• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.913-916
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• 2008

다중 센서 데이터 융합(Multi-Sensor Data Fusion)에 기반하여 자율관리 기능을 갖는 상황인식시스템에 대해 연구하였다. 다양한 형태의 센서들이 대규모의 네트워크로 연결된 환경에서 센서로부터 실시간으로 입력되는 데이터들을 융합하여 상황인식처리를 수행하는 시스템으로 노드에 설치된 소프트웨어 콤포넌트의 이상 유무를 자동 감지하고 치료하는 자율관리(Autonomic management) 기능을 갖는다. 제안한 시스템은 유비쿼터스 및 국방 무기체계의 감시·정찰, 지능형 자율 로봇, 지능형 자동차 등 다양한 상황인식 시스템에 적용가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.269-272
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• 2015

소프트웨어 재사용성과 유연성에 초점을 둔 XML기반 플러그인 프레임워크는 메시지 복잡도가 증가할 경우 성능적인 약점을 보였다. 본 논문에서는 이러한 XML 기반 플러그인 프레임워크의 주요 구성 요소인 XML기반 객체 모델의 성능향상 방안을 제안하고, 성능측정 결과를 보인다. XML기반 객체모델은 트리구조의 객체에 데이터를 저장하기 때문에 객체모델을 실제 네트워크로 전송하기 위한 Encoding시에 트리 내부의 모든 객체에 대한 전수순회를 수행하여야 하지만, 제안된 방안은 볼록단위로 복사를 수행할 수 있도록 데이터블록을 적용하여 데이터객체를 전수순회하지 않고 메시지 Encoding이 가능하도록 하였다. 성능측정 결과 메시지 복잡도 상승으로 인한 성능저하 문제를 해결하였으며, 대용량 시스템에도 적용 가능한 범용 프레임워크로 한 단계 발전하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.529-532
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• 2006

과학기술 연구자들의 협업을 지원하기 위해서 정보 자원 공유에 기반한 정보 유통 체제가 필요하나 현재 정보 유통 체제에서는 서로 이질적인 형태로 정보가 표현되어 있기 때문에 정보 공유의 기술적 한계를 갖고 있다. 그리고 대량의 정보 속에서 사용자가 원하는 정보를 선별하여 제공하기 위해서는 새로운 정보 유통 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 지식 기반 정보 유통 플랫폼 상에서 이용되는 국가과학기술 R&D 기반정보를 지식화하기 위해 국가과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 구축하여 이용함으로써 각 기관별로 관리하고 있는 인력, 성과물 등의 과학기술 R&D 기반 정보의 표준화된 지식관리 체계로 이용할 수 있다. 우리는 국가과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 구축하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KSITI) 내부 성과물 정보의 실제 데이터들을 이용하여 온톨로지의 Individuals를 생성하였다. 정보 유통 플랫폼에서 온톨로지 형태로 구축된 지식을 이용하면 과학기술 R&D 기반정보에 대한 효율적인 관리가 가능하고, 정형화된 형태의 지식으로 개념화했기 때문에 지식 데이터의 공유와 재사용이 가능하다. 또한 단순 질의 검색이 아닌 의미 기반 추론을 이용한 지식 검색이 가능해지는 장점을 가진다. 우리가 구축한 국가 과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 이용하여 정보유통플랫폼(OntoFrame-K)에서 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구맵의 추론 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.501-502
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• 2011

국가R&D정보는 R&D과제, 참여인력, 성과, 장비정보등으로 구성되며, 특히 R&D과제의 참여인력정보를 기반으로 한 의미기반서비스를 위해서는 인력 온톨로지의 모델링이 중요하다. 온톨로지 모델링을 어떻게 하느냐에 따라서 구현 가능한 의미기반서비스의 범위가 달라지며, 구성하는 데이터에 대한 이해도와 서비스 종류에 따라 모델링을 다르게 할 수 있다. 국가R&D인력정보기반 의미기반서비스는 인력정보의 현황과 특성에 대한 이해를 통해 연구자들이 협력대상 연구자와 평가위원 후보를 쉽고 효율적으로 탐색 활용할 수 있는 정보이용환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 보다 지능화된 의미기반 추론서비스 제공을 위한 국가 R&D 인력정보의 온톨로지 모델링 및 활용 사례를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 기존의 산업 및 서비스 변화에 따라 발생하는 빅데이터 분석 서비스 처리를 위한 빅데이터 분석 서비스 브로커 시스템을 제안한다. 기존의 빅데이터 분석 시스템은 분석하는 시간 동안 지속적으로 자원을 점유하고 있어야 하며, 이러한 서비스를 이용하기 위해 내부에 대규모의 시스템을 구축하고 지속적으로 운영해야하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터 분석에 필요한 자원을 효과적으로 사용하기 위해 클라우드 기반의 자원 관리와 연계하고 서비스 이용을 용이하게 하기 위해 단일 엔드포인트 기반의 빅데이터 분석 서비스 호출 구조를 설계하였다. 이를 통해 빅데이터 서비스 분석에 소요되는 자원 점유에 따라 동적으로 자원을 생성 관리하여 자원을 보다 효과적으로 이용할 수 있는지 테스트베드를 구축하여 서비스 이용 및 자원 사용을 효과적으로 하는지 확인하였다. 또한, 이를 통해 대규모 자원을 지속적으로 점유해야하는 빅데이터 분석 플랫폼의 자원사용에 대한 한계를 일부 해소하여 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.153-155
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• 2019

