• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.94-101
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• 2022

For the purpose of this study, in order to adapt to the era of intelligent informatization in the 4th Industrial Revolution, we propose an information processing and analysis technology education plan that can solve problems through information search and collection. To this end, first, we explored the necessity and content of information processing and analysis technology in hyperconnection, hyperintelligence, and hyperconvergence under the theme of various majors in IT, focusing on understanding information technology in the software and hardware curriculum. Second, the curriculum improvement plan was proposed based on information literacy, computing thinking skills, and cooperative problem-solving skills for efficient software and hardware-linked curriculum operation based on information processing and analysis technology. Third, I would like to emphasize that it is essential to secure connectivity between other studies for future innovation in new technologies related to computer technology, machine technology, and infrastructure technology through hyperconnection, hyperintelligence, and hyperconvergence in the software and hardware curriculum. Through this, we intend to cultivate creative convergence talent required by the future society.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.147-150
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• 2023

본 논문에서는 코로나 19 확산에 따른 마스크 생산량 급증에 따라 폐마스크 수거함을 배치하는 경기도 용인시에 데이터를 기반으로 한 수거함 위치 추천을 목표하는 프로젝트를 소개한다. 해당 프로젝트는 전국 표준노드 링크와 건축물 용도 API를 활용했으며 데이터 전처리와 메모이제이션 기법 등으로 적절한 시간 안에 결과가 도출되도록 위치 추천 엔진을 개발했다. 개발 완료된 엔진으로부터 도출된 결과를 바탕으로 폐마스크 수거함을 배치한다면 보다 효과적인 결과로 이어질 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.17-31
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• 2017

빅데이터의 중요성이 증가함에 따라 공공기관에서는 다양한 빅데이터 관련 인프라를 제공하고 있으며, 그 중 하나가 공공데이터이다. 공공데이터 기반의 다양한 활용 사례가 공유되고 있으며, 공공기관에서도 데이터 기반의 모델을 통해 공공의 문제를 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 사회 보험 중 하나인 고용보험 케이스가 있다. 고용보험은 근로자의 권익 보호를 위해 근로자를 고용한 모든 사업주가 필수적으로 가입하여야 하는 보험이지만 가입누락의 경우가 많다. 가입누락을 막기 위한 데이터 기반의 접근이 필요하지만, 분산된 형태의 공공데이터, 수집 시기의 차이로 인해 데이터 통합이 어렵고, 체계적인 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문에서는 공공데이터를 기반의 고용보험 가입 예측을 위한 모델 도출방법론을 제시하고자 한다. 본 방법론은 데이터 수집, 데이터 통합 및 전처리, 데이터 탐색 및 이력 데이터 분석, 예측 모델 도출을 포함하며, 프로세스 마이닝 및 데이터 마이닝을 활용한다. 또한, 사례 연구를 통해 본 방법론의 유효성을 검증한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.93-103
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• 2019

본 논문에서는 수산과학 R&D 정보의 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리기법에 관해 소개한다. 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 유형의 수산과학 R&D 정보를 수집하여 통합 연계하고, 이를 데이터 레이크 형태로 구축하는 방안을 제시한다. 수산과학 분야에서 수집, 축적되고 있는 기존의 데이터와 함께 위성영상 데이터, 연구보고서 등 비정형 빅데이터까지 수집하여 다양한 분석을 지원하는 빅데이터 플랫폼의 구축방안을 제시한다. 다음으로 데이터 추출과 전처리 및 저장 과정에서 메타 데이터를 수집하고 관리함으로써 수산과학 빅데이터의 체계적인 관리가 가능하도록 한다. 빅데이터 플랫폼 구축과 함께 메타 데이터를 표준양식으로 구축함으로써 데이터의 수집, 저장, 활용 및 유통 등 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 체계적이고도 지속적인 빅데이터 관리 방안을 제시하는데 의의가 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.127-139
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• 2019

연구 데이터 관리(Research Data Management: RDM)는 연구데이터를 생산, 수집, 이용, 보전하는데 있어 방향을 제시하고 지원하는 인력, 정책, 자원 및 기술을 포괄하는 시스템이다. RDM은 연구비 신청시 작성하는 DMP(Data Management Plan)의 작성지원, 데이터 컬렉션과 리파지토리 구축, 연구 데이터의 디지털 보전과 유통 등을 포함하는 광범위한 활동들로 구성된다. 선진국의 경우 각 기관들이 RDM을 위한 시스템과 관련 조직을 구성하여 운영하고 있으나 우리나라의 경우에는 연구 데이터에 관한 인식수준이 낮아 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 각 조직의 현실에 적합한 연구데이터 관리체계 구축방안을 제안한다. 특히, 최근들어 각 분야마다, 조직마다 빅데이터의 생성과 관리를 위한 빅데이터 플랫폼 구축이 급증하고 있어 이를 조직내 RDM 구축에 반영할 필요가 있다. 또한 블록체인 기술을 활용하여 연구자의 데이터 주권 확보를 지원하고, 데이터 프로비넌스 보장과 P2P 방식의 분산 RDM 구축 방안도 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.9-17
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• 2016

