• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.331-333
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• 2001

분산되고 이질적인 환경에서의 정보 소스들을 통합하려는 노력은 끊임 없이 계속되어 왔다. 이질적인 다중 정보소스로부터 추출된 정보를 통합하는 도구를 개발하는 것은 인터넷 기반에서 다양한 정보들을 실시간으로 사용할 수 있다는 측면에서 아주 흥미로운 일이다. 이러한 도구를 개발하는데 있어서의 주된 문제점은 서로 다른 정보소스에 존재하지만 실제적으로는 같은 실세계의 개념을 가지고 있는 정보를 어떻게 효과적으로 표현할 것인가 하는 것이다. 이러한 의미적 이질성을 해결하기 위해서 WordNet이나 Common Thesaurus 등을 이용한 개념 기반의 접근방법이 많이 제안되었다. 하지만 이들은 스키마 이질성을 해결하는 방법을 제시 할 뿐, 데이터의 이질성을 해결 하는 방법은 보여주지 않는다. 본 논문에서는 GSN(Global Semantic Network)을 이용해서 스키마 이질성을 해결해야 데이터베이스 시스템에서 발생하는 데이터 이질성의 예를 제시하고 이러한 데이터 이질성을 해결할 수 있는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.479-482
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• 2021

시계열 형태의 데이터는 다양한 분야에서 수집되고 응용되기 때문에 정확한 시계열 예측은 많은 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있는 중요한 분석 방법으로 고려된다. 그중 다층 수평 예측은 사용자에게 전반적인 시계열 데이터 경향성을 제공할 수 있다. 하지만 다양한 정보를 포함하는 시계열 데이터는 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 고려한 방법을 통해서만 정확한 예측을 할 수 있다. 하지만 지금까지 많은 시계열 분석 모델들이 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 이러한 한계를 보완하고자 우리는 Temporal Fusion Transformer 모델을 사용하여 실생활과 밀접한 관련이 있는 데이터에 적용하여 이질성을 고려한 향상된 예측을 수행하였다. 실제, 주식 데이터와 미세 먼지 데이터와 같은 실생활 시계열 데이터에 적용하였고 실험 결과 기존 모델보다 Mean Squared Error(MSE)가 0.3487 낮은 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.187-189
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• 2004

XML을 기반으로 한 시스템간의 통합하는 과정에서 발생하는 데이터 정의 이질성 문제, 데이터 표현의 이질성 문제, 유사표준의 중복 개발 등이 야기되므로, 이에 대한 대비책이 필요하다. 따라서 분산된 이 기종 시스템들마다 각기 구조화된 데이터베이스틀 통합하는 과정에 발생하는 시스템간의 불일치 문제를 해결할 수 있는 방법이 메타데이터를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 이질적이면서도 분산되어 있는 정보 저장소로부터 메타데이터틀 수집하고. 이를 통합된 메타데이터 베이스로 구축하여, 분산된 데이터베이스에 대한 검색정보 및 데이터 트랜잭션을 할 수 있도록 제안한다. 정보 통합 방법으로는 메타데이터를 기반으로 한 가상 스키마를 이용한다. 스키마 이질성과 데이터 이질성 해결하기 위한 방법으로 메타데이터 가상 스키마를 설계하였다. 메타데이터 가상 스키마 기반으로 한 정보 통합은 XML 뷰어 어인 XDR을 기반으로 한다. 이는 XMVS 템플릿으로 분해하여, 통합 처리 할 수 있는 XML기반의 가상 스키마를 이용한 정보 통합 검색시스템을 설계 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.180-182
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• 2010

데이터웨어하우스는 기업의 정책을 결정하는데 사용하고 있다. 그러나, 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 시스템간의 여러 가지 이질적인 특성으로 인해 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서, 이러한 이질적인 특성을 해결하기 위해 데이터 구조의 이질성 및 데이터 표현의 이질성은 XMDR(eXtended Master Data Registry)를 이용하여 추상화된 쿼리를 생성하고, XMDR에 맞게 쿼리를 분리함으로써 이질성을 해결한다. 특히 본 논문에서는 XMDR을 이용하여 분산 시스템 통합시 로컬시스템의 영향을 최소화하고, 데이터웨어하우스의 정보를 실시간으로 생성하기 위해 분산된 환경에서 데이터 통합을 위한 표준화된 정보를 제공한다. 또한, 기존 시스템의 변경 없이 데이터를 통합하여 비용과 시간을 절감하고, 실시간 데이터 추출 및 정제 작업을 통해 일관성있는 실시간 정보를 생성하여 정보의 품질을 향상시킬수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.67-69
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• 2002

