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.
Public institutions are considering adoption of open-source software in the process of information projects. However, there doesn't exist reliable information about an adoption process for open-source software. Performance and stability problems of this software also persist, as a result, current open-source software is not widely used. As a software market and industry grows, Benchmark test has been performed more often than before in order to help customers understand and select the most appropriate product among myriad similar ones. It is certain that more objective and trustful data evidence should be obtained by way of utilizing the procedures and methods of Benchmark Test in decision making process for selecting an open-source software. For this research, Benchmark test was applied as a way of demonstrating performance verification of an open-source software in the public institutions. It is certain that more objective and trustful data evidence should be obtained by way of utilizing the procedures and methods of Benchmark Test in decision making process for selecting an open-source software. It also introduces a case study of a information system, which selected and implemented open-source software, in order to confirm the validity of this research. This research will serve as a guideline to adopt open-source software in governments as well as public institutions.
Purpose - Open source software has high utilization in most of the server market. The utilization of open source software is a global trend. Particularly, Internet infrastructure and platform software open source software development has increased rapidly. Since 2003, the Korean government has published open source software promotion policies and a supply promotion policy. The dynamism of the open source software market, the lack of relevant expertise, and the market transformation due to reasons such as changes in the relevant technology occur slowly in relation to adoption. Therefore, this study proposes an assessment model of services provided in an open source software service company. In this study, the service level of open source software companies is classified into an enterprise-level assessment area, the service level assessment area, and service area. The assessment model is developed from an on-site driven evaluation index and proposed evaluation framework; the evaluation procedures and evaluation methods are used to achieve the research objective, involving an impartial evaluation model implemented after pilot testing and validation. Research Design, data, and methodology - This study adopted an iteration development model to accommodate various requirements, and presented and validated the assessment model to address the situation of the open source software service company. Phase 1 - Theoretical background and literature review Phase 2 - Research on an evaluation index based on the open source software service company Phase 3 - Index improvement through expert validation Phase 4 - Finalizing an evaluation model reflecting additional requirements Based on the open source software adoption case study and latest technology trends, we developed an open source software service concept definition and classification of public service activities for open source software service companies. We also presented open source software service company service level measures by developing a service level factor analysis assessment. The Behavior-Structure-Evolution Evaluation Model (BSEM) proposed in this study consisted of a rating methodology for calculating the level that can be granted through the assessment and evaluation of an enterprise-level data model. An open source software service company's service comprises the service area and service domain, while the technology acceptance model comprises the service area, technical domain, technical sub-domain, and open source software name. Finally, the evaluation index comprises the evaluation group, category, and items. Results - Utilization of an open source software service level evaluation model For the development of an open source software service level evaluation model, common service providers need to standardize the quality of the service, so that surveys and expert workshops performed in open source software service companies can establish the evaluation criteria according to their qualitative differences. Conclusion - Based on this evaluation model's systematic evaluation process and monitoring, an open source software service adoption company can acquire reliable information for open source software adoption. Inducing the growth of open source software service companies will facilitate the development of the open source software industry.
정부에서는 공개소프트웨어 보급을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 이의 일환으로 공개소프트웨어 시범 사업을 시행하고 있으며 정보화 사업 평가 항목에 공개소프트웨어 사용 여부 포함하고 있다. 그러나 잠재적인 공개소프트웨어 사용자인 중등학교 학생들을 대상으로 공개소프트웨어에 대한 홍보와 교육이 부족한 상태이다. 본 연구에서는 현재 중등학교에서 정보 교과를 담당하는 교사들의 공개소프트웨어에 대한 인지도를 파악하고 분석한다. 이 연구 결과는 중등학교에서의 공개소프트웨어 교육을 활성화하기 위해 방안을 찾는데 기초 자료로 활용 될 수 있다.
