Ⅰ. 해당 연도 추진 현황 - Mining Minds€¦ · 위한 사전에 정의된 HIVE 기반의...

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Ⅰ. 해당 연도 추진 현황

Ⅰ-1 기술개발 추진 일정

일련번호

개발 내용추진 일정(개월) 달성도

(%)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 마이닝마인즈 통합 플랫폼 고도화 100%

2데이터 큐레이션 다중센서 센싱기술

고도화100%

3 정보 큐레이션 기술 고도화 100%

4 지식 큐레이션 기술 고도화 100%

5 서비스 큐레이션 기술 고도화 100%

6익명화 모듈 및 프라이버시 데이터

정보보호 기술 고도화100%

7 비정형 데이터 분석 엔진 고도화 100%

8데이터 기반 지식 습득 기술을 위한 하둡기반 패시브 데이터 읽기 기술

고도화100%

9 스트리밍 프로세싱기술 고도화 100%

10 UX/UI Authoring Tool 개발 100%

11 사용자 맞춤형 UX/UI 개발 100%

12소셜네트워크 데이터를 활용한

추천시스템 개발100%

13정형 및 비정형 혼합데이터를 이용한

추천시스템 개발100%

14 피드백을 반영한 추천 시스템 개발 100%

15 지식 관리 프레임워크 기술 고도화 100%

16 지식기반 규칙 저작 툴 고도화 100%

17서비스 모델 적용 임상 데이터 기반

정량화 모형 고도화 방안 설계100%

18운동/영양 통합 서비스 제공 모바일

어플리케이션 개발100%

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당초계획

개발내용

19만성질환(당뇨) 관리 서비스 제공

프로토타입 모바일 어플리케이션 제작100%

20SNS분석엔진과 마이닝마인즈 플랫폼 엔진

통합100%

21 RSS / API 수집엔진 성능 평가 100%

22퍼스널데이터 의미기반 분석엔진 성능

평가100%

23퍼스널데이터 수집 및 분석 데이터 처리

기술 성능 평가100%

24마이닝마인즈 플랫폼 상용화 비즈니스

모델 성능 평가100%

25 시소러스 라이브러리 구축 100%

26 연령대 및 사용자 경험 수집 100%

27서비스 3종의 Mobile App UI, GUI

개발100%

28 개발 피드백을 적용한 UI, GUI 수정 100%

29 서비스 검증을 위한 전문가 평가 100%

30서비스모델의 확장, 고도화를 위한

비즈니스유형 조사 및 활성화 방안 연구100%

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Ⅰ-2 해당 연도 추진 실적

(1) 해당연도 추진 실적 요약l 마이닝 마인즈 v2.5 소스코드 공개

- 마이닝 마인즈 ver 2.5는 가장 최신의 버전으로 소프트웨어 공학과 아키텍처 기법에 기초하여 건강과 웰빙, 빅데이터 분석, 상황 인지, 추천 시스템, 분산 시스템, 클라우드 컴퓨팅, 시각화 등의 다양한 최신 기술을 이용하여 행동+영양 웰니스 플랫폼으로 개발되어, 2016년 12월에 GitHub를 통하여 소스코드를 공개하였음. (참조: https://github.com/ubiquitous-computing-lab/Mining-Minds)

[그림 1] 마이닝마인즈 v2.5 시스템 아키텍처

- 오픈 소스를 위하여 기 개발된 마이닝마인즈 플랫폼의 개편 과정을 [그림 2]와 같이 10단계의 산업 표준 소프트웨어 공학 절차를 준수하였음.

- 개편 목적은 소스 코드의 품질을 향상시켜 확장성과 재사용성을 높이는 것으로써, 소스 코드의 정제 뿐만 아니라 산업 표준의 객체 지향 설계 패턴을 준수하여 전체 설계 관점에서의 효율을 향상시켰음.

- 이러한 과정을 통해 플랫폼은 재사용성, 확장성 및 진화를 이루었으며, 이 외에도 유닛 테스트를 수행하였고 튜토리얼도 생성하였음.

[그림 2] 오픈소스 개발과정

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- 프로젝트의 효율적인 구축과 배포를 위하여 [그림 3]과 같은 오픈 소스 배포 맵을 구성하였으며, 각각의 5개 계층은 개별적인 계층 빌드 엔지니어가 계층 내 컴포넌트의 모든 소스 코드를 취합하는 역할을 수행함.

- 개발한 플랫폼을 로컬 저장소에 저장하는 작업 (Native to local)은 로컬 빌드 엔지니어 (Local build engineer)가 담당하며, 로컬 저장소의 구현물을 Github에 옮겨 저장하는 작업 (Local to remote)은 원격 빌드 엔지니어 (Remote build engineer)가 수행함.

- 현재 마이닝 마인즈 V2.5는 Apache License를 준수하고 있으며, 공개한 오픈소스코드는 현재 많은 기업 및 대학에서 관심을 보이고 있음.

[그림 3] 마이닝 마인즈 오픈 소스 공개 맵

l 차별적 12주 라이프 매니지먼트 Warm/Cold 서비스 시나리오 개발- 녹십자헬스케어에서 실제 추진하고 있는 상용화 모델을 총 20여회의 서비스 시나리오 내부회의를 통해 기존

서비스와 마이닝 마인즈 플랫폼에 접목시켜 전문가가 사용자에게 직접 추천서비스를 전달하는 Warm 서비스와 사용자에게 시스템이 서비스를 자동으로 생성하여 제공하는 고도화된 Cold 서비스를 구체적인 시나리오를 개발하였음.

- MMv3.0 Warm 서비스는 기존의 녹십자헬스케어 서비스의 단점인 1) 낮은 신뢰성, 2) 추적불가, 3) 비 실시간 업데이트, 4) 낮은 효율성의 문제를 해결하기 위해 마이닝마인즈 기술인 1) Q&A 정보 수집, 2) 라이프로그 데이터 수집, 3) 진화형 지식베이스, 4) 자동화 기술을 활용하여, 보다 효율적이고 질 높은 전문가 서비스를 제공함.

[그림 4] 녹십자헬스케어 기 보유한 Warm 서비스 시나리오

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[그림 5] MMv3.0 Warm 서비스 시나리오

- 현재 녹십자헬스케어에서 Cold 서비스 기술은 보유하고 있지 않으며, 마이닝 마인즈 플랫폼을 통해 서비스가 가능해 질 예정임. MMv3.0 콜드서비스는 사용자에게 1) 월간 Life Journal, 2) 개인화된 Goal 배정, 3) 습관화 유도 서비스 제공을 통해 물리적 행위, 영양, 당뇨 서비스를 체계적으로 제공하는 12주 라이프매니지먼트 서비스를 제공함. 본 서비스 시나리오는 총 3개월 3단계 프로세스를 거치며 단계별 시나리오는 아래 그림과 같음.

[그림 6] 12주 라이프매니지먼트 Cold 서비스 과정

l 마이닝 마인즈 플랫폼 고도화 (MMv3.0 개발 – 활동량/영양/당뇨 서비스)- MMv3.0은 개발된 12주 건강관리 서비스 시나리오 내부회의를 통해 서비스 및 시스템 요구사항을 반영한 플

랫폼을 개발하였음. 개발된 마이닝 마인즈 v3.0 플랫폼은 1) 스마트폰, 2) 스마트워치, 3) Shimmer 웨어러블 센서, 4) KINNECT 카메라, 5) 스마트컵, 6) 혈당량계, 7) 체지방계 8) SNS 정보 총 8개 센서를 수집 및 분석하여 라이프로그형태로 빅 데이터 스토리지에 저장하고 이를 기반으로 사용자에게 12주 맞춤형 라이프매니지먼트 프로그램 서비스를 제공함.

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[그림 7] 마이닝 마인즈 버전 3.0 시스템 아키텍처

- 마이닝 마인즈 플랫폼 ver 2.5에 비해 마이닝 마인즈 ver 3.0은 녹십자 헬스케어의 서비스 요구사항에 맞추어 기능을 추가 및 성능을 고도화 시켰으며 자세한 업데이트 사항은 아래의 표와 같음.

계층 MMv2.5 MMv3.0

입력센서

4개 센서

(스마트폰, 스마트워치, KINNECT,

SNS)

8개 센서

(MMv2.5 외 스마트컵, 혈당량계,

체지방계, 웨어러블 센서)

데이터 큐레이션

4종의 멀티모달 센서 데이터 습득

및 행위, 영양관련 라이프로그

생성/저장

8종의 멀티모달 센서 데이터 습득

및 행위, 영양, 당뇨, 물음용,

체지방량을 고려한 라이프로그

생성/저장

정보 큐레이션

저수준 행위인지 4종

(행위, 감정, 위치, 음식)

저수준 행위인지 5종

(MMv2.5 외 날씨)고수준 상황인지 2개 도메인

(행위, 영양)

고수준 상황인지 4개 도메인

(MMv2.5 외 물음용, 당뇨)

<표 1> 마이닝마인즈 플랫폼 고도화 내용

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l 마이닝 마인즈 플랫폼 연구성과 확산- 오픈소스를 통해 공개된 마이닝마인즈 플랫폼 통해 현재 많은 기업 및 기관에서 많은 관심을 보이고 있으

며, 1) (주)라이프시멘틱스 - 디지털 컨시어지 플랫폼, 2) (주)헤인앤드윗 - 임상의사결정지원시스템(CDSS), 3) 분당 서울대학교 병원 – 임상의사결정지원시스템, 4) (주)동양네트웍스 – 지식기반 이상금융거래탐지시스템, 5) 가천대학교 – Healthcare 융합 플랫폼 총 5가지의 연구성과 확산 실적을 거두었음.1) (주)라이프시멘틱스 – 디지털 컨시어지 플랫폼: 라이프시맨틱스에서 개발하고 상용화에 성공한 개인건강

기록관리(PHR) 헬스 케어 서비스 플랫폼(라이프레코드)에 경희대학교 산학협력단에서 확보한 지능형 지식 생성 기술을 기반으로 하는 지능형 케어 플래닝 기술을 적용하여 디지털 컨시어지 헬스 케어 프레임워크를 개발함으로써 사용자 중심의 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼을 개발 및 상용화를 진행 중임.

[그림 8] (주)라이프시멘틱스의 디지털 컨시어지 플랫폼

2) (주)헤인앤드윗 – 임상지식 저작 툴: 헤인앤드윗에서 마이닝마인즈 플랫폼의 지식저작 및 관리기술을 기술이전 (기술료: 2200만원) 하여 임상 지식 저작 툴을 개발하고 이를 임상의사결정지원시스템과 접목시켜 사업화하는 비즈니스 모델을 기반으로 사업화를 진행하고 있음.

지식 큐레이션물리적 행위, 영양관련

지식베이스 (서비스 추천 규칙)

물리적 행위, 영양, 당뇨 관련

지식베이스 구축

(문진 규칙, 서비스 추천규칙,

개인화된 목표 배정 규칙)

서비스 큐레이션

LLM 기반의 행위, 영양관련

서비스 제공 (Education,

Recommendation)

개인화된 목표배정 및 달성을

위한 가이드 서비스 (Education,

Recommendation, Recipe)

지원 계층데이터 Visualization 및 UX/UI

Authoring Tool월간 Life Journal, Adaptive UI/UX

서비스

콜드서비스 : 기계 중심 서비스

Education, Recommendation

콜드서비스: 개인화된 목표달성

가이드 서비스

웜서비스 : 전문가 중심 서비스

(칼로리 소모량, 음식 섭취 정보)

웜서비스: 정교화된 전문가 분석

서비스 (MMv2.5외 당뇨, 체지방량,

물음용,

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[그림 9] (주)헤인앤드윗의 임상지식 저작 툴 시스템 아키텍처

3) 분당 서울대학교 병원 – 임상의사결정지원시스템: 분당 서울대학교 병원에서 임상의사결정지원시스템을 개발하고 직접 활용할 목적으로 마이닝 마인즈 플랫폼에서 개발한 전문가기반 지식 저작 기술을 활용하여 갑상선 도메인의 지식 베이스 구축 및 임상의사결정지원시스템 개발하였고 (292명 환자, 3034개 규칙-정확도: 81.51%) 현재는 시스템의 고도화를 진행하고 있음.

