• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.98-102
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• 2023

This paper presents a study on how augmenting semi-synthetic image data improves the performance of human detection algorithms. In the field of object detection, securing a high-quality data set plays the most important role in training deep learning algorithms. Recently, the acquisition of real image data has become time consuming and expensive; therefore, research using synthesized data has been conducted. Synthetic data haves the advantage of being able to generate a vast amount of data and accurately label it. However, the utility of synthetic data in human detection has not yet been demonstrated. Therefore, we use You Only Look Once (YOLO), the object detection algorithm most commonly used, to experimentally analyze the effect of synthetic data augmentation on human detection performance. As a result of training YOLO using the Penn-Fudan dataset, it was shown that the YOLO network model trained on a dataset augmented with synthetic data provided high-performance results in terms of the Precision-Recall Curve and F1-Confidence Curve.

• ETRI Journal
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• 제26권2호
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• pp.149-160
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• 2004

In this paper, we present an interactive data broadcasting system compliant with the Advanced Television Systems Committee (ATSC) standards. The proposed system provides users not only with various data broadcasting services but also remote interactive services. For various data broadcasting services, we have adopted a synchronized data injector that calculates the transmission time of synchronized data accurately and multiplexes synchronized data with the data of an MPEG-2 audio-visual program according to the calculated transmission time. To support remote interactive services, we designed and implemented a return channel server connected on a bi-directional interaction channel. Test results show that the proposed system provides both an asynchronous and synchronized data broadcasting service and remote interactive service appropriately.

• Applied Microscopy
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• 제50권
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• pp.2.1-2.7
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• 2020

Electron energy loss spectroscopy (EELS) is an analytical technique that can provide the structural, physical and chemical information of materials. The EELS spectra can be obtained by combining with TEM at sub-nanometer spatial resolution. However, EELS spectral information can't be obtained easily because in order to interpret EELS spectra, we need to refer to and/or compare many reference data with each other. And in addition to that, we should consider the different experimental variables used to produce each data. Therefore, reliable and easily interpretable EELS standard reference data are needed. Our Electron Energy Loss Data Center (EELDC) has been designated as National Standard Electron Energy Loss Data Center No. 34 to develop EELS standard reference (SR) data and to play a role in dissemination and diffusion of the SR data to users. EELDC has developed and collected EEL SR data for the materials required by major industries and has a total of 82 EEL SR data. Also, we have created an online platform that provides a one-stop-place to help users interpret quickly EELS spectra and get various spectral information. In this paper, we introduce EEL SR data, the homepage of EELDC and how to use them.

• 환경영향평가
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• 제22권6호
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• pp.609-626
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• 2013

Air quality models have been widely used to study and simulate many air quality issues. In the simulation, it is important to raise the accuracy of meteorological predicted data because the results of air quality modeling is deeply connected with meteorological fields. Therefore in this study, we analyzed the effects of meteorological fields on the air quality simulation. This study was designed to evaluate MM5 predictions by using different initial condition data and different observations utilized in the data assimilation. Among meteorological scenarios according to these input data, the results of meteorological simulation using National Centers for Environmental Prediction (Final) Operational Global Analysis data were in closer agreement with the observations and resulted in better prediction on ozone concentration. And in Seoul, observations from Regional Meteorological Office for data assimilations of MM5 were suitable to predict ozone concentration. In other areas, data assimilation using both observations from Regional Meteorological Office and Automatical Weather System provided valid method to simulate the trends of meteorological fields and ozone concentrations. However, it is necessary to vertify the accuracy of AWS data in advance because slightly overestimated wind speed used in the data assimilation with AWS data could result in underestimation of high ozone concentrations.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.137-162
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• 2021

본 연구는 기계공학 분야 연구자들의 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 경험을 조사하고 해당 분야의 연구데이터 관리와 서비스를 위한 시사점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내외 연구기관의 연구데이터 관리 및 서비스에 대해 알아보고, 국내 기계공학 분야 연구기관의 소속 연구자들을 대상으로 심층 면담을 실시하여 '연구데이터, 책임있는 연구수행과 연구윤리 준수, 연구데이터 관리의 효용성 및 효과성, 연구데이터 공유의 가치' 등 4개의 주요범주로 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 행태를 분석하였다. 기계공학분야 연구데이터 관리와 서비스를 위해서는, 생산과정과 유형, 형태에 대한 데이터 조사를 실시하여 명시적 메타데이터와 암시적 맥락정보의 수집이 필요하며 데이터학술지에 데이터 논문을 출판함으로써 연구실적으로 인정하는 방안을 제안하고 안전한 데이터 관리와 연구자들간의 소통을 지원하는 클라우드 기반 시스템 등의 인프라 마련이 필요하다. 또한 연구 현장의 다양한 관계자들이 조직적 차원의 연구데이터 관리와 서비스에 대한 역할과 책임을 배분하는 것이 중요함을 제언하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.317-344
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• 2019

