• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.27-28
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• 2011

최근 국내외에서 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 과학기술 응용 연구가 점차 이루어지고 있다. 본 연구에서는 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 과학기술 응용을 지원하기 위한 스토리지 구축 및 운영 기술을 다루고자 한다. 본 연구를 위하여 많은 과학기술 분야 중 대규모 데이터의 처리를 필요로 하는 천문우주 분야 응용을 대상으로 선정하였으며, 물리적인 컴퓨팅 자원의 스토리지 구축 및 운영 방안뿐만 아니라, 응용 연구자가 직접 접근 및 사용하는 가상 클러스터 환경의 스토리지를 대규모 데이터 처리에 최적화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of KIBIM
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• v.10 no.2
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• pp.1-11
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• 2020

BIM(Building Information Modeling) is a salient technology for influential innovation in the construction industry. The patent network analysis is useful for suggesting the direction of technology development and exploring the research and development field. Therefore, the purpose of this study is to analyze the BIM technology structure and core technologies according to the convergence of BIM technology and market expansion. In this study, social network analysis was conducted by establishing a co-classification IPC network for the United States BIM patent. In particular, the characteristics of the major technical areas in the BIM technology network were identified through centrality analysis. G06F017/00, digital computing or data processing method, is a core technology field in the BIM network. Arrangements, apparatus or systems for transmission of digital information, H04L029/00 is an influential technology across the network. B25J009/00 for program controlled manipulators is an intermediary technology field and G06T019/00, manipulating 3D models or images for computer graphics, is an important field for technological development competitiveness.

• Journal of Information Management
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• v.32 no.2
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• pp.40-53
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• 2001

The purpose of this study is to explore the current situation and problems in standardizing knowledge information and information technology in the KISTI, and collect the basic data necessary for establishing the national information infrastructure. Through a survey and interviews with nine departments of the Information Services Sector of the KISTI, data were collected regarding the management and exchange of information and the operation of communication networks. According to the analysis of fifty KISTI databases and their operation, tasks to be first standardized include Classification of ST resources, Metadata, Date modeling, Data format, DBMS, ST terminology, and Retrieval protocol.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.5-6
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• 2019

빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.12
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• pp.117-126
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• 2017

As the recent research environment and research paradigm have become data-driven, Open Science, based on openness and sharing of public research results, has emerged as a global agenda for scientific research. National policies for sharing and re-use of research data from publicly-funded research are in effect globally. Therefore, in Korea, it is urgent to build policies and infrastructure for sharing and re-use of research data. In this paper, we investigate the current status of research data management of science and technology research institutes in Korea. We conducted in-depth interviews with researchers from 22 research institutes belonging to the National Research Council of Science & Technology, and 20 universities in Korea, asking about terms of creation management utilization of research data, willingness to share data, and needs for sharing and re-use of research data. From these interviews, we drew implications for open research data and future directions.

• Journal of Information Management
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• v.30 no.3
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• pp.1-26
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• 1999

Metadata improves discovery of and access to globally distributed network resources. This study is intended to identify and describe the basic data elements of Dublin core metadata and to find interoperability among separate metadata element sets through the architecture of the resource description framework.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.937-940
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• 2004

프로세서 자원, 데이터 저장장치 자원을 제공하면서 가상기관(Virtual Organization)을 구성하는 각 사이트는 사용할 수 있는 네트윅 자원이 한정된 상황에서 애플리케이션 처리량을 극대화하는 최적화된 데이터그리드 시스템을 기대한다. 본 논문에서는 크기가 제한적이며 지리적으로 분산된 데이터 저장공간에서 적응적 데이터 복제 기법을 제안하고 Replica의 지리적 분배를 위한 평가 모델을 제안한다. 이를 위해 논리 시간 데이터 접근 기록 및 통계를 적용하여 복제할 파일들을 구분 하는 이산적 결정 모델을 제안하고 삭제할 Replica 결정에 논리 시간 접근 기록을 적용한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.667-670
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• 2007

볼륨 데이터에 대한 압축 기법의 필요성은 데이터 용량의 증가와 네트워크 사용량의 증가와 함께 더불어 증가해 왔다. 현재에는 다양한 압축 기법이 개발돼 있으며, 사용자는 데이터 유형이나 응용 분야에 맞춰 압축 기법을 선택, 적용할 수 있다. 그러나 최근에는 응용 과학자들로부터 생성되는 데이터의 용량이 기하급수적으로 증가했는데, 이렇게 응용과학 분야에서 생성되는 데이터는 대부분 3차원 볼륨 데이터다. 2차원 이미지나 3차원 동영상 데이터의 경우에는 다양한 표준 압축 방식을 사용할 수 있지만 3차원 볼륨 데이터에 적용할 수 있는 방법은 한정돼 있으며, 특히 시간가변(time-varying) 볼륨 데이터에 대한 압축 표준은 거의 존재하지 않는다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시간가변 볼륨 데이터에 대한 압축 방식을 제안한다. 이 방식은 가시화를 목적으로 하는 시간가변 볼륨 데이터의 인코딩을 목적으로 하며, MPEG의 I-프레임과 P-프레임 개념을 사용해서 압축률을 높인다. 본 방식은 시간가변 부동 소수점 데이터(single precision floating-point data)로 구성된 시간가변 볼륨 데이터를 대상으로 하는데, 한 블록 단위의 무작위 복원을 지원하며 Daubechies 웨이블릿 필터와 프레임간의 상관 관계를 사용, 대형 시간가변 볼륨 데이터를 이미지 화질을 보존한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.73-84
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• 2019

Machine learning as a service, the so-called MLaaS, has recently attracted much attention in almost all industries and research groups. The main reason for this is that you do not need network servers, storage, or even data scientists, except for the data itself, to build a productive service model. However, machine learning is often very difficult for most developers, especially in traditional science due to the lack of well-structured big data for scientific data. For experiment or application researchers, the results of an experiment are rarely shared with other researchers, so creating big data in specific research areas is also a big challenge. In this paper, we introduce the KISTI-ML platform, a community-based rapid AI model development for scientific data. It is a place where machine learning beginners use their own data to automatically generate code by providing a user-friendly online development environment. Users can share datasets and their Jupyter interactive notebooks among authorized community members, including know-how such as data preprocessing to extract features, hidden network design, and other engineering techniques.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.13-19
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• 2022

Video Object Segmentation (VOS) task requires an amount of labeled sequence data, which limits the performance of the current VOS methods trained with public datasets. In this paper, we propose two effective data augmentation schemes for VOS. The first augmentation method is to swap the background segment to the background from another image, and the other method is to play the sequence in reverse. The two augmentation schemes for VOS enable the current VOS methods to robustly predict the segmentation labels and improve the performance of VOS.