Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.
In this paper, we investigate automated data validation techniques for artificial intelligence training, and also disclose open-source frameworks, such as Google's TensorFlow Data Validation (TFDV), that support automated data validation in the AI model development process. We also introduce an experimental study using public data sets to demonstrate the effectiveness of the open-source data validation framework. In particular, we presents experimental results of the data validation functions for schema testing and discuss the limitations of the current open-source frameworks for semantic data. Last, we introduce the latest studies for the semantic data validation using machine learning techniques.
The purpose of this study was to establish the concept of self - management in university athletes through two integrated research methods as an open-ended questionnaire and focus group interview. Data collection was conducted with open questionnaire for 157 athletes attending in Seoul Gyeonggi-do university and the 14 university athletes were collected data by focus group interview. Results from a series of research procedures are as follow. First, the result of open-ended questionnaire's inductive content analysis, university athletes' self management included 8 general sectors such as life management, training management, competitive management, emotion management, study management, interpersonal management, goal(motivation) management, equipment management. Second, in the focus group interview results, inductive content analysis was more properly supported, and interviews focused on sports field were deeply derived. The results of this study will be used as a basic data to establish strategies for successful athletes' life and develop to university athletes' self management.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.11
no.1
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pp.67-78
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2010
Background & Objectives: Current trend is that funding agencies require investigators to share their data with others. However, there is limited guidance how to access and utilize the shared data. We sought to determine what common data sharing practices in U.S.A. are, what data-related to adolescent health are freely available, and how we deal with the large dataset adopting the complex study design. Methods: The study included only research data-related to adolescent health which was collected in USA and unlimitedly accessible through the internet. Only the raw data, not aggregated, was considered for the study. Major keywords for web search were "adolescent", "children", "health", and "school". Results: Current approaches for public health data sharing lacked of common standards and varied largely due to the data's complex nature, large size, local expertise and internal procedures. Some common data sharing practices are unlimited access, formal screened access, restricted access, and informal exclusive access. The Inter-University Consortium for Political and Social Research and the Center for Disease Control and Prevention were the best data depository. "Data on the net" was search engine for the website providing data freely available. Six datasets related to adolescent health freely available were identified. The importance and methods of incorporating complex research design into analysis was discussed. Conclusion: There have been various attempts to standardize process for open access and open data using the information technology concept. However, it may not be easy for researchers to adapt themselves to this high technology. Therefore, guidance provided by this study may help researchers enhance the accessibility to and the utilization of the open source data.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2014.08a
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pp.109-114
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2014
Linked Data는 서로 분리돼 있는 데이터를 HTTP와 SPARQL을 이용하여 한 번에 질의하는 것이 가능하다. 많은 공공정보들이 여러가지 형식으로 공개되고 있지만 데이터의 재사용성을 높이고 공개된 다른 데이터들과의 활용도를 높이기 위해 Linked Open Data (LOD)로 발행되고 있다. 국내 LOD 중 국가서지 Linked Data와 RISS Linked Data를 중심으로 발행현황을 살펴보고 LOD 발행 후 외부자원과의 연결을 시도한 활용서비스에 대하여 점검하고 활용방안에 대해 고찰하였다. LOD 발행에 있어 SKOS, FOAF, DC 등과 같은 국제 표준용어집을 사용하여 연계 용이성을 확보하고 LOD 연계에 대한 실질적 활용과 운용경험을 공유할 수 있는 플랫폼의 중요성을 제안하였다. 또한 국내외 LOD 플랫폼을 통해 홍보 및 네트워크를 구성하는 노력과 기술적인 운용에 대한 가이드의 필요성을 제안하였다.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.3
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pp.253-258
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2015
The 3D printing is any of various processes for making a three dimensional object of almost any shape from a 3D model. Recently, a rapidly expanding hobbyist and home-use market has become established with the inauguration of the open-source RepRap and Fab@Home projects. However, this causes problems regarding copyright protection and usage of illegal 3D data. In this paper, we developed a 3D printing open-market system, which guarantees copyright protection using the remote 3D printing without direct distribution of 3D design data. Because most of the home-use 3D printers are FFF (Fused Filament Fabrication) based on NC code system, open-market system uses FFF 3D printers. Also, open-market system inspects the uploaded 3D model data, so the system can prevent distribution of illegal model data such as weapons, etc.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.4
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pp.75-97
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2022
To solve the problems of the traditional scholarly communication system, global interest in the open access paradigm continues. Nevertheless, there is still a lack of research to understand global research and growth trends in the field of open access through data-based quantitative methods. This study aims to identify which sub-fields exist in open access and analyze how long each research field will grow in the future. To this end, topic modeling and growth curve analysis were applied to global academic papers in the field of open access. This study identified 14 research topics related to open access, open data, and open collaboration, which are three key elements of open science, and foresaw that the field of open access will grow over the next 65 years. The results of this study are expected to support researchers and policymakers in understanding global research trends of open access.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.10
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pp.43-48
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2014
With the energy paradigm shift from supply side management to demand side management, many researches have been done on demand side resource management and demand response. At the same time, Obix, BacNet-WS and OPC-UA are popularly used in buildings and industry energy management system. However, it is not easy to interchange the data and information among the systems cause a variety of protocols are used in buildings and factories. Therefore, in this paper, we are proposing an open business platform not only to integrate and manage the demand resources using various protocols and standards, but also to allow to plug-ins a new business service on top of the platform.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.2
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pp.23-45
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2020
The world is paying attention to the South Korean government's aggressive COVID-19 response, key of which is transparency and openness in sharing information. Opening up government information is essential to enhancing its social and economic value through increased awareness and accessibility. The purpose of this study is to investigate the current status of SNS operated by national open data portals in which government-collected and -disclosed data is available and to suggest improvements for the use of open data portals. To do this, the study compared 3 national open data portals, each from India, U.S.A, and Korea, by performing quantitative analysis, user feedback analysis, time-series analysis, and information type analysis. Based on the identified information types and user needs, the study suggests concrete ways to facilitate the use of open data portals.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.30
no.1
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pp.259-284
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2013
Public information has been collected in various fields with huge costs in order to serve public purposes such as public agencies' policy-making. However, the collected public information has been overlooked as silos. In korea, many attempts have been made to open the public information to the public only to result in limited extent, where OpenAPI data is being presented by some agencies. Recently, at the national level, the LOD(Linking Open Data) project has built the national DB, initiating the ground on which the linked data will be based for their active availability. This study has outlined overall problems in earlier projects which have built up national linking systems based on linked data for public data use. A possible solution has been proposed with a real experience of having set up an existing national DB of Korean public agencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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