Kim, Woo-Je;Jeong, Beomjin;Kim, Hayoon;Jeon, JongHyeon;Park, Subin
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.731-734
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2021
본 논문에서는 에너지 데이터 플랫폼에서의 데이터 거래 가이드라인을 연구 및 제안한다. 타 산업에서의 데이터 플랫폼들의 현황과 에너지 데이터 플랫폼 구조를 분석하여 에너지 데이터 거래에서의 이해관계자를 정의한다. 또한, 타 산업에서의 데이터 거래가이드를 분석하여 에너지 거래 가이드 구성요소와 거래 계약 거래 원칙을 정의한다. 에너지 데이터 거래 가이드의 구성 요소로는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙, 데이터 구매 및 판매비용 산정 방안, 데이터 플랫폼 이용료 산정 방안, 데이터 거래시 법적 쟁점으로 구성된다. 본 연구에서는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙에 대해 정의하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.6
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pp.261-266
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2016
Chart suggestion method provided by various existing data visualization tools makes chart recommendations without considering the user intention. Data visualization is not properly carried out and thus, unclear in some tools because they do not follow the segmented quantitative data classification policy. This paper provides a guideline that clearly classifies the quantitative input data and that effectively suggests charts based on user intention. The guideline is two-fold; the analysis guideline examines the quantitative data and the suggestion guideline recommends charts based on the input data type and the user intention. Following this guideline, we excluded charts in disagreement with the user intention and confirmed that the time user spends in the chart selection process has decreased.
최근 AI와 로봇기술 등으로 개인정보를 포함한 데이터의 처리가 일상화됨에 따라 한국정부는 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 데이터 3법을 발표함으로써 개인정보 비식별화를 돕고자 하였다. 하지만 복잡한 비식별화 절차와 이의 효과에 대한 불명확함으로 기업들이 개인정보를 포함한 빅데이터의 활용에 어려움을 겪고, 동시에 시민단체나 소비자단체에서는 현 가이드라인에 따른 비식별화 절차가 개인정보를 보호하기에 충분하지 않다고 지적하고 있다. 본고에서는 비식별화 현황과 기술을 검토하고 현 가이드라인의 한계점을 보완 함으로써 데이터 활용 업체와 기관들의 정확한 비식별화를 돕고 빅데이터 활용의 활성화에 기여하고자 한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.147-157
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2022
Recently, many studies have been conducted to analyze traffic or object recognition that classifies vehicles through artificial intelligence-based prediction models using CCTV (Closed Circuit TeleVision)or drone images. In order to develop an object recognition deep learning model for accurate traffic estimation, systematic data construction is required, and related standardized guidelines are insufficient. In this study, previous studies were analyzed to derive guidelines for establishing artificial intelligence-based training data for traffic estimation using drone images, and business reports or training data for artificial intelligence and quality management guidelines were referenced. The guidelines for data construction are divided into data acquisition, preprocessing, and validation, and guidelines for notice and evaluation index for each item are presented. The guidelines for data construction aims to provide assistance in the development of a robust and generalized artificial intelligence model in analyzing the estimation of road traffic based on drone image artificial intelligence.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.38-39
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2016
IMO는 e-navigation을 구현하기 위한 전략이행계획에 따라 e-navigation 소프트웨어 품질보증 가이드라인을 개발하였고 이는 IMO의 회람문서로 등재되었다. 이 가이드라인에서 e-navigation 설계 시 고려해야 하는 품질 특성으로 사이버보안에 대해 언급하고 있다. 2016년 6월 MSC 96차 회의에 미국과 BIMCO 등 주요 IMO회원국 및 기구에서 제출한 사이버보안 가이드라인을 주요 의제로 다룬다. 본 논문에서는 데이터 품질 관점에서 IMO 사이버보안 가이드라인과 e-navigation 소프트웨어 품질 가이드라인의 연계방안을 제시하고자 한다.
