• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.54 no.3
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• pp.105-128
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• 2023

In 2020, the Busan metropolitan library took the lead in establishing an integrated library system (ILS) that integrates bibliographic data from 49 public libraries and 103 small public libraries. However, each library still builds bibliographic data individually and repeatedly, and the bibliographic data built by each library is only physically stored in an integrated DB. Therefore the improvement in work efficiency or data quality has not been achieved. This study aimed to analyze the construction processes and quality of bibliographic data in Busan public libraries and to suggest a new implementation strategy for an integrated environment. To this end, (1) the construction process of bibliographic data was investigated, (2) the quality of the constructed bibliographic data was objectively analyzed, and (3) four implementation strategies were suggested based on critical problems. The implementation strategy aims not only to improve the quality of bibliographic data, but also to increase work efficiency and build an infrastructure for data sharing.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.2
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• pp.127-139
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• 2019

Research Data Management (RDM) is a system that encompasses people, policies, resources and technologies that provide and support directions in producing, collecting, using, and preserving research data. RDMs consist of a wide range of activities, including supporting the creation of data management plans (DMPs), building data collections and repositories, and digital preservation and distribution. In advanced countries, systems for RDMs and related organizations are well organized and functioning, but in Korea, the management system is insufficient due to low level of data awareness. In this paper, we propose a plan to establish a research data management system suitable for the reality. In particular, it is important to reflect in RDM that the construction of big data platforms for the collection and management of big data in each field and organization is increasing rapidly. Also, we will discuss how to provide data provision and researchers' data sovereignty using blockchain technology, and propose a P2P-based decentralized RDM scheme.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.305-308
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• 2009

최근 카메라와 같은 센서가 장착된 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용하는 분야는 방재, 농업, 군사 분야 등 매우 다양해지고 있다. 그러나 고품질의 영상데이터를 취득하기 위해서는 가벼우면서도 우수한 성능을 지닌 고가의 MEMS 센서 그리고 센서가 안정적으로 데이터를 획득할 수 있도록 안정적인 비행이 가능한 대형 UAV플랫폼으로 구성된 시스템이 필요하기 때문에 시스템 구축비용이 클 수밖에 없다. 본 연구에서는 저비용으로 영상 데이터를 취득할 수 있는 UAV시스템을 구축하여 취득된 영상데이터의 처리를 통해 얻어지는 영상의 품질을 살펴보고 그 효용성을 시험해보았다. 이를 위해서 고가인 UAV를 대신해 비교적 가격이 저렴한 R/C헬기(Remote Control, 원격조종 헬기)를 플랫폼으로 선정하고, 영상데이터를 수집하는 카메라센서를 탑재하였다. 그리고 탑재된 센서가 안정적으로 데이터를 취득할 수 있도록, 센서와 플랫폼 사이에 Gimbal을 장착하였다. 이렇게 구축된 시스템을 이용하여 시험비행을 해보았으며, 그 결과 플랫폼에 탑재된 센서로부터 비교적 안정적이고 양질의 이미지를 획득할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 R/C 헬리콥터 시스템을 통하여 저비용/고효율의 영상데이터를 취득할 수 있음을 확인하였다. 구축된 시스템은 근접한 거리에서 대상물의 영상을 취득하기 때문에 고품질의 3차원 모델데이터 생성에 매우 도움이 될 것으로 생각한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.433-434
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• 2011

학술 정보유통의 패러다임이 데이터중심 과학으로 연구방법이 변화됨에 따라 사실데이터, 실험데이터 등으로 구성된 과학데이터의 중요성은 커지고 있다. 이에 분야별로 구축된 과학데이터의 개별적 활용 체제보다는 국가 차원에서의 과학데이터센터 구축을 통해 효율적인 과학데이터의 보존, 활용이 필요한 시점에 와 있다. 본 논문에서는 국가 과학데이터센터 구축이 가져오는 경제적 파급효과에 대한 성과분석 모델을 수립하여 차후에 보다 체계적인 성과분석의 효율성 제고와 발전방향의 모색에 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.290-293
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• 2017

