Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.664-666
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2014
Recently, it is issued that the big data collecting meaningless data, and then extracting meaningful data from analyzed relationship to provide various information for users. However, original data collecting methods have difficulty in collecting information Because they analyze data by using sensors installed at exterior and interior of buildings and information of users. In this paper, we develop a data collection application using smart phone to resolve this problem. Developed application transmits data about Wi-Fi and measured information such as temperature, humidity, acceleration, gyro to server through web. The data transmitted is used as a context inference for users. According to the inference result, it is possible to provide various services on user conditions.
최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.69-70
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2019
서비스디자인 분야의 확장에 따라 서비스디자인 대상이 광범위해지면서 상황에 따른 적절한 방법론 선정이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 수집된 다양한 데이터를 유형화하는 단계에서 데이터의 특성에 따라 서비스디자이너의 주관이 개입될 확률이 크다는 문제를 해결하기 위해 분석의 정확성을 높이기 위해 벤 다이어그램 활용을 제안하였다. 그 과정에서 기존에 많이 사용되고 있는 $2{\times}2$ 매트릭스 방법론과 벤 다이어그램을 비교하여 $2{\times}2$ 매트릭스의 한계를 지적하고, 보완된 형태의 벤 다이어그램을 3가지로 제안하고 검증하였다.
다수의 사람과 파일을 공유할 수 있는 웹하드 서비스의 이점을 이용하여 각종 불법복제물 등의 업로드를 유도하고 다운로드를 통해 이득을 취하는 특수유형의 OSP(Online Service Provider, 온라인 서비스 제공자)들이 출현하게 되었다. 이런 범죄가 일어나는 업체의 데이터베이스에는 모든 이용자들의 관련 기록을 담고 있어 헤비업로더의 활동내역뿐만 아니라 업체측의 방조혐의 등의 증거를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 특수유행 OSP들의 대용량 데이터베이스를 신속하고 정확하게 무결성을 유지하며 데이터베이스의 데이터를 수집할 수 있는 방법에 대해 연구해보고, 수집한 데이터 또한 신속하게 분석하는 방법을 제안하였다.
다양한 스마트 홈 IoT가 개발됨에 따라 가정 내에서 IoT를 활용한 서비스가 확장되고 있다. 스마트 홈 IoT와 IoT가 등록된 스마트 폰은 서비스 제공을 위해 클라우드 서버와 통신을 수행한다. 클라우드 서버와 통신 과정에서 스마트 홈 IoT와 스마트 폰, 클라우드 서버에는 사용자에 대한 다양한 정보가 저장될 가능성이 있다. 사용자에 대한 다양한 정보가 클라우드 서버로 전송되는 것은 개인정보 문제를 야기할 수 있지만, 포렌식 관점에서는 범죄를 해결하는 데 증거로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 서버와 통신을 수행하는 클라우드 기반의 스마트 홈 IoT를 대상으로 데이터를 수집하는 기법을 알아보고 데이터 수집 기법이 적용된 기존의 스마트 홈 IoT 연구를 스마트 홈 IoT 기기 별로 나누어 분석한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.70-81
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2020
Point-by-point data, which is abundantly collected by vehicles with embedded GPS (Global Positioning System), generate useful information. These data facilitate decisions by transportation jurisdictions, and private vendors can monitor and investigate micro-scale driver behavior, traffic flow, and roadway movements. The information is applied to develop app-based route guidance and business models. Of these, speed data play a vital role in developing key parameters and applying agent-based information and services. Nevertheless, link speed values require different levels of physical storage and fidelity, depending on both collecting and reporting intervals. Given these circumstances, this study aimed to establish an appropriate collection interval to efficiently utilize Space Mean Speed information by vehicles with embedded GPS. We conducted a comparison of Probe-vehicle data and Image-based vehicle data to understand PE(Percentage Error). According to the study results, the PE of the Probe-vehicle data showed a 95% confidence level within an 8-second interval, which was chosen as the appropriate collection interval for Probe-vehicle data. It is our hope that the developed guidelines facilitate C-ITS, and autonomous driving service providers will use more reliable Space Mean Speed data to develop better related C-ITS and autonomous driving services.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.561-563
