• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1055-1057
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• 2010

본 논문은 붕괴 안전을 위한 USN 기반의 안전 계측 시스템에 관한 내용을 수록하고 있다. 붕괴 안전 측정 시스템은 인적 재난의 유형 중 시공 단계에서의 붕괴 안전과 재난 발생을 억제화 하는 목적으로 실시간 계측 장치와 USN의 결합, 실시간 계측 데이터의 정보화, 전송 및 취합된 데이터로부터 붕괴 표준 안전 지수를 도출하는 방법 등으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 각 단계별 시스템의 구성요소의 설계와 구현 방법 및 결과의 내용을 중심으로 붕괴 안전 측정을 위한 방법을 제시하고 있으며, 최종적으로는 계측 데이터에 대한 실제 안전지수에 대한 결과 도출로 방재 의사 결정을 지원할 수 있는 의사결정지원시스템의 구현을 목표로 설계하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.1
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• pp.99-111
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• 2022

A simulation technique can be used to analyze performance measures and support decision makings in manufacturing systems considering operational uncertainty and complexity. The simulation requires an input modeling procedure to reflect the target system's characteristics. However, data collection to build a simulation is quite limited when a target system includes manual productions with a lot of operational time such as construction equipment assembly lines. This study proposes a procedure for simulation input modeling using video data when it is difficult to collect enough input data to fit a probability distribution. We conducted a video-data analysis and specify input distributions for the simulation. Based on the proposed procedure, simulation experiments were conducted to evaluate key performance measures of the target system. We also expect that the proposed procedure may help simulation-based decision makings when obtaining input data for a simulation modeling is quite challenging.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.791-794
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• 2017

IoT, 소셜미디어, 스마트 폰, 웨어러블 기기의 등장함에 따라 발생하는 데이터가 폭발적으로 증가해 바야흐로 "빅 데이터" 시대가 다가왔다. 이에 정부와 기업에서는 빅 데이터를 효율적으로 사용하기 위한 정책을 추진하고 전문 인력 양성에 힘쓰고 있다. 그 중 빅 데이터를 이용한 시각화는 빠른 의사결정을 도와주고, 자료로부터 데이터를 얻는 시간을 단축하고 즉각적인 상황판단이 가능해지는 등 다양한 장점을 가지고 있다. 그러나 무수히 많은 데이터 중 공공데이터를 활용한 시각화에 관한 연구는 현재까지 잘 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 공공데이터를 기반으로 데이터 가시화의 활용방법에 대해 제안한다.

• Informatization Policy
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• v.28 no.3
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• pp.95-111
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• 2021

To achieve a data-driven policy decision-making system, the Ministry of Strategy and Finance has formed a marketing team and is actively building upon it. This system, currently under construction, will enable data-driven financial tasks beyond simple financial administration. The U.S. has already enacted The Foundations for Evidence-Based Policymaking Act in the process of similar pursuits. Since last year, the data-driven system administrative law has been enacted in Korea, and a legal framework has been established for data-driven administrative work. The next-generation budget accounting system to fulfill its role as a data-driven system needs public policy support to operate. Innovation and transformation are needed in various areas such as data management, legal system, and installation of related systems. Accordingly, it is very timely to analyze the financial systems and policies of advanced countries such as the U.S. and U.K., which already have established and operates such a financial system. By benchmarking and applying existing financial information systems to the next-generation budget accounting system, a better system will result. In this study, major developed countries, including the U.S., U.K., France, and Canada were benchmarked and analyzed in terms of the main elements of data governance: public policy, systems, legal framework, promotion system, and service level. It was discovered that the role and direction of the national fiscal policy system that the people favor should be able to respond quickly to the recent difficult economic crisis environment such as the digital transformation trend and COVID-19.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.510-511
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• 2010

