• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.32 no.1
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• pp.59-65
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• 2014

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.265-266
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• 2022

전통적으로 선박교통관제서비스는 정보제공(INS), 항행지원(NAS), 교통관리(TOS)로 구분되어 왔으나, 최근 IMO 결의서 A.1158의 개정을 통해 선박교통관제서비스의 목적을 선박 항해에 안전하지 않은 상황을 선제적으로 모니터링하고 통제하는 것으로 규정하고 있다. 이를 위해 기존의 VTS 서비스 용어들을 모두 삭제하였으며, IALA에서도 관제사의 의사결정도구에 대한 개정을 논의하고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 기반의 관제사 의사결정도구를 제안하였으며, 적용 가능성을 검토하였다. 제안하는 방법은 관제사의 주관적인 판단과 단순한 규칙에 의존하던 기존의 관제 방법과는 달리 데이터를 기반으로 하는 객관적인 관제 기준을 제시할 수 있으며, 이러한 방법이 실제 관제 현장에 적용되어 해양사고를 방지하고, 항만의 운영 효율을 향상시킬 수 있기를 기대한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.5
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• pp.473-481
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• 2020

Data science starts with small data analysis and includes machine learning and deep learning for big data analysis. Data science is a core area of artificial intelligence technology and should be systematically reflected in the school curriculum. For data science education, The Entry also provides a data analysis tool for elementary education. In a big data analysis, data samples are extracted and analysis results are interpreted through statistical guesses and judgments. In this paper, the big data analysis area that requires statistical knowledge is excluded from the elementary area, and data science education examples focusing on the elementary area are proposed. To this end, the general data science education stage was explained first, and the elementary data science education stage was newly proposed. After that, an example of comparing values of data variables and an example of analyzing correlations between data variables were proposed with public small data provided by Entry, according to the elementary data science education stage. By using these Entry data-analysis examples proposed in this paper, it is possible to provide data science convergence education in elementary school, with given data generated from various subjects. In addition, data science educational materials combined with text, audio and video recognition AI tools can be developed by using the Entry.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.80-80
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• 2020

최근 국내·외에서 빅 데이터에 관한 관심이 높아지고 있으며 수자원 분야에서도 빅데이터 활용의 중요성이 강조되어 왔다. 물관리를 위해서는 기본적으로 물관련 기초데이터가 충분해야 하며, 최근 선진국에서 효과적인 통합물관리를 위해서 빅데이터를 활용한 유역관리 방안이 시도되고 있는 실정이다. 일본의 경우 물환경 데이터와 사회과학 데이터를 활용한 유역특성 파악한다. 다양한 방법의 유역특성을 분석하여 유역관리계획을 마련한다. 국내에서의 물환경 관리계획은 부하량을 기반으로한 수립으로 데이터의 다양상이 부족한 부분이 있다. 하천은 각기 다른 특성을 가지고 있다. 낙동강 유역은 22개의 중권역으로 이루어져 있으며 각 중권역은 다양한 문제점과 특성을 가지고 있다. 따라서 유역의 특성에 따른 유역관리방안이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 데이터 분석을 활용하여 유역의 종합적 분석을 통해 유역을 진단하고자 한다. 또한 물관련 지표들을 활용하여 유역을 평가하고 시각화 그래프를 통해 유역의 기초자료들의 특성을 나타내고 결과를 통해 데이터 분석을 기반으로 한 유역특성을 분석하여 맞춤형 유역관리방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.801-801
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• 2012

최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.206-207
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• 2019

우리나라에서 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service, VTS) 구역을 설정하여, 관제사를 중심으로 한 VTS와 선박사이의 해상교통상황 등의 교환을 통해 항만의 안전과 항만운영의 효율을 높이고 있다. 향후, 연안으로 확대될 예정이다. 더 넓은 해역에 대해서는 해양안전종합정보시스템(GICOMS)이 있으며, 선박자동식별장치 (AIS), 장거리위치추적시스템 (LRIT) 등에서 송신하는 선박의 운항정보를 수신하여 전자해도에 표시하고 있다. 이와 같은 선박관제정보는 빅데이터로 향후 자동화된 분석과 제원체계가 요구된다. 여기서는 해상교통관제정보 기초 활용 연구로, 소청초 종합해양과학기지주변의 AIS (Automatic Identification System)정보를 사용하여 선박 활동 특성 해석을 진행하였다.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.2
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• pp.100-112
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• 2021

With the recent growth of the big data technology market, interest in visualization technology has steadily increased over the past few years. Data visualization is currently used in a wide range of disciplines such as information science, computer science, human-computer interaction, statistics, data mining, cartography, and journalism, each with a slightly different meaning. Big data visualization in smart cities that require multidisciplinary research enables an objective and scientific approach to developing user-centered smart city services and related policies. In particular, spatial-based data visualization enables efficient collaboration of various stakeholders through visualization data in the process of establishing city policy. In this paper, a user-centered spatial big data visualization expression request method was derived by examining the spatial-based big data visualization expression process and principle from the viewpoint of effective information delivery, not just a visualization tool.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.171-186
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• 2020

The proportion of micro-enterprises and self-employed in Korea is excessively high compared to that of major developed countries, and frequent start-ups and business closures are repeated, causing enormous damage to the national economy. In order to solve this problem, various studies are underway for micro-enterprises, and the government provides commercial district information analysis services using big data for micro-enterprises. Among the commercial district information analysis services, the commercial district information analysis of our village store operated by the Seoul Metropolitan Government is continuously improving its service to provide the big data analysis service related to micro-enterprises. Since the service was built by integrating big data provided by various organizations, however, there are limitations in data reliability, data analysis, and service composition. In order to overcome these limitations, this paper proposes a location-based survey system that can be analyzed in conjunction with big data-based commercial district services. The proposed questionnaire survey system established the basis for expending the big data commercial district analysis service by linking the survey information and commercial district information.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.3
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• pp.475-480
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• 2021

With the rapid development of mobile, cloud computing technology and social network services, we are in the flood of huge data and realize that these large-scale data contain very precious value and important information. Big data, however, have both latent useful value and critical risks, so, nowadays, a lot of researches and applications for big data has been executed actively in order to extract useful information from big data efficiently and make the most of the potential information effectively. At this moment, the data analysis technique that can extract precious information from big data efficiently is the most important step in big data computing process. In this study, we investigate various data analysis techniques that can extract the most useful information in big data computing process efficiently, compare pros and cons of those techniques, and propose proper data analysis method that can help us to find out the best solution of the big data analysis in the peculiar situation.