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Implementation and Analysis of CoAP-Based Lightweight OpenADR2.0b protocol for Smart Energy IoT Environment (스마트 에너지 IoT를 위한 CoAP 기반 Lightweight OpenADR2.0b 프로토콜의 구현 및 분석)

  • Park, Heon-Il;Kim, Se-Young;Kang, Seong-Cheol;Park, Hyun-Jin;Kim, Il-Yeon;Choi, Jin-Seek
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.42 no.4
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    • pp.904-914
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    • 2017
  • For efficient energy usage, the concept of demand response has been emerged and thereby Open Automated D emand Response(OpenADR) protocol is developed as a standard protocol to provide automated demand response. There have been emerging trends on the demand response services using the Internet of Things(IoT) for smart h ome energy management. In this smart home energy IoT environment, a lightweight protocol is needed rather tha n the existing HTTP/ XML based OpenADR protocol for demand response services since many small devices wi ll be interconnected. In this paper, we propose a lightweight OpenADR protocol based on CoAP protocol for pro viding demand response service in Smart Energy IoT environment, implement the proposed CoAP-based protocol, and analyzed the performance compared to existing HTTP/ XML-based OpenADR 2.0b protocol.

Using the PubAnnotation ecosystem to perform agile text mining on Genomics & Informatics: a tutorial review

  • Nam, Hee-Jo;Yamada, Ryota;Park, Hyun-Seok
    • Genomics & Informatics
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    • v.18 no.2
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    • pp.13.1-13.6
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    • 2020
  • The prototype version of the full-text corpus of Genomics & Informatics has recently been archived in a GitHub repository. The full-text publications of volumes 10 through 17 are also directly downloadable from PubMed Central (PMC) as XML files. During the Biomedical Linked Annotation Hackathon 6 (BLAH6), we experimented with converting, annotating, and updating 301 PMC full-text articles of Genomics & Informatics using PubAnnotation, a system that provides a convenient way to add PMC publications based on PMCID. Thus, this review aims to provide a tutorial overview of practicing the iterative task of named entity recognition with the PubAnnotation/PubDictionaries/TextAE ecosystem. We also describe developing a conversion tool between the Genia tagger output and the JSON format of PubAnnotation during the hackathon.

Weighted Negative Tree Pattern Discovery (가중치 부여 부정 트리 패턴 추출)

  • Paik, Juryon;Kim, Jinyoung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.23-26
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    • 2019
  • 사물인터넷(IoT)은 지금의 우리가 살고 일하는 모든 방식을 변화시키고 있다. IoT를 통해 데이터를 생성하고 저장하고 연결된 장치와 상호작용하여 비즈니스는 물론 우리의 일상 생활을 개선하고 있는 것이다. 무수히 많은 센서들이 연결된 세상은 센서들에 의해 그 어느 때보다 거대한 양의 데이터들을 생산하고 있다. JSON, XML 같은 트리 구조의 데이터 타입은 대량 데이터 저장 전송 교환 등에 주요하게 사용되는데 이는 트리 구조가 이형 데이터 간의 유연한 정보 전송과 교환을 가능하게 하기 때문이다. 반면에, 효용성 높은 정보나 감추어져 있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 추출하는 것은 일반 데이터 구조에 비해 훨씬 어려우며 더 난해한 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 트리 구조의 대량 스트리밍 데이터로부터 가중치가 부여된 주요한 부정 패턴들을 추출하기 위한 방법을 공식화한다.

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Design and Implementation of Mobile Auction System Based on Android (안드로이드 기반 모바일 경매시스템의 설계 및 구현)

  • Jung, Hyoung-Yong;Kim, Tae-Hun;Choi, Jong-Chan;Lee, Jeong-Joon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.401-404
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    • 2010
  • 스마트폰 시장의 성장과 더불어 안드로이드 시장이 급성장함에 따라 안드로이드기반의 다양한 어플리케이션에 대한 수요가 많아지고 있다. 그러나 그 응용에 보안이 추가된 전자경매응용프로그램은 아직 개선여지가 많다. 본 논문에서는 안드로이드 기반으로 실시간 경매정보제공과 모바일 경매를 지원하는 시스템의 설계 및 구현에 대한 내용을 기술한다. 또한 웹과 함께 온라인 서비스를 연동하여 지원하기 위해서 xml 과 Json 을 이용하여 서버와 모바일간에 적절한 데이터통신이 가능하도록 지원한다. 이 시스템은 전자상품 경매 뿐만이 아닌 실시간 경매를 필요로하는 경매시스템에 모델이 될 수 있으며 이를 기반으로 확장이 기대된다.