[그림 10] 분당 서울대학교 병원의 갑상선 도메인 임상 지식베이스 구축

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[그림 11] 분당 서울대학교 병원의 갑상선 도메인 임상의사결정지원 시스템

4) (주)동양네트웍스 – 지식기반 이상금융거래탐지시스템: 사고 발생 사례가 알려지지 않아 사전 예측이 불가능한 신종 금융사기 행위를 분석하기 위해 마이닝 마인즈 플랫폼 기반 기술을 금융거래 분석에 적용하여 지식기반 이상금융거래탐지 시스템을 개발을 진행 중임.

[그림 12] (주)동양네트웍스 지식기반 이상금융거래탐지 시스템(FDS)

5) 가천대학교 – Healthcare 융합 플랫폼: 가천대학교 소프트웨어학과에서는 현재 학과 중심으로 추진하는 Healthcare 융합 플랫폼 구축에 마이닝마인즈 오픈소스 시스템을 참조/활용 하고자 경희대학교 연구진들이 참석 교육하는 마이닝 마인즈 오픈소스 워크샵이 내정되어 있으며 본 활동을 통해 플랫폼 확산에 기여할 수 있을 것으로 예측됨.

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(2) 해당연도 추진 계획대비 실적

항목 계획 실적 달성도

1. 마이닝마인즈 통합 플랫폼 고도화 - 경희대학교

설계된 마이닝마인즈 플랫폼 전체 시스템 통합 구현 및 세부기술 고도화

MMv2.5 오픈소스 및 MMv3.0 구현물

100%

2. 데이터 큐레이션 다중센서 센싱기술 고도화 - 경희대학교

Data Curation Layer의 데이터 습득을 가능한 멀티모달 센서 데이터 타입 확장

MMv3.0 Data Curation Layer 구현물

100%

3. 정보 큐레이션 기술 고도화 - 경희대학교

Information Curation Layer에서 활용하는 센서 타입을 확장하고 인지할 수 있는 저수준/고수준 켄텍스트를 확장 및

정확도를 개선

MMv3.0 Information Curation Layer 구현물

100%

4. 지식 큐레이션 기술 고도화 - 경희대학교

지식큐레이션에서 Data-Driven 알고리즘 선택 기술 및 Expert-Driven을 위한 분류

모델 검증 기술 개발

MMv3.0 Knowledge Curation Layer 구현물

100%

5. 서비스 큐레이션 기술 고도화 - 경희대학교

사용자의 상태, 상황, 선호 및 도메인 지식을 활용하여 개인화된 웰빙 서비스 (활동량 및 영양) 추천과 지식 제공하는

서비스 추천기술 개발

MMv3.0 Service Curation Layer 구현물

100%

6. 익명화 모듈 및 프라이버시 데이터 정보보호 기술 고도화 - 경희대학교

클라우드 환경에서 개인화 데이터 보호를 위한 사용자 개인 데이터 익명화 기술

고도화 및 클라우드 접근 보안 기술 개발

Supporting Layer 익명화 모듈 구현물

100%

7. 비정형 데이터 분석 엔진 고도화 - 경희대학교

비정형 멀티모달 센서 및 임상 빅 데이터 분석 기술 개발

센서 데이터 습득/동기화 및 데이터 분석 모듈 구현물

100%

8. 데이터 기반 지식 습득 기술을 위한 하둡기반 패시브 데이터 읽기 기술 고도화 - 경희대학교

하둡 기반의 Passive Reader 모듈 구현 및 Knowledge Curation Layer와 통신을

지원하는 HIVE 쿼리 확장

Data Curation Layer의 Passive Data Reader 모듈

구현물100%

9. 스트리밍 프로세싱기술 고도화 - 경희대학교

확장된 데이터 센서 정보들을 통해 생성된 데이터 스트림을 지원하는 Data Curation Layer의 Active Data Reader 모듈 구현 및 동적인 상황 기반 런타임 쿼리 지원하기 위한 사전에 정의된 HIVE 기반의 쿼리를

고도화

Data Curation Layer의 Active Data Reader 모듈

구현물100%

10. UX/UI Authoring Tool 개발 - 경희대학교

UX전문가들이 사용자 모델을 기반으로 Rule 및 Quesitionary 생성을 통해 적응형 인터페이스를 생성할 수 있는 도구 개발

Supporting Layer의 UX/UI Authoring Tool 구현물

100%

11. 사용자 맞춤형 UX/UI 개발 - 경희대학교

사용자의 감정, 느낌 및 상호작용을 분석 및 습득을 통해 전체적인 사용자 경험을

검증하는 UX 엔진 개발

Supporting Layer의 Adaptive UX/UI Egine

구현물100%

12. 소셜네트워크 데이터를 활용한 추천시스템 개발 - 포항공과대학교

사용자의 소셜 정보를 이용하여 추천 시스템의 랭킹 정확도 향상

연구 논문, 특허 100%

13. 정형 및 비정형 혼합데이터를 이용한 추천시스템 개발 - 포항공과대학교

정형 및 비정형 혼합 데이터를 이용한 최신 추천 시스템 개발 및 사용자 별점 정보 및 리뷰에 대한 평가 정보와 리뷰 텍스트 데이터를 기반으로 사용자의 추천

만족도를 높이는 추천 시스템 개발

연구 논문, 특허 100%

14. 피드백을 반영한 추천 시스템 개발 - 포항공과대학교

새롭게 추가되는 사용자, 아이템, 피드백 등을 추천에 반영함으로써 그 성능을 높일

수 있는 최신 추천 시스템 개발연구 논문 100%

15. 지식 관리 프레임워크 기술 고도화 - 호주 UTAS

Expert-driven 지식관리를 위한 프레임워크 기술 고도화

RDR 기반의 지식 관리 엔진 구현물

100%

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16. 지식기반 규칙 저작 툴 고도화 - 호주 UTAS

검증된 지식베이스를 생성하기 위한 전문가로부터 경험 지식을 습득 및 변형 가능하도록 사용자 친화적 환경 제공기술

개발

지식 관리 툴 구현물 및 물리적 행위, 영양, 당뇨 관련 문진, 추천, 목표배정

지식베이스 구축

100%

17. 서비스 모델 적용 임상 데이터 기반 정량화 모형 고도화 방안 설계 - 한국생산기술연구원

서비스 모델 적용 임상데이터 기반 정량화 모형 고도화 방안 설계

서비스 모델 적용 임상 데이터 정량화 모형 고도화

방안 정성적 보고서100%

18. 운동/영양 통합 서비스 제공 모바일 어플리케이션 개발 - (주)녹십자

헬스케어

운동/영양 통합 서비스 제공을 위한 모바일 어플리케이션 개발

모바일 어플리케이션

100%

19. 만성질환(당뇨) 관리 서비스 제공 프로토타입 모바일 어플리케이션 제작 - (주)녹십자 헬스케어

만성질환(당뇨) 관리 서비스 제공을 위한 프로토타입 어플리케이션 개발

프로토타입 모바일어플리케이션

100%

20. SNS분석엔진과 마이닝마인즈 플랫폼 엔진 통합 - (주)타파크로스

SNS 분석엔진과 마이닝 마인즈 플랫폼의 유기적인 통합

Nutrition, Healthcare 라이브러리에 수집 처리된 데이터를 Static API 전송

100%

21. RSS / API 수집엔진 성능 평가 - (주)타파크로스

트위터, 블로그, 커뮤니티, 매스미디어 등 소셜미디어를 수집하기 위해 기 개발한 SNS 전용 수집 기술을 고도화하고 연동

테스트를 통해 성능을 평가

매체별 수집원 지속 확장중복제거 모듈 고도화

데이터 수집/필터링 정확도 : 88% (기준합격)

100%

22. 퍼스널데이터 의미기반 분석엔진 성능 평가 - (주)타파크로스

SNS 환경의 빅데이터에서 사용자 인식, 행위, 감성정봉 등에 대한 의미 분석

기술을 고도화하고 연동 테스트를 통해 성능 평가

룰셋(ruleset) 고도화어절,형태소 분석 고도화 데이터 분석 정확도 : 86%속성 데이터 추출 정확도 :

86%

100%

23. 퍼스널데이터 수집 및 분석 데이터 처리 기술 성능 평가 - (주)타파크로스

SNS 환경의 빅데이터에서 퍼스널데이터를 수집, 추출하고 분석 데이터를 처리하는 과정에 대한 기술을 고도화하고 연동

테스트를 통해 성능 평가

고속 Parser와 데이터베이스 병렬처리로 고도화결과 : 평균 385ms

100%

24. 마이닝마인즈 플랫폼 상용화 비즈니스 모델 성능 평가 - (주)타파크로스

마이닝 마인즈 플랫폼을 활용한 타파크로스의 소셜 미디어 분석 서비스

(TrendUp+) 상용화 비즈니스 모델 을 개발 및 성능 평가

API데이터판매모델SaaS 서비스모델

SI 서비스모델 구축100%

25. 시소러스 라이브러리 구축 - (주)타파크로스

SNS 분석의 정확도를 높이기 위해 사전 정제, 최적화된 라이브러리의 구축

헬스케어 대표 시소러스 라이브라러 구축

100%

26. 연령대 및 사용자 경험 수집 - (주)유투시스템

당뇨 관리 서비스에 적합한 UX 기획당뇨 관리 UX 기획

시나리오100%

27. 서비스 3종의 Mobile App UI, GUI 개발 - (주)유투시스템

당뇨 관리 서비스를 위한 Mobile App. UI/GUI 개발

행위, 영양, 당뇨 Mobile APP UI/GUI 구현물

100%

28. 개발 피드백을 적용한 UI, GUI 수정 - (주)유투시스템

서비스 검증 결과를 검토/수렴한 UI/GUI 개발

사용자 피드백을 적용한 UI/GUI 개발 결과

100%

29. 서비스 검증을 위한 전문가 평가 - (주)유투시스템

사용자/전문가에 의한 서비스, UI, GUI 검증

사용자/전문가 서비스 UI/GUI 검증 결과

100%

30. 서비스모델의 확장, 고도화를 위한 비즈니스유형 조사 및 활성화 방안 연구 - (사)한국컨설팅 서비스협회

서비스 모델의 확장, 고도화를 위한 비즈니스 유형 조사 및 마이닝 마인즈

서비스 플랫폼의 확장을 위한 지식서비스 타 분야 타당성 검토 및 활성화 방안 연구

헬스케어 서비스 고도화 모델 비즈니스 유형 조사 및 적용가능 유사모델 심층 조사 보고서

100%

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Ⅰ-3 해당 연도 추진 실적 세부 내용

[1. 마이닝마인즈 통합 플랫폼 고도화 – 경희대학교] □ 개발목표 - 설계된 마이닝마인즈 플랫폼 전체 시스템 통합 구현 및 세부기술 고도화

Ÿ 마이닝 마인즈 전체 플랫폼 통합 및 연동 테스트

Ÿ Data Curation Layer 세부기술 고도화

Ÿ Information Curation Layer 세부기술 고도화

Ÿ Knowledge Curation Layer 세부기술 고도화

Ÿ Service Curation Layer 세부기술 고도화

Ÿ Supporting Layer 세부기술 고도화

[그림 13] 마이닝 마인즈 v3.0 구조도

□ 개발내용

Ÿ 마이닝 마인즈 전체 플랫폼 통합 및 연동 테스트: 마이닝 마인즈 플랫폼의 세부 5개의 레

이어를 모두 통합 구현하고 연동 테스트를 통해 성능을 평가 및 고도화함.

