• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.370-374
• /
• 2006

SWAT을 구동하기 위해서는 유역의 지형자료와 시계열 자료뿐만 아니라 토지경작과 오염물질의 거동에 관계하는 많은 비공간 데이터가 필요하다. 이와 같이 방대한 자료를 이용하여 효과적으로 SWAT을 구동하기 위하여 GIS 시스템과 SWAT을 연계 운영할 수 있는 프로그램을 개발하고, 이를 실무에 이용하고 있다. 본 연구에서는 HyGIS(과학기술부, 2004)와 SWAT2000 모형의 연계 시스템인 HyGIS-SWAT의 개발을 위하여 HyGIS-SWAT 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영프로세스를 정립하였으며, 이에 따른 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다. 또한 SWAT2000 모형의 구동에 필요한 HRU를 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였으며, 입력매개변수의 자동계산 모듈을 개발하였다. 연구결과 HyGIS-SWAT의 시범 시스템을 개발할 수 있었으며, HyGIS-SWAT 데이터 모델과 HyGIS-Model 통합시스템의 운영표준은 HyGIS를 이용한 응용프로그램 개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 HyGIS-SWAT의 개발과정에서 축적된 기술은 HyGIS와 다양한 수자원 모형의 연계 시스템 개발 시에 기반기술로 이용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
• /
• v.36 no.2
• /
• pp.5-24
• /
• 2002

The purpose of this study is to describe the information environment of ST information users in Korea by examining their needs and satisfaction for documents. Comparison was made between the statistics of KISTI DDS and NACSIS-ILL document copy service, and data from the survey conducted for KISTI's ST information users in 2001 were analyzed. Findings include the low demand for documents delivery, low success rate in obtaining documents from domestic institutions, including KISTI, relatively high reliance on foreign DDS institutions, and difficulties in getting documents with speed, timeliness, and cost-effectiveness. It seems urgent to implement the strategic plans for more comprehensive and well-organized collection development and resource-sharing, and improvement of DDS.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2022.11a
• /
• pp.126-128
• /
• 2022

초고성능컴퓨터를 활용하여 전통적인 병렬처리 기반의 계산과학을 비롯하여 AI, 빅데이터 등의 ICT 기반 연구를 수행할 수 있어야 한다는 수요가 증가하고 있다. 계산과학 연구의 다양성에 맞춰 컴퓨팅 연구환경을 제공하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 초고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 HPC 클라우드인 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 과금을 위한 기능의 설계 및 구현 현황을 기술하였다. 가상서버(VM) 기반의 서비스와 컨테이너 기반의 서비스의 사용량을 측정하기 위하여 Prometheus로 CPU의 사용량을 수집하여 과금 정책을 적용하고 있는 KI Cloud의 과금 기능에 대해서 살펴보도록 한다.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.23-27
• /
• 1996

오늘날 기술혁신 전쟁의 최전방에 대응하는 것이 불연속 및 불안정 문제를 포함하는 비선형문제이고, 비선형문제에도 도전하고 이를 극복하기 위한 최첨예 무기는 바로 컴퓨터라 할 수 있다. 그러나 인간이 본질인 시행착오를 생각해 보면, 오늘날 범람하고 있는 컴퓨터로부터의 출력 데이터는 매우 위험한 존재가 될 수도 있다. 본 고에서는 제3의 과학시대가 열린 오늘날, 범람하는 많은 컴퓨터 출력 데이터의 위험성을 자각하기 위해 돔형 쉘의 구조불안정 문제에 얽힌 재미있는 한 예를 설명하고, 이러한 오류에 대응하기 위한 검정방안을 제시한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.352-361
• /
• 2021

