In this paper, we design and implement an integrated management system for geographic data and vehicular images using a Geographic Information System (GIS). Integrated management of geographic data and vehicular images is very important to manage and to provide them to users effectively because of a large volume of vehicular images. To manipulate these data together, we consider a vehicular image as a polygon which is a type of popular geographic data types. The polygon represents a region in which spatial objects appear the vehicular image.
Chang, Han Sub;Bae, Hey Ree;Son, Young Bae;Song, In Ho;Lee, Cheol Ho;Choi, Nam Geun;Cho, Kyoung Kyu;Lee, Young Gu
Agribusiness and Information Management
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제3권1호
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pp.11-22
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2011
This study describes the development of a web-based system that collects all data generated in the research conducted to set pre-harvest residue limits (PHRLs) for agricultural product safety control. These data, including concentrations of pesticide residues, limit of detection, limit of quantitation, recoveries, weather charts, and growth rates, are incorporated into a database, a regression analysis of the data is performed using statistical techniques, and the PHRL for an agricultural product is automatically computed. The development and establishment of this system increased the efficiency and improved the reliability of the research in this area by standardizing the data and maintaining its accuracy without temporal or spatial limitations. The system permits automatic computation of the PHRL and a quick review of the goodness of fit of the regression model. By building and analyzing a database, it also allows data accumulated over the last 10 years to be utilized.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1068-1074
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2009
The progress is widely used as a critical index for successful construction project management. In spite of the importance of progress measurement, the excessive management effort to collect and maintain detailed data has been highlighted as a major barrier to measurement of highly accurate progress. In order to reduce the required workload and to enhance accuracy, several researches have been conducted. These researches can be categorized into two groups. First group focuses on automated data collection utilizing advanced technologies only for limited construction tasks. The second group is a research area where the standard progress measurement methodologies encompassing entire construction tasks are investigated. Topics include the adjusting the level of details, standardizing work processes, and applying flexible WBS. However, the techniques for automated data collection are not fully investigated yet in the second group. Combining these two research areas can provide a solution for more effective progress management in terms of enhancing accuracy and optimizing workload. However, there has been no comprehensive research addressing these two research groups in an integrated manner. In this context, the purpose of this paper is to propose a methodology that identifies the most suitable measurement method and data acquisition technology (e.g., GPS, RFID, etc.) for entire construction tasks of a project. The proposed methodology in this paper will be able to facilitate the selection process of data acquisition technologies for entire construction tasks of a project and to support the overall enhancement of automated progress management.
연구 데이터 관리(Research Data Management: RDM)는 연구데이터를 생산, 수집, 이용, 보전하는데 있어 방향을 제시하고 지원하는 인력, 정책, 자원 및 기술을 포괄하는 시스템이다. RDM은 연구비 신청시 작성하는 DMP(Data Management Plan)의 작성지원, 데이터 컬렉션과 리파지토리 구축, 연구 데이터의 디지털 보전과 유통 등을 포함하는 광범위한 활동들로 구성된다. 선진국의 경우 각 기관들이 RDM을 위한 시스템과 관련 조직을 구성하여 운영하고 있으나 우리나라의 경우에는 연구 데이터에 관한 인식수준이 낮아 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 각 조직의 현실에 적합한 연구데이터 관리체계 구축방안을 제안한다. 특히, 최근들어 각 분야마다, 조직마다 빅데이터의 생성과 관리를 위한 빅데이터 플랫폼 구축이 급증하고 있어 이를 조직내 RDM 구축에 반영할 필요가 있다. 또한 블록체인 기술을 활용하여 연구자의 데이터 주권 확보를 지원하고, 데이터 프로비넌스 보장과 P2P 방식의 분산 RDM 구축 방안도 제안한다.
