• 정보처리학회지
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• 제23권5호
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• pp.53-63
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• 2016

국/내외의 공공 데이터 공유 개방 흐름에 힘입어, 데이터기반의 다양한 비즈니스 기회가 창출되면서, 데이터를 효과적으로 공유 관리하기 위한 오픈 데이터플랫폼이 공공, 과학기술 분야를 중심으로 확산 발전하고 있다. 공공분야에서는 공공데이터 공유를 위한 CKAN, Socrata 등의 플랫폼이 있으며, 연구분야에서는 DSpace를 기관 데이터 공유 레파지토리(repositories)들이 있다. 국내외에 이러한 플랫폼을 이용하여 데이터를 공유하거나, 분야별로 데이터 저장소들이 증가일로에 있다. 나아가, 최근 단순히 공유하는 것을 뛰어넘어 사용자들에게 데이터 분석을 용이하게 하는 분석 개발 서비스환경을 제공하는 시도가 MS, Google, AWS등에서 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 일련의 플랫폼 개발 동향 및 그들의 특징을 살펴보고, 현존하는 분석형 데이터 플랫폼이 지향하는 기능들에 대해 살펴보기로 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1183-1191
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• 2017

과학기술정보 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서는 동일한 콘텐츠와 기술을 상호 공유할 수 있는 과학기술정보만의 플랫폼이 필요하다. 따라서 본 논문에서 다양한 콘텐츠 및 기술을 공통의 활용 요소로 사용할 수 있는 플랫폼을 설계함으로써 신속하고 효율적인 서비스를 지원하고자 한다. 더불어 과학기술 데이터와 기술들을 용도에 따라 활용할 수 있는 플랫폼 환경 체제에서의 다양한 API 활용 사례를 제시하였다. 이를 통해 각종 콘텐츠와 기술들은 플랫폼 상에서 API Gateway를 통해 상호작용하고 식별된 연구자, 기관, 용어 데이터를 중심으로 과학기술콘텐츠를 융합할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.529-532
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• 2006

과학기술 연구자들의 협업을 지원하기 위해서 정보 자원 공유에 기반한 정보 유통 체제가 필요하나 현재 정보 유통 체제에서는 서로 이질적인 형태로 정보가 표현되어 있기 때문에 정보 공유의 기술적 한계를 갖고 있다. 그리고 대량의 정보 속에서 사용자가 원하는 정보를 선별하여 제공하기 위해서는 새로운 정보 유통 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 지식 기반 정보 유통 플랫폼 상에서 이용되는 국가과학기술 R&D 기반정보를 지식화하기 위해 국가과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 구축하여 이용함으로써 각 기관별로 관리하고 있는 인력, 성과물 등의 과학기술 R&D 기반 정보의 표준화된 지식관리 체계로 이용할 수 있다. 우리는 국가과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 구축하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KSITI) 내부 성과물 정보의 실제 데이터들을 이용하여 온톨로지의 Individuals를 생성하였다. 정보 유통 플랫폼에서 온톨로지 형태로 구축된 지식을 이용하면 과학기술 R&D 기반정보에 대한 효율적인 관리가 가능하고, 정형화된 형태의 지식으로 개념화했기 때문에 지식 데이터의 공유와 재사용이 가능하다. 또한 단순 질의 검색이 아닌 의미 기반 추론을 이용한 지식 검색이 가능해지는 장점을 가진다. 우리가 구축한 국가 과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 이용하여 정보유통플랫폼(OntoFrame-K)에서 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구맵의 추론 서비스를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.224-225
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• 2011

본 고에서는 다양한 공유 환경에서 사용자의 콘텐츠 이용을 저해하지 않으면서, 콘텐츠의 중립적 사용과 안정성을 동시에 충족시킬 수 있도록 고안된 플랫폼 독립적 콘텐츠 공유 시스템에 대하여 논의한다. 특히, 본 시스템은 별도로 정의된 Bytecode 형태의 보안 코드를 플랫폼 독립적으로 해석하는 기능의 Secure Virtual Machine 기반으로 구현되는 제안상의 특징이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.303-304
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• 2022

