• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.95-97
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• 2022

다양한 소스에서 수집되고 연동되는 항로표지 상태 데이터에서의 이상탐지는 항로표지의 고장예측에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 항로표지 고장예측 서비스를 위해 상태 데이터를 모델링하고 분석할 수 있는 기계학습 모델의 연구 방법을 소개한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.5
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• pp.933-942
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• 2017

In this paper, we propose a web crawler service method for collecting information efficiently about college students and job-seeker's external activities, competition, and scholarship. The proposed web crawler service uses Jsoup tree analysis and Json format data transmission method to avoid problems of duplicated crawling while crawling at high speed. After collecting relevant information for 24 hours, we were able to confirm that the web crawler service is running with an accuracy of 100%. It is expected that the web crawler service can be applied to various web sites in the future to improve the web crawler service.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.2
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• pp.1-6
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• 2022

This paper presents a regionalized time slotted channel hopping (TSCH) slotframe-based aerial data collection using wake-up radio. The proposed scheme aims to minimize the delay and energy consumption when an unmanned aerial vehicle (UAV) collects data from sensor devices in the large-scale service area. To this end, the proposed scheme divides the service area into multiple regions, and determines the TSCH slotframe length for each region according to the number of cells required by sensor devices in each region. Then, it allocates the cells dedicated for data transmission to the TSCH slotframe using the ID of each sensor device. For energy-efficient data collection, the sensor devices use a wake-up radio. Specifically, the sensor devices use a wake-up radio to activate a network interface only in the cells allocated for beacon reception and data transmission. The simulation results showed that the proposed scheme exhibited better performance in terms of delay and energy consumption compared to the existing scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.412-415
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• 2016

본 연구에서는 학술정보의 효율적 관리 및 서비스 체제를 수립하고 활용성을 강화하기 위해 논문 자동 수집 및 구축, 논문 투고 및 심사, 전자출판, XML 자동 구축에 이르기까지 전주기 기능 구현에 방안을 제시하고 이를 구현한 사례를 소개하고자 한다. 기존 Peer-Review 시스템은 데이터 수집 및 변환파트와 투고 및 심사, 전자출판 파트, XML 구축 파트 등으로 분리되거나 별도로 운영되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 기능을 통합적으로 구현하기 위해 KISTI의 Peer-Review 시스템인 ACOMS와 XML 기반 학술정보서비스 시스템(KpubS) 기능 및 프로세스를 통합한 구현 방안을 제시하고 이를 시스템으로 구현하였다. 그러나 아직까지 원문 PDF를 XML로 완전 자동 변환할 수 있는 기술은 없는 상태로써 반자동 변환 기능을 탑재하였다. 본 연구 내용은 다양한 수집 채널을 통해 입수된 학술정보 및 XML 자료에 대한 입력체계를 제공하고, XML 본문으로부터 메타데이터를 자동 식별 및 추출하여 학술정보 DB를 구축 저장하며, 구축된 DB 및 XML 기반의 전자출판 기능 제공과 함께 웹서비스 단계까지의 전주기 공정에 대한 프로세스 모델 및 시스템에 관한 것이다. 이에 데이터베이스 구축을 위한 시간 및 비용을 절감할 수 있을뿐만 아니라, 시맨틱 태깅 및 수식, 표, 그림 정보 제공 등 이용자에게 다양한 형태의 서비스를 제공할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.204-205
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• 2023

This study studied a prediction model for sending collision alarms for small fishing boats based on semi-supervised learning(SSL). The supervised learning (SL) method requires a large number of labeled data, but the labeling process takes a lot of resources and time. This study used service data collected through a data pipeline linked to 'intelligent maritime traffic information service' and data collected from real-sea experiment. The model accuracy was improved as a result of learning not only real-sea experiment data with labeling determined based on actual user satisfaction but also service data without label determined together.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.6
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• pp.29-34
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• 2016

Nowadays, real-time devices that provide health care for a companion animal is being developed by IoT technology and its demand such as smart puppy tag is increasing. However, it is difficult for IoT devices of companion animals to process complex nature due to miniaturized hardware and constructive nature. There is a clear limit to custom advanced features like health care implementation. This paper designs an integrated platform with statistical analysis which makes it possible to customized services such as feed production, pharmaceutical production, and health care for each companion animal. Middleware that collects sensor information, customer's spending pattern and information from Social Network Service is also designed by making use of IoT devices which companion animals wear. Furthermore, the paper designed data analyzer which analyzes and refines data from collected information that can be applied to personalized services.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.15-16
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• 2016

본 연구의 목적은 글로벌 리포지터리의 현황 정보를 수집하기 위한 모듈을 개발하고 이의 완전성을 검증하는데 있다. OpenDOAR와 ROAR 레지스트리에 등록되어 있는 리포지터리 정보를 수집하기 위해서 각각의 서비스에서 제공되는 API와 웹페이지에 대한 분석을 진행 하였다. 개발 모듈로는 대륙별 국가정보 수집모듈, 리포지터리 소프트웨어 정보 수집모듈, 리포지터리 주제 정보 수집모듈, 리포지터리 상세정보 수집모듈을 개발하였다. 수집모듈로 수집된 리포지터리 정보를 대상 정보원의 데이터와 비교하는 방법으로 모듈의 완전성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1662-1669
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• 2020

Google cloud includes data uploaded and synchronized by users, as well as synchronization history of all cloud services, users' smartphone usage, and location information. Therefore, Google cloud data can be useful for digital forensics from a user behavior analysis perspective. Through this paper, we have identified the types of cloud data that can be acquired using Google's Takeout service and developed a tool that can be usefully utilized in digital forensics research and investigation by screening and analyzing the data required for analyzing user behavior. Because Google cloud data is synchronized through Google accounts regardless of the type of computing device, Google service data used on various devices such as PCs, smartphones, and tablet PCs can be acquired through Google accounts without the device. Therefore, the results of this paper's research are expected to be very useful for digital forensics research and investigation in the current situation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.388-393
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• 2008

유비쿼터스 지능 공간 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 최적의 서비스를 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 유비쿼터스 지능 공간은 분산 배치된 수많은 애플리케이션 및 장치와 같은 스마트 객체들이 존재하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 환경이다. 유비쿼터스 지능 공간에서는 각 스마트 객체가 수집하는 데이터는 무수히 많다. 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해선 데이터들을 빠르게 처리하여 서비스를 제공하여야 한다. 현재 연구된 스케줄링 방법은 데이터 처리에만 중점을 두었기 때문에 스스로 상황을 인지하여 예측하여야 하는 유비쿼터스 지능 공간을 위한 미들웨어에는 적합하지 않다. 본 논문은 수집한 데이터를 바탕으로 상황을 인식하고 태스크의 우선순위를 재조정하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법인 U-RM, U-EDF와 기존의 RM, EDF 알고리즘을 비교하여 성능평가를 한 결과 U-RM은 기존의 RM보다 최대 20.7%의 성능 향상을 보였으며, U-EDF의 경우 기존의 EDF 보다 최대 26.8%의 성능 향상을 보였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.12-20
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• 2015

최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.