 통해 잠재적 이용자 550명이 완료한 응답을 분석하였다. 그 결과, 응답자의 약 85%가 연구데이터 커먼즈의 필요성에 동의하였으며, 커먼즈 서비스가 제공되면 이를 통하여 본인의 연구데이터(약 77%)와 분석도구(약 84%)를 공유하고자 하는 의향과 공유된 연구데이터(약 92%)나 분석도구(약 93%), 컴퓨팅 자원(약 93%)을 활용하고자 하는 의향이 나타났다. 즉 많은 연구자들이 개방형 연구 커먼즈에 대한 요구가 매우 높은 것이라 이해할 수 있다. 그러나 국내 연구데이터 서비스 분야에 있어 커먼즈에 대한 논의는 아직 생소한 것으로, 향후 주제분야, 이해관계자 특성, 커먼즈 플랫폼의 실질적 이용자 등을 다양한 측면에서의 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.161-167
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• 2021

실험실정보관리시스템(LIMS, Laboratory Information Management System)은 실험실 데이터를 저장, 가공, 검색 그리고 분석하기 위한 중앙화된 데이터베이스로서 검사, 분석, 시험 업무를 수행하는 실험실을 위해 특별히 고안된 컴퓨터 시스템 또는 시스템을 의미한다. 특히 LIMS는 실험실의 운영을 지원하는 기능을 갖추고 있으며, 워크플로우 관리나 데이터 추적지원 등이 필요하다. 본 논문에서는 실험실의 운영을 위하여 빅데이터 자동화 수집 기술의 하나인 크롤링 기술을 활용하여 웹사이트 및 다양한 채널에 존재하는 데이터를 수집한다. 수집된 시험 방법 및 내용 중 시험자가 활용할 수 있는 유용한 시험 방법 및 내용을 추천한다. 그리고 이에 대한 피드백을 관리하여 수집 채널의 검증이 가능한 상호보완적인 LIMS 플랫폼을 구현한다.

• 품질경영학회지
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• 제48권4호
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• pp.581-596
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• 2020

Purpose: purpose of this study was to propose the web application platform which can be to detect and discriminate various diseases and pest of tomato plant based on the large amount of disease image data observed in the facility or the open field. Methods: The deep learning algorithms uesed at the web applivation platform are consisted as the combining form of Faster R-CNN with the pre-trained convolution neural network (CNN) models such as SSD_mobilenet v1, Inception v2, Resnet50 and Resnet101 models. To evaluate the superiority of the newly proposed web application platform, we collected 850 images of four diseases such as Bacterial cankers, Late blight, Leaf miners, and Powdery mildew that occur the most frequent in tomato plants. Of these, 750 were used to learn the algorithm, and the remaining 100 images were used to evaluate the algorithm. Results: From the experiments, the deep learning algorithm combining Faster R-CNN with SSD_mobilnet v1, Inception v2, Resnet50, and Restnet101 showed detection accuracy of 31.0%, 87.7%, 84.4%, and 90.8% respectively. Finally, we constructed a web application platform that can detect and discriminate various tomato deseases using best deep learning algorithm. If farmers uploaded image captured by their digital cameras such as smart phone camera or DSLR (Digital Single Lens Reflex) camera, then they can receive an information for detection, identification and disease control about captured tomato disease through the proposed web application platform. Conclusion: Incheon Port needs to act actively paying.

• 유통과학연구
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• 제13권1호
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• pp.57-70
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• 2015

