• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.31-38
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• 2005

국가 기반시설로서의 도로의 중요성은 상당한 비중을 차지하고 있다. 이에 따른 도로의 신설과 유지관리 비용은 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 도로관리에 대한 비용 문제를 해결하기 위해서는 기본지리정보를 통한 합리적이고 효율적인 데이터관리가 필요하다. 그러나 현재까지의 기본지리정보 연구는 각 기관별 항목중심으로 연구되어 많은 양의 데이터가 중복구축 되었다. 이에 따라 국토지리정보원에서는 국제표준에 맞는 기본지리정보 지침안을 제시하였다. 본 연구는 동일한 데이터 가공에 대한 비용과 반복구축에 대한 비효율성을 방지하기 위하여 교통분야 기본지리정보를 적용한 도로관리 데이터모델을 제시하였다. 또한 위의 기본지리정보에 의해서 데이터모델을 개발한 사례가 많지 않다. 그렇기 때문에 기본지리정보 데이터모델 지침안이 실제 주제별 데이터모델 구축시 클래스, 속성, 관계 등이 실제 적용하기에 적절한지 고찰하였고 도로관리 데이터모델 실제 적용하였다.

• 간호행정학회지
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• 제18권2호
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• pp.222-233
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• 2012

Purpose: This study was conducted to develop an evaluation framework for QI activity in medical institutions and to analyze QI activity cases by applying the developed evaluation framework. Method: A four-phase process was employed to develop the evaluation framework, and a descriptive survey was used for the QI case study. Data were collected in April, 2010 by examining 157 QI activity cases presented at conferences and published in Journal of Korean Society of Quality Assurance in Health Care over the past three years. Developed QI activity evaluation instruments were used for data collection. Data were analyzed using the SPSS 18.0 for Windows program. Result: A QI Activity Evaluation Framework was developed. This framework consisted of 45 items. The department with the highest level of QI participation was the nursing department. The most frequent QI activity theme was patient safety. QI activity levels in Korean medical institutions are relatively equalized without significant differences according to institution characteristics. Conclusions: From the quality aspect of QI activity, more systematic and scientific approaches are required to upgrade QI activity. This study could provide methodological guidelines for QI activity and be useful in setting goals and directions for QI activity in medical institutions in Korea.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.167-177
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• 2024

Iris segmentation is an initial step for identifying the biometrics of animals when establishing a traceability system for livestock. In this study, we propose a deep learning framework for pixel-wise segmentation of bovine iris with a minimized use of annotation labels utilizing the BovineAAEyes80 public dataset. The proposed image segmentation framework encompasses data collection, data preparation, data augmentation selection, training of 15 deep neural network (DNN) models with varying encoder backbones and segmentation decoder DNNs, and evaluation of the models using multiple metrics and graphical segmentation results. This framework aims to provide comprehensive and in-depth information on each model's training and testing outcomes to optimize bovine iris segmentation performance. In the experiment, U-Net with a VGG16 backbone was identified as the optimal combination of encoder and decoder models for the dataset, achieving an accuracy and dice coefficient score of 99.50% and 98.35%, respectively. Notably, the selected model accurately segmented even corrupted images without proper annotation data. This study contributes to the advancement of iris segmentation and the establishment of a reliable DNN training framework.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.53-63
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• 2021

Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.157-163
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• 2005

21세기 지식정보사회로 접어들어 GIS가 부각됨에 따라 GIS의 활성화를 위한 기본지리정보에 대한 중요성이 대두되고 있다. 기본지리정보를 관리 감독하는 국토지리정보원에서는 2000년부터 기본지리정보구축에 관한 연구 등을 수행하여, 기본지리정보의 범위 선정과 데이터모델 표준화가 이루어 졌으며, 기본지리정보 유통과 구축에 필요한 생산사양이 이루어짐에 따라 기본지리정보의 품질 및 활용성에 대한 검토가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 시설물분야 기본지리정보 생산사양에 따른 기본지리정보를 3단계에 걸쳐 구축하였으며 기 구축된 교통, 수자원, 행정경계 기본지리정보와 통합하여 활용성 평가를 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제20권3호
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• pp.293-301
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• 2002