IT기술의 발달과 함께 다양한 분야에서 사용자에게 지능적이고 적응된 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 특히, 데이터 마이닝은 이와 같은 서비스를 위한 방법으로 유용하게 사용되며, 수집된 데이터로부터 숨겨진 패턴을 찾는데 빈번하게 이용된다. 하지만, 수집된 데이터에 예상하지 못한 정보가 섞여 있다면 분석이 어렵고, 분석 결과 또한 신뢰하기 어려울 것이다. 기존에는 수집 데이터에서 의미 없는 데이터를 선별하여 제거하는데 주로 연구 되었으나, 유용한 데이터도 함께 제거될 수 있다는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 수집 데이터를 의미 정도에 따라 가중치를 부여하고, 의사결정나무 생성에 반영하였고, 실험을 통하여 유효성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.3
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• pp.161-171
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• 2009

In this paper, we propose an automatic method for setting data constraints of a data cleansing service, which is for managing the quality of data exchanged between composite services based on SOA(Service-Oriented Architecture) and enables to minimize human intervention during the process. Because it is impossible to deal with all kinds of real-world data, we focus on business data (i.e. costumer order, order processing) which are frequently used in services such as CRM(Customer Relationship Management) and ERP(Enterprise Resource Planning). We first generate an extended-element vector by extending semantics of data exchanged between composite services and then build a rule-based system for setting data constraints automatically using the decision tree learning algorithm. We applied this rule-based system into the data cleansing service and showed the automation rate over 41% by learning data from multiple registered services in the field of business.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.822-825
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• 2017

본 연구는 키넥트를 통해 사람의 걸음걸이를 측정하고 의사결정트리(Decision Tree)를 통해 분석함으로써 현재의 걸음걸이를 통해 측정자의 허리 또는 무릎에서 발생할 가능성이 높은 문제 또는 질병들을 예측하고 해당결과를 측정자에게 알린다. 본 연구를 진행하며 첫 번째 단계에서는 관련 논문이나 병원 자료 결과들을 통해 판별할 속성들을 정하였다. 두 번째 단계에서는 키넥트를 통해 측정한 실제 데이터를 적용하기에 앞서 첫 번째 단계에서 정한 속성들이 측정자의 문제 또는 질병들을 판단해내는 연관 정도가 높은지 테스트 데이터를 이용하였고 의사결정나무를 통해 분석하였다. 그 결과 7개의 속성 중 6개로 약 85.7%정도의 연관이 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 판별식을 세우고 실제 데이터들을 쌓아나가며 69명의 측정한 데이터를 분석한 결과 6개의 속성 중 5개의 속성이 허리와 연관정도가 높았고 이는 두 번째 단계에서 나왔던 결과인 약85.7%에 가까운 약83%의 결과가 도출되었다. 이를 기반으로 시스템을 개발해 나가며 판별 정확도를 향상시키기 위해 계속 측정해 데이터를 쌓아가고 관련된 식들의 문제점을 보완하며 또한 어떤 환경에서 키넥트의 측정값의 정확도가 올라가는지 연구할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1227-1234
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• 2006

최근 의료 서비스의 질적 향상을 위해 지식 기반의 의사결정지원 시스템 (Decision Support System)의 도입이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이의 대표적 예로 임상실행지침(CPG : Clinical Practice Guideline) 중심의 진료 시스템이 있다. 임상실행지침은 환자가 병원에서 거치는 프로세스를 표현한 것으로, 질환에 대한 환자의 표준화된 진료 프로세스 지식이다. 본 연구에서는 임상실행지침, 의료 지식, 환자의 실시간 데이터를 연결시켜 환자가 병원에서 받아야할 진료 과정을 동적으로 생성하는 의사결정지원 시스템을 제시한다. 본 시스템은 임상실행지침과 의료지식을 바탕으로 추상화된 진료 프로세스 템플릿을 생성하고, 이 템플릿의 인스턴스에 해당하는 환자의 실시간 데이터를 반영하여 이후의 진료 프로세스를 동적으로 생성한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.159-160
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• 2021

From the simulation results, under the collaborative platform of big data based on coordination of the beer industry to mobilize the supply chain operation condition, supply chain direct logistics inventory are in a relatively stable value, and there is no zero inventory or even a serious lack of beer in the stock situations like traditional beer supply chain operation, which avoid the situation of demand information expansion caused by chain inventory levels report because of the serious lack of supply.

• 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.