• Proceedings of the KSR Conference
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• 2009.05a
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• pp.127-131
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• 2009

시스템 엔지니어링을 수행하기 위해서는 전산지원도구의 사용이 필수적이다. 전산지원 도구를 이용하여 시스템 엔지니어링을 수행할 때 제일 먼저 수행해야 할 작업은 스키마를 구축하는 것이다. 스키마의 구축은 사용할 데이터의 종류, 각 데이터의 속성 그리고 각 데이터간의 연관관계를 정의하는 것으로 세분화 될 수 있다. 본 논문에서는 차세대 고속열차 기술개발 사업에서 사용하고 있는 시스템엔지니어링 전산지원도구인 Cradle(R)의 스키마를 구축한 사례에 대해서 소개하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.1
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• pp.73-78
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• 2021

Big data is a key driver of the fourth industrial revolution, represented by ultra-connected, ultra-intelligence, and ultra-convergence, and it is important to create innovation and share, link, and utilize data to discover business models. However, it is difficult to secure and utilize high-quality and abundant data when big data platforms are built in a regular manner without considering shared-linked. Therefore, this paper presents the development direction of big data platform infrastructure by comparing and analyzing various cases of big data platforms to enable data production, construction, linkage, and distribution.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.4
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• pp.229-237
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• 2007

To solve of complex problems for access and management data stored in the very large spatial database system that need to constructed metadata for the physical and logical elements concerned with spatial and non-spatial data sets. Also, in the underground water management system which managed with spatial and non-spatial elements, need to spatial features metadata system based on feature-based. We, in this paper, proposed metadata model for the feature-based underground water management system using underground water meta-information inputted on the DXF formatted tile-based geological maps. Additional, we modeled metadata level of feature and data set and presented standard specification of underground water metadata.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.1
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• pp.129-139
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• 2022

This study aims to identify which factors affect successful big data system construction, identify the relationship between the factors, and identify the success model and success factors necessary for public institutions to build big data systems. Therefore, the preceding and related studies related to this study were reviewed, and success factors for the establishment of a big data system were derived based on this. As a research method, a survey was conducted on users of institutions that have established or planned to build a big data system, and a structural equation (AMOS) was conducted to verify the impact relationship between success factors. As a result of the analysis, organizational support factors, development support factors, user support factors, information quality, service quality, system quality, use, and net benefit were derived as success factors for building big data systems, and a success model was presented. This can be seen as significant and academic contributions in that it is the first study of the success model for building an information system reflecting big data characteristics, and it is expected that this study will be used as basic data for building a big data system in public institutions in the future.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06a
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• pp.5-9
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• 1998

음성처리 연구자들이 연구 수행을 하기 이해서 최초로 해야 할 일은 음성학적 범주가 풍부한 많은 사람이 발성한 음성 데이터의 확보이다. 그러나 음성 데이터를 확보하는 데는 많은 시간과 노력이 소요되므로 음성 DB의 구축이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 한국어 전화 음성 인식 기술 연구시 시스템의 객관적 성능평가와 알고리즘 개발등에 모든 연구 개발자들이 공통으로 사용할 수 있는 표준 음성 데이터 베이스를 구축하여 국내 음성처리 연구의 활성화를 꾀할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.306-311
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• 2010

