• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.417-418
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• 2019

4차 산업혁명 시대의 도래로, 제조업 기반의 기업들은 단순히 제품을 가공 또는 조립하여 제품을 판매하는 과거의 공정 행태를 지식화하여 부가가치를 높이는 지능형 생산 체계를 도모하고 있다. 제품을 생산하는데 있어서 현대의 제조기업들은 대부분 관련 장비 또는 설비들에 대한 의존도가 높다. 본 논문에서는 이와 같은 제조 장비를 생산하고 사후관리까지 하는 일련의 데이터들을 수집하고 분석하여 장비의 고장예측부터 신규장비의 기획까지 활용할 수 있는 장비 이력관리 시스템을 제안한다.

• Journal of Information Management
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• v.42 no.3
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• pp.55-69
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• 2011

In the modern scientific R&D, the efficient acquisition, curation, analysis and visualization are core elements of the science development. The value of scientific data is very important in data intensive research. An output of scientific data is drastically increasing. However we have only each individual system of scientific data in now. Therefore We feel a lack of efficiency of scientific data. In this paper, We analyze an economic ripple effects in terms of production inducement effect, added value inducement effect, labor inducement effect and forward backward linkage effect of national scientific data center construction using an input-out analysis of the bank of Korea(2009). We also examine an economic propriety of national scientific data center construction.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.47-53
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• 2020

빅데이터 기술은 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 혁신 기술 중 하나로 급성장하고 있는 가운데 농업 분야 또한 빅데이터를 활용한 경쟁력 제고와 미래 산업으로의 발전이 중요 당면과제로 부상하고 있다. 해외의 경우 농업 빅데이터를 활용한 스타트업이 빠른 속도로 증가하며 성장하는 반면 국내의 경우 생산 분야 일부 농업 벤처 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 또한 기업의 빅데이터 활용수준이나 활용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 대기업이나 특정 산업에 국한되어 이루어지고 있으며, 연구마다 영향요인 변수의 검증결과가 상이하게 나타나 산업/기업특성에 따라 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 농업벤처기업에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용하는 데 영향을 미치는 요인을 파악하고, 이를 통해 기대하는 편익에 대해 파악함으로써 활용을 촉진할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이며, 기업이 처한 환경적 압박에 대응할 수 있는 수단으로 보고 기술·조직·환경(TOE: Technology-Organization-Environment) 프레임워크를 기반으로 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory) 모형을 결합하여 본 연구에 적합한 변수들을 도출한 후 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 이에 따라 TOE모형의 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수인 상대적이점, 호환성, 복잡성을 채택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 최고경영층 지원, 비용부담능력을, 환경적 요인에 관한 변수로는 법적·정책적 지원, 경쟁자 압력을 채택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 7가지 변수들과 빅데이터 사용의도와 기대편익 간의 관련성, 그리고 농업벤처 사업분야의 조절효과에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구는 실제 농업벤처기업 종사자 대상 설문을 통한 실증연구를 통해 벤처 현장에서의 빅데이터 활용수준을 높이기 위한 기술적, 조직적, 환경적 관점의 정책 개선방안을 제시하고, 생산/가공/유통 등 사업분야별 비교를 통해 영향요인의 중요도 차이를 규명해 영역별로 차별적이고 효과적인 정책 방향성을 도출하는 데 시사점을 제시하고자 한다.

• Advanced Industrial SCIence
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• v.3 no.2
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• pp.17-22
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• 2024

Recently, as the ICT field has been used in various environments, it has become possible to analyze pests by crops, use robots when harvesting crops, and predict by big data by utilizing ICT technologies in a sustainable agricultural environment. However, in a sustainable agricultural environment, efforts to solve resource depletion, agricultural population decline, poverty increase, and environmental destruction are constantly being demanded. This paper proposes an artificial intelligence-based big data processing analysis method to reduce the production cost and increase the efficiency of crops based on a sustainable agricultural environment. The proposed technique strengthens the security and reliability of data by processing big data of crops combined with AI, and enables better decision-making and business value extraction. It can lead to innovative changes in various industries and fields and promote the development of data-oriented business models. During the experiment, the proposed technique gave an accurate answer to only a small amount of data, and at a farm site where it is difficult to tag the correct answer one by one, the performance similar to that of learning with a large amount of correct answer data (with an error rate within 0.05) was found.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.107-109
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• 2000

컴퓨터 하드웨어의 빠른 개발 주기에 맞춰 저 가격, 고 효율성, 높은 신뢰성, 호환성 등의 장점을 가진 PC가 현대의 컴퓨터 흐름을 주도하게 되었다. 이에, 산업분야 전반에 걸친 컴퓨터 증가는 많은 발전과 변화를 가져왔다. 특히, 자동화 시스템분야에서 그 효과가 두드러졌는데 이는 고 가격, 긴 개발기간 등을 필요로 했던 과거와 달리 저 가격, 짧은 개발기간, 다양한 개발환경 등을 이룰 수 있었다. 또한, 생산량 증가에만 의존하던 과거의 자동화 시스템은 현대에 이르러 시스템의 최적화, 효율의 극대화, 시스템의 안정성, 운용의 편리성, 호환성 등의 개념들이 도입되고 있다. 특히, 시스템의 생산성을 높이려는 노력도 많이 이루어지고 개발되었는데, 이를 위해서 시스템의 효율성은 그 기준이 되는 필수적인 요소가 되었다. 자동화 시스템에서 효율성을 평가하는 기법은 여러 가지가 있다. 그중 생산성과 직접 관계되는 효율 데이터는 UPEH(Unit per hour)를 들 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 효율성에 관련하여 그 기준이 되는 생산 데이터에 대한 시스템 효율성을 자동으로 산출하며, 이를 사용자에게 제공함으로써 보다 정량화되고 객관적인 평가 자료가 되도록 하였다. 본 논문이 적용된 자동화 시스템은 제어부 시스템과 GUI 시스템으로 나뉘어지는데 효율 데이터의 산출 및 관리는 GUI 시스템에서 담당하였다. 또한, 이를 위하여 Windows 98 운영체제를 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.193-195
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• 2000

