• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권10호
• /
• pp.75-80
• /
• 2018

본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.

• Spatial Information Research
• /
• 제21권4호
• /
• pp.25-34
• /
• 2013

연구의 목적은 BIM과 다양한 이기종 솔류션 데이터 통합을 고려한 시설물 관리 시스템 아키텍처를 개발하는 것이다. 이기종 솔류션 데이터는 시설물 관리 시스템, 자산 관리 시스템, 시설물 센서 데이터베이스 시스템 뿐 아니라 모델러로 부터 생성된 파일이 될 수도 있다. 본 연구에서 이기종 솔류션 데이터 통합을 위한 고려사항을 도출하고 이를 구현하기 위해 ETL (Extract, Transform and Load)을 사용한 BIM기반 데이터 통합 방법을 제안한다. 이와 관련된 연구동향을 조사하고, BIM기반 이기종 솔류션 데이터 통합 지원 아키텍처 개발을 위한 유스케이스를 도출하였다. 이를 통해 BIM기반으로 시설물 객체와 관련된 데이터를 확인할 수 있도록 FM 데이터베이스 스키마를 개발하였다. 마지막으로 아키텍처 적용 가능성을 확인하기 위해 제안된 방법을 이용하여 프로토타입을 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권7호
• /
• pp.967-975
• /
• 2004

오늘날 지식과 정보 교류의 기반이 인터넷으로 옮겨지면서 기업도 인터넷을 활용한 정보공유와 경제활동에 대한 요구가 증대되고 있다. 표현 위주의 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML : HyperText Markup Language)는 제한된 태그들을 사용하므로 문서를 구조화시키지 못하고 정보를 저장하거나 추출하는 방법이 비효율적이다. 반면에, 확장성 마크업 언어(XML : eXtensible Markup Language)는 사용자가 문서상에 사용될 태그를 정의할 수 있고 구조적인 데이터를 위해 만들어진 언어이므로 HTML에 비해 정보추출이 용이하다. 따라서 기업의 상업적인 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하여 웹에서 교환하기 위해서는 HTML보다는 XML이 더 적합하다. 본 논문에서는 이기종 데이터베이스 관리 시스템(DBMS : DataBase Management System)간의 데이터 관리와 XML 문서와 데이터베이스간의 정보 교환에 대하여 연구하고 XML을 매개물로 이용하여 이기종 DBMS간의 정보를 교환할 수 있는 웹 에이전트 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Genomics & Informatics
• /
• 제9권1호
• /
• pp.19-27
• /
• 2011

Gene Expression Omnibus (GEO) has kept the largest amount of gene-expression microarray data that have grown exponentially. Microarray data in GEO have been generated in many different formats and often lack standardized annotation and documentation. It is hard to know if preprocessing has been applied to a dataset or not and in what way. Standard-based integration of heterogeneous data formats and metadata is necessary for comprehensive data query, analysis and mining. We attempted to integrate the heterogeneous microarray data in GEO based on Minimum Information About a Microarray Experiment (MIAME) standard. We unified the data fields of GEO Data table and mapped the attributes of GEO metadata into MIAME elements. We also discriminated non-preprocessed raw datasets from others and processed ones by using a two-step classification method. Most of the procedures were developed as semi-automated algorithms with some degree of text mining techniques. We localized 2,967 Platforms, 4,867 Series and 103,590 Samples with covering 279 organisms, integrated them into a standard-based relational schema and developed a comprehensive query interface to extract. Our tool, GEOQuest is available at http://www.snubi.org/software/GEOQuest/.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.143-150
• /
• 2009

공간 데이터웨어하우스는 공간 DBMS 또는 다양한 소스데이터로부터 시간에 따라 추출된 공간데이터를 ETL 과정을 통해 가공된 데이터를 관리하는 시스템이다. 적재 주기 마다 추출된 공간데이터는 비공간 데이터와 달리 같은 주제의 중복된 공간 정보가 유용하지 않으며, 공간 데이터의 특징으로 저장 공간의 낭비가 크다. 또한 이기종간의 시스템에서 소스 데이터를 추출할 경우 서로 다른 공간데이터 타입 및 스키마를 가지고 있어 이를 위한 공간데이터 추출 기법이 요구된다. 기존 기법에서는 기준이 되는 Geocoding DB를 이용하여 추출된 공간데이터에 대한 주소 매칭과정을 수행함으로써, 정형화된 데이터 셋을 적재한다. 하지만 이 기법은 추출 데이터를 매번 Geocoding DB와 비교 연산이 발생하며, 주제별로 공간 데이터를 통합 관리함에 따라 이 기종 공간 DBMS 사이에 중복된 데이터를 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터웨어하우스 구축기 내에서 이 기종의 소스 시스템으로부터 추출된 갱신질의 통합을 이용한 효율적 추출 기법을 제안한다. 이는 이 기종의 공간 DBMS로부터 발생한 과거 적재 시점부터 현재까지 발생한 질의 중 삽입이나 삭제 등의 업데이트 관련 질의만을 추출하여 공간데이터의 불필요한 추출 연산 비용을 제거한다. 또한 소스 공간 데이터베이스 관리시스템의 업데이트 질의를 이용하여 추출된 공간 데이터를 주제별로 중복 제거 및 통합 한다. 제안 기법은 데이터 중복 저장에 의한 저장 공간의 낭비를 줄이고, 적재시점 별 통합된 데이터를 적재함으로써 빠른 공간데이터 분석을 지원할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권6호
• /
• pp.2648-2668
• /
• 2016