Purpose - Open source software has high utilization in most of the server market. The utilization of open source software is a global trend. Particularly, Internet infrastructure and platform software open source software development has increased rapidly. Since 2003, the Korean government has published open source software promotion policies and a supply promotion policy. The dynamism of the open source software market, the lack of relevant expertise, and the market transformation due to reasons such as changes in the relevant technology occur slowly in relation to adoption. Therefore, this study proposes an assessment model of services provided in an open source software service company. In this study, the service level of open source software companies is classified into an enterprise-level assessment area, the service level assessment area, and service area. The assessment model is developed from an on-site driven evaluation index and proposed evaluation framework; the evaluation procedures and evaluation methods are used to achieve the research objective, involving an impartial evaluation model implemented after pilot testing and validation. Research Design, data, and methodology - This study adopted an iteration development model to accommodate various requirements, and presented and validated the assessment model to address the situation of the open source software service company. Phase 1 - Theoretical background and literature review Phase 2 - Research on an evaluation index based on the open source software service company Phase 3 - Index improvement through expert validation Phase 4 - Finalizing an evaluation model reflecting additional requirements Based on the open source software adoption case study and latest technology trends, we developed an open source software service concept definition and classification of public service activities for open source software service companies. We also presented open source software service company service level measures by developing a service level factor analysis assessment. The Behavior-Structure-Evolution Evaluation Model (BSEM) proposed in this study consisted of a rating methodology for calculating the level that can be granted through the assessment and evaluation of an enterprise-level data model. An open source software service company's service comprises the service area and service domain, while the technology acceptance model comprises the service area, technical domain, technical sub-domain, and open source software name. Finally, the evaluation index comprises the evaluation group, category, and items. Results - Utilization of an open source software service level evaluation model For the development of an open source software service level evaluation model, common service providers need to standardize the quality of the service, so that surveys and expert workshops performed in open source software service companies can establish the evaluation criteria according to their qualitative differences. Conclusion - Based on this evaluation model's systematic evaluation process and monitoring, an open source software service adoption company can acquire reliable information for open source software adoption. Inducing the growth of open source software service companies will facilitate the development of the open source software industry.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2023

The use of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels has gained significant attention due to their potential to provide continuous and real-time data at a low cost. However, the accuracy and reliability of these sensors in real-world scenarios are not well understood. This study aims to compare the performance of low-cost IoT sensors in the laboratory and real-world conditions to evaluate their accuracy and reliability. Firstly, a low-cost IoT sensor was integrated with an IoT platform to acquire real-time flow rate data. The IoT sensors were calibrated in the laboratory environment to optimize their accuracy, including different types of low-cost IoT sensors (HC-SR04 ultrasonic sensor & YF-S201 sensor) using an open channel prototype. After calibration, the IoT sensors were then applied to a real-world case study in the Dorim-cheon stream, where they were compared to traditional flow measurement methods to evaluate their accuracy.The results showed that the low-cost IoT sensors provided accurate and reliable flow rate data under laboratory conditions, with an error range of less than 5%. However, when applied to the real-world case study, the accuracy of the IoT sensors decreased, which could be attributed to several factors such as the effects of water turbulence, sensor drift, and environmental factors. Overall, this study highlights the potential of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels and provides insights into their limitations and challenges in real-world scenarios.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.621-623
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• 2021

공공의 자금을 통해 산출된 연구 성과물을 온라인으로 공개하여 공유, 활용하는 오픈 사이언스 정책이 확산되고 있다. 오픈사이언스를 활성화기 위한 정책으로 공개되는 성과물을 쉽게 검색 및 액세스하고 재사용할 수 있도록 하는 연구 지원 서비스에 관심이 증대되고 있다. 연구자에게 풍부한 정보를 제공하기 위한 서비스 지원을 위하여 흩어진 다양한 성과물 데이터들 사이의 관계를 의미적으로 표현하기 위한 연구리소스 지식그래프 모델을 제안한다. 본 논문에서는 지식 그래프 구축을 통해 국가 R&D 과제정보, 연구자정보, 성과정보, 연구데이터정보 등을 의미적으로 연결해 연구개발에 필요한 전반적인 연구리소스 정보 탐색이 가능하도록 하여 국가연구데이터플랫폼 DataON의 서비스 향상에 기여한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권1호
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• pp.6-19
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• 2024