Ÿ Data Curation Layer 세부기술 고도화:　멀티모달 센서 (뎁스 및 모션 센서, 스마트폰, 웨

어러블 디바이스, 스마트컵, 혈당량계, 체지방계) 데이터 기반의 행위, 감정, 위치, 활동량

계, 음식, 소셜 및 피트니스 측정 정보를 기반으로 라이프로그를 수집하고 이를 클라우드

기반 빅데이터 플랫폼으로 구축/처리하는 요소 기술을 고도화함.

Ÿ Information Curation Layer 세부기술 고도화: 수집된 다양한 개인데이터로부터 개인화된

특징 추출을 거쳐 저수준 행위, 감정, 위치, 등을 인지하고 이러한 저수준 정보를 기반으

로 고수준 상황을 인지하는 개인 정보 추론기술의 정확도와 인지 컨텍스트를 확장하는 연

구를 진행하여 고도화함.

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Ÿ Knowledge Curation Layer 세부기술 고도화: 라이프 매니지먼트 서비스의 질을 높이기 위

해 다양한 분야의 전문가 지식을 습득, 추론, 관리하는 기술을 고도화함.

Ÿ Service Curation Layer 세부기술 고도화: 개인화 라이프로그 및 지식 추론 모델 기반의 건

강관리/중진 피드백 분석 기술을 고도화함.

Ÿ Supporting Layer 세부기술 고도화: Data Curation Layer에 저장되어 있는 라이프 로그들을

시각화하고 개인 데이터를 익명화하며 사용자의 의견을 수렴할 수 있는 피드백 분석 기술

을 고도화함.

[2. 데이터 큐레이션 다중센서 센싱 기술 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – Data Curation Layer의 데이터 습득을 가능한 멀티모달 센서 데이터 타입 확장

[그림 14] 데이터 큐레이션의 센서 데이터 습득 및 처리 모듈 아키텍처

□ 개발내용

Ÿ 실시간 센서 데이터 습득기술 고도화: 센서 타입 확장 및 멀티모달 센서 기반 센싱 동기

화 기술 고도화 및 구현.

Ÿ 라이프로그 모델 고도화: 실시간으로 수집되는 센서 데이터를 분석하여 Information

Curation Layer를 통해 도출되는 상황정보를 구조화하는 사용자 Life-log 구축기술 고도화

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및 저장기술 고도화

Ÿ 라이프로그 모니터링 기술 고도화: 사용자의 행위 및 행동 정보를 기반으로 개인의 가까

운 미래의 행동들을 예측기술을 개발.

[3. 정보 큐레이션 기술 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – Information Curation Layer에서 활용하는 센서 타입을 확장하고 인지할 수 있는

저수준/고수준 켄텍스트를 확장 및 정확도를 개선함.

□ 개발내용

Ÿ 센서 데이터 확장: 스마트폰 가속도/자이로/GPS/카메라/오디오 센서, 스마트워치 가속도/자

이로 센서, KINECT 카메라 비디오센서, 웨어러블 가속도/자이로 센서, 생체 센서 혈당, 스

마트컵, 체지방계

Ÿ 컨텍스트 인지모듈 확장: 관성센서기반 행위인지, 비디오기반 행위인지, 음성기반 감정인

지, 비디오기반 감정인지, 태그기반 음식인지, 지오포지셔닝 정보기반 위치인지, GPS 정보

기반 현재 위치 날씨정보 습득

Ÿ 고수준 컨텍스트 인지엔진 고도화: 임상 정보 시나리오에 기반한 당뇨, 음식, 물섭취량, 물

리적행위 컨텍스트 온톨로지 고도화 및 저수준 행위기반 시멘틱 추론 기술 개발

[그림 15] 확장된 정보 큐레이션 계층

[4. 지식 큐레이션 기술 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – 지식큐레이션에서 Data-Driven 알고리즘 선택 기술 및 Expert-Driven을 위한 분류

모델 검증 기술 개발

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[그림 16] 지식 큐레이션 시스템 아키텍처

□ 개발내용

Ÿ Automatic Algorithm Selection 모듈 구현

Ÿ 기존 Data-Driven 모듈과 Automatic Algorithm Selection 모듈 통합

Ÿ Expert-Driven 지식 표현에서 Conformance기반 분류 모델 변형 기술 개발[5. 서비스 큐레이션 기술 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – 사용자의 상태, 상황, 선호 및 도메인 지식을 활용하여 개인화된 웰빙 서비스 (활

동량 및 영양) 추천과 지식 제공하는 서비스 추천기술 개발

[그림 17] 서비스 큐레이션 시스템 아키텍처

□ 개발내용

Ÿ 추천 프레임워크 확장: 영양 관련 상황/추천 및 물리적 행위에서 상황별 인터프리터 지원

기술 개발

Ÿ Recommendation Interpreter 확장: SNS분석엔진을 통해 입력되는 영양 관련 소셜 트렌드

정보를 기반으로 영양 추천 기술 개발

- 16 -

[6. 익명화 모듈 및 프라이버시 데이터 정보보호 기술 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – 클라우드 환경에서 개인화 데이터 보호를 위한 사용자 개인 데이터 익명화 기술

고도화 및 클라우드 접근 보안 기술 개발

[그림 18] 익명화 및 프라이버시 데이터 정보보호 모듈 아키텍처

□ 개발내용

Ÿ 클라우드 접근 보안 기술 개발: 최소한의 보안 구현 및 제어를 위한 사용자 디바이스와

클라우드 간의 Cloud Access Security Broker 모듈 개발

Ÿ 익명화 기술 고도화: 추론공격에 의한 개인의 정보를 보호하기 위한 익명화 모델 선택 및

정책 최적화[7. 비정형 데이터 분석 엔진 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – 비정형 멀티모달 센서 및 임상 빅 데이터 분석 기술 개발

[그림 19] 비정형 데이터 분석 엔진 시스템 아키텍처

- 17 -

□ 개발내용

Ÿ 쿼리 라이브러리 확장: 빅 데이터 환경에서의 비정형 멀티모달 센서 데이터 및 임상 데이

터 검색 쿼리 확장

Ÿ 분석 데이터 시각화 고도화 및 도메인 확장: 기존 행위, 영양 관련 데이터 분석 데이터 시

각화 및 임상 데이터 분야 분석 도메인 확장

[8. 데이터 기반 지식 습득 기술을 위한 하둡기반 패시브 데이터 읽기 기술 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – 하둡 기반의 Passive Reader 모듈 구현 및 Knowledge Curation Layer와 통신을 지

원하는 HIVE 쿼리 확장

[그림 20] 데이터 큐레이션의 Big Data Processing 모듈

□ 개발내용

Ÿ HIVE 기반 빅 데이터 쿼리 확장 방안 설계 및 구현: Knowledge Curation Layer의

Data-Driven 지식 습득을 위한 빅 데이터 검색 통신 쿼리 기술 설계 및 구현

Ÿ Kafka 기반 지속적인 백업 시스템 개발: 하둡 분산파일 시스템에서 Intermediate Database

의 라이프로그 데이터 및 사용자 프로파일 정보 백업 기술 구현[9. 스트리밍 프로세싱 기술 고도화 – 경희대학교]□ 개발목표 – 확장된 데이터 센서 정보들을 통해 생성된 데이터 스트림을 지원하는 Data

Curation Layer의 Active Data Reader 모듈 구현 및 동적인 상황 기반 런타임 쿼리 지원하기

위한 사전에 정의된 HIVE 기반의 쿼리를 고도화함.

[그림 21] 데이터 큐레이션의 Active Data Reader 모듈 아키텍처

- 18 -

□ 개발내용

Ÿ 센서 데이터 습득 모듈 고도화: 센서리 소스의 양의 확장을 지원하는 통신 모듈 고도화

Ÿ 동적 쿼리 생성 기술 개발: Supporting Layer에 지속적인 분석을 지원하는 스트림 기반의

비정형 데이터 쿼리 자동 생성 모듈 구현[10. UX/UI Authoring Tool 개발 - 경희대학교]□ 개발목표 – UX전문가들이 사용자 모델을 기반으로 Rule 및 Quesitionary 생성을 통해 적응형

인터페이스를 생성할 수 있는 도구 개발

[그림 22] UI/UX Authoring Tool 시스템 아키텍처

□ 개발내용

Ÿ UX 전문가들이 다양한 적응형 GUI 생성을 위한 적응형 UI 규칙 저작 도구 개발

Ÿ 표준 및 접근하기 쉬운 가이드라인 기반의 규칙 적용 및 Questionary 저장소 생성 위한 플

랫폼 독립적인 저작 환경 개발[11. 사용자 맞춤형 UX/UI 엔진 개발 - 경희대학교]□ 개발목표 – 사용자의 감정, 느낌 및 상호작용을 분석 및 습득을 통해 전체적인 사용자 경험을

검증하는 UX 엔진 개발

[그림 23] UI/UX 엔진 시스템 아키텍처

- 19 -

□ 개발내용

Ÿ 사용자 상호작용, 감정적 반응, 사용자 피드백을 분석을 위한 도구 개발

Ÿ 동적 UX 모델링을 위한 자동화된 사용자 리뷰 분석 기반의 UX 모델 확장

Ÿ 긍정적인 사용자 경험을 위한 사용자 경험 검증기술 개발

[12. 소셜네트워크 데이터를 활용한 추천 시스템 개발 – 포항공과대학교]□ 개발목표 - 사용자의 소셜 정보를 이용하여 추천 시스템의 랭킹 정확도 향상

[그림 24] 소셜네트워크 데이터를 활용한 추천시스템의 개념도

□ 개발내용

Ÿ 사용자의 믿는 자 (Truster)와 믿음을 당하는 자 (Trustee)의 역할 및 모든 사용자가 서로

다른 크기의 중요도를 가지는 소셜 네트워크 특성을 반영한 추천 시스템 개발

[13. 정형 및 비정형 혼합데이터를 이용한 추천 시스템 개발 – 포항공과대학교]□ 개발목표 - 정형 및 비정형 혼합 데이터를 이용한 최신 추천 시스템 개발 및 사용자 별점 정

보 및 리뷰에 대한 평가 정보 (정형 데이터)와 리뷰 텍스트 데이터 (비정형 데이터)를 기반으

로 사용자의 추천 만족도를 높이는 추천 시스템 개발

[그림 25] 추천시스템 알고리즘

□ 개발내용

Ÿ 2차년도에 수행하였던 베이스라인 구현물을 바탕으로 추천시스템을 설계

Ÿ 사용자와 아이템의 부가적인 정보를 이용하여 새로운 사용자 문제, 새로운 아이템 문제,

데이터 희소성 문제를 효과적으로 반영하는 방법 개발

- 20 -

[14. 피드백을 반영한 추천 시스템 개발 – 포항공과대학교]□ 개발목표 - 새롭게 추가되는 사용자, 아이템, 피드백 등을 추천에 반영함으로써 그 성능을 높