컴퓨터 하드웨어의 빠른 개발 주기에 맞춰 저 가격, 고 효율성, 높은 신뢰성, 호환성 등의 장점을 가진 PC가 현대의 컴퓨터 흐름을 주도하게 되었다. 이에, 산업분야 전반에 걸친 컴퓨터 적용이 증가는 많은 발전과 변화를 가져왔다. 특히, 자동화 시스템분야에서 그 효과가 두드러졌는데 이는 고 가격, 긴 개발기간 등을 필요로 했던 과거와 달리 저 가격, 짧은 개발기간, 다양한 개발환경 등을 이룰 수 있었다. 또한, 생산량 증가에만 의존하던 과거의 자동화 시스템은 현대에 이르러 시스템의 최적화, 효율의 극대화, 시스템의 안정성, 운용의 편리성, 호환성 등의 개념들이 도입되고 있다. 특히, 시스템의 생산성을 높이려는 노력도 많이 이루어지고 개발되었는데, 이를 위해서 시스템의 효율성은 그 기준이 되는 필수적인 요소가 되었다. 자동화 시스템에서 효율성을 평가하는 기법을 여러 가지가 있다. 그중 생산성과 직접 관계되는 효율 데이터는 UPEH(Unit per hour)를 들 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 효율성에 관련하여 그 기준이 되는 생산 데이터에 대한 시스템 효율성을 자동으로 산출하며, 이를 사용자에게 제공함으로써 보다 정량화 되고 객관적인 평가 자료가 되도록 하였다. 본 논문이 적용된 자동화 시스템은 제어부 시스템과 GUI 시스템으로 나뉘어지는데 효율 데이터의 산출 및 관리는 GUI 시스템에서 담당하였다. 또한, 이를 위하여 Windows 98 운영체제를 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2007.11a
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• pp.827-831
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• 2007

For applying simulation to the construction process, much effort is needed to collect input data and to build the model including the characteristics of site. This study introduces the methodology to collect operation data of construction equipment and build the simulation model, then verifies the model with the operation data. In addition, this study identifies main factors to determine the cycle time of the muck hauling system and offers reasonable decision making data using the simulation based planning of construction equipment operation.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.291-295
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• 2010

최근 급격한 하드웨어 기술과 데이터베이스 시스템의 발전은 우리 주변에서 발생하는 다양한 분야의 데이터를 자동으로 수집하는 것을 가능하게 하였다. 흔히 데이터 스트림(data stream)이라고 언급되는 끊임없이 생산되는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하여 유용한 정보를 얻어내는 기술은 이미 많은 응용 분야에서 광범위하게 연구되고 있다. 인터넷은 이러한 데이터 스트림을 양산해 내는 주요 원천 중의 하나이다. 인터넷 비즈니스의 활성화와 더불어 웹로그 데이터 스트림은 마케팅, 전략 수립, 고객관리 등 여러 부분에 광범위하게 활용되기 시작했으며, 보다 정확하고 효율적인 분석에 대한 요구사항도 점점 늘어나고 있다. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 수집된 데이터를 주제 기반으로 통합하여 시계열 형태로 적재하는 저장소서 유용한 분석이나 의사결정에 많이 사용되어 왔다. 데이터웨어하우스는 데이터를 요약하고 통합 및 정제하는 기능을 제공하여 대용량의 데이터 처리에 적합하고 데이터의 품질을 향상시키기 때문에 데이터 마이닝 분야에서 전처리 과정으로도 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 웹로그 데이터 스트림에 대한 데이터 웨어하우스를 구축하여 보다 고품질의 유용한 정보를 효율적으로 얻어내는 시스템을 제안한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.1
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• pp.63-75
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• 2014

정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.380-382
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• 2019

GAN(Generative Adversarial Network)은 정해진 학습 데이터에서 정해진 생성자와 구분자가 서로 각각에게 적대적인 관계를 유지하며 동시에 서로에게 생산적인 관계를 유지하며 가능한 긍정적인 영향을 주며 학습하는 기계학습 분야이다. 전통적인 문장 생성은 단어의 통계적 분포를 기반으로 한 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)과 순환적 신경 모델(Recurrent Neural Network)을 사용하여 학습시킨다. 이러한 방법은 문장 생성과 같은 연속된 데이터를 기반으로 한 모델들의 표준 모델이 되었다. GAN은 표준모델이 존재하는 해당 분야에 새로운 모델로써 다양한 시도가 시도되고 있다. 하지만 이러한 모델의 시도에도 불구하고, 지금까지 해결하지 못하고 있는 다양한 문제점이 존재한다. 이 논문에서는 다음과 같은 두 가지 문제점에 집중하고자 한다. 첫째, Sequential 한 데이터 처리에 어려움을 겪는다. 둘째, 무작위로 생성하기 때문에 사용자가 원하는 데이터만 출력되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 부분적인 정답 제공을 통한 조건별 생산적 적대 생성망을 설계하여 이 방법을 사용하여 해결하였다. 첫째, Sequence to Sequence 모델을 도입하여 Sequential한 데이터를 처리할 수 있도록 하여 원시적인 텍스트를 생성할 수 있게 하였다. 둘째, 부분적인 정답 제공을 통하여 문장의 생성 조건을 구분하였다. 결과적으로, 제안하는 기법들로 원시적인 감정 텍스트를 생성할 수 있었다.