한국 고고학 지식정보를 대표하는 한국고고학사전은 전문가 집단지성에 의해 구축된 정제된 고품질의 정보를 담고 있다. 이것은 해외의 고고학 데이터 아카이브와 명확히 구별되는 특성으로, 차별화된 인프라 데이터라고 할 수 있다. 하지만 최신의 디지털 기술을 반영한 정보서비스 또는 지식정보 플랫폼으로서의 역할을 수행하지 못하고 있다. 이러한 강점을 극대화하고 약점을 보완할 수 있는 방안으로, GIS 기반의 한국고고학 지식정보 플랫폼 구축과 운영을 제안한다. 이를 실현하기 위해 각종 정보를 수집·저장할 수 있는 리포지터리와 메타데이터 관리시스템 구축, 위치기 반 온톨로지 데이터 설계, 개방형 연계 데이터 설계와 시스템 구축, 시멘틱 WebGIS 기반의 정보서비스체계 구축이 요구된다. 이것은 한국고고학 지식정보를 지속적으로 관리·보완·갱신하고, 유비쿼터스 환경에서 다양한 형태의 비즈니스 모델을 창출할 수 있는 플랫폼이 될 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.9-20
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• 2013

무기체계 효과도 분석을 위한 국방M&S 분야는 실 전장환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 국방 분야에서 군의 전투개념이 플랫폼 중심 전투(PCW, Platform Centric Warfare)에서 네트워크 중심전투(NCW, Network Centric Warfare)으로 변화됨에 따라 무기체계 효과도 분석 및 이의 군사적 활용에서 스마트폰을 적용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 국방 M&S분야의 무기체계 효과도 분석 시, 기존 모델을 스마트폰에 적용하기 위해 클라이언트/서버 방식으로 재작성 해야 하는 비용, 특정 기기 및 OS에 따른 중복 개발 비용, 대규모 데이터 교환방법 및 보안의 부재는 무기체계 효과도 분석에 스마트폰의 사용을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 스마트폰을 무기체계 효과도 분석에 활용하기 위한 Smartphone Adaptor를 설계하고 구현한다. Smartphone Adaptor는 스마트폰의 GPS, motion정보 등과 같은 입력 데이터를 시뮬레이터에 전달하고 시뮬레이터로부터 시뮬레이션 진행상황 및 결과값을 받는 일련의 과정을 자동화하여 모델 작성비용을 절감한다. 또한 JSON과 SEED암호화 알고리즘을 통해 보안이 필요한 데이터에 대한 효율적 전송이 가능하도록 하였다. Smartphone Adaptor는 무기체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었다. 본 논문에서는, 화생방 시뮬레이터에 스마트폰을 Live장비로서 활용하는 예제를 통해, 국방 M&S를 위한 Live 시뮬레이션 제작에 Smartphone Adaptor가 효과적으로 상용될 수 있음을 보인다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.49-60
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• 2017

최근 2/3차원 공간정보, 항공/위성영상, 실내공간정보 등의 다양한 공간정보 활용방법에 있어서 사용자가 보유한 실시간 동적정보와 공간정보를 융합하는 매쉬업 활용이 급격히 증가하고 있다. 특히, O2O, LBS, Smart City, 자율주행 등의 분야에서 공간정보와 대용량 동적정보의 매쉬업 수요가 급증함에 따라, 최근 맵 플랫폼이 제공하는 매쉬업 성능에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 활용 가능한 다양한 맵 플랫폼들의 Open API 기반 대용량 동적정보의 매쉬업 성능을 비교 및 분석해보고자 한다. 구체적으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld에 대하여 Chrome, Firefox, Internet Explorer의 브라우저를 이용하여 매쉬업 성능을 비교 및 분석하였다. 성능분석 과정에서 맵 플랫폼의 서버 성능을 분석하기 위하여 배경지도 초기화 시간을 측정하였으며, Open API 기반 매쉬업 성능을 분석하기 위하여 배경지도와 동적정보의 매쉬업 시간을 측정하였다. 성능분석 결과, Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, olleh Map이 비교적 우수한 성능을 보여주었으며, Chrome과 Firefox가 IE에 비하여 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.