• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.395-402
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• 2010

도시화 산업화에 따른 부동산의 가치증대 및 다양한 토지이용으로 지상과 지하를 막론하고 토지이용의 중요성이 증대됨에 따라 수요자에 대한 정확한 토지관련 정보의 실시간 제공을 목적으로 고도화된 측량기술을 이용한 디지털지적으로의 전환을 모색하고 있다. 그러나 우리나라 지적제도는 토지 임야조사사업을 짧은 기간에 구축하여 현재까지 이용되어 오면서 전쟁으로 인한 국토의 황폐화, 산업화에 따른 무질서한 국토개발에 의한 다양한 토지이용으로 훼손 또는 신축된 지적공부를 정비하지 못한 채 사용하여 옴에 따라 현재 많은 불부합지를 양산하여 사회문제의 하나로 대두되고 있다. 따라서 정부 부처에서도 불부합지 해소 및 지적조사를 위한 시범사업 실시 등 많은 노력을 기울이고 있으며 우리나라에 적합한 모형이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 현재까지 추진되고 있는 지적조사의 현황을 살펴보고 국토조사의 유형별 최적화 모형을 제시하고자 하였다.

• 품질경영학회지
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• 제31권3호
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• pp.136-159
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• 2003

The purpose of this paper is to propose the effective guidance of Quality Circle(QC) activities. Since 1975, variety of organizations in Korea have widely implemented QC activities for their management systems. The industries have enthusiastically used QC activities and were influenced from them. However, the academics were less interested in this subject, as a result, there were no systematic guidances for QC activities. Thus, in this paper, the effective guidance for QC activities were suggested which were based on the survey from QC proceedings presented in the companies, in the local areas and the national wide contests. As a result, the first main issue is to pick repeated mistakes up during the process period such as unmatched the causes and effects relations in characteristics diagrams, improper selection of important control items in Pareto diagram and so on. Secondly, how to overcome statistics and use them for QC activities. Thirdly, to remind team members about Quality Control 7 tools. Finally, Minitab(Release-13) software has been found that it is not matched with using Korean Standards(KS).

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.196-202
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• 2021

DNA sequencing provides fundamental data in genomics, bioinformatics, biology and many other research areas. With the emergent evolution in DNA sequencing technology, a massive amount of genomic data is produced every day, mainly DNA sequences, craving for more storage and bandwidth. Unfortunately, managing, analyzing and specifically storing these large amounts of data become a major scientific challenge for bioinformatics. Those large volumes of data also require a fast transmission, effective storage, superior functionality and provision of quick access to any record. Data storage costs have a considerable proportion of total cost in the formation and analysis of DNA sequences. In particular, there is a need of highly control of disk storage capacity of DNA sequences but the standard compression techniques unsuccessful to compress these sequences. Several specialized techniques were introduced for this purpose. Therefore, to overcome all these above challenges, lossless compression techniques have become necessary. In this paper, it is described a new DNA compression mechanism of pattern matching extended Compression algorithm that read the input sequence as segments and find the matching pattern and store it in a permanent or temporary table based on number of bases. The remaining unmatched sequence is been converted into the binary form and then it is been grouped into binary bits i.e. of seven bits and gain these bits are been converted into an ASCII form. Finally, the proposed algorithm dynamically calculates the compression ratio. Thus the results show that pattern matching extended Compression algorithm outperforms cutting-edge compressors and proves its efficiency in terms of compression ratio regardless of the file size of the data.

• 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.