• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.2
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• pp.75-90
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• 2022

Recently, complex and sophisticated analysis of transportation is required due to changes in the socioeconomic environment and the development of bigdata technology. Especially, the revision of 3 laws including PERSONAL INFORMATION PROTECTION ACT makes it possible to combine various types of mobility data. But strengthen personal information protection makes inefficiency in utilizing mobility bigdata. In this paper, we proposed the "Virtual fusion methdology via mobility bigdata" which is a methodology for indirect data fusion for various mobility bigdata such as mobile data and transportation card data, in order to resolve legal restrictions and enable various transportation analysis. And we also analyzed regional bus passenger in Seoul capital area and Cheongju city with aforementioned methodology for verification. This methdology could analyze behavioral pattern of passenger with the MCGM(Mobility Comprehensive Genetic Map), graph with position and time, making with mobile data. Consquently, using MCGM, which is a result for indirect data fusion, makes it possible to analyze various transportation problems.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.24 no.1
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• pp.92-111
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• 2021

As fine dust negatively affects disease, industry and economy, the people are sensitive to fine dust. Therefore, if the occurrence of fine dust can be predicted, countermeasures can be prepared in advance, which can be helpful for life and economy. Fine dust is affected by the weather and the degree of concentration of fine dust emission sources. The industrial sector has the largest amount of fine dust emissions, and in industrial complexes, factories emit a lot of fine dust as fine dust emission sources. This study targets regions with old industrial complexes in local cities. The purpose of this study is to explore the factors that cause fine dust and develop a predictive model that can predict the occurrence of fine dust. weather data and fine dust data were used, and variables that influence the generation of fine dust were extracted through multiple regression analysis. Based on the results of multiple regression analysis, a model with high predictive power was extracted by learning with a machine learning regression learner model. The performance of the model was confirmed using test data. As a result, the models with high predictive power were linear regression model, Gaussian process regression model, and support vector machine. The proportion of training data and predictive power were not proportional. In addition, the average value of the difference between the predicted value and the measured value was not large, but when the measured value was high, the predictive power was decreased. The results of this study can be developed as a more systematic and precise fine dust prediction service by combining meteorological data and urban big data through local government data hubs. Lastly, it will be an opportunity to promote the development of smart industrial complexes.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.13-18
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• 2002

본 논문에서는 급변하는 농촌의 환경을 충분히 반영할 수 있도록 1997년도에 설계되어 사용되고 있는 현행의 농가경제조사를 개선하였다. 새로운 표본 조사구를 선정하기 위하여 1999년도와 2000년도 농가경제조사 조사데이터와 2000년에 실시된 농어업총조사 결과를 심도 있게 분석하였다. 이를 기초로 현재의 농촌 실정에 적합한 조사모집단을 새롭게 구성하였고, 현재의 농촌 환경을 반영할 수 있는 층화 기준을 마련하여 표본 조사구를 추출하였다. 또한, 논벼를 비롯한 6개 주요작물들에 대한 농산물생산비조사의 정도(精度) 향상을 위해서 각 작물별 주산지를 표본 조사구로 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.261-262
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• 2014

본 연구는 지도, 데이터베이스, 공간분석의 개념을 기반으로 현실공간의 정보를 디지털화하여 실시간 개인 맞춤형 컨텐츠 제공 및 시계열 데이터의 표현을 특징으로 하여 사회 경제 문화 등 모든 분야의 거시 현상을 분석 및 예측하여, 미래창조경제를 선도할 수 있는 '신 패러다임 맵'에 대한 개념을 정립하고 그에 따른 핵심 기술들을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.155-156
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• 2015

최근 선박의 연료유 절감 및 경제운항에 대한 관심이 높아지면서 조선소를 중심으로 운항정보의 활용과 관련된 다수의 프로젝트가 진행되고 있으며 선박 설계, 기상예보 등을 통합한 다양한 시스템이 개발되는 등 선박의 최적운항지원 솔루션 시장이 빠르게 성장하고 있다. 하지만 현재 시장을 주도하고 있는 솔루션들은 설계정보를 중심으로 개발되어 선박을 운영하는 해운선사에서 요구하고 있는 성능기준을 만족하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 운영단계에서 축적되는 운항데이터와 해운선사의 경험과 노하우에 대한 정보가 반영된 경제운항 알고리즘을 개발하기 위한 현황 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11a
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• pp.348-350
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• 2003

