• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.264-265
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• 2008

문제의 정의부터 데이터의 조사, 측정, 수집, 전송, 분석, 지식의 창출, 그리고 최적의 의사결정 및 피드백에 이르는 전체 과정을 다루는 데이터기술은 2000년 전,후에 제안되었다. 아직 이에 대한 폭넓은 연구는 이루어지고 있지 못하지만 기업 비즈니스를 위한 CRM 등의 경영을 위한 효과적인 데이터 마이닝 방법론에 대한 개선을 위한 중요한 역할이 기대된다. 본 논문에서는 현재 연구되고 있는 데이터기술과 정보기술의 창조적인 융합을 제안하고 이를 통하여 효과적인 데이터 마이닝의 수행방안에 대하여 연구한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.399-402
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• 2022

본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.736-737
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• 2021

최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.440-442
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• 2012

데이터를 대량 생산하는 스마트 기기가 대거 등장한 요즘 빅데이터는 대용량 데이터를 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 이 지식을 바탕으로 위기에 대응하거나 변화를 예측하는 정보기술이다. 그러나 아직 빅데이터에 대해 분류하거나 분석하는 기술의 연구가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터의 개념, 배경, 분석기술 현황에 대해 분석하고 빅 데이터 유형 분석 및 분석 기술의 향후 전망을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.188-190
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• 2012

클라우드 스토리지에 저장되는 데이터가 급증하면서 데이터 중복으로 인한 스토리지의 저장 비용이 증가하고 있다. 이러한 데이터 중복 문제를 해결하기 위해서 기존의 스토리지 환경에서는 다양한 데이터 중복제거 기술이 제안되었다. 이에 본 논문에서는 클라우드 스토리지를 위한 데이터 중복제거 기술의 분석을 통하여 대규모 클라우드 스토리지에서의 데이터 중복 제거율을 높이기 위해 데이터 유형의 특성을 고려한 스토리지 중복제거 기술의 필요성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1088-1090
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• 2012

많은 연구기관에서 연구성과물로 연구보고서, 논문, 특허등의 산출물을 생산하고 있다. 이러한 데이터는 기관의 특성과 자체적으로 운영되고 있는 정보서비스의 성격에 따라 고유의 데이터 스키마와 형태를 가지고 있다. 또한 연구성과물(논문,연구보고서)을 체계적으로 관리하고, 데이터의 부가가치를 높이기 위해 서로의 데이터의 연계와 융합을 통해 새로운 정보서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 네트워크간 에 있는 데이터를 연계하기 위해 데이터 상호 운용을 활용하고, 이를 위한 방안으로 MAS(Multi Agent System)기반의 연계프레임워크를 통해 연구보고서의 체계적인 수집 및 서비스를 위한 데이터의 융합을 위한 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1042-1045
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• 2013

정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.

• TTA Journal
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• s.79
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• pp.80-86
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• 2002

데이터방송 기술은 디지털방송으로 전환하면서 방송서비스를 기존 서비스와 차별짓는 가장 중요한 기술로 대두되고 있다. 데이터방송은 멀티미디어 데이터를 기존 방송 프로그램에 부가하여 제공하는 기술로서 날씨, 간단한 뉴스, 증권정보 등 많은 사람들이 관심을 갖는 일반적인 정보나, 현재 방송되고 있는 프로그램과 관련된 등장인물, 지난 줄거리, 등의 추가적인 정보를 제공함으로써 방송시청을 좀 더 능동적이고 정보중심의 시청이 되도록 하는 역할을 하게 된다. 이러한 데이터 방송은 그 전송방식이나 제공되는 데이터의 성격에 대한 공개된 표준을 정함으로써, 많은 사람들이 다양하고 유연한 서비스 제공을 위한 기기 및 소프트웨어 개발을 원활히 할 수 있게 된다. 국내에서는 지상파 데이터방송 표준으로 ATSC-DASE 표준을 채택하였으며 현재 기술 및 서비스 개발이 활발히 진행되고 있다. 향후 데이터방송 기술은 계속 진화할 것으로 예상되며, 이를 통하여 TV 방송은 정보화 사회의 정보획득 및 활용을 위한 중요한 수단이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1635-1638
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• 2013

바야흐로 디지털 데이터의 빅뱅 시대로 진입하고 있다. 정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전 분야를 변화시키고 있으며, 스마트 단말기, 사물인터넷, 소셜네트워크, 실시간 데이터 수집 장치, 지리정보시스템 등의 등장과 기타 여러 가지 새로운 형태의 데이터 소스가 출현하였다. 이에 따라 데이터 량이 폭발적으로 증가하고 있으며, 한 번에 처리해야 할 디지털 정보량이 수십 테라바이트에서 제타바이트에서 이르는 이른바 빅데이터 시대가 도래한 것이다. 그러나 빅데이터 기술의 빠른 성장에 비해 빅데이터 생태계의 근간이 되는 기술의 보호나 지식재산권의 침해로부터 관련 기술을 보호하기 위한 법적 구제수단은 미비한 형편이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 시대의 지식재산권 침해 유형을 분류하고, 현행법 하에서의 법적 구제수단에 대해 알아본다.