• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.19-22
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• 2016

최근 IT 기술을 활용하여 농작물의 병충해 조기 진단에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 카메라 센서를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 조기에 감지할 수 있는 이미지 프로세싱 기법에 대해 논한다. 본 논문은 개선된 K 평균 클러스터링 방법을 활용하여 잎사귀 질병 감염 여부를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 잎사귀 감염 분류 실험을 통해, 제안한 알고리즘이 정성적인 평가에서 더 좋은 성능을 나타낸 것으로 분석되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.53-60
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• 2016

공공데이터 포털에 공개된 지자체 데이터와 공공기관 데이터를 자동으로 수집한 후, 공공 데이터의 개방현황 및 다양한 영역별 데이터 제공여부, 파일 형식 등 다양한 기준으로 다차원 분석하여 서비스 수준 평가를 제공하고자 한다. 이를 위해, 해외 평가지표 사례를 바탕으로 평가지표 내용을 설정한 후 이를 기준으로 데이터웨어하우스(DW)를 구축하였으며, 다차원 분석 기법을 사용한 서비스 수준평가 결과를 지역별로, 기관별로, 분야별로 시각화한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.33-40
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• 2018

4차 산업혁명이 일어나면서 각 산업에서 새로운 개념이 탄생되었다. 각 산업의 새로운 개념은 빅데이터를 핵심 인프라로 가정하여 발전하고 있다. 따라서 빅데이터에 대한 품질관리가 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 품질 사례 연구를 통하여 빅데이터 품질관리 체계를 제시하고자 한다. 사례 연구를 위하여 새로운 정보기술을 활용한 법률서비스인 리걸테크 분야를 대상으로 하였다. 최근에 구현하고 있는 법무부 생활법률지식서비스를 위한 빅데이터 품질체계를 도출하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.41-46
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• 2018

지금은 데이터혁명 시대라고 한다. 데이터혁명 시대는 빅데이터로 시작하였고 오픈데이터를 거쳐서 마이데이터로 완성될 것이라 얘기한다. 본 논문에서는 빅데이터, 오픈데이터, 마이데이터를 비교 분석하고, 디지털자원으로서 마이데이터의 역할과 효과를 제시하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.47-54
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• 2018

비즈니스 프로세스 분석의 기존 연구들은 비즈니스 프로세스에 포함된 업무, 고객 서비스, 작업자 편의, 수행시간 예측 등 다양한 요소를 분석하였다. 이러한 요소를 정확히 분석하기 위해서는 정보시스템에 기록된 실제 이력 데이터를 활용하는 것이 효과적이다. 프로세스 마이닝은 이벤트 로그 데이터로부터 비즈니스 프로세스의 여러 가지 요소를 분석하는 기법이다. 본 사례 연구는 구매 대행 업체의 업무 수행 데이터에 프로세스 마이닝를 적용하여 구매 대행 프로세스의 업무 흐름, 수행 시간, 담당자 등의 프로세스 운영 분석을 수행하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.189-195
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• 2020

본 논문은 딥러닝을 위한분산학습에서학습속도를 저하시키는 stale 문제를 최소화하기 위한 방법으로 데이터 시퀀싱을 제안하였다. 이데이터 시퀀싱 문제는일반 납기를 갖는 단일 공정 하에서 일찍 혹은 늦음 정도의 총합을 최소화 하는 스케줄링 문제로 모델링할 수 있다. 만약 최적해에서 크기가 작은 작업과 큰 작업의 순서가 미리 알려져 있다면, 이 스케줄링 문제가 효율적으로 풀린다는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.492-495
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• 2019

본 연구는 지역별 인구변화 및 이동에 따른 보육이 필요한 수요자를 확인하고, 어린이집 유형에 따른 충원률과의 연관성을 분석하여 유형별 보육시설의 선호도를 알고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.496-499
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• 2019

본 연구는 한국영화진흥원의 박스오피스의 상위권 영화 상세정보 및 네이버의 영화 평점 데이터를 수집하여, 영화 흥행에 영향을 미치는 중요한 요인들을 영화 관람객 및 평점을 기준으로 분석하고자 한다.

• Ocean and Polar Research
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• 제44권2호
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• pp.179-190
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• 2022

Data missing in optical satellite images caused by natural variations have been a crucial barrier in observing the status of marine surfaces. Although there have been many attempts to fill the gaps of non-observation, there is little research to analyze the ratio of missing grids to overall sea grids and their seasonal patterns. This report introduces the method of quantifying the distribution of missing points and then shows how the missing points have spatial correlation and seasonal trends. Both temporal and spatial integration methods are compared to assess the effectiveness of reducing missing data. The temporal integration shows more outstanding performance than the spatial integration. Moran's I and K-function with statistical hypothesis testing show that missing grids are clustered and there is a non-random distribution from daily integration. The result of the seasonality test for Moran's I through a periodogram shows dependency on full-year, half-year, and quarter-year periods respectively. These analysis results can be used to deduce appropriate integration periods with permissible estimation errors.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.47-48
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• 2021

사용자 행동 인식(HAR)은 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 현재 행동을 추측하는 것이며, 센서 데이터에서 특성을 추출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 특징 추출 기법을 사용하여 기계학습 모델을 비교한다. 변수마다 특성에 맞는 기법을 사용했으며, 정확도와 Kappa 통계량, F1 score 모두 SVM 모델에서 95.2%, 94.2%, 95.1%로 가장 높았다. 이는 기계학습 모델에서 특징 추출 기법을 사용하여 우수한 정확도를 달성할 수 있음을 보인다.