최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.
디지털 정보량의 증가 추세에 맞추어 네트워크를 통해 자신의 데이터를 원격 저장소에 저장하고, 이를 다양한 디바이스를 통해 언제 어디서나 접근할 수 있는 클라우드스토리지 서비스가 등장하게 되었다. 이는 기존에 데이터를 휴대하기 위해 사용되던 이동식 저장매체와 달리 저장용량의 크기 제한이 없고, 저장매체를 소지해야 하는 문제점이 없어 많은 사용자로부터 사용되고 있다. 이러한 클라우드 스토리지에 여러 사용자의 데이터가 저장됨에 따라 클라우드 스토리지의 신뢰성 문제가 이슈화 되고 있다. 비윤리적인 관리자 및 공격자로부터 클라우드에 저장된 데이터를 안전하게 보호하기 위해 다양한 암호 기술을 클라우드 스토리지에 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 검색가능 암호기술은 사용자가 저장하고자 하는 데이터를 직접 업로드하고, 해당 자료를 필요에 따라 공유 하고, 공유대상이 변화되는 클라우드 스토리지 환경에서 비효율성을 가지고 있어 실제 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려하여 검색 가능한 암호화 색인 생성 및 이를 재암호화해 다른 사용자와 안전하게 공유할 수 있는 색인 관리 기법을 제안한다.
국내에서 극지 관련 연구 과제가 꾸준하게 수행되고 있으나 그 성과물로서의 극지 데이터가 제대로 관리되고 있지 않아 많은 예산과 전문 인력을 투입하여 얻어낸 귀중한 극지 데이터가 유실되고 있는 실정이다. 극지 데이터의 공유 및 공동 활용을 위해 데이터 수집, 가공, 저장 및 유통 기능을 담당하는 극지 데이터 센터의 설립이 시급히 요구되고 있다. 극지 데이터는 데이터 센터를 통하여 정보의 유통과 공동 활용을 촉진시킴으로써 데이터의 중복 수집을 방지하고 연구자들 간의 데이터 공유 및 국제 공동연구의 활성화, 그리고 극지 데이터의 국제적 공개를 통해 한국의 위상을 더욱 강화할 수 있는 파급 효과를 가져 올 수 있다.
TTA(Telecommunications Technology Association: 한국정보통신기술협회)에서는 2004년 말에 우리나라 교통 분야 지리정보 데이터 표준 모델을 발표한 바 있다. 이 TTA 모델은 지리정보의 수요증대와 더불어 적절한 교통 분야 지리정보 데이터의 공유, 교환 및 활용을 도모하기 위하여 구축뿐만 아니라 응용측면을 고려한 데이터 모델이므로 본 연구에서는 TTA 교통데이터 모델을 기반으로 국제적 지리정보 엔코딩 표준방식인 Geography Markup Language (GML) 처리가 가능한 시험적인 응용 시스템을 구축하여 웹 기반에서의 TTA 교통모델의 실무적 적합성을 검토해 보고자 한다. 본 연구 결과로 응용 도메인에서의 OGC 국제 표준인 GML의 적합성을 검증해 볼 수 있었고, 이러한 결과는 인터넷을 통한 응용 분야에서 별도로 구축된 지리정보의 공유 및 교환이 손쉽게 이루어지기 때문에 각각의 주요 응용 분야에서의 GIS 데이터의 공유를 위한 기반 구조가 될 것으로 생각한다.
분산된 환경에서 머신 러닝의 학습 가중치를 공유하여 학습하는 방법은 훈련 데이터를 직접 공유하는 것이 아니기 때문에 안전한 것으로 여겨졌다. 하지만, 최근 연구에 따르면 악의적인 공격자가 공유된 가중치를 분석하여 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 있는 취약점이 발견되었다. Gradient Leakage Attack은 이러한 취약점을 이용해 훈련 데이터를 복원하는 공격 기법이다. 본 연구에서는 개별 장치에서 학습을 진행하고 가중치를 서버와 공유하는 학습 환경인 연합 학습 환경에서 해당 공격을 방어하기 위해 이산 코사인 변환에 기반한 이미지 변환 기법을 제시한다. 실험 결과, 우리의 이미지 변환 기법을 적용하면 공유된 가중치로부터 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 없다.