본 연구에서는 상수관망에 설치된 유량, 압력 센서를 통해 취득한 빅데이터에 대해 데이터마이닝 기법을 활용하여 해당 공급권역의 특성을 파악하고 그 정보에 기반하여 상수 공급에 있어서 유의할 점 등을 도출해보고자 하였다. 또한, 상수 사용에 대한 단기 수요예측을 수행하는데 있어서도 통계적 방법인 다중회귀분석과 데이터마이닝의 인공신경망 기법을 비교하여 좀 더 정확한 수요예측을 할 수 있는 모델을 제시해보고자 하였다. 데이터 수집과 테스트를 위하여 지자체 한 군의 소블록 지역을 대상으로 선정하였다. 해당 지역은 가정용 수요 외에도 관공서, 병원 등의 대형 업무용 수요도 일부 존재하고 있는 지역이다. 해당 지역의 센서를 통해 취득되는 연속 발생 데이터를 수집하였다. 이런 방식을 통해 취득된 데이터는 총 2,728건이며 이 중 2,632건은 예측모델을 생성하는데 96건은 예측모델의 예측력을 테스트 하는 데에 활용하였다. 이러한 테스트를 수행한 결과 상수 수요예측에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석에 비교하여 더 좋은 예측율을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.55-62
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• 2018

본 연구에서는 그동안 해외에서 주로 실행되어 왔던 빅데이터를 이용한 다양한 질병(독감, 폐렴, 수족구병) 환자수 예측 모델을 개발해 보았다. 기존의 환자수 예측이 병원에서 실제 환자수를 카운팅한 수를 수집하여 발표하는 시스템이라면, 이번에 개발한 연구 모델은 실시간으로 제공되는 질병 관련 단어 및 다양한 기후 데이터를 접목하여 기계학습 방법으로 알고리즘을 만들고, 이를 기반으로 정부에서 발표하기 전 환자수를 예측하는 모델이다. 특히 유행성 질병이 빠르게 확산될 경우, 실시간으로 전파 속도를 파악할 수 있다는 점에서 그 장점이 있다. 이를 위하여 구글 플루 트렌드에서 실패한 부분을 최대한 보완하여 다양한 데이터를 활용한 예측 모델을 개발하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.209-225
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• 2020

본 연구는 인삼과 산양삼에 대해 아무런 정보가 없는 초보 소비자가 인삼을 산양삼이라 여기는 사기 상황을 방지하는 차원에서 산양삼 형태에 대한 기저수준을 확립하려했다. 이를 위해 연구자들은 소비자가 스마트폰의 전용 APP으로 인삼을 촬영하면 그 사진이 원격으로 전송되어, 기계학습데이터를 기반으로 판별한 결과가 소비자에게 전송되는 서비스디자인을 고안했다. 연구과정에서의 데이터 셋과 소비자들이 스마트폰을 통해 촬영했을 때의 배경색, 산양삼의 위치, 크기, 조도, 색온도 등과의 차이를 최소화 하기 위해 소비자 용 전용 촬영 박스를 디자인 했다. 이에 따라 산양삼 샘플 수집은 디자인된 박스와 동일한 통제된 환경과 세팅 하에서 이루어졌다. 이를 통해 기계학습에서 통상 필요한 것 보다 약 1/10이 적은 샘플을 사용해 CNN(VGG16)모델에서 예측 확율 100%를 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.73-85
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• 2022

인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.37-47
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• 2022

자율배송 운행 데이터는 코로나 시대의 라스트마일 배송에 대한 패러다임 변화를 주도하는 핵심이다. 국내 자율배송로봇과 해외 기술선도국가 간의 기술격차 해소를 위해서는 인공지능 학습에 사용 가능한 대규모 데이터 수집과 검증이 최우선으로 요구된다. 따라서 해외 기술선도국가에서는 인공지능 학습데이터를 누구든 사용가능한 공공데이터 형태로 오픈하여 검증과 기술발전에 기여하고 있다. 본 논문은 자율배송로봇 학습을 목적으로 326개의 객체를 수집하고 Mask r-cnn, Yolo v3 등의 인공지능 모델을 학습하고 검증하였다. 추가적으로 두 모델을 기반으로 비교하고 향후 자율배송로봇 연구에 요구되는 요소를 고찰하였다.