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2014
애드혹 네트워크(Ad Hoc Network)는 최근 이슈가 되고 있는 사물 간 인터넷(Internet of Things), 스마트그리드(Smart Grid), 사람 중심 도시 센싱(People-Centric Urban Sensing), 해상 통신(Maritime Communications) 환경에서 다양하게 활용되는 네트워크 구조다. 이러한 환경에서의 애플리케이션들은 사용자들에게 다양한 편의성을 제공하기 위하여 사용자의 민감한 프라이버시 정보를 요구하기도 한다. 하지만, 만약 수집되어지는 프라이버시 정보가 인가되지 않은 공격자에게 노출된다면, 사용자는 불안함을 호소할 수 있을 것이고, 동시에 해당 데이터를 수집하고자 했던 서비스제공자는 경제적으로 커다란 손실을 입을 수 있다. 이러한 프라이버시 정보 노출을 방지하기 위하여 안전한 데이터 수집 기법들이 연구되어 왔다. 하지만, 대부분의 기법들은 기밀성만 제공할 뿐, 부인방지 및 익명성은 제공하지 않는다. 그리고 더 나아가 기존 기법들은 통계정보 수집과 개별적인 정보 수집을 동시에 제공하지 않는다. 본 논문은 개별정보수집 및 통계정보 수집을 모두 지원하며 동시에, 사용자에게 강화된 익명성 개념인 비연결성을 제공하는 새로운 데이터 수집 기법을 소개한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.643-644
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2014
정보기술의 발달과 인터넷의 확산 등의 사회적인 변화에 따라 고객을 효과적으로 만족시킬 수 있도록 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)을 사용하고 있다. 최근에는 블로그나 SNS등에 기업이 상품이나 서비스를 팔고자 하는 소비자들이 가득 모여 있기 때문에 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 방법으로 트위터, 블로그, 카페 등 SNS 상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 고객의 보다 효율적인 피드백 수집분석을 위해 기존의 기업/기관에서 운영 및 관리하는 내부 CRM 데이터와 SNS 상의 외부 데이터를 연동하여 분석할 수 있는 이기종 데이터의 통합 분석엔진 시스템을 제안한다. 이를 의료서비스에 적용하여 내부 데이터인 매출, 방문자 수, 진료과 정보, 환자 정보, 고객 불만 유형 등을 분석하고 소셜데이터를 통해 해당 의료기관에 대한 소비자 경험 (진료, 시설 등) 정보를 수집한다.
Smart Farm means creating new value in various fields related to agriculture, including not only agricultural production but also distribution and consumption through the convergence of agriculture and ICT. In Korea, a rental smart farm is created to spread smart agriculture, and a smart farm big data platform is established to promote data collection and utilization. It is pushing for digital transformation of agricultural products distribution from production areas to consumption areas, such as expanding smart APCs, operating online exchanges, and digitizing wholesale market transaction information. As such, although agricultural data is generated according to characteristics from various sources, it is only used as a service using statistics and standardized data. This is because there are limitations due to distributed data collection from agriculture to production, distribution, and consumption, and it is difficult to collect and process various types of data from various sources. Therefore, in this paper, we analyze the current state of domestic agricultural data collection and sharing for digital agriculture and propose a data collection and linkage method for artificial intelligence services. And, using the proposed data, we propose a deep learning-based environmental factor recommendation method.
KT는 무궁화 3호 위성을 이용한 양방향 위성 통신 사업을 추진하고 있으며, 지상망을 이용하기 어려운 지역에 정부/공공, 에너지 산업, 기업 단일망 등 다양한 산업 분야를 대상으로 초고속 네트워크를 제공하고 있다. 양방향 위성 통신 서비스는 36,000km 상공의 위성 중계기와 지상 간의 통신 지연을 극복하기 위한 첨단 기술로 운용되고 있으며, 중요 데이터에 대한 위성 통신 품질보증 기능을 제공한다. 본 논문에서는 위성망의 트래픽을 수집하고 데이터를 로깅하는 위성망 트래픽 수집 도구와 수집된 데이터를 마이닝을 통해 실시간 모니터링하고 통계 정보를 생성하는 위성망 패킷 데이터 분석 도구로 이루어진 위성망 패킷 데이터 분석 시스템에 대해 논한다. 위성망 패킷 데이터 분석 시스템은 데이터 송수신 정보를 모니터링 함으로써 실시간 위성 통신 상태를 점검하고, 전송 지연 및 실패 등의 위성 통신 오류 상태를 조기 진단하고 조치할 수 있는 위성망 품질 보증 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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