• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.61-63
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• 2013

환경, 해양, 지질자원, 기상 기후 등 다양한 분야에서 연구목적으로 인공위성에 의해 관측된 위성영상을 활용하고 있다. 인공위성으로부터 수신된 영상데이터는 많은 왜곡을 포함하고 있으므로, 이를 이용하여 신뢰할 수 있는 분석을 하기 위해서는 영상데이터에 대한 보정 작업이 선행되어야 한다. 하지만 대부분의 전처리 작업이 단일노드/단일코어를 이용하고 있기 때문에 많은 연구자들이 불편함을 가지고 있다. 본 논문은 단일노드/단일코어 상에서 수행되는 위성영상 처리 방식을 다중노드/다중코어를 이용하는 분산 처리 방안을 제안한다. 7개의 작업 실행 노드를 이용하여 실험한 결과에서, 분산 기반의 처리 성능이 단일노드/단일코어에서 수행된 처리 성능보다 최고 560.65% 향상되었음을 보여주었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.732-735
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• 2010

본 연구에서는 음악 데이터 베이스에서 노래의 특정 구간과 가장 유사한 구간을 검색하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 음악을 다차원 시계열 데이터로 간주하고, 음악의 조성 차이 및 템포(tempo) 차이를 고려한 음악의 유사도 계산 방법을 사용한다. 유사도 계산의 전처리 단계에서 조성 차이를 보정하고, 비트(beat)를 검출하며, 추출된 크로마그램(chromagram)을 검출된 비트와 동기화 하여 평균한다. 이후, 동적 시간 왜곡(DTW; dynamic time warping)을 사용하여 두 구간사이의 유사도를 계산한 후 계산된 유사도 순서로 정렬된 검색 결과를 출력한다. 사용자는 제안된 시스템을 사용하여 선택 구간 유사도 검색과 자동 유사 검색 결과로 도출된 구간 쌍을 검토하여 유사 구간을 보다 쉽게 찾을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.181-182
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• 2021

본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.

• Journal of Information Management
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• v.43 no.3
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• pp.23-41
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• 2012

Citation analysis studies have reported many problems associated with data coverage problems common to popular citation databases such as Web of Science(WoS). In addition, the studies that analyzed citation patterns of Korean publications found that up to 75% of references in Korean publications were to international publications. As a first step in investigating the international coverage of WoS database, the study investigated the effect of adding citation data from Korea Science Citation Database(KSCD) to the impact factors and journal rankings of the journals listed in Journal Citation Reports. Specifically, the study mined the reference data from top 5 Korean Library and Information Science(KLIS) journals to recompute the impact factors reported in JCR 2009. Since the resulting journal rankings did not significantly differ from JCR 2009 rankings except for minor ranking changes, we analyzed additional citation data from 45 computer science and electrical engineering journals. Although the overall ranking difference was not statistically significant, one of the ranking partitions showed significant change. Such study findings despite its limited data sample suggest the potential impact of non-Western citation databases such as KSCD to bibliometric indicators provided by popular citation databases like WoS.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.29 no.8
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• pp.848-860
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• 2009

This study examined the characteristics of scientists' writing on the laboratory reports written in the authentic open inquiry, and explored the possibility that the class discussion after the inquiries could influence the laboratory report writing. The samples were 131 10th graders in a science high school in Seoul. The control group (n=45) practiced traditional school science inquiries, the experimental group 1 (n=43) practiced the authentic open inquiries, and the experimental group 2 (n=43) practiced the authentic open inquiries and the class discussion after the laboratory activities. Their laboratory reports were analyzed into three parts - prediction (prediction with background and apposite description), data analysis (data transformation and critical analysis), and conclusion (objective description based on evidence). The frequency of the characteristics of scientist's writing in the experimental group was higher than the control group. Particularly, the differences of the prediction with background (p<.01) and the critical analysis of data (p<.05) were statistically significant. However, the frequency of writing the conclusion based on evidence was very low in all of the three groups. The result from comparing descriptions of reports showed that the writing prediction in experimental groups were more elaborate, and the data transformation in experimental groups were more correct, and the evaluation to data in experimental groups were more critical than the control group. And the descriptions of the critical evaluation to data and the finding flaw in methods were found in experimental groups 2, indicating that the class discussion can stimulate students' scientific thinking.

• Journal of Information Management
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• v.41 no.2
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• pp.95-110
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• 2010

We studied the methods for boosting a user participating service using KOSEN(The Global Network or Korean Scientists and Engineers) OpenLab service. OpenLab is a laboratory database of all the fields of science and technology, and it is different from other services in that basically it makes users register their information volunteerly. User participation service is not easy, so we made several strategies like promotion, event, and connection to other services. In result, we could collect about 4,300 laboratory database. Because user participation is a key concept for the Web 2.0, this study would contribute to the operation of the related services, especially to the services for scientists and engineers.

• Journal of The Korean Institute of Defense Technology
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• v.5 no.4
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• pp.16-21
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• 2023

Although the global number of landmines is on a declining trend, the damages caused by previously buried landmines persist. In light of this, the present study contemplates solutions to issues and constraints that may arise due to the improvement of mine detection equipment and the reduction in the number of future soldiers. Current mine detectors lack data storage capabilities, posing limitations on data collection for research purposes. Additionally, practical data collection in real-world environments demands substantial time and manpower. Therefore, in this study, gprMax simulation was utilized to generate data. The lightweight CNN-based model, MobileNet, was trained and validated with real data, achieving a high identification rate of 97.35%. Consequently, the potential integration of technologies such as deep learning and simulation into geographical detection equipment is highlighted, offering a pathway to address potential future challenges. The study aims to somewhat alleviate these issues and anticipates contributing to the development of our military capabilities in becoming a future scientific and technological force.

• Journal of Technology Innovation
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• v.28 no.4
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• pp.165-175
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• 2020

In this viewpoint paper, we overlook the potential of the data industry and the strategies needed in order to survive in this new socio-economic order brought by COVID-19. The social distancing culture is leading to the expansion and centralization of data. The government established the development plan of the data industry ecosystem and the capital flow is following this stream, so this is an opportunity for those in the data business. To survive and grow in the data industry ecosystem, we need to identify quality characteristics that have a comparative advantage over competitors based on high data quality and need to determine the target business segmentation to avoid wasting resources and make efficient investments.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.961-963
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• 2022

데이터 기반 경제가 활성화되면서 데이터의 분석과 활용에 중점을 둔 서비스가 증가하는 추세이다. 금융 분야에서만 활용되던 마이데이터를 관광정보인 외부데이터와 결합해 사용자의 디지털 흔적을 수집, 분석하는 여행 마이데이터 플랫폼을 제시한다. 이를 통해 사용자에게 신뢰도가 높은 여행정보를 제공하고 여행 후 정산 문제를 해결하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.19-19
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• 2023

최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.