An underwater positioning method that can be applied to structures for underwater construction is being developed at the Korea Institute of Ocean Science and Technology. The method uses an extended Kalman filter (EKF) based on an inertial navigation system for precise and continuous position estimation. The observation matrix was configured to be variable in order to apply asynchronous measured sensor data in the correction step of the EKF. A Doppler velocity logger (DVL) can acquire signals only when attached to the bottom of an underwater structure, and it is difficult to install and recover. Therefore, a complex sensor device for underwater structure attachment was developed without a DVL in consideration of an underwater construction environment, installation location, system operation convenience, etc.. Its performance was verified through a water tank test. The results are the measured underwater position using an ultra-short baseline, the estimated position using only a position vector, and the estimated position using position/velocity vectors. The results were compared and evaluated using the circular error probability (CEP). As a result, the CEP of the USBL alone was 0.02 m, the CEP of the position estimation with only the position vector corrected was 3.76 m, and the CEP of the position estimation with the position and velocity vectors corrected was 0.06 m. Through this research, it was confirmed that stable underwater positioning can be carried out using asynchronous sensors without a DVL.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.40 no.2
• /
• pp.183-209
• /
• 2023

The purpose of this study is to evaluate the Dublin Core metadata generated by ChatGPT using book covers, title pages, and colophons from a collection of books. To achieve this, we collected book covers, title pages, and colophons from 90 books and inputted them into ChatGPT to generate Dublin Core metadata. The performance was evaluated in terms of completeness and accuracy. The overall results showed a satisfactory level of completeness at 0.87 and accuracy at 0.71. Among the individual elements, Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Rights, and Language exhibited higher performance. Subject and Description elements showed relatively lower performance in terms of completeness and accuracy, but it confirmed the generation capability known as the inherent strength of ChatGPT. On the other hand, books in the sections of social sciences and technology of DDC showed slightly lower accuracy in the Contributor element. This was attributed to ChatGPT's attribution extraction errors, omissions in the original bibliographic description contents for metadata, and the language composition of the training data used by ChatGPT.

• Journal of Information Management
• /
• v.28 no.4
• /
• pp.16-33
• /
• 1997

Recently, the construction of Digital Library is one of the hottest issues among librarians. This Study focused on how small libraries can produce digital data and construct Web database. In particular, the production and application of digital data, using PDF file, were described in detail.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.1-2
• /
• 2019

일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.394-398
• /
• 2020

산업/직업분류 자동코딩시스템은 고용조사 등을 함에 있어 사업체 정보, 업무, 직급, 부서명 등 사용자의 다양한 입력을 표준 산업/직업분류에 맞춰 코드 정보를 제공해주는 시스템이다. 입력 데이터로부터 비지도학습 기반의 색인어 추출 모델을 학습하고, 부분단어 임베딩이 적용된 색인어 임베딩 모델을 통해 입력 벡터를 추출 후, 출력 분류 코드를 인코딩하여 지도학습 모델에서 학습하는 방법을 적용하였다. 기존 시스템의 분류 결과 데이터를 통해 대, 중, 소, 세분류에서 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있으며, 기계학습 기술의 적용이 가능한 시스템임을 알 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2022.11a
• /
• pp.362-364
• /
• 2022

정부는 혁신성장 확산을 위해 'D·N·A와 BIG3 전략'을 마련하여 '18년 0.7조원에서 '22년 3.5조원까지 5년간 10.9조원의 재정투자와 AI와 5G를 융합한 기술 개발에 많은 지원을 하고 있다. 본 논문에서는 AI와 5G 분야에 대해 국가R&D 참여 인력의 현황을 분석하여, 정부 재정투자에 비례하여 국가R&D 참여 연구인력이 활성화되고 있는지 확인하였다. 분석 데이터는 NTIS에서 Top20의 키워드를 추출하여 2011년부터 2020년까지의 과제 71,760건, 참여 인력 785,805명의 데이터를 수집하였다. 각 분야의 과제와 연구비(정부투자연구비), 연구개발수행주체별, 연구개발단계별 학위 분포 등 참여연구인력 추이를 심층분석하였다. 그 결과 참여 연구인력은 정부 재정투자에 비례하여 활성화 되고 있었다. 이러한 분석은 참여 연구인력 양성을 효율적으로 육성하기 위해 활용될 수 있다.