정보통신기술의 급속한 발달과 인터넷 환경의 급속한 확산에 따라 정보통신 시스템의 통합과 다양한 분야의 정보통신 시스템 사이의 정보공유가 필수적이다. 그러나 정보통신 시스템의 통합과 정보공유의 가장 큰 걸림돌은 시스템의 통합 메커니즘 문제뿐만 아니라, 데이터의 의미(semantic), 구조(structure), 표현(representation)의 불일치이다. MDR은 정의된 표준 요소와의 매칭을 통해 데이터의 의미와 표현에 관한 이질성 문제를 해결할 수 있도록 해주며, XML은 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR)에서 제공하지 않는 구조화된 데이터에 대한 표현 방법을 제공한다. 본 논문에서는 분야별 종적 데이터 공유를 위한 데이터의 의미, 구조, 표현의 이질성에 따른 문제를 분류하고, MDR과 XML의 활용을 통해 그 해결 방안을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.1 s.91
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• pp.31-40
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• 2005

In this paper, we propose XMDR(XML Metadata Registry) to guarantee the interoperability of data in distributed database, and describe a data synchronizing agent system using it. The proposal of XMDR is to solve the data heterogeneity problem in the sharing and exchanging data. Data heterogeneity problem is generated by different definition or mismatching expression of the same information. Therefore, we define XMDR with XML document by analyzing data elements based on MDR specification. The proposed synchronizing agent system using XMDR not only solves data heterogeneity for data interoperability in synchronizing data but also provides more efficient the agent system by offering errors of low frequency in the number of systems and requests of synchronizing data.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.921-929
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• 2008

Recently, many researches have been conducted to solve data heterogeneity as a way for data integration. The elements of the system that we suggest are an XMDR wrapper and XMDR Repository. XMDR wrapper solves the heterogeneity of the existing system by creating the interface based on the standard information of XMDR, and performing the inter-conversion between global XMDR query and local query using mapping data on standard information and local schema. XMDR Repository are composed of XMDR which manages the mapping data on standard information and local schema, and of Proxy DB which saves the accomplished results. With XMDR wrapper and XMDR Repository, users can use the same interface, and they need not conduct repeated queries since XMDR wrapper not only solves the heterogeneity of the schema using the meta-semantic ontology of XMDR, but also considers the heterogeneity accompanying the meaning of the value through instance semantic ontology. Therefore, in this paper we suggest the grid wrapper for the solution of data heterogeneity and efficient data integration.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.12
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• pp.3660-3667
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• 2009

Currently operated many information systems are faced up with various difficulties to exchange data and to cooperate between different systems because the factors, such as data exchangibility and system interoperability, are not considered during the system development from scratch. To overcome these problems, we attempt to apply e-Government Grid to resolve the heterogeneity of systems and propose Government Information Metadata Registry (GIMDR) for assurance of interoperability of distributed and independent information systems in e-government environments. Consequently, the case study is introduced to provide the seamless connection between distributed systems. The proposed e-Government Grid and GIMDR are expected to reduce the heterogeneity of the distributed systems for interoperability, as well as increase the accessability and transparency of cooperating information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.353-356
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• 2013

IoT(Internet-of-Things)는 사람과 물리적 사물이 언제, 어디서나 소통할 수 있는 컴퓨팅 패러다임으로, IoT 디바이스의 역량이 높아짐에 따라, IoT 디바이스를 이용한 IoT 애플리케이션 개발에 관심이 높아지고 있다. 하지만 IoT 디바이스가 가지는 통신 프로토콜 이질성, API 이질성, 데이터 형식 이질성, 프로그래밍 언어 이질성이 IoT 애플리케이션 개발의 어려움으로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 이질성들을 분석하고 각 이질성을 해결하기 위한 설계 기법을 제안하고 실제로 이를 적용하여 IoT 애플리케이션을 설계 및 구현 함으로써 도출한 이질성 해결의 중요성과 제안한 설계 기법의 실효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.119-122
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• 2022

연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다.