• Convergence Security Journal
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• v.18 no.1
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• pp.103-110
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• 2018

Modern society is increasingly demanding in many areas of big data processing technology to collect, aggregate, and analyze large amounts of data over the Internet and SNS. A typical application is to evaluate the reputation of a company or college. To measure and quantify a reputation, fair and precise data and efficient data processing are very important. For this purpose, a quantitative quotient was obtained using public data, a qualitative quotient was obtained through sentiment analysis using news articles, and a complex college reputation quotient was calculated. In this paper, a complex college reputation quotient was calculated based on the quantitative index, reflecting the sentimental reputation, and based on the proposed mixed university system. In this paper, the Complex College Reputation System(CCRS) was proposed, which produced the Complex College Reputation Quotient with an objective quantitative quotient and qualitative quotient reflecting the sentimental reputation to measure the college reputation.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2003.11a
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• pp.210-215
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• 2003

A fine hot-wire is used both as a heating element and a temperature sensor in transient hot-wire method. The traditional sensor system is unnecessarily big so that it takes large fluid volume to measure the thermal conductivity. To dramatically reduce this fluid volume, a new sensor fabrication and a data processing method are proposed in this article. Contrast to the conventional and most popular two wire sensor, the new sensor system is made up of divided multiple long and short wires. Through validation experiments, it is found that the measured thermal conductivities of the glycerin are exactly same each other between the conventional and proposed new method. Also some technical considerations in arranging the multiple wires are briefly discussed.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.48-51
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• 2017

빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로도 빅데이터는 페이스북, 트위터등의 소셜 네트워크에서 많이 발생하고 있는데, 이러한 방대한 데이터들을 어떻게 효율적으로 저장하고 분석하는지에 대한 관심이 많아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터의 개념, 빅데이터의 향후 동향과 이슈들에 대해 살펴보고, 빅데이터 시스템이 데이터를 수집하고 저장하는 것에 대한 고려할만한 사항들과 효율적인 해결방안에 대해 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.652-654
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• 2017

본 프로젝트의 목적은 소상공인들을 위한 상권 분석, 트렌드 분석, 창업 지원 정책 소개, 커뮤니티 등을 제공하는 빅 데이터 기반의 웹 서비스를 구축하는 것이다. 일반적인 창업 관련 사이트는 정형데이터를 DB(Data Base)에 저장 후 관리되는 시스템으로, 이는 사용자 개개인에 맞는 맞춤형 정보를 제공하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 실시간 검색어 수집 및 분석을 통해 소상공인들이 창업을 희망할 때, 사용자에 맞는 정보를 제공해주는 맞춤형 서비스 연구에 대한 내용이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.128-130
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• 2014

클라우드 기술의 발전과 더불어 다가올 데이터 경제 시대에 글로벌 비즈니스 지형을 뒤바꿀 기술 핵심인 빅데이터에 대한 관심이 급증하고 있으나 그 특성상 고비용의 처리 시스템을 요구하며 기업 솔루션 위주로 기술 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 광대역 네트워크와 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 저사양 단말 및 저품질 네트워크에서도 개인에게 빅데이터 서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템 구조를 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.52-53
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• 2018

본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.85-88
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• 2019

4차 산업 혁명의 진행에 따라 빅 데이터를 활용한 다양한 응용 분야와 프로그램들이 생겨나고 있다. 이에 따라 기존에 성능 문제가 크게 제기되지 않았던 복사, 해쉬 계산 등의 문제에 대한 요구사항이 디지털 포렌식이나 디지털 데이터 기록물 보존 등의 분야에서 급증하고 있다. 본 논문에서는 복사, 해쉬가 동시에 진행되는 디지털 데이터 이관 분야에서 활용되는 대용량 이관 시스템을 위해 향상된 성능이 제공되는 알고리즘을 소개하며, 이를 구현한 시스템 구조를 제안한다. 또한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존에 활용되던 이관 시스템에 비해 평균 39% 향상된 성능을 보임을 증명한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1230-1233
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• 2013

스마트폰의 배급과 SNS의 성장으로 최근 데이터양은 급증하고 있다. IDC에 따르면 지난 10년간 생성된 데이터 보다 최근 2년 사이에 생성된 데이터양이 많은 걸로 나타났고 앞으로 점점 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 대규모의 데이터인 빅데이터가 사회적 이슈가 되고 있고 이를 활용하려는 시도가 끊임없이 일어나고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 상의 데이터 마이닝을 통하여 고객의 패턴을 분석하고 이용자에게 신뢰성 있는 데이터를 제공 할 수 있는 방안을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1214-1217
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• 2013

오늘날 스마트 폰의 보급이 보편화 되면서 모바일 시장이 크게 성장하게 되었다. 또한 그만큼 많은 사용자들이 이용함에 따라 더 많은 양의 콘텐츠를 제공을 해야 하기 때문에 데이터는 점점 증가 할 수밖에 없는 상황이다. 하지만 잘못된 데이터 정보를 마케팅 같은 곳에 활용하여 피해를 보기 때문에 잘못된 데이터와 신뢰성 데이터를 구분을 하여 신뢰성 있는 데이터를 사용자에게 제공해야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 빅데이터에서 추출하는 과정에서 데이터 품질관리를 실시하고 저장된 데이터도 품질관리를 함으로써 신뢰성 있는 데이터를 생성 및 관리 할 수 있도록 하는 빅데이터 환경에서 최적화된 데이터 품질관리 시스템을 설계한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1218-1221
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• 2013

최근 기업들은 빅데이터 활용을 통해 얻은 분석결과를 고객 마케팅 및 영업 전략 수립에 적극 활용함으로써 수익성 증대 및 비용 절감이라는 기대 효익를 달성하고 있다. 이러한 흐름에 따라 기업 내 시스템 사용자를 고객으로 두고 있는 HRM시스템 역시 인사데이터 분석을 기반으로 사용자의 기호와 요구사항을 반영한 가치 있는 정보를 제공해줌으로써 기존 기업 고객 이외에 잠재적인 고객층을 확보할 수 있는 맞춤형 HRM 시스템으로 진화해야 할 것이다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 인사데이터 분석의 필요성과 국외 인사데이터 분석 활용사례를 살펴보고 이를 기반으로 빅데이터 분석기술을 활용하여 사용자에게 가치 있는 정보를 제공해주는 개인화된 맞춤형 HRM시스템을 제안 및 설계하고자 한다.