Objectives : This study examined the health policy researchers' needs and their accessibility towards health insurance claim datasets according to their academic capacity. Methods : An online questionnaire to capture relevant proxy variables for academic needs, accessibility, and research capacity was constructed based on previous studies. The survey was delivered to active health policy researchers through three major scholarly associations in South Korea. Seven-hundred and one scholars responded while the survey as open for 12 days (starting on December 20th, 2010). Descriptive statistics and logistic regression analysis were carried out. Results : Regardless of the definition for operational needs, the prevalent needs of survey respondents were not met with the current provision of claim data. Greater research capacity was shown to be correlated with increased demand for claim data along with a positive correlation between attempts to obtain claim datasets and research capacity. A greater research capacity, however, was not necessarily correlated with better accessibility to the claim data. Conclusions : The substantial unmet need for claim data among the healthcare policy research community calls for establishing proactive institutions which could systematically prepare and make available public datasets and provide call-in services to facilitate proper handling of data.
본 연구는 대학도서관의 연구데이터관리서비스 개발을 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 연구데이터관리서비스의 요소와 제공 수준을 알아보고, 국내에서 연구비 규모가 가장 큰 대학인 서울대학교 소속 연구자들을 대상으로 인터뷰를 진행하여 연구자들의 연구데이터관리 및 공유와 이용, 서비스에 대한 요구를 분석하였다. 인터뷰 참여자들은 해외 연구비지원기관 또는 학술 저널에서 제시하는 데이터 공유 의무조항에 대한 인식과 이행 경험이 부족하고 데이터를 체계적으로 관리하는데 어려움을 겪고 있었다. 그러나 상당수의 연구자들이 데이터 관리 및 연구데이터관리서비스 관련 교육에 대한 필요성에 대해 동감하고 있었다. 이를 바탕으로, 연구데이터관리서비스를 교육서비스, 전문 컨설팅 서비스, 큐레이션 기술 서비스 요소로 나누어 각 요소별 이용자의 요구를 반영한 서비스를 제안하였다. 본 연구결과는 향후 국내 대학도서관 및 연구데이터관리서비스를 계획하고 있는 기관에서 서비스 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Many large organizations that have allocated resources to Data Administration(DA) have DA-context meta data mining. Also meta data is an interesting topic in the data warehouse world. This conceptual view gradually cleared up, and recently we have been talking more confidently about the back-room and front-room meta data. We describe the processes and problems that characterize the general architecture of s meta data mining system to do improve management efficiency that require further research and development.
This paper presents a methodology how to utilize management of research scheduling plan, processing, and results using Web Knowledge Database System, which integrates research knowledge management model under the Research & Development Environment. The content of this paper consists of description on utilization of the Web Knowledge Database System, sharing of the Research Knowledge through design data review, communications, and management of research knowledge flow during the Research & Development Period.
Kim, Hyeong-Soo;Kim, Sang-Yeob;Seo, Sung-Bo;Kim, Hi-Seok;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.433-436
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2008
A demand on the spatial data management has been rapidly increased with the introduction and diffusion process of ITS, Telematics, and Wireless Sensor Network, and many different people use the digital map that offers various thematic spatial data. Spatial data for digital map can manage to tile-based and feature-based data. The existing tile-based digital map management systems have difficult problems of data construction, history management, and updating based on a spatial object. In order to solve these problems, this paper proposed the data model for the feature-based digital map management system that is designed for feature-based seamless map, history management, real-time updating of spatial data, and analyzed the validity and utility of the proposed model.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제1권1호
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pp.9-21
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2020
Ecological communities adapt the concept of informatics in the late 20 century and develop rapidly in the early 21 century to form Ecoinformatics as the new approach of ecological research. The new approach takes into account the data-intensive nature of ecology, the precious information content of ecological data, and the growing capacity of computational technology to leverage complex data as well as the critical need for informing sustainable management of complex ecosystems. It comprehends techniques for data management, data analysis, synthesis, and forecasting on ecological research. The present paper attempts to review the development history, studies and application cases of ecoinformatics in ecological research especially on Long Term Ecological Research (LTER). From the applications show that the ecoinformatics approach and management system have formed a new paradigm in ecological research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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