해양기본지리정보(Marine Geographical Framework Data)는 해양의 여러 정보 중에서 지형(Topography) 및 경계(Boundary) 등에 관한 기초적인 지리정보(Graphical and Attribute Data)로서 국토공간데이타기반실(National Spatial Data Infrastructure)의 기본지리정보(Framework data)를 구성하고 있다. 본 연구에서는 사용자 및 전문가 조사를 통하여 기존자료의 구축 및 활용현황, 관련분야의 기술환경, 해외사례 등을 조사·분석하고, 구축될 해양기본지리정보의 활용방안 및 유지관리방안 등을 고려하여 해양기본지리정보의 항목(item)을 선정하였다 선정된 항목을 기초로 시범제작(pilot production)을 실시하고 이 과정에서 나타난 일부 문제점을 제시하였다. 해양을 보존·관리하기 위해서는 다양한 정보를 유기적으로 구축, 관리 및 공급할 수 있는 지리정보시스템(GIS)의 중요성은 계속 커질 것이다. 따라서 본 연구에서 제시된 해양기본지리정보는 해양수산관련 정보화시스템과 인터넷 등 다양한 분야에서 활용될 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권2호
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• pp.103-131
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• 2020

본 연구는 임산공학 연구자들의 연구데이터 관리 현황 파악을 목적으로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 DAF(Data Asset Framework)라는 도구를 이용하여 설문조사를 수행하였다. DAF는 기관이 연구데이터를 어떻게 관리하고 있는지 식별, 위치, 설명 및 평가할 수 있는 수단을 제공하는 조사 도구이다. 이러한 DAF를 활용하여 국립산림과학원 내 임산공학 분야 연구자들을 대상으로 연구데이터 관리 현황을 분석한 결과, 연구데이터 생성방법 및 유형, 공유, 저장, 보존 그리고 재사용 등과 같은 5가지의 카테고리의 현황 및 문제점이 도출되었으며, 또한 문제점 관련하여 해결책을 제시하였다. 이번 연구는 DAF와 같은 체계적인 도구를 활용한 기초 조사로서 특정 분야의 RDM 시스템 설계 시 연구데이터의 현황 및 문제점을 분석하는데 참고자료가 될 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2292-2313
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• 2023

With improving computing performance, various digital platforms are being developed to enable easily utilization of high-performance computing environments. EDISON 1.0 is an online simulation platform widely used in computational science and engineering education. As the research paradigm changes, the demand for developing the EDISON 1.0 platform centered on simulation into the EDISON 2.0 platform centered on data and artificial intelligence is growing. Herein, a data framework, a core module for data-centric research on EDISON 2.0 digital platform, is proposed. The proposed data framework provides the following three functions. First, it provides a data repository suitable for the data lifecycle to increase research reproducibility. Second, it provides a new data model that can integrate, manage, search, and utilize heterogeneous data to support a data-driven interdisciplinary convergence research environment. Finally, it provides an exploratory data analysis (EDA) service and data enrichment using an AI model, both developed to strengthen data reliability and maximize the efficiency and effectiveness of research endeavors. Using the EDISON 2.0 data framework, researchers can conduct interdisciplinary convergence research using heterogeneous data and easily perform data pre-processing through the web-based UI. Further, it presents the opportunity to leverage the derived data obtained through AI technology to gain insights and create new research topics.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.305-312
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• 2018

Software has been used to develop many functions of the modern weapon systems which has a high mission criticality. Weapon system software must consider multi-threaded processing to satisfy growing performance requirement. However, developing multi-threaded programs are difficult because of concurrency faults, such as unintended data races. Especially, it is important to prepare analysis for debugging the data races, because the weapon system software may cause personal injury. In this paper, we present an efficient framework of analysis, called ConDeWS, which is designed to determine the scope of dynamic analysis through using the result of static analysis and fault analysis. As a result of applying the implemented framework to the target software, we have detected unintended data races that were not detected in the static analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권4호
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• pp.1157-1170
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• 2007

LBS must manage various context data and make the best use of this data for application service in ubiquitous environment. Conventional mobile object data management architecture did not consider process of context data. Therefore a new mobile data management framework is needed to process location context data. In this paper, we design a new context management framework for a location based application service. A suggestion framework is consisted of context collector, context manager, rule base, inference engine, and mobile object context database. It describes a form of rule base and a movement process of inference engine that are based on location based application scenario. It also presents an embodiment instance of interface which suggested framework is applied to location context interference of mobile object.