Modern mobile devices are equipped with various accelerated processing units to handle computationally intensive applications; therefore, Open Computing Language (OpenCL) has been proposed to fully take advantage of the computational power in heterogeneous systems. This article introduces a parallel software decoder of Low Density Parity Check (LDPC) codes on an embedded heterogeneous platform using an OpenCL framework. The LDPC code is one of the most popular and strongest error correcting codes for mobile communication systems. Each step of LDPC decoding has different parallelization characteristics. In the proposed LDPC decoder, steps suitable for task-level parallelization are executed on the multi-core central processing unit (CPU), and steps suitable for data-level parallelization are processed by the graphics processing unit (GPU). To improve the performance of OpenCL kernels for LDPC decoding operations, explicit thread scheduling, vectorization, and effective data transfer techniques are applied. The proposed LDPC decoder achieves high performance and high power efficiency by using heterogeneous multi-core processors on a unified computing framework.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권10호
• /
• pp.95-107
• /
• 2020

This study analyzes the effect of corporate social responsibility (CSR) activity on investors' heterogeneous beliefs. The hypothesis of this study is based on the conflicting effects of CSR activities on firm value and earning's quality. Investors' heterogeneous beliefs used in the empirical analysis of this study are trading volume, and CSR activity is measured by the KEJI Index (Korea Economic Justice Institute Index). This study performs an empirical analysis using regression analysis including control variables. CSR activities are found to have a positive relationship with trading volume. This is consistent regardless of the low and high accounting information (earning's quality). It can be interpreted that Korea's CSR activity acts as an incentive to increase investors' heterogeneous beliefs about target companies. In other words, it implies that the investor judges CSR activities negatively when evaluating firm value. This study could have a policy implication in that it analyzes how CSR activities affect investors' decision-making. In other words, this study analyzed CSR activities from the perspective of shareholders. Therefore, this study is expected to provide useful information for policymaking by regulatory agencies. In particular, its contribution is to presents data that CSR activities can be a negative factor in evaluating firm values.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제44권4호통권316호
• /
• pp.21-27
• /
• 2007

최근 수년간의 급속한 기술의 발전과 대량생산 체제의 영향으로 개인용 컴퓨터와 간단한 네트워크 장비를 이용한 클러스터 시스템 구현이 용이해졌으나 개인용 컴퓨터의 교체 주기가 짧아짐에 따라 시스템 구성을 자유롭게 할 수 있는 클러스터 시스템의 이기종화를 초래하였다. 이기종 클러스터 시스템을 이용하여 구축된 병렬처리 시스템의 경우 그 성능을 효율적으로 사용하기 위해서는 각 노드의 성능을 고려한 작업 관리가 필요하다. 본 연구에서는 이기종 클러스터 시스템에서 MPI와 Cilk 병렬처리 시스템의 특성을 성능측면에서의 speedup과 활용도측면에서의 프로그램 코드의 복잡도를 정량적으로 살펴보았다. 실험에 따르면 작은 데이터를 이용하는 경우 Cilk가, 큰 데이터를 이용하거나 정규화된 데이터 교환 형태를 갖는 경우 MPI가 더 좋은 성능을 보였으며 코드 복잡도의 경우 Cilk가 간결한 프로그래밍 스타일을 제공함을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제9권2호
• /
• pp.755-761
• /
• 2014

Heterogeneous components have different component models, which prevents such components from sharing the functionalities of other components based on the different models. As one of methods for linking heterogeneous components, this paper suggests a proxy component to construct a bridge between heterogeneous components of OPRoS (Open Platform for Robotic Service) and RTM (Robot Technology Middleware). The proxy component consists of two types of components called Adaptor and Interceptor, via which the heterogeneous components can exchange data and services easily. The proposed method enables adaptor and interceptor components to directly invoke the services of the latter and the former, respectively, in order to exchange data and services on a real-time basis. The proxy component can be implemented for OPRoS and RT (Robot Technology) component models to connect with RT and OPRoS ones, respectively. It is shown through a simple experiment that the proposed method works well for real-time control.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제29권4호
• /
• pp.789-816
• /
• 2019

Text classification is a challenging task, especially when dealing with a huge amount of text data. The performance of a classification model can be varied depending on what type of words contained in the document corpus and what type of features generated for classification. Aside from proposing a new modified version of the existing algorithm or creating a new algorithm, we attempt to modify the use of data. The classifier performance is usually affected by the quality of learning data as the classifier is built based on these training data. We assume that the data from different domains might have different characteristics of noise, which can be utilized in the process of learning the classifier. Therefore, we attempt to enhance the robustness of the classifier by injecting the heterogeneous data artificially into the learning process in order to improve the classification accuracy. Semi-supervised approach was applied for utilizing the heterogeneous data in the process of learning the document classifier. However, the performance of document classifier might be degraded by the unlabeled data. Therefore, we further proposed an algorithm to extract only the documents that contribute to the accuracy improvement of the classifier.