본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 발전용량 예측을 통한 시스템 시설투자비 및 발전단가와 경제성에 대하여 분석한다. 도시지역의 일사량 및 풍속 데이터를 기초로 하여 복합발전시스템의 일일 발전량을 구하고, 수용가의 일일부하패턴과 수요부하를 고려하여 태양전지 어레이와 풍력발전기의 용량을 산정한다. 그리고 용량 산정에 따른 복합발전시스템의 초기투자비용과 연간 발전량, 연간 소요경비 등의 요소를 고려하여 총 수명가 분석법(Total Life-Cycle Cost Analysis)에 기초한 발전단가를 계산하고 잉여전력을 계통에 판매할 경우의 경제성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.63-65
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. 더불어 QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.1
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• pp.141-154
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• 2022

In the data economy era, various policies are being implemented to create an active data distribution environment. In South Korea, the formation of a big data distribution platform and data trading began with the launch of the Financial Data Exchange under public data governance. In the case of major advanced countries in the data field, they have built a data distribution environment based on the data broker industry for decades and have strengthened national data competitiveness through added values generated from the industry. However, behind the active data distribution through data brokers, there are numerous information security issues, which have resulted in various privacy issues and national security threats. These problems can occur sufficiently in the process of domestic financial data exchange. In our study, we analyzed various information security issues of data trading caused by data brokers and derived information security requirements to be considered when trading data. We verified whether information security requirements are well reflected in the information security policy for each transaction stage of the domestic financial data exchange. Based on the verification, measurements to strengthen information security for financial data exchange are presented in our paper.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.265-267
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• 2004

경제 여건의 향상 및 생활양식의 변화로 최근 우리나라에서도 당뇨병 환자가 늘어남에 따라 당뇨병의 예측 및 치료가 중요한 관심사가 되고 있다. 본 논문은 1993년과 1995년 두 차례에 걸쳐 경기도 연천 지역 주민들의 여러 가지 신체 지수 등을 조사한 데이터를 대상으로, 1차 년도의 데이터로부터 동일한 환자가 2차 년도에 정상상태를 유지하는지 흑은 당뇨병으로 진행이 되는지를 예측하는 문제를 다룬다. 혈당량, 허리둘레 등의 수치가 당뇨병의 발병에 영향을 끼치는 것은 알려진 사실이므로, 현재의 데이터로부터 앞으로의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능하며, 이는 환자에게 보다 정확한 정보를 알려줄 수 있으므로 의미가 있는 일이다. 예측을 위해 본 논문에서는 분류기를 사용하며, 예측율을 높이기 위해 여러 분류기를 BKS로 결합하였다. BKS (behavior knowledge space) 결합 방법은 분류기간의 독립 가정이 필요 없으며, 데이터 크기가 크고 전형적인 경우에 좋은 결과를 낼 수 있는 방법이다. BKS 결합 방법을 통해 실험을 해본 결과 단일 분류기로 실험을 한 결과보다 향상된 성능을 얻을 수 있었으며, 투표 결합 방법과 비교하여 더 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.211-213
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• 2004

과학기술 분야 학회에서 발생되는 고급 학술정보는 산업ㆍ경제적 측면에서 그 효용 가치가 매우 크다. 따라서 국가 경쟁력 강화를 위해 전략적 차원으로 첨단과학기술정보를 디지털화하여 부존자원화 하고 효율적인 서비스체제를 구축하는 것이 매우 중요하다. 이러한 일련의 과정을 수행하는 것이 학술정보관리시스템이다. 한국과학기술정보연구원에서는 학술정보관리를 위하여 관계형 DB와 KRISTAL-II 기반의 관리시스템을 개발하여 운영하고 있다. 하지만 시스템에 종속적인 메타데이터의 형식과 복잡한 관리 프로세스 그리고 다양하지 못한 검색 서비스 제공과 같은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터의 저장관리와 빠른 검색을 제공하는 KISTI의 최신 IRMS인 KRISTAL-2002만을 사용하여 새로운 학술정보관리시스템(ACMS)를 설계하고 구현하였다. 또한 ACMS는 학술정보의 처리를 메타데이터의 표준인 XML을 사용함으로써 데이터의 유효성 검증과 타 기관의 상호대차 및 원문 교환을 손쉽게 하였다.