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Asma, Syeda Tasmia; Acaroz, Ulas; Imre, Kalman; Morar, Adriana; Shah, Syed Rizwan Ali; Hussain, Syed Zajif; Arslan-Acaroz, Damla; Demirbas, Hayri; Hajrulai-Musliu, Zehra; Istanbullugil, Fatih Ramazan; Soleimanzadeh, Ali; Morozov, Dmitry; Zhu, Kui; Herman, Viorel; Ayad, Abdelhanine; Athanassiou, Christos; Ince, Sinan
2022 / CANCERS
Wan‐Taek Ju, Sora Lee, Heon
2020 / 한국환경농학회지
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본 연구는 기록정보 자원을 외부 데이터와 연결하는 LOD 구축 시 상호연결 자동화의 중요성을 강조하며, 국가기록원 CAMS 데이터 샘플을 활용하여 기록물 메타데이터의 인물정보를 DBPedia와 자동 상호연결하는 테스트베드를 진행했다. 테스트베드를 통해 상호연결 자동화 프로세스의 성능과 정확도를 확인하고, 기록정보 LOD 상호연결 과정에서 고려해야 할 사항을 파악했다.
Data and Information Quality : Dimensions, Principles and Techniques
웹 3.0 세상을 바꾸고 있다
Materializing the web of linked data
Metadata
러닝 랭체인 : 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처
Data matching : concepts and techniques for record linkage, entity resolution, and duplicate detection
기록의 분류·기술과 검색도구
On object-oriented database systems
Enterprise information systems : 11th international conference ; proceedings, ICEIS 2009, Milan, Italy, May 6 - 10, 2009
도서관, 박물관, 기록관의 연계·협력 : 라키비움과 지식기반 만들기
Online engineering
Text understanding in LILOG : integrating computational linguistics and artificial intelligence : final report on the IBM Germany LILOG-project
Laboratory information management systems
New trends of research in ontologies and lexical resources : ideas, projects, systems
Database and expert systems applications : 10th International Conference, DEXA'99, Florence, Italy, August 30-September 3, 1999 : proceedings
자료구조C++프로그래밍 : 「자료구조 구현 소스코드
시맨틱 AI 아카이브
Managing metadata in web-scale discovery systems
Bibliographic access in Europe : first international conference
IEEE Access
Sejwal V.K.,Abulaish M.,Jahiruddin한국빅데이터학회 학회지
이경희, 김기남, 조완섭Cluster Computing
Kwon, L.N.; Choi, K.S.; Kim, J.S.; Jhun, S.J.; Kim, Y.-K.한국기록관리학회지
신은선한국지역정보화학회지
김길수International Journal of Human–Computer Interaction
Aline Menin; Minh Nhat Do; Carla Dal Sasso Freitas; Olivier Corby; Catherine Faron Zucker; Alain Giboin; Marco WincklerKI - Künstliche Intelligenz: German Journal on Artificial Intelligence - Organ des Fachbereichs "Künstliche Intelligenz" der Gesellschaft für Informatik e.V.
Zapilko, Benjamin; Schaible, Johann; Wandhöfer, Timo; Mutschke, PeterNew Generation Computing
Jouault, Corentin; Seta, Kazuhisa; Hayashi, YukiInternational Journal of Human-Computer Interaction
Menin A.,Do M.N.,Dal Sasso Freitas C.,Corby O.,Faron C.,Giboin A.,Winckler M.Document numérique
Alsarem, Mazen; Portier, Pierre-Edouard; Calabretto, Sylvie; Kosch, Harald한국지역정보화학회지
김길수Journal of Big Data
Thanos C.,Meghini C.,Bartalesi V.,Coro G.INTERNATIONAL JOURNAL ON SEMANTIC WEB AND INFORMATION SYSTEMS
Avila-Garzon, CeciliaJournal of Physics: Conference Series
A HadhiatmaJournal of Library Metadata
Timothy W. Cole; Myung-Ja Han; William Fletcher Weathers; Eric JoynerService Oriented Computing and Applications
Ma, Shang-Pin; Chen, Peng-Zhong; Lee, Wen-Tin; Lu, Zhi-WeiData Technologies and Applications
Yang H.C.,Lee C.H.,Liao W.S.Digital Scholarship in the Humanities
Pattuelli, M. Cristina; Hwang, Karen; Miller, MatthewJournal of Data and Information Quality