일 수 있는 최신 추천 시스템 개발

[그림 26] 피드백의 종류에 대한 구조도

□ 개발내용

Ÿ 새롭게 유입되는 정보 (명시적 / 묵시적 피드백)를 모델에 반영하기 위한 연구

Ÿ 행렬 분해 기법 – Matrix factorization 기반의 점진적 모델링 방법론 개발[15. 지식 관리 프레임워크 기술 고도화 – 호주 UTAS]□ 개발목표 – Expert-driven 지식관리를 위한 프레임워크 기술 고도화

[그림 27] MCRDR 기반 지식관리 프레임워크 아키텍쳐

□ 개발내용

Ÿ MCRDR(Multiple Classification Ripple Down Rules) 이론에 기반 한 지식관리 프레임 워크

의 고도화 – 지식추론, 지식획득 기능

Ÿ DB 기반의 지식베이스 설계 및 개발

Ÿ 입력케이스 분석 기능 및 지식추론 기능의 고도화

Ÿ 지식추론 기능의 모듈화 개발

Ÿ 지식추론 과정의 표출 기능 개발

Ÿ 지식획득에 사용된 케이스와 해당 지식과 관련이 있는 케이스 표출 기능 개발

Ÿ 지식획득 과정에서 기존 지식과의 충돌 여부를 검증하는 기능의 고도화

- 21 -

[16. 지식기반 규칙 저작 툴 고도화 – 호주 UTAS]□ 개발목표 – 검증된 지식베이스를 생성하기 위한 전문가로부터 경험 지식을 습득 및 변형 가

능하도록 사용자 친화적 환경 제공기술 개발

[그림 28] 지식 큐레이션에서 Expert Driven 모듈 아키텍처

□ 개발내용

Ÿ 새로운 규칙의 실행 검증을 위한 기 생성된 룰을 기반으로 다중 테스트 케이스 생성

Ÿ 규칙의 중복 검출 기술 개발

Ÿ 지식 베이스에서 기존 규칙과 새로이 생성된 규칙 사이의 충돌 해결 기술개발[17. 서비스 모델 적용 임상 데이터 기반 정량화 모형 고도화 방안 설계 – 한국생산기술연구원]

□ 개발목표 – 서비스 모델 적용 임상데이터 기반 정량화 모형 고도화 방안 설계

Ÿ 서비스 모델 (GCS 2.5/3.0 및 후속 개발 모델) 적용 데이터를 기반으로 하는 습관화 지수

적용 모델 개발

Ÿ 습관화 지수를 활용한 관리자 지원 도구 사용 시나리오 개발 및 적용성 평가

Ÿ 습관화 지수를 고려한 관리자 조언 지원을 위한 라이프매니지먼트 가이드라인 체계 개발

[그림 29] 서비스 정량화 지표 개발 3차년도 개발 목표

- 22 -

□ 개발내용

Ÿ 데이터 기반 습관화 지수 적용모델 개발

ü 당뇨 관리를 위한 서비스 모델 적용 Indicator Criteria 분석

ü 서비스 모델 구성 데이터를 이용한 습관화 지수 산출 알고리즘 개발 및 데이터 요구

사항 도출

Ÿ 라이프스타일 매니지먼트 가이드라인 체계 개발

ü 라이프스타일 매니지먼트 서비스를 위한 Recommendation 분류체계 개발 및 참조

Recommendation Repository 구축

ü Wellness user model에 따른 Recommendation 생성 시나리오 개발

Ÿ 지수 기반 관리자 지원도구 설계

ü 습관화 지수를 이용한 사용자 속성 Representation 기법 개발

[그림 30] User’s Dietary Habit Assessment Tool

[그림 31] Personalized Lifestyle Management Goat Generation Tool

- 23 -

[18. 운동/영양 통합 서비스 제공 모바일 어플리케이션 개발 – ㈜녹십자헬스케어]

□ 개발목표-생활습관 개선을 통한 체중 감소 및 건강 체중 유지를 목표로 운동/영양 영역에서의

휴먼터치 중심의 맞춤형 콘텐츠 및 비만관리 컨설팅 제공을 위한 모바일 서비스 App 개발.

□ 개발내용

Ÿ 2차 년도에 개발된 프로토타입 App을 기본으로 사용자의 평가 의견을 반영하여 서비스

프로세스를 정립

Ÿ 신체활동 및 식습관 데이터를 효과적으로 모니터링/분석/피드백 할 수 있도록 사용자 및

상담관리자(간호사, 영양사, 운동처방사)의 평가 의견을 반영함.

Ÿ 사용자의 행동변화를 유도할 수 있는 서비스 알고리즘 및 건강관리 콘텐츠 적용에 따른

서비스 시범운영 및 플랫폼과의 적용 방안을 검토함.

[그림 28] 운동/영양 서비스 프로세스

메인 노출 화면 개인 정보 노출 화면 음식 별점 평가 화면 식사일기/미션 제공 화면

[그림 29] 운동/영양 모바일 App 이미지

[19. 만성질환(당뇨)관리 서비스 제공 프로토타입 모바일 어플리케이션 제작 – (주)녹십자헬스케어]

□ 개발목표-생활습관 개선을 통한 혈당 관리 및 합병증 예방을 목표로 맞춤형 콘텐츠 제공 및

코칭 서비스를 적용할 수 있는 프로토타입 당뇨관리서비스 App 개발.

- 24 -


□ 개발내용

Ÿ 혈당에 영향을 미칠 수 있는 문제 생활습관 요인을 수집하여 적절한 가이드를 제공하고,

사용자의 자가 모니터링을 강화할 수 있는 서비스 프로세스를 구축함.

인트로 개인 맞춤형 노출 화면 건강 정보 제공 혈당관리(1)

혈당관리(2) 혈압관리 활동량 관리 영양관리


[20. SNS분석엔진과 마이닝마인즈 플랫폼 엔진 통합 – (주)타파크로스]□ 개발목표 – SNS 분석엔진과 마이닝 마인즈 플랫폼의 유기적인 통합

Ÿ Supporting Layer를 통한 SNS 분석 기술 통합 제공

Ÿ Dynamic, Static API 세부기술 고도화

- 25 -

[그림 32] 마이닝마인즈 엔진통합 테스트 개념도

□ 개발내용

Ÿ Supporting Layer를 통한 SNS 분석 기술 통합: Supporting Layer를 통해 마이닝 마인즈 플

랫폼 전체에서 SNS 분석 기술을 공유해 활용할 수 있도록 API를 통한 통합 기능을 개발하

고, 통합 테스트를 통해 기능 고도화 및 최적화 진행

Ÿ Dynamic API 세부기술 고도화: Supporting Layer를 통해 마이닝 마인즈 플랫폼 전체에서

사용자나 시스템이 다양한 SNS 분석 기능을 통해 세밀하고 자유로운 분석을 가능하게 하

기 위한 기술을 개발하고 고도화함

Ÿ Static API 세부기술 고도화: Nutrition이나 Healthcare와 같은 특정 분야에 최적화 된 SNS

분석 기능을 제공하기 위해 다양한 수집채널 및 수집원을 확보하고 전문화된 SNS 분석 기

능을 개발, 고도화함

[21. RSS / API 수집엔진 성능 평가 - (주)타파크로스]□ 개발목표 – 트위터, 블로그, 커뮤니티, 매스미디어 등 소셜미디어를 수집하기 위해 기 개발한

SNS 전용 수집 기술을 고도화하고 연동 테스트를 통해 성능을 평가

Ÿ RSS feed 수집엔진 성능 평가

Ÿ API 수집엔진 성능 평가

[그림 33] RSS 수집엔진 개념도 및 API 수집엔진 개념도

- 26 -

□ 개발내용

Ÿ RSS feed 수집엔진 세부기술 고도화: 블로그/카페, 매스미디어, 트위터 수집을 위한 RSS

feed 수집엔진에 고속 데이터 처리를 위한 RSS Parser와 수집엔진, 중복제거 모듈의 성능

을 고도화하고 실제 연동 테스트를 통해 성능을 평가함.

Ÿ API 수집엔진 세부기술 고도화: 포털이나 SNS 수집을 위한 API 수집엔진을 고도화해 각

API 제공형태별 API Parser(Json/XML)와 이를 이용한 고속 DB 저장 기술을 고도화하고 실

제 연동 테스트를 통해 성능을 평가함.

[22. 퍼스널데이터 의미기반 분석엔진 성능 평가 - (주)타파크로스]□ 개발목표 – SNS 환경의 빅데이터에서 사용자 인식, 행위, 감성정봉 등에 대한 의미 분석 기술

을 고도화하고 연동 테스트를 통해 성능을 평가함.

Ÿ 퍼스널데이터 의미기반 분석 기술 성능 평가

[그림 34] 의미기반 분석엔진 구성도

□ 개발내용

Ÿ 퍼스널데이터 의미기반 분석 기술 성능 평가: 어절 분석, 형태소 분석을 통해 얻은 언어처

리 분석 기술을 통해 수집된 데이터에서 특정 이슈를 분류, 추출하고 이를 기반으로 이슈

분류 및 추출의 정확도를 높일 수 있는 기술을 더욱 고도화하고, 연동 테스트를 통해 성

능을 평가함.

[23. 퍼스널데이터 분석 수집 및 분석 데이터 처리 기술 성능 평가 - ㈜타파크로스]□ 개발목표 – SNS 환경의 빅데이터에서 퍼스널데이터를 수집, 추출하고 분석 데이터를 처리하

는 과정에 대한 기술을 고도화하고 연동 테스트를 통해 성능을 평가함.

Ÿ 퍼스널데이터 수집 및 분석 기술 성능 평가

- 27 -

[그림 35] 데이터 분석 고도화 모델링

□ 개발내용

Ÿ 퍼스널데이터 수집 및 분석 기술 성능 평가: SNS 퍼스널 빅데이터의 수집과 수집 DB를 구

성하고 수집된 퍼스널데이터를 사용자 요구 항목에 맞춰 분석할 수 있도록 NLP 처리 및

TextMining 엔진을 통해 언어처리 분석 기술을 구성함. 또한 실제 연동 테스트를 통해 이

에 대한 성능을 평가함.

[그림 36] 퍼스널 데이터 처리 프로세스

[24. 마이닝마인즈 플랫폼 상용화 비즈니스 모델 성능 평가 - (주)타파크로스]□ 개발목표 – 마이닝 마인즈 플랫폼을 활용한 타파크로스의 소셜 미디어 분석 서비스

(TrendUp+) 상용화 비즈니스 모델 을 개발 및 성능 평가

Ÿ TrendUp+ 상용화 비즈니스 모델 개발

- 28 -

Ÿ TrendUp+ 비즈니스 모델 성능평가

□ 개발내용

Ÿ 상용화 비즈니스 모델 개발: 온라인 퍼스널 데이터 기반 의미분석 기술 등 기 개발된 SNS

분석 기술과 마이닝 마인즈 플랫폼 전체 혹은 특정 모듈을 결합해 API 제공, SaaS, 솔루션

SI 등 새로운 TrendUp+ 비즈니스 모델을 개발.

Ÿ 비즈니스 모델 성능 평가: 새로 개발된 비즈니스 모델의 상용화 가능 여부를 연동 테스트

를 통해 확인하고, 이에 대한 TrendUp+ 성능을 평가함.

