• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.379-382
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• 2013

시변환 데이터(time-varying data)는 과학 시뮬레이션의 결과로 생성되는 데이터의 일종으로, 일반적인 스테디 데이터(steady data)와는 달리 시간에 따른 데이터의 변화를 담고 있다. 따라서 시변환 데이터를 가시화하는 것은 시간에 따른 데이터의 변화를 비교, 분석할 수 있는 방법을 제공해야 한다는 것을 의미한다. 일반적으로 시변환 데이터는 대용량 데이터에 해당되며, 따라서 대부분의 경우에는 일반 PC 환경에서 시변환 데이터에 대한 애니메이션을 수행하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 병렬 렌더링 시스템에서 대용량의 시변환 데이터에 대해 일련의 가시화 작업을 수행 함으로써 데이터의 시간에 따른 변화를 분석할 수 있게 해주는 병렬 애니메이션 프레임워크에 대해 소개한다. 본 논문에서 소개하는 애니메이션 프레임워크는 병렬 렌더링 시스템을 기반으로 시변환 데이터에 대한 애니메이션을 수행하며, 이를 위한 렌더링 동기화 프로세스를 제공한다. 이 환경은 향후 지원 분야, 지원 장비에 따라 다양한 형태로의 확장이 가능하며, 고해상도 디스플레이 환경에서 가상현실을 기반으로 사용자와 상호작용하는 것이 가능하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1088-1090
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• 2012

많은 연구기관에서 연구성과물로 연구보고서, 논문, 특허등의 산출물을 생산하고 있다. 이러한 데이터는 기관의 특성과 자체적으로 운영되고 있는 정보서비스의 성격에 따라 고유의 데이터 스키마와 형태를 가지고 있다. 또한 연구성과물(논문,연구보고서)을 체계적으로 관리하고, 데이터의 부가가치를 높이기 위해 서로의 데이터의 연계와 융합을 통해 새로운 정보서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 네트워크간 에 있는 데이터를 연계하기 위해 데이터 상호 운용을 활용하고, 이를 위한 방안으로 MAS(Multi Agent System)기반의 연계프레임워크를 통해 연구보고서의 체계적인 수집 및 서비스를 위한 데이터의 융합을 위한 방안을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.12
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• pp.241-249
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• 2020

The citation information of academic resources contains the knowledge flow from previous research, so it is possible to connect fragmented research in relational aspects. The citation information can grasp the overall flow of research, so it can promote convergence research such as developing existing research or deriving related fields. Therefore, in this study, the citation information of academic literature, which was previously provided at the level of simple disclosure, was reconstructed based on the citation relationship. Through this, backward and forward citation analysis were conducted based on time series, and the research flow was analyzed by setting the citation stage. Finally, we developed an academic information service that visualizes the main research contents of backward and forward citation based on time series. This accesses academic resources through the meaning contained in the citation information.

• Review of KIISC
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• v.33 no.6
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• pp.5-14
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• 2023

최근 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안 사고가 지속적으로 증가함에 따라서 이상탐지 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 AI 기술의 급속한 발달과 함께 수준 높은 AI기반 이상탐지시스템이 연구되고 있다. 이러한 AI 모델은 산업제어시스템 환경에서 적용할 수 있도록 실시간의 처리가 필요하며, 데이터 세트의 학습에는 산업제어시스템 특성을 고려하는 것이 요구된다. 따라서, 데이터 세트가 산업제어시스템에서 적합하게 활용될 수 있는지 판별할 수 있는 세부 기준을 마련하게 된다면, 우수한 데이터 세트의 활용을 통해 산업제어시스템을 위한 AI 모델의 성능이 향상될 것으로 보인다. 본 논문에서는 산업제어시스템의 AI 침입 탐지시스템의 성능 향상을 위한 데이터 품질 연구의 동향을 조사하고, 향후 발전을 위한 방향성을 구체적인 평가항목을 통해 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.255-256
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• 2020

인물에 대한 얼굴 이미지 데이터를 수집할 때 유효하지 않은 데이터를 수작업으로 걸러내는 것은 많은 시간과 인력의 투자를 필요로 한다. 얼굴 데이터 셋을 생성할 때 FaceNet을 거쳐 불필요한 정보들을 미리 걸러내고, 사람이 직접 얼굴 데이터의 유효성을 체크하는 수고를 덜어 얼굴 데이터 셋 생성에 있어서의 번거로움을 줄이고자한다. 본 논문에서는 FaceNet을 통해서 얼굴 이미지 데이터에 대한 데이터 수집 시, 더욱 좋은 성능으로 정제된 데이터 셋을 생성하고자 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.311-313
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• 2023

딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.11-23
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• 2012

본 고에서는 과학 분야에서의 대용량 데이터 처리를 위한 기술인 사이언스 빅데이터의 처리 기술 동향에 대하여 기술한다. 서론에서 사이언스 빅데이터의 정의 및 필요성을 다루고, 본론에서는 데이터 중심 과학 패러다임의 등장과 그로 인한 사이언스 빅데이터 요구사항, 사이언스 빅데이터 소스 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석 등으로 이루어지는 사이언스 빅데이터 처리 기법에 대하여 기술한다. 또한 현재 다양한 기관에서 연구하고 있는 사이언스 빅데이터 플랫폼, 맵리듀스 등을 이용한 워크플로우 제어 기반의 사이언스 빅데이터 처리 기법을 예시로 소개한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.4
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• pp.377-399
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• 2014

In this paper, we analyzed the research trend of Library and Information Science field in Korea using science and technology authority data which has been constructed by KISTI. The authority data is a set of data given a unique identifier to identify a unique object for the authors, affiliations and journals of domestic and international academic paper that published in Korea or written by Korean authors. We examined collaborating patterns, authors and institutional productivity through analyzing the 5 domestic LIS journals published from 1997 to 2013.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.120-121
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• 2010

저품질의 데이터는 데이터양이 증가함에 따라 조직의 시스템 관리비용을 증가시키는 문제점을 야기 시킨다. 이에 KISTI에서는 고품질의 데이터 확보를 위해 데이터 품질관리 활동을 수행하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 다루고 있는 국가R&D정보에 대한 데이터표준 관리시스템에 대하여 알아본다. 구축된 시스템 활용을 통하여 일관성 있는 데이터 표준관리가 가능할 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.185-188
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• 2008

과학 데이터는 대부분 과학 시뮬레이션의 결과로 얻게 되며, 사람이 직관적으로 이해하기 어려운 숫자의 나열인 경우가 많다. 이런 수치 데이터를 가시화하면 보다 쉽게 이해해서 분석할 수 있는 형태가 갖춰지게 되며, 가시화 환경을 VR 환경으로 옮기면 사용자와 상호작용하면서 사용자가 원하는 형태로 데이터를 가시화하는 것이 가능할 뿐만 아니라 몰입형 환경 덕분에 데이터에 대한 이해도도 높일 수 있다. 그러나 VR 환경의 시스템적 한계와 다양한 가시화 알고리즘에 대한 필요성 때문에 VR 환경에서 과학 데이터를 가시화하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 VR 환경에서 과학데이터를 가시화하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 VTK에 기반을 둔 애플리케이션인 ParaView를 활용함으로써 과학데이터를 가시화하는 알고리즘을 제공하며, VTK와 CAVELib을 기반으로 하는 VtkCave를 활용해서 시스템에 맞는 VR 인터페이스를 제공한다. 향후에는 이 프레임워크에 보다 다양한 인터페이스와 가시화 기법을 더해서 풍부한 서비스를 제공할 수 있도록 할 예정이다.