Mountantonakis, M.; Tzitzikas, Y.International Journal of Semantic Computing
Kursuncu, Ugur; Kochut, Krys; Doğdu, Erdogan; Arpinar, I. Budak; Basharat, Amna; Dastgheib, Shima전선 / 대학원
메타데이터를 통한 전자기록 정보의 구조화 전반에 대해 다룬다. 메타데이터를 단순히 정보기술의 이론적 관점에서만 학습하는 것이 아니라, 역사기록물이나 인류문화유산 정보를 효과적으로 아카이브하기 위한 융합학문의 관점에서 살펴본다. 이를 위해 Semantic Web과 Linked Data 기술에 대한 이해와 첨단 정보기술을 활용한 디지털 인문학에 대해서도 함께 조망할 것이다. 더불어 선진국의 문화유산 아카이브를 위한 여러 모델들을 살펴보고 우리나라에서의 적용과 활용에 대해 고민해 본다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전선 / 대학원
국내외에서 널리 알려진 전자기록시스템의 구축 사례를 탐구하고 기반이 되는 정보 기술에 대해 배운다. 기록물의 형식(텍스트, 이미지, DB 등)과 수집되는 경로(sns, 웹, 고문서 등)에 따라 적용될 수 있는 정보 기술의 종류를 이해하고, 데이터의 관점에서 기록물이 효율적으로 관리되기 위한 데이터 표현 방법과 빅데이터 기반의 기록물 분석 방법 등에 대해 학습한다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.전선 / 대학원
수집된 기록들을 보관하기 위해 이를 어떻게 정리하여 배열할 것인가, 혹은 파일과 폴더의 제목은 어떻게 붙일 것인가. 또한 이용을 위해 자료를 어떻게 분류하고 색인화하며, 어떻게 목록화하여 이용자에게 편의를 제공할 것인가를 다룬다. 기록들의 목록, 분류, 색인 등 이용을 위한 기록물 조직방법의 이론과 실습을 통해 기록전문가로서의 자질을 기른다. 또한 기록물 메타데이터의 개념과 구조를 이해시킨다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.전선 / 학사
본 과목의 목적은 [창의융합세미나]를 성공적으로 수강한 학생들에게, 다시 한 번 공동으로 연구계획을 디자인하고 협동 연구를 수행하는 기회를 부여하는 동시에, 한층 진전된 수준의 탐구를 실행함으로써 실제적인 공동 결과물들을 창출할 수 있도록 하려는 것이다. 학생들은 [창의융합세미나]에서 수행한 공동 연구를 더욱 발전시킬 수도 있으며, 다른 구성원들과 다른 창의적 주제를 발굴하여 더 깊이 있는 융합적 연구 성과물을 낼 수도 있다. 이런 과정을 통해 학생들은 집단 창의성과 융합적 문제 해결 능력의 실제를 깊이 있게 경험하게 될 것이다.전선 / 대학원
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 대학원
본 과목의 목표는 영구보존기록물의 기록정보서비스와 이와 관련된 공개에 대한 이해를 학생들에게 제공하는 것이다. 즉, 세부적으로 첫째, 기록물의 접근성과 관련한 기본 원칙과 개념들을 살펴보고 둘째, 영구보존기록물의 사용자들과 그 이용을 이해하며 셋째, 기록정보의 참고봉사 서비스 제공의 이해, 마지막으로 영구보존기록물의 접근성과 이해 및 사용을 촉진시키기 위한 실질적인 방법들을 살펴 보고자 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 학습자와 학습 맥락에 대한 데이터를 체계적으로 수집, 분석, 활용하여 각 학습자에게 최적화된 학습 경험을 제공하는 방법을 다룬다. 온라인과 면대면 학습환경에서 효과적으로 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 조사하고, 학습분석에 기반하여 개별화된 학습을 설계하고 대시보드와 같은 디지털 도구를 개발하는 방법을 탐구한다. 그리고 학습분석 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 이슈를 예방하기 위한 실천방안에 대해서 논의한다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
기록과 그 기록이 관리되는 구조는 사회의 법률 체계를 반영한다. 기록, 기록관리와 관련한 법의 기원, 전개 과정, 구조, 기능들에 대해 명확히 파악하지 않고서는 사회적 또는 개별적인 기록들과 기록 관리체계에 대해 이해할 수 없다. 본 수업에서는 기록과 관련된 여러 법률을 통시적·공시적인 관점으로 살펴본다. 아울러 기록학적 관점에서 개인정보보호법, 정보공개법 등 관련 법률도 체계적으로 분석한다.전선 / 대학원
의료정보시스템은 일반적인 정보시스템에 비교하여 매우 복잡한 데이터의 흐름을 관리하여야 한다. 또한 데이터의 용량이 많을 뿐만 아니라 전체시스템은 빠른 응답속도를 유지해야 하는 조건을 만족시킬 수 있어야 한다. 본 강좌에서는 병원에서 발생되는 업무의 흐름을 분석하고 이를 객체 관계형 모델 (entity relationship diagram)로 표현하는 기법을 배운다. 또한 객체관계모델을 토대로 관계형 데이터베이스를 설계하는 과정을 배우게 되며, 관계형 데이터베이스 설계에 사용되는 제약조건들의 의미와 구현방법들을 배운다. 또한 구축된 toy system을 이용하여 대용량 데이터베이스 평가 및 시스템의 성능 평가를 위한 평가모델의 설계 및 구현방법을 배운다.전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전선 / 학사
본 과목에서는 데이터베이스 분야의 핵심 개념(데이터 모델, SQL, 무결성 제약조건, 데이터베이스 디자인, 스토리지 구조, 트랜잭션 등)을 소개한다. 또한 프로젝트를 통해 주요 개념을 실제로 구현, 활용할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
최근 생명과학 연구에서 컴퓨터를 이용한 통계분석이 필수적인 기술로 사용되고 있다. 본 과목에서는 고급 생물정보학 및 실습 1과 2에서 학습한 생물정보학 기본 개념과 분석 기법을 토대로 실제 연구를 설계하고 수행하여 데이터 분석을 통해 생물학적 결론을 도출하는 전과정을 직접 체험하도록 한다. 서열분석 또는 단백체 데이터와 생물학 데이터베이스의 데이터를 활용하여 단순한 측정 데이터의 분석에 그치지 않고 생명과학 각 연구 주제의 근본적인 질문에 답할 수 있는 분석을 이끌어내도록 하며, 이 과정에서 동료들과 효율적인 소통과 정보전달 방법을 습득해 독립적인 연구수행 능력을 기를 수 있게 한다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음