데이터의 가치 증대, 연구 방법의 패러다임 변화 그리고 오픈 사이언스 등의 구체적 발현은 연구가 더 이상 기존의 학술지와 같은 텍스트 중심이 아닌 데이터 기반으로 전환되고 있음을 나타내고 있다. 본 연구에서는 아직 국내 연구가 미흡한 연구 데이터 관리 및 서비스를 위한 핵심요소와 해당 기능적 요건을 도출하기 위하여 DCC, ICPSR, ANDS 그리고 DataONE에 대한 서비스를 분석하였다. 분석 결과 도출된 핵심 요소는 'DMP 작성지원', '데이터 기술', '데이터 저장', '데이터 공유 및 접근', '데이터 인용' 그리고 '데이터 관리 교육' 등이다. 또한 도출된 핵심 요소에 기능적 요건을 제시함으로써 향후 실질적으로 RDM 서비스를 구축 및 운영하고자 할 때 본 연구의 내용을 적용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.117-124
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• 2021

이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권4호
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• pp.595-600
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• 2012

This study is to assess the application of SWAT-CUP(Soil and Water Assessment Tool-Calibration Uncertainty Programs) and to extend daily flow data from 8-day interval flow data which has been measured by Korean Ministry of Environment(MOE). Model sensitivity analysis and calibration were performed with sequential uncertainty fitting(SUIF-2), which is one of the programs interfaced with SWAT, in the package SWAT-CUP. The most sensitive parameters were SOL_K.sol, CH_N2.rte, CN2.mgt, SOL_BD.sol, ALPHA_BF.gw, ALPHA_BNK.rte, SOL_AWC.sol, CH_K2.rte, SFTMP.bsn, GW_DELAY.gw. Following the sensitivity analysis, SWAT-CUP calibration was carried out using 8-day interval flow data from January 2008 to December 2010. The results were then assessed based on the visual agreement and simulated flow plots and the performance statistics generated $R^2$ and NSE which are 0.71 and 0.61 respectively. Results of these statistics indicated that there was a good agreement between the observed and simulated flow. To extend daily flow data from 8-day interval flow data, parameters, which were estimated by SWAT-CUP, re-entered for SWAT model. As a result, the observed flow data were found to reflect the trend of simulated flow data. From these results, it is thought that this method could be used to provide daily flow data using 8-day interval flow data.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권3호
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• pp.221-248
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• 2008

Data provenance is the background knowledge that enables a piece of data to be interpreted and used correctly within context. The importance of tracking provenance is widely recognized, as witnessed by significant research in various areas including e-science, homeland security, and data warehousing and business intelligence. In order to further advance the research on data provenance, however, one must first understand the research that has been conducted to date and identify specific topics that merit further investigation. In this work, we develop a framework based on semiotics theory to assist in analyzing and comparing existing provenance research at the conceptual level. We provide a detailed review of data provenance research and compare and contrast the research based on d semiotics framework. We conclude with an identification of challenges that will drive future research in this field.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.430-432
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• 2022

오픈액세스, 오픈데이터, 오픈소스 등 과학기술 분야의 오픈사이언스 운동에 대한 최근의 관심 증가에 따라, 공적 자금을 투입한 연구 산출물을 공유하고 활용하려는 움직임이 구체화 및 활성화되고 있다. 이런 흐름에 따라, 최근 국내에서 연구수행의 핵심적인 자원인 연구데이터를 공유하고 활용하는 체제를 구축하고 활성화하려는 많은 노력이 진행되고 있다. 이러한 노력은 주로 연구데이터를 모아서 분야 및 기관별로 모으고 이를 국가 연구데이터 플랫폼인 DataON과 연계하여 검색 및 활용하는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 선진국에서는 이러한 연구데이터 뿐만 아니라, IaaS, PaaS, SaaS, MLaaS 등 다양한 형태의 연구개발 관련 컴퓨팅 리소스를 공유하고 활용할 수 있는 체제를 구축하고 있다. EOSC(European Open Science Cloud), ARDC(Australian Research Data Commons), CSTCloud(China S&T Cloud) 등이 대표적인 사례라고 할 수 있고 국내에서는 이러한 컴퓨팅 리소스의 공유를 수월하게 수행할 수 있도록, KRDC(Korea Research Data Commons)를 설계하고, 핵심 프레임워크를 개발하고 있다. 본 연구에서는 KRDC의 필요성, 개념, 구성, 향후 계획을 소개한다.