[25. 시소러스 라이브러리 구축 - (주)타파크로스]□ 개발목표 – SNS 분석의 정확도를 높이기 위해 사전 정제, 최적화된 라이브러리의 구축

Ÿ Nutrition 관련 시소러스 라이브러리 구축

Ÿ Healthcare 관련 시소러스 라이브러리 구축

[그림 37] 시소러스 라이브러리 분석 모듈

□ 개발내용

Ÿ Nutrition 관련 시소러스 라이브러리 구축: SNS 빅데이터의 분석 정확도 향상을 위해 사전

정의된 라이브러리를 활용할 수 있게 하며, 특히 체중관리와 다이어트 관련 시소러스 라

이브러리 중 하나로 Nutrition 관련 시소러스 라이브러리를 구축하고 이를 API를 통한 분

석 결과를 마이닝 마인즈 플랫폼에 제공함.

Ÿ Healthcare 관련 시소러스 라이브러리 구축: SNS 빅데이터의 분석 정확도 향상을 위해 사

전 정의된 라이브러리를 활용할 수 있게 하며, 특히 만성질환 관리 등에 대한 분석을 위

해 Healthcare 관련 시소러스 라이브러리를 구축하고 추후 API를 통해 분석결과를 마이닝

마인즈 플랫폼에 제공.

[26. 연령대 및 사용자 경험 수집 - (주)유투시스템]□ 개발목표 - 당뇨 관리 서비스에 적합한 Mobile App UX 기획

□ 개발내용(조사내용)

Ÿ 당뇨 관련 문헌 조사 : 연령별 당뇨 발생률과 인식률, 치료률 등 당뇨관련 Demographic

Information

- 29 -

[그림 38] 당뇨환자를 위한 Mobile App UX Concept

Ÿ 당뇨 Mobile App Benchmarking : 국내 및 해외 App. Market에서 현재 제공되고 있는 앱을

중심으로 서비스 내용, 기능, UI 분석

Ÿ 당뇨 관리 서비스가 필요한 Target User Segmentation : Mining Minds 과제 서비스 대상과

더불어 당뇨 관련 Demographic Information 및 App Benchmarking을 통해서 User

Research의 관찰 포인트 및 Research 대상 확인

Ÿ 당뇨 Target User 대상 User Research 수행 : 당뇨 Mobile App.의 Main Target인 당뇨환자

와 Secondary Target인 당뇨 전문의를 대상으로 1:1 In-depth Interview를 통해 User

Research를 진행. 당뇨 관리 행태 및 중요 포인트, 당뇨 관리의 Pain-point와 Needs 발굴.

또한 당뇨 환자와 전문의간의 중요 포인트의 차이점 발굴

Ÿ 당뇨 관리 서비스 UI/UX 이슈 발굴 : 정확한 당뇨 관리를 위한 많은 정보로 인한 사용자

의 관리 항목 증대의 번거러움과 의사입장에서의 관리항목, 당뇨에 대한 두려움으로 인한

스트레스, 효율적인 관리르 위한 결과 방식(환자뷰, 의사뷰), 도움이 되지 않는 알림

Ÿ 당뇨 환자를 위한 Mobile App UX Concept 발굴 : 당뇨 질환자를 위한 Life Companion

Service로써, Life Routine 형성을 도와주는 지지자, 알아서 하는 Smart Coach, 일상생활

관리를 위한 Organizer

[27.서비스 3종의 Mobile App UI, GUI 디자인 개발 - (주)유투시스템]□ 개발목표 - 당뇨 관리 서비스를 위한 Mobile App. UI/GUI 디자인

[그림 36]활동, 영양, 당뇨 관리 서비스의 정보 구조도

- 30 -

[그림 37] 혈당관리 환자뷰와 의사뷰 UI

디자인

[그림 38] 라이프패턴에 의해

제공되는 미션카드 UI디자인

□ 개발내용

Ÿ 당뇨 관리 서비스 IA(Information Architecture) : UX Concept과 리서치 내용을 바탕으로

당뇨 관리 기능을 추출/정의하고 1~2차 년도에 설계한 활동, 영양 서비스와 더불어 당뇨

기능을 추가한 정보 구조도를 설계함.

Ÿ UI Concept : 입력해야하는 정보량 증대로 어디서나 입력이 가능한 구조, 사용자의 활동

패턴에 따른 정보 제공 및 미션의 변화, 작년에 설계된 화면 구조와의 조화, 환자 이외의

의사를 위한 결과 확인 뷰, 사용성을 높이 혈당관리

Ÿ 상세 UI Key Screen & Work flow 설계 : UI Concept에 맞는 화면 Layout과 정보 배치, UI

Interaction 설계, Key use scenario에 맞는 UI 화면 Workflow를 설계함.

Ÿ 화면 GUI Template 디자인 : 2차 년도 GUI Look과 동일하게 당뇨 관련 서비스 UI를 적용

하여 화면을 디자인함.

[28. 개발 피드백을 적용한 UI, GUI 디자인 수정 - (주)유투시스템]□ 개발목표 - 서비스 검증 결과를 검토/수렴한 UI/GUI 디자인

□ 개발내용

Ÿ 당뇨 서비스 Mobile App UI/GUI 디자인 개선 포인트 : Mobile App 서비스/UI/GUI에 대한

사용자 및 전문가 평가를 통해 Pain-point와 Needs, 개선 포인트를 반영한 UI/GUI 수정 반

영

Ÿ 선정된 개선안에 대한 세부 UI/GUI re-design

[29. 서비스 검증을 위한 전문가 평가 -(주)유투시스템]□ 개발목표 - 사용자/전문가에 의한 서비스, UI, GUI 디자인 검증

- 31 -

□ 개발내용

Ÿ 사용자/전문가 평가를 위한 평가 계획 : 평가 대상자 선정 및 리크루팅, 평가지 작성 및

설계, 환경 구축

Ÿ 평가자

구분 인원수 선정 기준

일반 사용자 4명

ü 운동과 식단에 관심이 있는 40~59세의 일반 남녀

ü Smartphone 보유자로서 사용기간이 최소 1년 이상인

자

전문가

UI 1명ü 인간공학 or 디자인 전공 석사 이상

ü 학계 및 실무경력 10년 이상

GUI 1명ü 디자인 전공 석사이상

ü 학계 및 실무경력 10년 이상

Ÿ 평가를 위한 Prototype 제작 : GUI 디자인을 가지고 Prototype tool을 이용한 Prototype 제

작

Ÿ 사용자/전문가의 서비스, UI, GUI 디자인에 대한 만족도 평가 및 의견 수렴 : 정량적, 정성

적 평가 결과 산출

Ÿ 정량적 평가 결과 : Task 별로 15 point Likert scale을 사용하여 평가하였고 평가를 통해

수집된 데이터를 100점 만점 기준으로 환산하여 평균을 산출했음. 평가 결과 일반 사용자

88.10점, 전문가 92.29점으로 목표인 83점을 초과 달성하였음

사용자 만족도 평가 전문가 평가 총 평균

평균 점수 88.10 92.29 89.49

[30. 서비스모델의 확장, 고도화를 위한 비즈니스유형 조사 및 활성화 방안 연구 - (사)한국컨설팅 서비스 협회]□ 개발 목표 - 서비스 모델의 확장, 고도화를 위한 비즈니스 유형 조사 및 마이닝 마인즈 서비

스 플랫폼의 확장을 위한 지식서비스 타 분야 타당성 검토 및 활성화 방안 연구

□ 개발 내용

Ÿ NGC서비스 모델의 향후 고도화(질병, 의료)를 위한 연관 비즈니스 유형으로 비즈니스 모

델에서 가장 유사한 “눔”서비스의 당뇨앱에 관한 조사 및 분석 수행

Ÿ 기타 현재 시장에서 헬스케어 고도화 모델로 서비스 되고 있는 당뇨 앱 및 서비스에 대한

심층 분석 및 조사 수행

Ÿ 서비스플랫폼 적용이 가능한 타 지식서비스 분야로서 안전분야, 공공재 분야, 기타 의료

분야에 대한 조사 및 분석 수행

Ÿ 관련 내용을 종합한 분석 보고서 작성

- 32 -

Ⅱ. 기술개발결과 Ⅱ-1. 정량적 실적

(1) 지적재산권

l 특허

l 소프트웨어 등록

번호 종류 명 칭 출원일 등록일 국 명 등록/출원 번호 발생차수

1특허출원

Improving the Multiuser Detection in DS-CDMA based on Complexity Reduction.

2016.05.31 -PCT출원

PCT/KR2016/005771 3차년도

2특허출원

워터마크 삽입 및 추출 장치, 그리고 이의 워터마크 삽입 및

추출 방법 2016.05.31 -

PCT출원

PCT/KR2016/005770 3차년도

3특허등록

학습형 롤베이스 방식의 부정적 이슈 감지 방법 및 시스템 2014.10.29 2016.06.02

대한민국

10-1628738 3차년도

4특허 등록

이웃 기반의 강도 보정 장치, 백그라운드 획득 장치 및 그

방법2015.04.03 2016.06.09

대한민국

10-1631023 3차년도

5특허 등록

CPU 사용률 제어 장치 및 방법 2015.05.20 2016.09.07대한민국

10-1657414 3차년도

6특허 등록

사례 베이스 추론 기반의 임상 지식 검증 시스템 및 방법 2014.12.12 2017.03.17

대한민국

10-1719401 3차년도

7특허출원

소셜 네트워크 서비스의 정보를 이용한 컨텐츠 추천 방법 및

장치2016.08.16 -

대한민국

10-2016-0103422 3차년도

8특허 출원

사용자 맞춤형 건강 관리 서비스 제공 방법 장치 및 컴퓨터

프로그램2016.10.27 -

대한민국

10-2016-0140848 3차년도

9특허 출원

의료 데이터의 매핑 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 2016.11.08 -

대한민국

10-2016-0147459 3차년도

10특허출원

문서 문맥정보를 고려하는 상황기반 추천 방법 및 장치 2017.01.09 -

대한민국

10-2017-0002890 3차년도

정량적 실적(건)

특허 논문발표 표준화 인증/포상 고용창출출원(국내/국외)

등록(국내/국외)

계(국내/국외)

SCI(E)(국내/국외)

비SCI(국내/국외)

계(국내/국외)

기고/반영/채택

인증 포상 계생산인력

연구인력

계(생산/연구)

4/2 4/0 8/2 0/7 5/9 5/16 0 0 2 2 0 3 3

번호 구분 프로그램 명칭 창작일 등록일 국 명등록/출원

번호발생차수

1 국내안드로이드 물 음용량 데이터

수집 어플리케이션2016.12.01 2017.01.18 대한민국 C-2017-001637 3차년도

2 국내데이터 큐레이션을 위한 동기화

데이터 전송 모듈2016.12.01 2017.01.18 대한민국 C-2017-001638 3차년도

- 33 -

(2) 논문 게재/발표 실적

번호 구분 논문명 저자명 저널명 일시 구분SCI 등재 여부

발생차수

1 국외The Mining Minds digital

health and wellness framework

Oresti Banos 외

6명

BioMedical Engineering

2016.07 SCIE O 3차년도

2 국외Particle swarm optimization based clustering algorithm

with mobile

Jin Wang 외 4명

Future Generation Computer

Systems-The International Journal

of eScience

2016.08 SCIE O 3차년도

3 국외 GeoVideoIndex: Indexing for Georeferenced Videos

Dongha Lee 외 3명 Information Sciences 2016.09 SCI O 3차년도

4 국외

Improving top-K recommendation with truster and trustee relationship in

user trust network

Chanyoung Park 외 3명

Information Sciences 2016.09 SCI O 3차년도

5 국외

Ontology-Based High-Level Context Inference for

Human Behavior Identification

Claudia Villalonga 외 6명

Sensors 2016.09 SCIE O 3차년도

6 국외Smart Extraction and

Analysis System for Clinical Research

Muhammad Afzal 외

5명

Telemedicine and e-Health

2016.10 SCI O 3차년도

7 국외

Smartphone Location-Independent Physical Activity

Recognition Based on Transportation Natural Vibration Analysis

Taeho Hur 외 4명 Sensors 2017.

