• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.170.1-170.1
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• 2012

본 발표에서는 KISTI에서 현재 구축하고 있는 인체 데이터의 현황과 인체 데이터를 포함한 과학 데이터 리파지터리의 구축과 활용에 대한 전반적인 내용을 소개한다. 인체 데이터는 인체 절단면 영상을 중심으로 한 Visible Korean 데이터와 CT, MR 영상과 인체 뼈대 물성을 중심으로 한 Digital Korean 데이터로 나누어지며 이들 데이터의 제작 과정과 활용 내용을 주로 소개한다. 과학 데이터 리파지터리 구축 내용은 현재 국가의 연구개발 예산으로 수행되고 있는 연구과제에서 생성된 다양한 과학 데이터들을 국가적 차원에서 수집, 관리, 유통시키기 위해 기관별 또는 분야별로 과학데이터센터를 육성하고 이를 거점으로 하여 국내의 과학데이터가 수집, 관리, 유통, 활용될 수 있도록 국가적 과학데이터 관리체계를 구축한다. 또한 이렇게 수집된 과학데이터의 활용을 위해 연구자들이 데이터 기반의 연구 과제를 수행할 수 있도록 데이터 기반의 첨단 연구 환경을 구축하고 연구에 필요한 S/W, H/W 및 기타 필요한 IT 기반의 요소기술들을 개발, 지원한다. 또한 KISTI가 제작 주체가 되어 생산한 상기의 인체 데이터뿐만 아니라 의료 관련 분야의 연구 현장에서 생산되고 있는 다양한 인체 데이터를 수집, 관리, 공유할 수 있도록 인체 데이터 리파지터리를 구축하기 위해 Visible Korean, Digital Korean 데이터를 포함한 다양한 의료 데이터의 리파지토리를 설계하고 이러한 의료 데이터 기반 연구의 활성화 및 데이터 리파지터리의 활성화를 위한 정부 및 분야별 커뮤니티 차원의 다양한 대책들을 소개한다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.1
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• pp.51-64
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• 1997

최근 컴퓨터 응용이 우주 항공, 천체 기상, 환경 관리, 공장 자동화(FA) 등의 분야로 확산되면서 물리, 화학, 생물, 기계 등의 과학 응용에서 생성되는 자료를 처리하는 기법에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이들 과학 응용에서는 물리적 실험 장치나 측정 기계, 또는 시뮬레이션으로부터 데이터를 시간별로 측정(또는 수집)하므로 이들 과학 데이터는 시간에 종속된 데이터이다. 많은 과학 응용의 시간 지원 데이터는 과학 분야의 특성에 따라 매우 정밀한 시간 단위로 수집하기도 하고 실험 시작부터 경과된 상대적인 시간에 따라 데이터를 수집한다. 달력상의 시간을 사용하는 기존의 시간지원 데이터베이스는 과학 응용의 이러한 특징을 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 과학 실험 응용에서 요구하는 시간에 대한 특징과 요구 사항을 분석하고, 이들 과학 응용의 요구 사항을 만족하도록 확장한 새로운 시간 지원 데이터 모델을 제안한다. 이 모델에서는 실험이 경과된 상대적인 시간에 대한 데이터의 이력을 확장형 집합 개념을 사용하여 표현한다. 기존의 관계 데이터 모델과 유사하게, 이 모델은 집합 개념에 바탕을 두고 있으므로 데이터 모델과 그 연산의 의미를 쉽게 이해하고 사용할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.102-105
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• 2020

AI 분석 과정에서 특징 데이터 추출은 분석 성능에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 가장 많은 시간을 소요하는 과정 중의 하나이다. 계산과학 데이터는 HPC를 활용하여 생산되므로 데이터가 크고 복잡할 뿐 아니라 데이터의 수도 방대한 경우가 많다. 이 때문에 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정은 복잡성이 크고, 소요 시간도 매우 크다. 본 논문은 먼저 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정에 대한 요구사항과 이슈들을 분석한다. 그리고 확장성을 고려한 계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 특징 데이터 추출 자동화 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.7
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• pp.904-913
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• 2020

As the data volumes and complexity rapidly increase, data-intensive science handling large-scale scientific data needs to investigate new techniques for intelligent storage and data distribution over networks. Recently, Named Data Networking (NDN) and data-intensive science communities have inspired innovative changes in distribution and management for large-scale experimental data. In this article, analysis on NDN testbeds for large-scale scientific data such as climate science data and High Energy Physics (HEP) data is presented. This article is the first attempt to analyze existing NDN testbeds for large-scale scientific data. NDN testbeds for large-scale scientific data are described and discussed in terms of status, NDN-based application, and features, which are NDN testbed instance for climate science, NDN testbed instance for both climate science and HEP, and the NDN testbed in SANDIE project. Finally various issues to prevent pitfalls in NDN testbed establishment for large-scale scientific data are analyzed and discussed, which are drawn from the descriptions of NDN testbeds and features on them.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.303-304
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• 2011

과학적 논문의 기초가 되는 과학 데이터들은 국가 차원에서 체계적으로 관리가 되지 않아 원활하게 유통 및 재활용이 되지 않고 있으며 논문 원문과 데이터들이 서로 연계, 통합되지 않아서 과학 데이터의 유통이 더욱 어려워지고 있다. 이 연구에서는 유통 측면에서 과학 논문과 데이터를 비교하고 연계, 통합을 위한 영구식별자의 도입 및 제도적 측면에서 데이터 기탁 및 데이터 리파지토리의 활성화 방안에 대해 논의한다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.433-434
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• 2011

학술 정보유통의 패러다임이 데이터중심 과학으로 연구방법이 변화됨에 따라 사실데이터, 실험데이터 등으로 구성된 과학데이터의 중요성은 커지고 있다. 이에 분야별로 구축된 과학데이터의 개별적 활용 체제보다는 국가 차원에서의 과학데이터센터 구축을 통해 효율적인 과학데이터의 보존, 활용이 필요한 시점에 와 있다. 본 논문에서는 국가 과학데이터센터 구축이 가져오는 경제적 파급효과에 대한 성과분석 모델을 수립하여 차후에 보다 체계적인 성과분석의 효율성 제고와 발전방향의 모색에 활용하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.10
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• pp.103-114
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• 2021

This study explores research methodologies of design and data science, and applies data science paradigm on design process. Design research methodologies would have benefits of productivity and efficiency by using data driven design methodology. From insights of former studies, a new methodology of data driven design is suggested that design problem is transformed to data set attributes, such as variables, values and data patterns. The fine dust information app design is conducted as a case study to prove this methodology.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.284-287
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• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.343-344
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매유 유용하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인데이터베이스에 등재된 국내 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보를 추출하고 데이터 정제 및 학과유형 분류 처리를 통해 학과정보 데이터셋을 구축하였다. 학과정보 데이터셋을 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였으며, 모델 성능 평가 결과는 한글 학과정보 기준 98.6%와 영문 학과정보 기준 97.6%의 정확률로 측정되었다. 향후 과학기술 분야별 지적관계 분석 및 논문 주제분류 등에 학과정보 자동분류 처리기의 활용이 기대된다.