Tile Map Service는 정적인 이미지들을 모아둔 저장소를 이용하여 매우 빠르게 지도 서비스를 수행하는 서비스이다. 지도 이미지 저장소는 특정 축척별로 지도 영역을 Tile 이미지로 저장한 디렉토리 구조이다. 따라서 디렉토리 구조로부터 이미지를 불러오는 것은 사용자의 요구에 따라서 지도를 데이터베이스로부터 직접 생성하는 것보다 훨씬 시간 단축이 이루어진다. 이와 같은 Tile Map Service를 이용하면 사용자가 복잡한 지도를 생성할 때 획기적으로 지도 생성 시간을 단축시키는 효과와 성능 향상을 위한 제반 노력을 제거할 수 있다. 본 논문은 Open Source GIS를 사용하여 고해상도 영상의 Tile Map Service 시스템을 구축하는 방안을 제시하는 것이다. Open Source GIS중 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)을 사용하여 Tile Map Image를 생성하였으며, OpenLayers를 이용하여 웹브라우저를 통한 서비스를 구축하였다. 또한 Tile Map Service 시스템을 구축 한 후 전통적인 방식으로 지도 렌더링을 수행하는 시스템과 성능테스트를 수행하여 결과를 비교 분석하였다. 수행 결과 본 연구를 통하여 제안된 방법으로 고해상도의 영상 데이터를 상용소프트웨어의 도입 없이 고가용성의 Tile Map Service 시스템을 구축할 수 있었다.
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.
Recently, introduction of Open Source Software into informatization of the government and public sector has been actively examined, however, Open Source Software is being rarely adopted due to the lack of verified and reliable data with regard to the criteria, process, performance and stability for introduction of Open Source Software. In this paper, the process, method and plan for performance verification for introduction of Open Source Software into mission critical systems of the government and public sector are suggested in order to solve the aforesaid problem Specially, a test system to judge whether or not to adopt Open Source Software in school affairs system of the NEIS(National Education Information System) of the Korean government was set up, and the method and process of performance verification by stage in addition to feasibility study were applied to the test system for verification. Based on the result of performance evaluation in the test system, the application of Linux to school affairs system of the NEIS is being successfully practiced. It is expected that this study will be a guideline to technical review process and performance verification method as necessary to introduce Open Source Software into the mission critical systems of government and public agencies.
With rapid development of information and communication technologies, open collaboration can be eased through the Internet. Open source software, as a representative area of open collaboration, is developed and adopted to various fields. In this research, based on organizational learning theory, we examine the impacts of exploration and exploitation on innovation performance in open source software development projects. We define knowledge exploration as a number of developers from outside organization and knowledge exploitation as the ratio of member of an organization who participated in an open source software project managed by the organization. For analysis, we collect data of 4794 projects from github which is a representative open source software development platform using Web crawler developed by Python. As a result, we find that excessive exploration has curvilinear (invers U-shape) relationship on project performance. On the other hand, exploitation with enough external developers will positively impact on project performance.
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.
본 논문에서는 병원에서 환자의 대기시간을 실시간으로 모니터링하기 위한 오픈소스 기반의 시스템을 제안한다. 환자의 위치 데이터를 실시간으로 분석, 처리하기 위한 고성능 스트림 처리 시스템을 비용 효율적으로 구축하기 위해서는 오픈소스 프로젝트를 활용하는 것이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 오픈 소스 시스템으로 다양한 하둡 서브프로젝트들로 구성된 하둡 에코시스템이 있다. 본 논문에서는 먼저 시스템 요구사항을 정의하고 하둡 에코시스템에서 이를 만족시키기 위한 몇 가지 오픈소스 프로젝트들을 선정한다. 그리고, 선정된 아파치 스파크, 아파치 카프카 등을 이용한 시스템 구조 설계 및 상세 모듈 설계를 제안한다. 제안된 시스템은 기존 시스템과의 연계 및 오픈소스 프로젝트를 통해 구축비용을 절감할 수 있으며, 또한 분산 스트림 처리를 통해 고성능과 안정성을 확보할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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