04 SCIE O 3차년도

8 국외 KAP Based PICO-Compliant Query Construction

Muhammad Afzal,

Sungyoung Lee

International Symposium on

Perception, Action and Cognitive

Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

9 국외

Model-Driven Adaptive User Interface based on Context

and User Experience Evaluation

Jamil Hussain,

Sungyoung Lee



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

10 국외

IoT based Human Centric Context Awareness Framework for Healthcare and Wellness

Platform

Jaehun Bang 외 7명



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

11 국외

Service Curation Framework for

Context-Aware Personalzied Recommendations

Ali Syed Imran 외

3명



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

12 국외

Smart CDSS: Knowledge Acquisition and Modeling using Mind Maps and

Decision Trees

Musarrat Hussain 외

2명



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

13 국외

Semantic Reconciliation Model for interoperable and

shareable knowledge authoring environment

Taqdir Ali, Sungyoung

Lee



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

- 34 -

(3) 기술이전 실적 - 해당사항없음

(4) 인증/포상 실적 등

(5) 고용 창출l ㈜녹십자헬스케어 (3명): 장인해(연구원), 조성미(연구원), 전욱(연구원)

6. 기타 성과 l 마이닝 마인즈 ver 2.5 플랫폼 소스 공개 (https://github.com/ubiquitous-computing-lab/Mining-Minds)

l 마이닝 마인즈 플랫폼 확산- 1) (주)라이프시멘틱스 - 디지털 컨시어지 플랫폼, 2) (주)헤인앤드윗 - 임상의사결정지원시스템(CDSS), 3) 분

당 서울대학교 병원 – 임상의사결정지원시스템, 4) (주)동양네트웍스 – 지식기반 이상금융거래탐지시스템, 5) 가천대학교 – Healthcare 융합 플랫폼

번호 구분 인증/포상명 수상자 대상기관 일자 비고

1 국내 특별공로상 (우수상) 이승룡 교수 한국정보과학회 20161222

2 국내 경희대 Fellow 이승룡 교수 경희대학교 201612

14 국외 Data Curation Layer for Wellness Platforms

Hafiz Syed Muhammad

Bilal, Sungyoung

Lee



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

15 국외

Mining Minds, an opensource initiative

towards health and wellness platforms

Muhammad Bilal Amin, Sungyoung

Lee



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

16 국외

SaKEM: A Semi-automatic Knowledge Engineering Methodology for Building Rule-based Knowledgebase

Maqbool Ali 외 3명



Systems

2016.08

학술

대회X 3차년도

17 국내스마트폰의 소지위치 인지 기반의 정확한 보행수 검출

기법

허태호 외 2명

한국정보과학회논문지

2017.04

국내저널 X 3차년도

18 국내 PubMed 임상 쿼리의 통계에 기반한 비판적 검토

Muhammad Afzal, 이승룡

한국정보과학회 2016년

동계학술발표회 논문집

2016.12

학술대회 X 3차년도

19 국내

Odonto-Stomatology 정형외과를 위한 Cephalometric

Landmarks Localization 접근법

Cam-Hao Hua, 이승룡



2016.12


20 국내 지속적인 쿼리 응답을 위한 스트림 추론 모델

Muhammad Asif

Razzaq, 이승룡



2016.12


21 국내 키넥트 영상 기반 사용자 개별 행위 인지 프레임워크

공진혁, 이승룡



2016.12


- 35 -

Ⅱ-2. 개발기술의 정량적 평가

평가 항목(주요성능

Spec단위

전체 항목에서

차지하는

비중2)

(%)

세계최고 수준

보유국/보유기업( / )

연구개발 전 국내수준

목표 실적기준

설정

근거

평가

방법

성능수준성능수준

최종목표

당해연도

당해연도

① 멀티모달 센서기반 물리적 행위인

지 정확도 % 7%

70%(미국/구글)

65% 92% 85% 87.185상용화 요구수준

참여기업 평가 및

외부기관평가

② 생활 이벤트 데이터를 고려한 스트

리밍 처리 정확도 % 7%

80%소켓기반

통신(고성능 통신

라이브러리)

초기

단계85% 80% 81.17%

상용화 요구수준

참여기업

평가

③ 다중센서융합 퍼스널 빅 데이터 기

반 감정인지 정확도 % 8%

음성, 얼굴

복합인식

71%

(미국, USC)

초기

단계85% 80% 81.685%


참여기업 평가 및

외부기관평가

④ 퍼스널 빅데이터에서 라이프로그

데이터 추출 정확도 종*/% 7%

70%Apache Scoop

초기

단계85% 80% 83.11%


참여기업 평가

⑤ 분산된 라이프로그 데이터기반 온

톨로지 추론 정확도

statement/sec, %

8% 초기단계 초기단계

85% 82% 82.41%상용화 요구수준

참여기업

평가

⑥ 퍼스널 빅데이터 기반의 의미분석

정확도 % 9%

의미분석40%

(언어별처리능력이

상이)

초기단계

90% 78% 86%상용화 요구수준

참여기업

평가

⑦ 크로스도메인 추천 기술 정확도Recall

9% 초기단계초기단계

80% 65% 65%상용화 요구수준

참여기업

평가

⑧ 추론 공격 대응 능력 % 9% 60초기단계

70% 55% 56%상용화 요구수준

참여기업

평가

⑨ 라이프 매니지먼트 서비스 평가

index 종류 및 평가 결과

종/%

9% 초기단계초기단계

4종/90%

3종/72%

3종/77.5%


참여기업 평가*서비스 지표 개발

⑩ 퍼스널 큐레이션 서비스 적용 모델

과 시범 운영 종/% 9% 초기단계

초기단계

3종/

80%

2종/65%

2종/

67%


참여기업

평가

⑪ 지식관리툴 만족도 % 9% 초기단계초기단계

95% 90% 90.4%상용화 요구수준

참여기업 평가 및 외부기관 평가

⑫ 시제품(서비스)의 UI/GUI/UX에 대

한 전문가/사용성 평가 결과

%9%

사용자 평가 분석기법

(UX Design)의

기확보, 100% 국내기술 보유)

전문기술 보유

85% 83% 89.49%상용화 요구수준

참여기업

평가

- 36 -

Ⅲ. 결론 및 차년도 계획

Ⅲ-1 결론l 마이닝 마인즈 Ver 2.5 플랫폼을 소프트웨어 공학 기법에 의거하여 수차례 코드 정제과정

을 거쳐 소스코드를 Git-Hub에 공개하였음.

l 공개된 오픈소스를 통해 마이닝마인즈 플랫폼 확장을 통해 (주)라이프시맨틱, (주)헤인앤드윗, (주)동양네트웍스의 3개의 기업에서 헬스케어, 임상, 금융 도메인에서의 상용화를 진행하고 있으며, 분당 서울대학교 병원 및 가천대학교에서 본 플랫폼을 활용하여 각 기관에서 임상의사결정지원시스템, 융합 헬스케어 플랫폼에 적용하고 있음.

l 또한 수요기업인 (주)녹십자헬스케어의 상용화 모델에서 마이닝마인즈 플랫폼의 기술을 접목하여 사용자에게 월간 Life Journal, 개인화된 목표 배정, 목표달성 가이드 서비스 제공을 통해 사용자가 체계적으로 건강을 관리할 수 있는 차별적인 12주 라이프매니지먼트 서비스 시나리오를 개발하였음.

l 개발된 12주 라이프매니지먼트 서비스 시나리오에 기반하여 3차년도에는 8개의 멀티모달 센서를 사용하여 (스마트폰, 스마트워치, Shimmer 웨어러블 센서, KINNECT 카메라, 스마트컵, 혈당량계, 체지방계, SNS 정보) 물리적 행위, 영양, 당뇨에 대한 건강관리 Cold/Warm 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 Ver 3.0을 개발하였음.

l 마이닝 마인즈 Ver 3.0 개발 당시 (주)녹십자헬스케어의 운동사, 영양사, 간호사들과 협력하여 사용자의 당뇨, 비만, 고혈압 질병에 관하여 총 125 그룹의 사용자를 분리하고 1) 사용자의 건강상태를 파악할 수 있는 문진 규칙, 2) 건강 상태에 따른 개인화 목표 배정 규칙, 3) 사용자에게 가이드 서비스를 제공할 수 있는 추천규칙을 활동량, 영양, 당뇨 관점에서 Knowledge Base를 구축하였음.

l 이러한 마이닝 마인즈 플랫폼은 기존 녹십자헬스케어 서비스의 숙원사업인 사용자의 습관 변화 유도를 지원할 목적으로 개발되었으며, 향후 지속적인 마이닝 마인즈 서비스 어플리케이션 프로토타입 개발을 통해 서비스의 종류를 확대해 나가며 최종적으로 국민건강 증진을 위한 통합 라이프매니지먼트 서비스가 이루어질 수 있도록 완성도를 높일 예정임.

Ⅲ-2 차년도 계획l 당해년도의 MM V3.0의 활동량/영양/당뇨 서비스 플랫폼 개발 성과를 기반으로 4차년도에

는 실제 수요기업인 (주)녹십자헬스케어의 사업화 요구사항에 맞추어 기능들을 커스터마이징 작업을 통해 사업화를 진행할 예정이며, 오픈소스한 플랫폼을 지속적으로 업데이트할 예정임.

[그림 39] 마이닝마인즈 플랫폼의 클라우드 환경 배치 계획도

- 37 -

l 마이닝마인즈 상용화 계획ü 마이닝마인즈 플랫폼의 각 계층별로 필요한 저장 용량, 메모리 용량, 연산 능력을 평가하고, 서비스 중인

다양한 상용 클라우드 플랫폼을 조사하여 서비스 이용 가격과 사용성을 고려한 마이닝마인즈 플랫폼에 최적인 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 활용함.

ü 마이닝마인즈 플랫폼의 각 계층을 위한 PaaS 기반 Virtual Machine을 생성하고, 각 계층을 생성된 각각의 Virtual Machine에 배치함.

ü 일반 사용자를 위한 서비스 클라이언트인 안드로이드 기반 스마트폰 마이닝마인즈 어플리케이션을 완성하고 구글 스토어에 업로드 함.

ü 상용화 버전 공개에 앞서 테스트를 진행하기 위하여, 녹십자 헬스케어의 고객 50명을 선발하고, 마이닝마인즈를 사용할 수 있도록 플랫폼 접근 코드 50개를 제공함. 50명의 테스트 고객들은 구글 플레이 스토어에서 마이닝마인즈 어플리케이션을 다운 받은 후, 각각 할당 받은 접근 코드를 이용하여 마이닝마인즈 사용자로 등록함.