마이크로어레이 기술로 인해 많은 양의 유전자 발현 데이터가 생겨났다. 데이터의 양이 많아짐에 따라 이를 체계적으로 관리해야 할 필요가 생겼고 이를 위해 LIMS(Laboratory Information Management System)가 만들어졌다. LIMS는 실험 데이터를 체계적으로 관리할 뿐만 아니라 같은 실험실에 있는 연구자 간에 데이터를 공유할 수 있는 장점을 갖고 있다. 만일 여러 연구실 간에 공동연구를 한다면 데이터의 공유가 필요하게 된다. 이를 좀 더 편리하게 하기 위해 다른 연구실의 LIMS에 저장된 데이터 중에 허용된 데이터에 한해서 자신의 LIMS에서 바로 접근할 수 있도륵 하는 분산 LIMS를 소개하고자 한다.
본 논문에서는 재난위기경보관리시스템 구축을 위해 행정안전부가 구축중인 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터를 연동하기 위한 기반 및 기술을 제안한다. 국가 R&D로 수행중인 재난위기경보관리시스템은 위기경보 수준을 판단하기 위해 필요한 데이터를 수집, 위기경보 수준 자동분석, 위기경보 수준 판단 및 표출하는 기능을 구현하였다. 그러나 실제 운영하기 위해서는 국가재난정보관리시스템(NDMS)내에서 운영할 수 있도록 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터 연동을 위한 방안에 대해 연구하였다.
오픈 사이언스의 일환으로 정부는 국가 연구데이터 공유 및 활용 전략을 채택하고, 국가 차원의 거버넌스 체제를 구성하여 연구기관이 이행하도록 정책을 추진하고 있다. 연구데이터 관리를 위한 정책이 학계를 중심으로 수행되고 있지만 선진국에 비해 미흡한 실정이며 이 마저도 현장에 도입하기에는 연구자의 인식도 부족한 현실이다. 본 연구의 목적은 학문분야별 연구자의 연구데이터 관리 현황을 파악하기 위함이다. 학문분야는 문헌정보학, 통계학, 생태학 및 한국음악학을 포함한 4개 분야로 구성하였으며 데이터 관리 현황은 설문조사를 통해 파악하였다. 연구데이터 관리 현황은 연구데이터 생산, 공유 및 관리, 저장, 보존 및 재사용 관점에서 분석하였다. 연구 결과, 데이터 저장을 제외하고 데이터 생산, 데이터 공유 및 관리, 데이터 보존 및 데이터 재사용의 경우 학문 분야별로 차이가 있는 것으로 파악되었다.
최근 첨단과학응용 분야에서 클라우드 기반의 실험 환경을 구축하는 사례가 늘어가고 있다. 이러한 연구 환경의 패러다임 변화와 관련하여 연구망에서도 고성능 백본 망을 활용한 데이터 공유 서비스에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 데이터 공유 모델의 설계에 앞서 실험적 연구로 공개 소프트웨어 클라우드 운영체제인 OpenStack의 Swift 서비스를 이용하여 오브젝트 스토리지 실험 테스트 베드를 구축하고, 대용량의 데이터 전송 시 발생하는 트래픽을 분석한다. 분석 결과, 리플리카의 생성, 배치 및 선택 등에 따른 유의한 트래픽 발생의 변화를 관찰할 수 있었고, 이러한 결과는 광역 규모의 분산된 데이터 공유 모델 설계 및 망에 대한 요구사항 등으로 활용될 수 있다.
UIS사업의 결과로 나온 공간데이터의 경우 막대한 비용투자에 비하여 활용의 정도는 기대에 미치지 못하고 있으며 공간데이터의 활용확대를 위하여 데이터의 효율적 관리 및 공유체계의 확립을 위한 노력은 반드시 필요하다. 본 연구는 지방자치단체내에서 공간 데이터의 효율적인 관리 및 공유체계확립과 공간데이터의 활용 확대를 위하여 사회연결망 분석 및 계획행동이론을 적용하였으며 부산광역시 공간데이터 사용 공무원을 대상으로 분석결과 공간데이터의 공유에 영향을 미치는 장애요인에는 데이터 사용자들간의 태도 및 주변과의 관계에서 발생하는 비기술적 장애요인의 비중이 높게 나타났다. 또한 데이터의 제공위치에 따라 공간데이터 공유의 장애요인에 대하여 다르게 인식하고 있는 것으로 나타났으며 이러한 사회적 신념이 행동의도에 영향을 미쳐서 또 다른 비기술적 장애요인이 발생하였다. 본 연구는 공간데이터의 활용확대를 위하여 인간의 행동예측을 위한 계획행동이론의 적용 및 공간데이터의 흐름을 파악하기 위한 사회연결망분석을 실시하여 부서에 속한 담당자들의 인식 및 공유장애요인을 규명하고 데이터 활용 확대로 접근할 수 있는 윤곽을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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