최근 IoT 기술발달로 인한 스마트폰 및 대용량 미디어기기 사용증가로 인터넷 네트워크 사용량이 폭발적으로 증가되고 있고, 이러한 데이터 사용량 급증으로 대량의 데이터를 지칭하는 빅데이터 수집 및 분석에 많은 기업과 정부가 주목하고 있다. 빅데이터는 기존에 없던 새로운 데이터의 구축이 아니며, 그동안 축적된 다방면의 방대한 데이터의 집합이라 할 수 있다. 빅데이터의 이용 및 분석에 대한 기업 정부 학계의 수요는 증가하고 있지만, 고난도의 빅데이터 분석을 위한 인프라 구축이 선결과제이어서, 이러한 인프라구축 비용 때문에 빅데이터 분석이 일선 산업분야에 바로 적용하는데 많은 장애요인이 되어 데이터 분석가들의 빅데이터 분석에 애로사항으로 존재하고 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위한 방안으로 새로운 인프라 구축 없이 Google Analytics API를 연동한 R 프로그래밍의 데이터 시각화를 활용한 데이터 분석 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 구글 애널리틱스 API를 연동하여 사용자 웹사이트의 사용자접속, 사이트운영, 이벤트 발생 등의 데이터를 R 프로그램을 활용하여 사이트 현황을 데이터 시각화로 분석하고 운영중인 웹사이트에 적용 가능한 콘텐츠 개발 방안에 대해 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.419-424
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• 2003

기존의 연안해역과 관련된 업무를 담당하는 사용자는 물론 일반사용자들에게도 연안해역에 대한 정보를 공급하기 위해서는 사용자들이 쉽게 접근할 수 있는 인터넷환경을 이용하는 것이 가장 효율적이다. 본 연구에서는 인천연안해역에 대해서 구축된 GIS 데이터베이스와 시스템을 다양한 사용자 계층에게 서비스하기 위하여 Web 상에서 연안해역 GIS 데이터를 조회, 공유, 분석할 수 있는 Web GIS를 구축하였다. 연안해역 관련 GIS 구축의 근본적인 목적은 많은 사용자들이 연안해역과 관련된 데이터를 공유, 분석하고 연안해역 환경에 대한 정책결정의 참고자료로서 활용하는 것이다. 따라서 다양한 사용자들이 이용할 수 있는 연안해역 데이터베이스와 시스템에 대한 연구가 필요하였다 Web GIS는 GIS S/W의 구매 비용을 절감할 수 있고 복잡한 사용법이 없어도 GIS의 기본적인 기능인 데이터의 검색, 분석, 출력이 가능하다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 단기적인 GIS 데이터의 공유와 인터넷서비스가 아닌 지속적인 연안해역에 대한 GIS 데이터의 갱신과 활용, 환경 및 수질관련 모델링의 이용과 통합시스템의 구현, 구축데이터의 유통을 목적으로 서해연안 Web GIS를 설계하였고 그 활용도를 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.978-981
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• 2017

우리에게 친숙한 웹은 1989년 팀 버너스리에 의해 시작되었지만 오늘날 웹이 없는 세상은 상상하기 어렵다. 이러한 웹의 발달로 많은 양의 데이터를 손쉽게 접할 수는 있게 되었지만 이제는 의미 있는 정보를 이끌어내는 것이 중요하게 되었다. 본 연구에서는 각각의 자원들이 연결된 데이터 중심의 웹을 구성하기 위해 링크드 데이터를 효율적으로 구축하기 위한 7단계 구축 방법을 제시하고, 본 구축 방법에 따라 시범적으로 실제 대구시 공공데이터를 이용하여 링크드 데이터를 구축해 본다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.12
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• pp.17-24
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• 2019

The biggest problem in the AI field, which has become a hot topic in recent years, is how to deal with the lack of training data. Since manual data construction takes a lot of time and efforts, it is non-trivial for an individual to easily build the necessary data. On the other hand, automatic data construction needs to handle data quality issue. In this paper, we introduce a method to automatically extract the data required to develop Korean speech command recognizer from the web and to automatically select the data that can be used for training data. In particular, we propose a modified ResNet model that shows modest performance for the automatically constructed Korean speech command data. We conducted an experiment to show the applicability of the command set of the health and daily life domain. In a series of experiments using only automatically constructed data, the accuracy of the health domain was 89.5% in ResNet15 and 82% in ResNet8 in the daily lives domain, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.