ü 장기간의 지속적인 서비스 제공은 비용 측면에서 부담이 되므로, 50명의 고객들은 2달간 마이닝마인즈 서비스를 체험하며 이후 접근 코드를 파기함. 2달 동안 모은 50명의 데이터는 익명화 처리되어 경희대학교 연구진에게 전달되며, 이는 플랫폼의 고도화와 실험 데이터 등으로 사용될 예정임.

l 오픈소스화 계획ü ① 소스 코드 품질, ② 기술 지원 문서 및 매뉴얼이 포함된 API, ③ 오픈 소스 라이선스, ④ 프로젝트 사

후지원, ⑤ 프로젝트 관련 공개자료, ⑥ 프로젝트 데모 및 사용법 영상 제공의 오픈소스코드 6가지의 핵심 요소에 의거하여 마이닝 마인즈 버전 별로 오픈소스화 진행.

l 라이프매니지먼트 정량화 모형 도출ü 습관화 지수를 구성하는 indicator 정보를 생성하고 기록하는 기준 및 다양한 vendor에 의한 이형의 데이

터를 통합, 관리하는 intermediate personal wellness record를 기록, 관리하는 기준을 제시하고, 구조화된 라이프 매니지먼트 가이드라인 체계를 적용함으로써 다양한 3rd party 서비스/디바이스 공급자로 구성된 플랫폼 비즈니스에 적용 가능한 지식 모델을 제시

ü 서비스 효용성 평가기술은 예측 가능한 서비스 설계에 기여함과 동시에, 서비스가 제공되는 기간 동안에도 사용자의 선호도, 호응도 및 사용자에 대한 조언의 영향력 등을 동시에 피드백함으로써 서비스 유지보수라는 신개념 서비스 관리 도구 개발

l 운동/영양 통합 서비스 상용화 및 만성질환 관리 서비스 모델 비즈니스 적용ü 만성질환 관리서비스 – 건강위험요인 관리를 위한 전문서비스를 제공하며, 체중 자가 모니터링, 혈당관리

등의 부가적인 서비스를 결합하여 만성질환 관리서비스로 확장하여 서비스를 상용화ü 신체활동관리서비스 - 신체활동 패턴 분석에 따른 신체활동 증진 목표 및 실천 가이드라인 제시를 통해

자가관리서비스를 구현ü 영양관리서비스 - 습관 패턴 분석에 따른 건강 식생활 목표 및 실천 가이드라인 제시를 통해 자가관리서

비스를 구현

l 마이닝마인즈 정보기반 Mobile App의 UI, GUI 디자인 최적화ü 마이닝마인즈 정보기반 당뇨 관리 서비스에 최적화된 Mobile App의 UI, GUI 디자인하여 전문가 평가를

통한 서비스 및 UI, GUI 검증을 수행

l 마이닝마인즈 Version 4.0 개발ü 마이닝마인즈 플랫폼의 입력센서를 확장시켜 이에 따른 정보 획득량을 증가시켜 보다 많은 웰니스 서비

스 종류와 질 높은 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 Version 4.0을 개발

[그림 40] 마이닝마인즈 Version 4.0 획득정보 및 서비스

- 38 -

Ⅳ. 기업 재무건전성 현황 Ⅳ-1 참여기업 1: (주)녹십자헬스케어 ① 과제명 : 퍼스널 빅데이터를 활용한 마이닝마인즈 핵심기술개발 ② 주관기관(총괄책임자) : 경희대 이승룡 교수 ③ 기업명 : ㈜녹십자헬스케어

항 목 해당사항기재

최근 결산 기준 부채비율

(산식 : 부채총계/자기자본총계×100)ㅇ 계산결과 : 16%ㅇ 505,544,467÷3,236,677,255×100

최근 결산 기준 유동비율

(산식 : 유동자산/유동부채×100)ㅇ 계산결과:1,283%ㅇ 3,136,454,041÷244,476,041×100

최근 결산 기준 이자보상비율

(산식 : 영업이익/이자비용)ㅇ해당 없음(이자비용 없음)

3개년도 계속 적자 기업(kisline활용)

(판단기준 : 손익계산서 상의 당기순이익

(손실)로서 판단)

ㅇ해당 없음

2015년 2014년 2013년

-1,549,012,965 56,855,153 851,291,417

최근 결산 기준 자본잠식 여부 또는

법정관리, 화의기업 여부ㅇ해당 없음

외부감사 기업의 경우 최근 결산

감사의견이 “의견거절” 또는

“부적정”인 경우

ㅇ해당 없음

세무당국에 의하여 국세, 지방세 등의

체납처분 여부ㅇ해당 없음

민사집행법에 기하여 채무불이행자명부에

등재되거나, 은행연합회 등

신용정보집중기관에 채무불이행자로 등록

여부

ㅇ해당 없음

4대 보험을 3개월 이상 연체했거나

연체 횟수가 연간 2회 이상인 여부ㅇ해당 없음

체불 임금이 2개월 이상 여부 ㅇ해당 없음

기타 특이사항 ㅇ해당 없음

- 39 -

Ⅳ-2 참여기업 2: (주)타파크로스 ① 과제명 : 퍼스널 빅데이터를 활용한 마이닝마인즈 핵심기술개발 ② 주관기관(총괄책임자) : 경희대학교 산학협력단 (이승룡) ③ 기업명 : (주)타파크로스



(산식 : 부채총계/자기자본총계×100)

ㅇ 계산결과: 19.89%

ㅇ 177,088,888÷890,188,529


(산식 : 유동자산/유동부채×100)

ㅇ 계산결과: 477.24%

ㅇ 845,135,245÷177,088,888


(산식 : 영업이익/이자비용)

ㅇ 계산결과 : 19.16%

ㅇ 83,468,839÷4,354,983)




ㅇ 해당없음

2016년 2015년 2014년

미결산 1,448,000,000 431,804,271

최근 결산 기준 자본잠식 여부 또는 법정관리,

화의기업 여부ㅇ해당 없음

외부감사 기업의 경우 최근 결산 감사의견이

“의견거절” 또는 “부적정”인 경우ㅇ해당 없음






여부

ㅇ해당 없음

4대 보험을 3개월 이상 연체했거나 연체 횟수가 연간 2회 이상인 여부

ㅇ해당 없음



- 40 -

Ⅳ-3 참여기업 2: (주)유투시스템 ① 과제명 : 퍼스널 빅데이터를 활용한 마이닝마인즈 핵심기술개발 ② 주관기관(총괄책임자) : 이승룡 ③ 기업명 : (주)유투시스템



(산식 : 부채총계/자기자본총계×100)

ㅇ 계산결과: 86.2%

ㅇ 1,365,738,587÷1,583,989,649×100


(산식 : 유동자산/유동부채×100)

ㅇ 계산결과: 1582%

ㅇ 936,125,646÷59,163,645×100


(산식 : 영업이익/이자비용)

ㅇ 계산결과: 85.6%

ㅇ 46,729,444÷54,543,629×100




ㅇ해당 없음

2012년 2013년 2014년

22,614,752 15,740,090 50,788,742

최근 결산 기준 자본잠식 여부 또는 법정관리,

화의기업 여부ㅇ해당 없음

외부감사 기업의 경우 최근 결산 감사의견이

“의견거절” 또는 “부적정”인 경우ㅇ해당 없음






여부

ㅇ해당 없음

4대 보험을 3개월 이상 연체했거나 연체 횟수가 연간 2회 이상인 여부

ㅇ해당 없음



- 41 -

Ⅴ. 자체보안관리진단표

Ⅴ-1 경희대학교 산학협력단

구분 체크항목 결과 체크 (√표)

비고(미실시 사유)

보안관리

체계

o 기관 내 보안관리규정을 제정/적용하고 있다 O(√), X( )o 보안관리 조직이 있으며, 자체 보안점검실시 등 잘 운영되고 있다 O(√), X( )o 보안교육을 정기적(1회이상/연)으로 실시하고 있다 O(√), X( )o 보안사고에 대한 방지대책 및 비상시 대응계획이 준비되어 있다 O(√), X( )

참여연구원

관리

o 참여연구원에 대하여 보안서약서를 받았다 O(√), X( )

o 참여연구원에게 보안관리의 중요성 등을 인식시키고 있다 O(√), X( )

연구개발

내용/결과

관리

o 주요 연구자료 및 성과물의 무단유출 방지대책을 수립하고 있다 O(√), X( )o 보안성 검토 방법 및 절차를 이행하고 있다 O(√), X( )

o 기술이전 관련 내부규정 및 절차를 준수하고 있다 O(√), X( )

연구시설

관리

o 연구시설 보안관련 내부규정 또는 지침을 이행하고 있다 O(√), X( )o 주요 시설에는 보안장비가 설치되어 있다 O(√), X( )o 보호구역이 지정되어 있다 O(√), X( )

정보통신망

관리

o 정보통신망 보안관련 내부규정 또는 지침이 구비되어 있다 O(√), X( )o 보안관리책임자의 승인 항목이 구분되어 있다 O(√), X( )o 주요 데이터에 대해 백업을 실시하고 있다 O(√), X( )o 개인용 정보통신장비(노트북, USB메모리)에 대하여 인가/관리중이다 O(√), X( )o 전산망 보호를 위한 HW 및 SW 등을 도입하여 적용하고 있다 O(√), X( )o 직책, 임무별 열람 권한을 차등화하여 부여하고 있다 O(√), X( )

Ⅴ-2 포항공과대학교 산학협력단



보안관리

체계


참여연구원

관리



연구개발

내용/결과

관리



연구시설

관리


정보통신망

관리


- 42 -

Ⅴ-3 호주 UTAS

Ⅴ-4 한국생산관리기술원



보안관리

체계

o 기관 내 보안관리규정을 제정/적용하고 있다 O(√), X( )

o 보안관리 조직이 있으며, 자체 보안점검실시 등 잘 운영되고 있다 O(√), X( )

o 보안교육을 정기적(1회이상/연)으로 실시하고 있다 O(√), X( )

o 보안사고에 대한 방지대책 및 비상시 대응계획이 준비되어 있다 O(√), X( )

참여연구원

관리



연구개발

내용/결과

관리

o 주요 연구자료 및 성과물의 무단유출 방지대책을 수립하고 있다 O(√), X( )

o 보안성 검토 방법 및 절차를 이행하고 있다 O(√), X( )


연구시설

관리

o 연구시설 보안관련 내부규정 또는 지침을 이행하고 있다 O(√), X( )

o 주요 시설에는 보안장비가 설치되어 있다 O(√), X( )

o 보호구역이 지정되어 있다 O(√), X( )

정보통신망

관리

o 정보통신망 보안관련 내부규정 또는 지침이 구비되어 있다 O(√), X( )

o 보안관리책임자의 승인 항목이 구분되어 있다 O(√), X( )

o 주요 데이터에 대해 백업을 실시하고 있다 O(√), X( )

o 개인용 정보통신장비(노트북, USB메모리)에 대하여 인가/관리중이다 O(√), X( )

o 전산망 보호를 위한 HW 및 SW 등을 도입하여 적용하고 있다 O(√), X( )

o 직책, 임무별 열람 권한을 차등화하여 부여하고 있다 O(√), X( )



