Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.25-38
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2022
Research data means data used or created in the course of research or experiments. Research data is very important for validation of research conducted and for use in future research and projects. Recently, convergence research between various fields and international cooperation has been continuously done due to the explosive increase of research data and the increase in the complexity of science and technology. Developed countries are actively promoting open science policies that share research results and processes to create new knowledge and values through convergence research. Communities to promote the sharing and utilization of research data such as RDA (Research Data Alliance) and COAR (Confederation of Open Access Repositories) are active, and various platforms for managing and sharing research data are being developed and used. OpenAIRE (Open Access Infrastructure for Research In Europe), a research data platform in Europe, ARDC (Australian Research Data Commons) in Australia, and IRDB (Institutional Repositories DataBase) in Japan provide research data or research data related services. Korea has been establishing and implementing a research data sharing and utilization strategy to promote the sharing and utilization of research data at the national level, led by the central government. Based on this strategy, KISTI has been building a Korean research data platform (DataON) since 2018, and has been providing research data sharing and utilization services to users since January 2020. This paper reviews the characteristics of DataON and how it is used for research by showing its applications.
오픈 사이언스는 연구 결과의 공유뿐 아니라 연구 과정을 공개하는 방향으로 발전하고 있다. 우리는 계산과학공학 분야의 오픈 사이언스 활성화를 위해 EDISON 플랫폼을 개발하고 있다. EDISON 플랫폼은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션의 온라인 서비스를 제공할 뿐만 아니라 소스코드, 데이터, 관련 연구 출판물에 대해서도 공유할 수 있는 환경을 제공해준다. EDISON 플랫폼에 성공적인 서비스를 위해서는 시뮬레이션 소프트웨어의 효율적인 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 제공하기 위한 등록 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 통해 개발자는 관리자의 개입 없이 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 등록할 수 있으며, 웹 기반의 시뮬레이션 제공 환경을 효과적으로 구축할 수 있다.
Deep learning-based applications have great potential to enhance the quality of medical services. The power of deep learning depends on open databases and innovation. Radiologists can act as important mediators between deep learning and medicine by simultaneously playing pioneering and gatekeeping roles. The application of deep learning technology in medicine is sometimes restricted by ethical or legal issues, including patient privacy and confidentiality, data ownership, and limitations in patient agreement. In this paper, we present an open platform, MI2RLNet, for sharing source code and various pre-trained weights for models to use in downstream tasks, including education, application, and transfer learning, to encourage deep learning research in radiology. In addition, we describe how to use this open platform in the GitHub environment. Our source code and models may contribute to further deep learning research in radiology, which may facilitate applications in medicine and healthcare, especially in medical imaging, in the near future. All code is available at https://github.com/mi2rl/MI2RLNet.
Recently, the performance of binaural hearing aids is rapidly improved with the technology advancement of wireless communication, digital signal processing, and integrated circuit design. However, the previous hearing aids developer platforms can't be applied to binaural hearing aids developing, because it has no consideration for wireless communication and binaural hearing control. Also, the previous developer platforms are not easy to use for the algorithm development, because programming languages are limited. In this paper, we designed and implemented the open platform board for binaural hearing aids developing. The designed board can be programmed by general programming language and can be used wireless communication module. In order to verify the designed open platform board, we used the volume control algorithm using two open platform board. As a result of experiment, we verified the performance of designed and implemented open platform board that was successfully operated the binaural hearing control and the wireless communication.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2434-2454
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2021
This paper developed the software testing factory-cloud testing platform (STF-CTP) to address the software compatible issues in various smart devices. Software developers who only require uploading the application under test (AUT) and test script can test plenty of smart devices in STF-CTP. The challenge for the cloud test platform is how to optimize the resource and increase the performance in the limited resource. This paper proposed a new scheduling mechanism and a new process of the system operation which is based on the OpenStack platform. We decrease about 40% memory usage of OpenStack server, increase 3% to 10% Android device usage of STF-CTP, enhance about 80% test job throughput and reduces about 40% test job average waiting time.
