• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.24 no.5 s.204
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• pp.15-23
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• 2006

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.8
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• pp.22-25
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• 2002

현재 우리나라에서도 생명과학 분야의 연구와 산업이 활성화됨에 따라 많은 정보들이 폭발적으로 생산되고 있으나 조직적으로 관리되지 못하고 있는 상태이다. 이렇게 양산되는 데이터의 공유는 작게는 한 기업 내에서, 크게는 한 국가가, 더 나아가서는 세계적으로 풀어야할 중요한 과제이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.73-74
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• 2017

제4차 산업혁명(클라우드, 빅데이터, Internet of Things, 인공지능 등)과 관련된 다양한 기술이 개발되고 연구가 되면서 네트워크를 사용하는 다양한 기기(모바일, 클라우드 서버 등)에서 축적되는 데이터의 양도 점점 증가하고 있다. 데이터 전송 서비스를 지원하는 기관이나 데이터 전송을 위한 인프라를 지원하는 기관에서는 종종 데이터가 빅데이터가 되어갈수록 기관 간의 효율적인 데이터 전송이 어려워 직접 방문하여 필요한 정보만 전달 받기도 한다. 초고속 네트워크 시대에 우리는 과학기술정보의 효율적인 공유를 위한 신속한 전송이 필요하게 되었고 이러한 방법을 Science DMZ 환경에서 문제를 풀어 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.283-286
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• 2012

국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 국가 R&D와 관련된 과제, 성과, 인력, 시설 장비, 기술산업 정보에 대해 이용자에게 통합검색서비스를 제공한다. 이용자는 질의어를 입력하여 원하는 정보를 선별하게 되고, 한 건의 상세 메타정보 및 원문을 검색서비스의 최종 목적지로 삼는다. 이 때 이용 중인 정보와 유사한 다른 유형의 R&D 정보를 함께 제공한다면 이용자의 검색 및 탐색노력을 줄임으로써 정보획득의 요구를 쉽게 충족시킬 수 있다. 본 논문에서는 국가 R&D 정보의 메타데이터와 검색엔진의 부스팅 기법을 이용하여 이종 정보간 유사문서 검색 방법에 대해 논한다. 이는 이용자가 원하는 정보를 서비스 최종 화면(메타 상세보기)에서 제공함으로써 검색 서비스의 효율성을 증대시킨다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.5
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• pp.1063-1076
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• 2013

The power of modern technology is opening a new era of big data. The size of the datasets affords us the opportunity to answer many open scientific questions but also presents some interesting challenges. High-dimensional data such as microarray are common in big data. In this paper, we give an overview of recent development of multiple testing including global and simultaneous testing and its applications to high-dimensional data.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.53 no.4
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• pp.373-397
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• 2019

Recent disasters are a complex and growing trend. In order to effectively prepare for and respond to disasters that occur without notice, it is very important to use scientific information related to disaster and safety in addition to the standardized disaster safety information that is used. In this paper, we searched and selected major journals in the field of disaster & safety and conducted various network analysis studies using the classification scheme for development of integrated metadata for disaster & safety information developed through Disaster & Safety Information Sharing Platform R&D project as well as KSCD. Also, we have constructed and analyzed citation network, co-authorship network and keyword network through data identification and preprocessing of research paper contents. As a result of this study, based on the network constructed by information analysis unit, the network structure between core domestic and foreign journals, major research institutes, core keywords and individual information by disaster & safety type was identified in detail, and the analysis results were presented on a case-by-case basis.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.378-385
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• 1994

정보검색분야의 여러 기술들을 연구하고 이 결과들을 실험 평가하기 위해서는 모든 연구자들이 공동으로 사용할 수 있는 시험용 데이터 모음(Test Data Collection)이 필요하다. 외국에서는 이미 오래전부터 각 분야별 시험용 데이터 모음들을 준비하여 검색시스팀의 개발 및 객관적인 성능평가에 이용하여 왔는데 국내에서는 아직까지 이러한 시험용 데이터 모음이 개발되지 못한 실정이다. 본 연구는 한국어 정보검색 기술연구 활성화에 기여하기 위하여 한국어정보검색 기술 연구결과의 성능평가에 공동으로 활용할 수 있는 국내 최초의 시험용 데이터 모음인 KTSET을 개발하였다. KTSET은 정보과학회와 정보관리학회지의 논문지 및 학술대회 논문집으로부터 추출된 1,053개의 논문과 이를 검색대상으로 한 50개의 자연어질의어로 구성되었으며 대상문서들과 질의어 각각에 대한 색인결과와 질의어와 대상문서들간의 적합도 정보를 제공한다.

• Ocean and Polar Research
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• v.41 no.2
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• pp.107-120
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• 2019

The frequency analysis of scientific terms using bibliographic information is a simple concept, but as relevant data become more widespread, manual analysis of all data is practically impossible or only possible to a very limited extent. In addition, as the scale of oceanographic research has expanded to become much more comprehensive and widespread, the allocation of research resources on various topics has become an important issue. In this study, the frequency analysis of scientific terms was performed using text mining. The data used in the analysis is a general-purpose scholarship database, totaling 2,878 articles. Hypoxia, which is an important issue in the marine environment, was selected as a research field and the frequencies of related words were analyzed. The most frequently used words were 'Organic matter', 'Bottom water', and 'Dead zone' and specific areas showed high frequency. The results of this research can be used as a basis for the allocation of research resources to the frequency of use of related terms in specific fields when planning a large research project represented by single word.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.465-467
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• 2020

최근 정보 기술의 발전으로 클라우드 컴퓨팅은 개개인에게 편의성을 제공하도록 기능하지만, 실생활에서 디지털 정보의 의존성을 높이게 되었다. 클라우드 컴퓨팅은 실시간으로 다양한 정보를 교환함으로써 다양한 어플리케이션 서비스를 제공한다. 특히, 사용자가 가지고 있는 정보들을 로컬 서버에 관리하기 어려운 문제를 해결하기 위해 아웃소싱 클라우드 스토리지 서비스를 이용하여 해결할 수 있다. 그러나, 사용자의 데이터를 외부 클라우드 서버에 업로드하여 저장하게 되면, 클라우드 서비스 제공자로 인한 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 최근, 클라우드 서버에서 발생할 수 있는 프라이버시 문제를 해결하기 위해서 사용자의 데이터를 암호화하여 클라우드 서비스 제공자로부터 사용자의 정보를 보호하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이 연구는 시간이 지남에 따라 암호화가 복호화될 수 있으며, 특히 클라우드 서버에서 Offline Bruteforce 공격이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용자의 개인정보를 보호하기 위한 기존 연구의 한계점을 분석한다. 기존 연구 분석을 통해 개인정보 보호를 위한 요구사항을 도출하고, 이를 기반으로 안전한 분산 데이터 관리 기법에 대해 고찰한다.