보안관리

체계





참여연구원

관리



연구개발

내용/결과

관리




연구시설

관리




정보통신망

관리







- 43 -

Ⅴ-5 (주)녹십자헬스케어

Ⅴ-6 (주)타파크로스



보안관리

체계





참여연구원

관리



연구개발

내용/결과

관리




연구시설

관리




정보통신망

관리









보안관리

체계





참여연구원

관리



연구개발

내용/결과

관리




연구시설

관리




정보통신망

관리







- 44 -

Ⅴ-7 (주)유투시스템

Ⅴ-8 (사)한국컨설팅서비스협회

Ⅵ. 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리 현황

- 해당사항 없음



보안관리

체계





참여연구원

관리



연구개발

내용/결과

관리




연구시설

관리




정보통신망

관리









보안관리

체계


참여연구원

관리



연구개발

내용/결과

관리



연구시설

관리


정보통신망

관리


- 45 -

Ⅶ. 변경 요청 사항

Ⅶ-1. 개발목표

평가 항목(주요성능

Spec

단위

전체 항목에서 차지하는

비중2)

(%)

세계최고 수준

보유국/보유기업( / )

연구개발 전

국내수준

변경전

변경후

변경요청근거

성능수준 성능수준 최종목표차년도목표

차년도목표

① 멀티모달 센서기반 물리적 행위인지 정확도

% 7%70%(미국/구글)

65% 92% 92% 92%목표 달성

가능

② 생활 이벤트 데이터를 고려한 스트리밍 처리 정확도

% 7%

80%소켓기반

통신(고성능 통신

라이브러리)

초기단계 85% 85% 85%목표 달성

가능

③ 다중센서융합 퍼스널 빅데이터 기반 감정인지 정확도

% 8%

음성, 얼굴

복합인식 71%

(미국, USC)

초기단계 85% 85% 85%목표 달성

가능

④ 퍼스널 빅데이터에서 라이프로그 데이터 추출 정확도

% 7%70%

Apache Scoop 초기단계 85% 85% 85%

목표 달성 가능

⑤ 분산된 라이프로그 데이터기반 온톨로지 추론 정확도

% 8% 초기단계 초기단계 85% 85% 85%목표 달성

가능

⑥ 퍼스널 빅데이터 기반의 의미분석 정확도

% 9%

의미분석40%

(언어별처리능력이

상이)

초기단계 90% 90% 90%목표 달성

가능

⑦ 크로스도메인 추천 기술 정확도

Recall

9% 초기단계 초기단계 80% 80% 80%목표 달성

가능

⑧ 추론 공격 대응 능력

% 9% 60 초기단계 70% 70% 70%목표 달성

가능

⑨ 라이프매니지먼트 서비스 평가 index 종류 및 평가 결과

종/%

9% 초기단계 초기단계4종/90%

4종/90%

4종/90%


⑩ 퍼스널 큐레이션 서비스 적용 모델과 시범운영

종/% 9% 초기단계 초기단계3종/

80%

3종/

80%

3종/

80%


⑪ 지식관리툴 만족도(수요자)

% 9% 초기단계 초기단계 95% 95% 95%목표 달성

가능

⑫ 시제품(서비스)의 UI/GUI/UX에 대한 전문가/사용성 평가 결과

%9%

사용자 평가 분석기법 (UX Design)의

기확보, 100% 국내기술 보유)

전문기술 보유

85% 85% 85%목표 달성

가능

- 46 -

Ⅶ-2. 참여연구원

변경 전 변경 후

기관구분

성명 직위내․외부인건비구분*

기존신규구분

참여율(%)

⇨

기관구분

성명 직위내․외부인건비구분*

기존신규구분

참여율(%)

생기

원

최준호 수석 내부 기존 40생기

원

최준호 수석 내부 기존 36.2%

정경렬 수석 내부 기존 5%

김수병 전문가 내부 기존 15KOSC

A배승연

연구원

내부 기존 21.9

녹십

자헬

스케

어

오은정 선임 내부 기존 10정경렬 수석 내부 기존 5

장인해 연구원 내부신규

(기타)40KOSC

A이제원 과장 내부 기존 20

정한글 연구원 내부신규

(기타)40녹십

자헬

스케

어

표진희 선임 내부 기존 10

타파

크로

스

강신혁 전임 내부 기존 40도상은 연구원 내부

신규

(기타)40

김현희 선임 내부 기존 50

타파

크로

스

고재균 선임 내부 기존 60

노희성 선임 내부 기존 50김은미 선임 내부 기존 50

서윤미 선임 내부 기존 50김인경 선임 내부 기존 50

안은솔 선임 외부 신규 50

강신혁 전임 내부 신규 81고재균 선임 내부 기존 50

서윤미 전임 내부 신규 46김인경 선임 내부 기존 50

신동윤 수석 내부 신규 48 김은미 선임 내부 기존 50

안은솔 선임 외부 신규 68% 안은솔 선임 내부 기존 50

유투

시스

템

김선미 팀장 내부 기존 42박승환 선임 내부 기존 60유투

시스

템 김연석 팀장 내부 기존 37박태주 책임 내부 기존 42

- 47 -

Ⅶ-3. 기타

1. 사업비 변경사항

1) 주관기관: 경희대학교산학협력단

① 2017-02-24 신청

변경 전 변경 후비목 금액

⇨

비목 금액인건비 70,000,000 인건비 38,000,000

학생인건비 212,436,000 학생인건비 255,016,000연구시설장비 및 재료비 6,000,000 연구시설장비 및 재료비 16,000,000

연구활동비 43,500,000 연구활동비 22,920,000

② 2017-04-13 신청


⇨

비목 금액연구시설장비 및 재료비 16,000,000 연구시설장비 및 재료비 18,434,220

연구과제추진비 37,243,000 연구과제추진비 37,243,000

2) 참여기관: 유투시스템


⇨비목 금액

연구활동비 1,000,000원 연구활동비 1,400,000연구과제추진비 1,500 연구과제추진비 1,100

*첨부: 기관별 변경관련 공문 및 협약변경승인요청서

2. 연구내용 변경사항

l 본 과제의 참여기관인 (사)한국컨설팅협회는 마이닝마인즈 플랫폼의 도메인 확장 및 확산을 위한 비즈니스 유형 조사 및 활성화 연구를 충실히 수행하여 (주)라이프시맨틱, (주)헤인앤드윗, (주)동양네트웍스, 분당 서울대학교 병원, 가천대학교의 기업 및 기관을 대상으로 연구결과물 확산 목표를 달성하였음.

l (사)한국컨설팀협회의 본 과제 참여 목표인 마이닝마인즈 플랫폼 도메인 확장 및 확산을 위한 연구가 조기에 완료됨에 따라, 4차년도에는 본 과제에서 참여하지 않고 수요기업인 녹십자헬스케어의 성공적인 상용화를 위해 추가적인 전문연구개발자 2명을 (박기훈, 김우철 연구원) 고용할 계획임.

[4차년도 개발 목표 변경사항]

기관 기 제안된 내용 변경유무 변경 후 내용 변경

유무

경희대학교

1. 마이닝마인즈 통합 플랫폼 상용화 유지 1. 마이닝마인즈 통합 플랫폼 상용화 유지2. 데이터 큐레이션 다중센서 센싱 기

술 상용화유지 2. 데이터 큐레이션 다중센서 센싱

기술 상용화 유지

3. 정보 큐레이션 기술 상용화 유지 3. 정보 큐레이션 기술 상용화 유지

<표 3> 변경 전 개발내용 (23항목) 대비 변경 후 개발 내용 (21항목)

- 48 -

[4차년도 연구목표 변경 항목별 변경 사유]

4. 서비스 큐레이션 기술 상용화 유지 4. 서비스 큐레이션 기술 상용화 유지5. 익명화 및 프라이버시 정보보호 기

술 상용화유지 5. 익명화 및 프라이버시 정보보호

기술 상용화 유지

6. 라이프매니지먼트 웰니스 모델 고도화 및 상용화

유지 6. 라이프매니지먼트 웰니스 모델 고도화 및 상용화 유지

7. 비정형 데이터 분석 엔진 상용화 유지 7. 비정형 데이터 분석 엔진 상용화 유지8. UX/UI Authoring Tool 상용화 유지 8. UX/UI Authoring Tool 상용화 유지9. 자동형 사용자 맞춤형 UX/UI 엔진

상용화유지 9. 자동형 사용자 맞춤형 UX/UI

엔진 상용화 유지

포항공과대학교

10. 소셜네트워크 데이터를 활용한 추천 시스템 상용화

유지 10.소셜네트워크 데이터를 활용한 추천 시스템 상용화 유지

11. 이종 데이터를 활용한 추천 시스템 프레임워크 상용화

유지 11.이종 데이터를 활용한 추천 시스템 프레임워크 상용화 유지

12. 피드백을 반영한 추천 시스템 상용화

유지 12.피드백을 반영한 추천 시스템 상용화 유지

호주 UTAS 13. 지식 큐레이션 지식 관리 엔진 상

용화유지 13.지식 큐레이션 지식 관리 엔진 상용

화 유지

14. 지식기반 규칙 저작 툴 상용화 유지 14.지식기반 규칙 저작 툴 상용화 유지

한국생산기술연구원

15. 라이프매니지먼트 정량화 모형 도출

유지 15.라이프매니지먼트 정량화 모형 도출 유지

(주)녹십자헬스케어

16. 운동/영양 통합 서비스 상용화 유지 16.운동/영양 통합 서비스 상용화 유지17. 만성질환(당뇨) 관리 서비스 모델

비즈니스 적용변경 17.만성질환(당뇨) 관리 서비스 모델 비

즈니스 적용 변경

(주)타파크로스

18. 온라인 수집엔진 상용화 유지 18.온라인 수집엔진 상용화 유지19. 퍼스널데이터 분석 기술 및 엔진

상용화유지 19.퍼스널데이터 분석 기술 및 엔진 상

용화 유지

20. 마이닝마인즈 통합 플랫폼 상용화 유지 20.마이닝마인즈 통합 플랫폼 상용화 유지

(주)유투시스템

21. 마이닝마인즈 정보기반 자동형 Mobile App UI, GUI 상용화

변경 21.마이닝마인즈 정보기반 자동형 Mobile App UI, GUI 디자인 최적화 변경

22. UX/UI Authoring Tool을 적용한 UI, GUI 상용화

삭제 삭제

(사)한국컨설팅서비스

협회

23. 서비스 응용 확장 모델 테스트를 통한 사업화 타당성 검토

삭제 삭제

변경 전 항목 No.21 마이닝마인즈 정보기반 자동형 Mobile App UI, GUI 상용화 변경유형 변경변경 후 항목 No.21 마이닝마인즈 정보기반 Mobile App UI, GUI 디자인 최적화

변경사유l ‘UI/GUI 상용화’의 명확한 의미을 전달하기 위해 ‘UI/GUI 디자인 최적

화’로 변경함변경 전 항목 No.22 UX/UI Authoring Tool을 적용한 UI, GUI 상용화 변경유형 삭제변경 후 항목

변경사유

l 경희대에서 개발한 UX엔진은 사용자 경험평가를 수행하는 기술이고, UI/UX Authoring Tool은 개인화된 적응형 UI를 생성하는 툴임. 따라서, 22번 항목인‘UX/UI Authoring Tool을 적용한 UI, GUI 상용화’란 21번 항목의 Mobile App UI, GUI 디자인 최적화와 내용이 중복되기 때문에 이를 삭제 함.

변경 전 항목 No.23 서비스 응용 확장 모델 테스트를 통한 사업화 타당성 검토 변경유형 삭제변경 후 항목

변경사유l (사)한국컨설팅서비스협회의 마이닝마인즈 플랫폼 도메인 확장 및 성과 확

산에 대한 연구가 조기 종료됨에 따라, 4차년도에는 본 항목을 삭제함.

Ⅰ. 해당 연도 추진 현황 - Mining Minds€¦ · 위한 사전에 정의된 HIVE 기반의...

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