국방무기체계 분야 중 단일 센터에 대규모 분산시스템을 구성하는 경우 신속한 데이터 처리를 위해 통신 미들웨어로 사용되는 DDS의 패킷을 튜닝하여 사용하고 있다. 하지만 향후 국방무기체계는 생존성 보장을 위해 분산시스템의 장소를 주/예비 센터로 이원화하면서 센터간에도 신속한 데이터 동기화 및 비상시 OO초 내 센터 임무전환까지 함께 요구하고 있다. 따라서 단일 센터에서 적용한 DDS 패킷 전송 방식을 WAN 환경에 적용 시 데이터 송수신간 패킷의 순서가 바뀌는 현상이 발생하여 데이터 공유가 제한될 수 있다. 본 연구에서는 이와같은 제한사항을 극복하기 위해 DDS를 적용한 LAN 구간의 기존 성능을 유지하면서 WAN 구간 데이터의 신뢰성 보장을 위한 TCP/IP 기반의 WAN Sync 설계를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.397-398
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• 2014

연구기획 단계부터 사업화에 대한 고려를 위해서 기존의 연구 성과에 대한 조사 분석을 포함하는 해당 연구 주제에 대하여 기술동향, 시장분석, 정책 등 다양한 정보를 종합적이고 전략적으로 활용할 수 있는 정보 서비스 환경에 대한 필요가 급증하고 있으며, 국가연구 생산성 제고를 위해 후속심화 연구를 위한 연구 성과의 효율적인 공유 및 재사용을 지원하는 표준화 기반의 정보공유인프라 구축 및 운영이 필요하다. 이를 위해 국가R&D정보와 NDSL 정보를 연계하고, 이를 활용하여 연구자의 R&D활동관련 문제해결을 지원하는 서비스 체계를 구축할 필요가 있다. 이를 위해, NDSL-NTIS 연계 및 융 복합 서비스를 개발하고 이를 뒷받침하기 위해 연계체계 구축, 분석기반 개선, 개념기반 체계 구축, 연계활용을 지원하는 메타데이터 관리기능 개선을 수행하는 것을 목표로 국가R&D정보 네비게이션 서비스를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.277-280
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• 2019

본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.4 no.1
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• pp.65-75
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• 2006

Transparency on the Total System Performance Assessment (TSPA) is the key issue to enhance the public acceptance for a radioactive repository. To approve it, all performances on TSPA through Quality Assurance is necessary. The integrated Cyber R&D Platform is developed by KAERI using the T2R3 principles applicable for five major steps : planning, research work, documentation, and internal & external audits in R&D's. The proposed system is implemented in the web-based system so that all participants in TSPA are able to access the system. It is composed of three sub-systems; FEAS (FEp to Assessment through Scenario development) showing systematic approach from the FEPs to Assessment methods flow chart, PAID (Performance Assessment Input Databases) being designed to easily search and review field data for TSPA and QA system containing the administrative system for QA on five key steps in R&D's in addition to approval and disapproval processes, corrective actions, and permanent record keeping. All information being recorded in QA system through T2R3 principles is integrated into Cyber R&D Platform so that every data in the system can be checked whenever necessary. Throughout the next phase R&D, Cyber R&D Platform will be connected with the assessment tool for TSPA so that it will be expected to search the whole information in one unified system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.31-32
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• 2016

최근 정부의 R&D 연구에 대한 지원 규모 증가로 인해 전국가적으로 활발하게 기술 연구가 진행되고 있지만 예산을 집행하는 과정에서 기술 연구개발 과제의 중복연구로 시간과 예산을 낭비하는 사례를 노출하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 정부 R&D 과제 선정과정에서 연구주제의 중복성 방지 등 근원적 혁신이 필요하다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술 및 빅데이터 분석 기술(하둡, 아마존 웹 서비스)과 같은 데이터 분석 기술이 도입된 클라우드 기반 R&D 연구 보고서 문서표절 및 유사도를 검출하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 SaaS 형태의 "on-demand software"로 웹 접속만으로 사용이 가능하다.