과학기술정보 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서는 동일한 콘텐츠와 기술을 상호 공유할 수 있는 과학기술정보만의 플랫폼이 필요하다. 따라서 본 논문에서 다양한 콘텐츠 및 기술을 공통의 활용 요소로 사용할 수 있는 플랫폼을 설계함으로써 신속하고 효율적인 서비스를 지원하고자 한다. 더불어 과학기술 데이터와 기술들을 용도에 따라 활용할 수 있는 플랫폼 환경 체제에서의 다양한 API 활용 사례를 제시하였다. 이를 통해 각종 콘텐츠와 기술들은 플랫폼 상에서 API Gateway를 통해 상호작용하고 식별된 연구자, 기관, 용어 데이터를 중심으로 과학기술콘텐츠를 융합할 수 있을 것이다.
2018년 현재 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 계산과학공학 플랫폼 기반으로 온라인 시뮬레이션이 가능한 EDISON(EDucation-research Integration through Simulation On the Net) 서비스를 제공하고 있다. 해당 플랫폼 서비스는 7개 전문분야(전산의학, 전산설계, 전산열유체, 구조동역학, 계산화학, 나노물리, 도시환경)의 학생 및 연구자들이 학습 및 시뮬레이션을 실행하고 결과를 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 하지만 EDISON 플랫폼은 시뮬레이션 서비스에 초점을 맞춰 개발과 서비스를 제공했기 때문에 국내외 MOOC(Massive Open Online Course) 서비스들에 비해 아직 교육 콘텐츠가 부족하다. 그리하여 본 논문에서는 계산과학공학 플랫폼에 교육 콘텐츠를 체계적으로 제공하기 위한 커리큘럼 서비스를 설계 및 제안하였다.
최근 오픈 사이언스를 위한 플랫폼 개발이 국내외적으로 이루어지고 있으며, 과학기술 지식인프라의 데이터 처리 및 서비스 운영을 분석하여 과학기술 지식인프라의 성과확산을 위한 시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 논문은 과학 기술 분야의 지식인프라를 위한 통합 아키텍처 설계 방법론을 도출하고 통합 아키텍처에서 데이터와 서비스의 통합수준 및 연계를 설정하는 그 방안을 제시한다. 연구 전과정에서 오픈 사이언스를 활용하기 위해서는 개별 서비스를 모듈 및 독립적인 기능 블록으로 구성하여 재사용 및 상호 운영될 수 있어야 한다. 이를 위해 제안된 설계 방법론은 과학기술 지식 인프라의 통합 서비스를 위한 서비스 통합을 다루기 위해 사용하며, 이는 다분야의 협력 참여연구자 및 엔지니어의 계산 수행 결과 및 산출물의 솔기없는 접근을 지원할 수 있다.
As computers can express and utilize information in a semantic dimension different from the real world, humans have opened the door to the digital world and have played a pivotal role in the transformation of the human habitual environment. Using metaverse, it can be possible to predict concepts such as virtual currency, artificial intelligence, and virtual reality, which have now become possible for practical systemic visualization. In order to implement the metaverse in the realm of technology, it requires not only a multifaceted discussion on the platform, but also research on an architect that can include the intrinsic complexity of the metaverse. In this paper, we discuss the architecture for an open metaverse platform based on convergence wrapping that can converge various contents into one space, and propose a comprehensive platform design.
With the emergence of a new paradigm called Open Science and Big Data, the need for data sharing and collaboration is also emerging in the computational science field. This paper, we analyzed data-driven research cases for computational science by field; material design, bioinformatics, high energy physics. We also studied the characteristics of the computational science data and the data management issues. To manage computational science data effectively it is required to have data quality management, increased data reliability, flexibility to support a variety of data types, and tools for analysis and linkage to the computing infrastructure. In addition, we analyzed trends of platform technology for efficient sharing and management of computational science data. The main contribution of this paper is to review the various computational science data repositories and related platform technologies to analyze the characteristics of computational science data and the problems of data management, and to present design considerations for building a future computational science data platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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