Semantic-Based Label Lists Represented Information Extraction from Tree Data (트리 구조 데이터의 의미 기반 라벨 리스트 표현 정보 추출)

  • Paik, Juryon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.27-28
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    • 2020
  • 이형 데이터 간의 정보 전송과 교환을 가능하게 하는 유연한 트리 구조의 특성은 인터넷 및 IoT 환경에서의 대량 데이터 저장·전송·교환 등에 있어서 XML이나 JSON에서 주요하게 사용된다. 사용성에 있어서는 수월한 반면에, 감추어져 있는 가치있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 찾아내는 것은 일반 단순 구조의 데이터에 비해서 훨씬 어려우며 복잡하고 난해한 문제들을 발생시킨다. 이는 트리가 갖는 계층 구조 때문이다. 본 논문에서는 계층 구조를 갖는 대량 트리 데이터들을 보다 단순한 리스트 구조로 변형한 후 해당 구조로부터 가장 자주 발생하는 유용한 정보들을 추출하는 방법을 제시한다.

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Design and Implementation of ISO/IEEE 11073 DIM Transmission Structure Based on oneM2M for IoT Healthcare Service (사물인터넷 헬스케어 서비스를 위한 oneM2M기반 ISO/IEEE 11073 DIM 전송 구조 설계 및 구현)

  • Kim, Hyun Su;Chun, Seung Man;Chung, Yun Seok;Park, Jong Tae
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.53 no.4
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    • pp.3-11
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    • 2016
  • In the environment of Internet of Things (IoT), IoT devices are limited by physical components such as power supply and memory, and also limited to their network performance in bandwidth, wireless channel, throughput, payload, etc. Despite these limitations, resources of IoT devices are shared with other IoT devices. Especially, remote management of the information of devices and patients are very important for the IoT healthcare service, moreover, providing the interoperability between the healthcare device and healthcare platform is essential. To meet these requirements, format of the message and the expressions for the data information and data transmission need to comply with suitable international standards for the IoT environment. However, the ISO/IEEE 11073 PHD (Personal Healthcare Device) standards, the existing international standards for the transmission of health informatics, does not consider the IoT environment, and therefore it is difficult to be applied for the IoT healthcare service. For this matter, we have designed and implemented the IoT healthcare system by applying the oneM2M, standards for the Internet of Things, and ISO/IEEE 11073 DIM (Domain Information Model), standards for the transmission of health informatics. For the implementation, the OM2M platform, which is based on the oneM2M standards, has been used. To evaluate the efficiency of transfer syntaxes between the healthcare device and OM2M platform, we have implemented comparative performance evaluation between HTTP and CoAP, and also between XML and JSON by comparing the packet size and number of packets in one transaction.

A Study on the Domain Discrimination Model of CSV Format Public Open Data

  • Ha-Na Jeong;Jae-Woong Kim;Young-Suk Chung
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.28 no.12
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    • pp.129-136
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    • 2023
  • The government of the Republic of Korea is conducting quality management of public open data by conducting a public data quality management level evaluation. Public open data is provided in various open formats such as XML, JSON, and CSV, with CSV format accounting for the majority. When diagnosing the quality of public open data in CSV format, the quality diagnosis manager determines and diagnoses the domain for each field based on the field name and data within the field of the public open data file. However, it takes a lot of time because quality diagnosis is performed on large amounts of open data files. Additionally, in the case of fields whose meaning is difficult to understand, the accuracy of quality diagnosis is affected by the quality diagnosis person's ability to understand the data. This paper proposes a domain discrimination model for public open data in CSV format using field names and data distribution statistics to ensure consistency and accuracy so that quality diagnosis results are not influenced by the capabilities of the quality diagnosis person in charge, and to support shortening of diagnosis time. As a result of applying the model in this paper, the correct answer rate was about 77%, which is 2.8% higher than the file format open data diagnostic tool provided by the Ministry of Public Administration and Security. Through this, we expect to be able to improve accuracy when applying the proposed model to diagnosing and evaluating the quality management level of public data.

Building Modeling for Unstructured Data Analysis Using Big Data Processing Technology (빅데이터 처리 기술을 활용한 비정형데이터 분석 모델링 구축)

  • Kim, Jung-Hoon;Kim, Sung-Jin;Kwon, Gi-Yeol;Ju, Da-Hye;Oh, Jae-Yong;Lee, Jun-Dong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.253-255
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    • 2020
  • 기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.

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