• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.4
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• pp.33-38
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• 2021

The data economy' is growing rapidly with the corona era. The quantity and quality of digital data is increasing rapidly. The domestic data industry needs a variety of data manpower, but there is still a shortage of high-quality data manpower. The data manpower in high demand is the development manpower, but the data business manpower is needed to increase the added value of the data industry. The role of a data trade manager that creates high core value among data business personnel is attracting attention. This study derives the job definition of the data trade manager, the necessary knowledge and skills, and the educational content necessary for the training course through Delphi research. In order to validate the results of the research, the study try to verifies the role of data trade managers. This study can be used as a theoretical basis for an educational model that is the basis for training data manpower, and can be used to establish a manpower training policy in the future.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.48-52
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• 2005

R&D Personnel information is constructed locally based on the needs of each institute and therefore is distributed over different databases. It does not support inter operability which makes it difficult to access and update that leads to the problem of ineffective usage. In this study, we have categorized the lower level information that forms the domestic S&T Personnel and defined the relationship between each type of information to suggest a standard for the data elements that guarantee the access to specific information in order to support inter operability. We have analyzed the human resource information database of domestic and foreign research institutes for the data modeling. We have also made reference to the standard metadata and database of other types that can be linked with the human resource information in designing the data elements. ISO/IEC 11179, the international standard for the metadata registry(MDR), was adopted to apply the object, attribute and expression to be described to the name of the data element.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.11
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• pp.25-33
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• 2015

In Korea, despite the increase in demand for Bigdata manpower, institutions and universities to educate and train Bigdata manpower are not yet much. Therefore, this study investigated the status regarding the recognition on Bigdata of universities students and presented a direction for educating Bigdata manpower at the university. In order to accomplish this purpose, this study surveyed and analyzed the students' understanding of Bigdata, the awareness of the students about the social impact of Bigdata, the learning intention of the students on Bigdata and presented Implications for Bigdata workforce development. As a result, despite of the somewhat difference in understanding for the Bigdata, it was found that their awareness about the impact of Bigdata is very positive. And this study showed the need of universities' and government' political effort for Bigdata workforce development, because it was investigated that students' intentions of learning for Bigdata is proportional to students' understanding levels and learning experience for Bigdata.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2006.08a
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• pp.223-228
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• 2006

현재 국내 100여개 과제관리기관들이 과학기술분야 인력정보관리시스템을 구축 운영하고 있다. 본 연구는 과학기술분야 인력정보관리시스템들의 데이터를 기반으로 실제적으로 적용가능한 전문가 선정방법을 제안하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 국내외 주요 과학기술분야 인력정보관리시스템의 운영현황을 개괄한 후, 각 시스템의 데이터 구조를 분석하였다. 향후 분석된 데이터구조를 통한 가중치 적용요소 추출, 객관적 근거를 가진 평가기준의 제시, 알고리즘 적용을 통한 결과도출 및 평가 등에 대한 추가적인 연구가 요구된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.362-364
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• 2022

정부는 혁신성장 확산을 위해 'D·N·A와 BIG3 전략'을 마련하여 '18년 0.7조원에서 '22년 3.5조원까지 5년간 10.9조원의 재정투자와 AI와 5G를 융합한 기술 개발에 많은 지원을 하고 있다. 본 논문에서는 AI와 5G 분야에 대해 국가R&D 참여 인력의 현황을 분석하여, 정부 재정투자에 비례하여 국가R&D 참여 연구인력이 활성화되고 있는지 확인하였다. 분석 데이터는 NTIS에서 Top20의 키워드를 추출하여 2011년부터 2020년까지의 과제 71,760건, 참여 인력 785,805명의 데이터를 수집하였다. 각 분야의 과제와 연구비(정부투자연구비), 연구개발수행주체별, 연구개발단계별 학위 분포 등 참여연구인력 추이를 심층분석하였다. 그 결과 참여 연구인력은 정부 재정투자에 비례하여 활성화 되고 있었다. 이러한 분석은 참여 연구인력 양성을 효율적으로 육성하기 위해 활용될 수 있다.

• Informatization Policy
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• v.30 no.3
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• pp.49-68
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• 2023

This study presented a framework for re-conceptualized data literacy that consists of three domains-knowledge, skills, and contexts- and elements that are emphasized by each domain. In addition to the existing concept of data literacy that mainly emphasized the skills to handle data, the context domain of data was considered including the elements of scope, time, and value orientation. Based on the re-conceptualized data literacy, it is expected to be usable as reference material in the development of curriculum and educational programs in the fields of informatization, manpower training, and administration.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.10
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• pp.305-312
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• 2015

In Korea, institutions and universities to educate and train Bigdata manpower are not yet much. There are various causes, but major cause among them is lack of understanding and perception on Bigdata. Therefore, this study investigated the situation regarding the recognition on Bigdata of universities' faculties and presented a direction for educating Bigdata manpower at the university. As a result, it was investigated that their awareness about the impact of Bigdata is not so great, despite of the somewhat understanding for the Bigdata. In particular, it was investigated that their intentions of research and education for Bigdata are not high. So, for a while, it was identified that Bigdata specialist training will not be easy. In conclusion, this study suggested that the government should pay its attention more on policy for Bigdata manpower training policy of the universities according to direction of the government 3.0 policy that considers the Bigdata to the axis of the major policy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.454-456
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• 2003

기존의 수도, 전기 가스 등의 점검 및 관리 시스템의 경우, 대상 시설물의 관리가 수기로 이루어지고, 부가적인 관리 데이터베이스로의 입력시간을 필요로 하기 때문에 업무가 비효율적이고, 인력의 낭비를 초래하고 있다. 본 연구에서는 이런 관리 시스템의 효율성을 개선하기 위하여, 현장에서 무선으로 관리 데이터베이스와 연동이 가능하고 서버와의 연결성에 대하여 강인함을 주기 위하여 자체적인 데이터베이스 데이터 처리가 가능한 모바일 핸디 터미널을 개발하고자 한다. 본 시스템을 시설물의 점검 및 관리에 적용할 경우, 실시간 데이터의 관리와 최소한의 인력 사용으로 인력낭비를 줄일 수 있다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.12 no.1
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• pp.23-29
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• 2020

Data generated by the development of ICT, the diversification of ICT devices and services and the expansion of social media are categorized as big data characterized by the amount, variety and speed of the data. The spread of the use of big data is expected to have the effects of identifying the status quo by analyzing data in all industries, predicting the future, and creating opportunities to apply it. However, while it is imperative for these things to be done, the nation still lacks professional training institutions or curricula. In this case study, we will investigate and compare the state of education for the training of big data personnel in Korea, find out what level and level of education is being trained to nurture balanced professionals, and prepare an opportunity to think about how it can help students create value at a time when the need for education is growing in the wake of awareness of big data.