본 논문에서는 재난위기경보관리시스템 구축을 위해 행정안전부가 구축중인 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터를 연동하기 위한 기반 및 기술을 제안한다. 국가 R&D로 수행중인 재난위기경보관리시스템은 위기경보 수준을 판단하기 위해 필요한 데이터를 수집, 위기경보 수준 자동분석, 위기경보 수준 판단 및 표출하는 기능을 구현하였다. 그러나 실제 운영하기 위해서는 국가재난정보관리시스템(NDMS)내에서 운영할 수 있도록 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터 연동을 위한 방안에 대해 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2021

빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.73-84
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• 2019

최근 서비스로서의 머신러닝(MLaaS) 개념은 데이터 자체를 제외하고 네트워크 서버, 스토리지 또는 데이터 과학자 없이도 생산적인 서비스 모델을 구축할 수 있다는 점에서 기계학습을 다루는 대부분의 산업 분야와 연구 그룹들의 많은 관심을 받고 있다. 그러나 과학 분야에서는 양질의 빅데이터를 확보하는 가정 자체가 커다란 도전이 된다. 즉, 연구자 간 연구 결과물의 공유가 쉽지 않을 뿐 아니라 과학기술 데이터의 비정형성 문제를 해결해야하는 문제가 선행된다. 본 논문에서 제안된 KISTI-ML 플랫폼은 과학기술 데이터를 위한 AI 모델 고속 개발 도구로서, 머신러닝에 익숙하지 않은 연구자들을 위해 웹 기반 GUI 인터페이스를 제공하고 연구자는 자신의 데이터를 이용하여 머신러닝 코드를 손쉽게 생성하고 구동할 수 있다. 또한 승인된 커뮤니티 멤버들을 중심으로 데이터셋 및 특징 추출에 사용되는 데이터전처리, 학습 네트워크 설계 등이 포함되는 프로그래밍 코드를 공유할 수 있는 환경을 제공한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.297-306
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 유연한 사용 및 제반 비용 절감 등을 이점으로 다양한 분야에서 그 사용 범위를 넓혀가고 있다. 최근, 과학기술연구 분야에서도 연구 인프라 구축 및 운영의 어려움을 해결하기 위한 한 방법으로서 클라우드 컴퓨팅의 적용이 시도되고 있다. 특히, 과학기술 연구 분야는 대용량 실험데이터의 확보 및 결과데이터 공유 등 네트워킹 기반의 다양한 협업을 필요로 하므로 고성능 네트워킹 인프라를 기반으로 한 클라우드 컴퓨팅 환경의 제공이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 KREONET/GLORIAD 상에서 실험환경과 데이터의 공유 인프라를 포함하여 과학기술연구 분야의 통합 연구 환경을 제공하는 클라우드 기반의 협업연구 플랫폼인 RealLab을 제안한다. 그리고 그 활용시나리오를 통해 물리적인 시스템의 설치 없이 필요로 하는 연구 환경을 신속하게 생성할 수 있고, 대용량의 실험데이터를 빠르게 전송 및 공유할 수 있는 방안을 제시한다.

• 정보과학회지
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• 제31권2호
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• pp.47-53
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• 2013

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.577-579
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• 2022

그동안 행해진 중앙 집중형의 지식 창고(Knowledge Repository)에 분산된 지식을 모으는 방식만으로는 개인의 역량 및 조직의 경쟁력 강화라는 지식 관리의 본질적 목표에 달성하기 어렵다. 지속가능한 지식 생태계를 구축하기 위해서는 독립적인 지식 생산이 아닌 교류와 협력을 통한 지식 생산으로 확대되어야 하며, 이를 통해 유의미하고 고부가가치의 지식 자원을 생산할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 과학기술 지식자원을 저장하고 개방·공유·활용을 통해 지식을 재생산하고 진화시키는 통합서비스 플랫폼을 설계하는 것을 목표로 한다. 설계된 플랫폼은 그 우수성을 평가하기 위해, 계획 수립의 적정성, 플랫폼의 효과성, 플랫폼의 효율성, 로드맵의 적정성 항목들로 분류된 세부 항목들에 대해 평가를 수행하였으며, 상기 4개 평가 항목에 대해 평균 95.56점을 받았다.