• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.156-158
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• 1999

본 연구에서는 광양제철소의 Coke 공장에서 이동중인 압출기로부터 프로세스 데이터를 원격 수집하기 위한 무선 LAN 시스템을 구축하였으며, 압출 저항 데이터를 저장 관리할 수 있는 DB를 구축하여 얻어진 데이터를 비교 분석하여 Coke Oven의 노체의 손실여부를 예측하여 유지 보수하거나 손실을 최소화하기 위한 조업 조건 도출에 활용하기 위한 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 이동중인 압출기에 설치된 압출 저항 측정 시스템과 2.4 GHz의 대역폭을 갖는 무선 LAN을 이용한 데이터 송수신 시스템과 수신한 데이터를 감시, 저장, 비교 분석하기 위한 MMI 및 DB Server 시스템으로 구성되어 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.3
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• pp.109-113
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• 2004

This paper is to investigate the efficiency of the process of data preparation for existing data mining tools, and present a design principle for a new efficient data preparation system . We compare the often used data mining tools based on the access method to local and remote databases, and on the exchange of information resources between different computers. The compared data mining tools are Answer Tree, Clementine, Enterprise Miner, and Weka. We propose a design principle for an efficient system for data preparation for data mining on the distributed networks.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.332-334
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• 2014

PC와 모바일 디바이스 간에 데이터를 전송하는 방법은 여러 수단이 있으나, 직접 연결 또는 동일한 IP의 소켓통신을 위한 방법만이 존재한다. 이러한 방법들은 PC 와 모바일 디바이스가 직접적으로 연결되어야 가능하며, 동일한 OS가 아닌 경우 자료형의 범위 차이로 인한 데이터 훼손이 발생한다. 이를 개선하기 위해 데이터베이스 영역을 공유하며 데이터의 입 출력 시에 Base64 코드로 변환하여 데이터의 형태를 통일 시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종 플랫폼 PC와 모바일 디바이스 간의 이미지 데이터 비교를 위하여 원본 바이트코드를 Base64로 변환 하는 과정을 거친다. 이 때 데이터양의 증가로 발생되는 전송속도 저하를 개선하기 위하여 모바일 디바이스와 데이터베이스를 직접 연결하는 JTDS 기법을 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.453-455
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• 2023

본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.12 no.1
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• pp.7-32
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• 2012

When migrate electronic records, the validation of the required metadata in electronic records and verified with the metadata in the document are also important. This paper presents a method and implements a tool to extract data from files in various formats and use them to validate metadata associated with the files in electronic records. Compared to other metadata extraction tools, especially developed in foreign countries, the standard form of documents used in Korean government is taken into account and metadata is extracted from the content of files. The tool compares the extracted data to encapsulated metadata for validation.

• Review of Korea Contents Association
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• v.12 no.1
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• pp.38-40
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• 2014

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.858-859
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• 2012

해상에서의 데이터는 디지털 수로데이터 교환 표준인 국제수로기구(IHO, International Hydrographic Organization)의 S-57을 기반으로 제작된다. 그러나 S-57은 지리정보 외의 정보를 표현하는데 한계를 나타내었다. S-57의 한계를 극복하기 위하여 다양한 해양데이터를 활용할 수 있는 시스템 체계로 수로 데이터를 위한 데이터 모델과 규격을 정의하는 S-100을 제정하였다. S-100을 기반으로 하여 수로데이터를 위한 표준으로 S-101을 제정하고 있으며, 데이터 검색 및 활용을 위한 메타데이터도 포함하여 구성하였다. S-101의 개발에 따라 S-57전자해도를 S-101전자해도로 변환이 요구되고 있으며, 이와 함께 메타데이터에 대한 변환도 필요하다. 본 논문에서는 S-57의 메타데이터 요소와 S-101의 메타데이터 요소를 비교 분석하여 메타데이터 변환모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.490-493
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• 2020

오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 APT(Advanced Persistent threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 문제이며, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 공격을 방어하는데 현재는 침입탐지 시스템에서 생성된 데이터가 주로 사용된다. 하지만 데이터가 많이 부족하여 과거에 생성된 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 침입 탐지 평가 데이터 세트인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 같은 데이터로 연구를 하고 있어 현대 컴퓨터 시스템 특정을 반영한 데이터의 비정상행위 탐지에 대한 연구가 많이 부족하다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함하고 있으면서 최근에 생성된 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 데이터를 이용한 분석 비교 연구를 통해 앞으로 호스트 기반 침입 탐지 데이터 시스템의 나아갈 새로운 연구 방향을 제시한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.5
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• pp.90-96
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• 2017

Due to the merit of having wide range with low cost, HF radar's ship detection and tracking research as maritime surveillance system has been recently studied. Many ship detection and tracking algorithms have been developed so far, however, performance comparison cannot be conducted properly because the states of target ships (such as moving path, size, etc.) differ from each study. In this paper, we propose a simulator based on compact HF radar, which generates data according to the size and moving path of target ship. Given the generated data with identical ship state, it is possible to conduct performance comparison. In order to validate the proposed simulator, the simulated data has been compared with real data collected by the SeaSonde HF radar sites. As a result, it has been shown that our simulated data resembles the real data. Therefore, the performance of various detection or tracking algorithms can be compared and analyzed respectively by using our simulated data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.565-568
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• 2018

본 연구에서는 Lasso Regression을 기반으로 하여 지역 경제 성장과 비만율을 예측한다. 연구는 3단계로 나누어 진행된다. 우선 지역성장을 대변할 수 있는 가상의 GDP 수치를 구한다. 그 다음 가상의 GDP 수치와 비만율 데이터를 이용하여 학습모델을 만든다. 마지막으로 이전의 데이터를 이용하여 앞으로의 성장을 예측하고 학습모델에 적용하여 비만율을 예측한다. 본 연구의 데이터는 학습데이터와 실험데이터를 구성된다. 학습데이터로는 국내의 8도 중 하나인 강원도의 데이터를 이용하며 실험데이터로는 강릉과 원주의 데이터를 이용한다. 평가 비교 대상으로는 과거의 흐름을 반영하는 최소자승법 예측기법을 선정하여 비교한다. 연구 결과 강릉의 경우 비교 데이터와의 오차율 평균은 1.22%로 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법이 과거의 흐름을 기반으로 작성됨을 알 수 있다. 하지만 단순히 과거의 흐름만을 통해 예측하는 것은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 비만율 예측에 알맞지 않기 때문에 본 연구 방법이 유의미하다고 여겨진다.