• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.21 no.10
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• pp.12-22
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• 2003

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.30 no.6
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• pp.10-17
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• 2012

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.20 no.2
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• pp.35-40
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• 2002

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.63 no.2
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• pp.27-34
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• 2021

• Korea Information Processing Society Review
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• v.29 no.1
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• pp.37-42
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• 2022

• Computational Structural Engineering
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• v.35 no.1
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• pp.11-16
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• 2022

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.57 no.3
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• pp.303-323
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• 2023

The purpose of this study is to introduce this language model in the era of generative AI such as ChatGPT, and to provide direction for data literacy education components in libraries using it. To this end, the following three research questions are proposed. First, the technical features of ChatGPT-like language models are examined, and then, it is argued that data literacy education is necessary for the proper and accurate use of information by users using a service platform based on generative AI technology. Finally, for library data literacy education in the ChatGPT era, it is proposed a data literacy education scheme including seven components such as data understanding, data generation, data collection, data verification, data management, data use and sharing, and data ethics. In conclusion, since generative AI technologies such as ChatGPT are expected to have a significant impact on users' information utilization, libraries should think about the advantages, disadvantages, and problems of these technologies first, and use them as a basis for further improving library information services.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.247-250
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• 2018

정부는 국내산 풀사료의 경쟁력을 강화하기 위해 풀사료용 기계장비 및 제조비 등의 지원에 해마다 1,000억 이상의 예산을 사용하고 있다. 이에 수반한 보조금의 공정한 집행을 위한 절차와 서류는 매우 복잡하기 때문에 집행 및 정산에 상당한 행정비용이 발생하여 국내 생산 확대의 걸림돌로 적용하고 있는 실정이다. 또한 풀사료는 생산시점의 환경(습도, 온도 등), 수분함유량, 압축압력, 풀사료 품종 등에 따라 품질이 달라지는데 품질기준이 미흡해 유통활성화에 걸림돌이 되고 있다. 풀사료 생산이력 정보 수집에 필요한 센서, IoT 통신기술 등은 상용화 수준에 도달했으나 풀사료 생산현장에 적용하기 위해서는 풀사료 수확기 등과의 통합이 필요하고, 데이터에 기반한 과학적 정책 입안을 위한 기반 데이터 축적이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 국내산 풀사료의 생산량 증대 및 유통 활성화를 위한 IoT 기반의 풀사료 생산이력관리 시스템을 개발 중으로, 우선 관리 기준이 되는 표준 데이터를 정립해 DB화(化) 하고, 풀사료 수확현장에서 필요한 데이터를 확보하기 위한 생산이력 생성장치 및 생산이력 수집장치와 이를 IoT망을 활용해 전송하기 위한 생산이력 송신장치를 개발하며 수집된 데이터를 통합 데이터베이스화(化) 하여 다양한 사용자에게 유무선 인터넷을 활용해 정보를 제공하는 웹/앱을 개발 중이다. 개발을 위한 핵심 기술로는 풀사료 수확기에 부착된 다양한 센서에서 생성되는 압력 등의 데이터를 실시간으로 취득하는 기술, 제어용 컨트롤러 설계 기술, 센서 데이터 가공 기술, IoT망을 이용한 실시간 전송 기술, 풀사료 통합 DB 구축 기술, Full Stack JavaScript 기술 등이 있다. 본 시스템를 풀사료 현장에 적용하면 풀사료 현장 조사 시간 및 비용 절감, 풀사료 생산/유통/보조 업무 전반의 효율화 및 투명화, 생산이력제 정착으로 풀사료 온라인 유통 활성화 및 물류비 절감, 센서, 측정장치, 표기장치 판매 및 유지보수 등 농업분야 신규사업 창출이 가능하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1551-1554
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• 2011

대용량 데이터 환경에의 적용이 가능한 대용량 학습기반의 자동범주화 기법과 범용적으로 사용할 수 있는 기법은 대량의 정보를 처리해야하는 정보분석 및 정보서비스 환경에 가장 필요한 기술요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서를 단위 컴포넌트로 분할하여 학습하고 이를 동적으로 결합하는 대용량 분류기 생성 기법을 소개하고 자동범주화 성능을 SVM 모델과 비교하여 봄으로써, 본 기술의 활용 가능성을 살펴보도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.92-92
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• 2019

인공위성을 활용하여 선박을 탐지하고, 광학위성의 경우 파장별로 Sensing time이 다른 성질을 활용, Up-sampling 및 Cross-correlation 기법을 적용하여 운항중 선박의 속력과 방향을 추정하고 실제 AIS 데이터와 비교하였다.