수질모의에는 유속, 유량, 저수량, 체류시간의 자료를 비롯한 수심, 하폭, 유하거리, 수표면적과 등 다양한 수리학적 정보를 필요로 하며, 이러한 자료들은 수질모의의 기초자료로서 그 중요도와 활용도가 높게 나타나고 있다. 하지만 기초자료의 구축 방안 및 기준이 표준화되지 않아 각 기관별로 상이한 데이터를 보유하고 있으며, 기초자료의 선정에 따라 연구 결과가 달라지는 동 관련 연구의 신뢰도와 정확도에까지 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구에서는 수질모의에 주로 쓰이는 1차원 수질모의에 필요한 수리학적 기초자료의 체계화된 구축방안을 마련하고, 이를 GIS 데이터로 정의한 한국형 Stream Reach File의 구축방안을 제시하고자 한다. 우선 기존에 구축된 미국 EPA Reach File 구축사례를 기초로 하여 관련 자료의 분석과 속성 내역을 파악하고 국내 실정에 적합한 방안을 제시하였다. 본 설계안에 사용되는 기초자료는 기존에 구축된 자료를 최대한 활용하였으며, 필요에 따라 데이터 편집 과정을 수행토록 하였다. 본 연구 결과를 따라 실제 Stream Reach File을 구축할 수 있으며, 이를 통해 관련 연구의 체계화된 기초자료의 제공이 가능할 것이다. 또한, 향후 오염원데이터와 연계하여 수질오염총량관리제를 지원할 수 있으며, 다양한 정보와 결합하여 다차원적인 수질모의도 가능할 것이다 나아가 Reach File에 대한 지속적인 연구를 통해 개선사항 및 보완점을 도출하여 보다 발전되고 완성된 한국형 수리기초자료를 구축하여야 할 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1790-1796
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• 2021

A large amount of image data sets are required for image deep learning, and there are many differences in the method of obtaining images and constructing image data sets depending on the type of object. In this paper, we presented a method of constructing an image data set for deep learning and analyzed the performance that varies depending on the object to be tracked. We took a video by rotating the object, and then created a data set by segmenting the video using the proposed data set construction method. As a result of performance analysis, detection rate was more than 95%, and detection rate of objects with little change in shape was higher performance. It is considered that it is effective to use the data set construction method presented in this paper for a situation in which it is difficult to obtain image data and to track an object with little change in shape within a video.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.60-62
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• 2000

인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 환경에서 데이터 공유 문제를 해결하기 위하여 XML을 이용한 시스템들이 적용되고 있다. 하지만 서로 다른 DTD를 기반으로 작성된 응용 시스템 경우에는 의미에 대한 공유가 이루어지지 못하게 되므로 XML을 이용한 데이터 공유 및 교환은 어렵다. 본 논문에서는 X3.285에서 제시한 개념적 메타 모델(Conceptual MetaModel)을 토대로 데이터 레지스트리(DR)모델을 구축하고 전자상거래 표준 프로토콜(UN/EDIIFACT,XML/EDI, OTP)들로부터 공통된 데이터 요소를 정의하여 데이터 레지스트리(이하 DR)를 구축하였다. 구축된 DR 은 서로 다른 형식의 전자상거래 시스템간의 데이터 유통을 가능하게 하고, 데이터에 대한 식별 및 등록 서비스 기능을 제공하게 된다. 따라서 웹 환경에서의 DR를 기반으로 하는 다양한 전자상거래 응용 시스템 개발 및 운용이 가능하다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.15 no.2
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• pp.90-95
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• 2008

e-Science를 기반으로 한 고에너지물리 연구 환경 구축은, 실제로 실험 데이터가 생산되는 외국의 가속기 연구소에 가지 않고서도, 언제어디서나 실제 가속기 연구소에서 고에너지물리 연구를 수행하는 것과 같은 연구 환경을 제공한다. 그 구성 요소로서는 1) 데이터 생산(production), 2) 데이터 프로세싱(processing), 3) 데이터 분석(analysis)이 있다. 데이터 생산은 원격 제어시설(remote control room)을 구축하여 원격으로 데이터 생산에 참여하는 것이며, 데이터 프로세싱은 그리드 팜을 활용한 데이터 처리를 뜻하며 데이터 분석은 EVO(Enabling Virtual Organization) 시스템을 활용하여 공동 협업 환경으로 연구 결과물을 얻는 것이다. 이러한 개념을 고에너지물리 실험의 하나인 CDF 실험에 구현하여 활용한 사례를 보여 준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.