Inmitten der Flut der privaten und öffentlichen Information gilt die riesige Informationsmenge als Schlüsselressource im Zeitalter der 4. industriellen Revolution, repräsentiert durch Big-Data. Das Interesse an diesen wächst weltweit. Es gibt eine aktive Diskussion darüber, wie man Daten sichert und akkumuliert und wie man die gesammelten Daten sicher und effektiv nutzt. Gesundheitsdaten werden vor allem als die wertvollste Ressource bewertet, für die Big-DataTechnologie eingesetzt wird. Um Gesundheitsdaten sinnvoll zu nutzen, müssen verteilte Gesundheitsdaten integriert und den Benutzern in einer Form zur Verfügung gestellt werden, die für Forschung oder Inspektion verwendet werden kann. In einer Situation, in der große Länder um den Aufbau bzw. die Führung der Datenwirtschaft konkurrieren, wurden im August 2020 auch in Südkorea die sog. „3-Daten-Gesetze" geändert, die das Datenschutzgesetz(DSG) enthälten. Das DSG führte das Konzept der pseudonymen Informationen ein und baute eine Rechtsgrundlage für deren Verwendung auf. Als Folgemaßnahme kündigte die, Kommission für den Schutz personenbezogener Daten(Personal Information Protection Commission: PIPC)' die „Richtlinien für die Bahandlung mit pseudonymen Informationen" und, Ministerium für Gesundheit und Wohlfahrt' die „Richtlinien für die Verwendung von Gesundheitsdaten" an. Gesundheitsdaten stehen direkt in Zusammenhang mit Leben und Körper des Menschen und damit enthalten viele sensible Daten. Es handelt sich also um ein System, das aus einer vorsichtigeren und konservativeren Sicht unter der Voraussetzung verwendet werden kann, personenbezogene Daten sicherer zu schützen. Um die Hauptinhalte der „Richtlinien für Verwendung von Gesundheitsdaten" zu analysieren, überprüften wir zunächst die Hauptinhalte des überarbeiteten DSG. Danach durch die Analyse der wesentlichen Inhalte der „Richtlinien für Verwendung von Gesundheitsdaten" wurden Probleme wie Konflikte mit anderen Gesetzen und Verbesserungsmaßnahmen überprüft.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.512-517
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2020
구묶음은 문장을 겹치지 않는 문장 구성 성분으로 나누는 과정으로, 구묶음 방법에 따라 구문분석, 관계 추출 등 다양한 하위 태스크에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 문장의 키워드를 추출하기 위한 구묶음 방식을 제안하고, 키워드 단위 구묶음 데이터를 구축하기 위한 가이드라인을 제작하였다. 해당 가이드라인을 적용하여 구축한 데이터와 BERT 기반의 모델을 이용하여 학습 및 평가를 통해 구축된 데이터의 품질을 측정하여 78점의 F1점수를 얻었다. 이후 패턴 통일, 형태소 표시 여부 등 다양한 개선 방법의 적용 및 재실험을 통해 가이드라인의 개선 방향을 제시한다.
EPG (Electronic Program Guide), which was born with the development of digital broadcasting technology, is becoming a successful data service in the environment that a digital broadcasting station operates more than one hundred channels. In the circumstance, the request for the development or renewal of EPG frequently occurs and so the developers are looking for ways to improve the efficiency of the EPG development. This paper addresses the need of the developers by devising an EPG feature model based on FODA and the test-cases for each feature of the model. Utilizing the EPG feature model and the test-cases, the EPG development process, especially the phases of requirement analysing and test-case designing can be improved.
The Personal Information Protection Act, one of the revised 3 Data Laws, established a special cases concerning pseudonymous data. As a result, a personal information controller may process pseudonymized information without the consent of data subjects for statistical purposes, scientific research purposes, and archiving purposes in the public interest, etc. In addition, as a follow-up to the revised Personal Information Protection Act, a 'Guidelines for Utilization of Healthcare Data' was prepared, which deals with the pseudonymization in the medical sector. The guidelines are meaningful in that they provide practical criteria for accomplices by defining specific interpretations and examples that take into account the characteristics of healthcare data. However, the guidelines need to clarify the purpose of using pseudonymous data and strengthen the fairness of the composition of the data deliberation committee. The guidelines also require establishing a healthcare data compensation framework and strengthening the protection of rights for vulnerable subjects. In addition, the guidelines need to be adjusted for inconsistency with the Bioethics and Safety Act and the Medical Service Act. It is expected that this study will contribute to the creation of a safe environment for the utilization of healthcare data as well as the improvement of related laws and systems.
The age of big data has not only opened new opportunities for economic growth in various industries, but it has also created new problems related to personal information protection and privacy invasion. Given this situation, Korea's communications commission has proposed a big data guideline that specifies how companies should collect and utilize personal information in the big data environment. However, this guideline is more focused on industrial development than personal information protection, and it contains many features that conflict with personal information protection law as it currently exists. As a result, civic groups strongly oppose the guideline, as it may create serious privacy issues for subjects of information gathering. Thus, this paper analyses the limitations of the guideline by comparing it with domestic and foreign laws about personal information protection and privacy. We also discuss the direction of legalization and institutionalization with respect to the secure use of big data.
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