• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.304-311
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• 2013

악양기상관측망을 대상으로 소형 서버 기반의 기상자료 실시간 표출시스템을 구축하였다. 시스템은 기상관측장비로부터 실시간으로 수집되는 1분간격의 기상자료를 DB로 구축하는 데이터수집 단계와 최대, 최소, 평균, 적산 등의 통계처리에 의해 10분, 1시간, 1일간격의 기상자료를 생성하는 데이터통계 단계, 데이터수집과 통계처리 단계에서 수집된 DB정보를 활용하여 웹서비스 형태로 자료를 보여주는 정보서비스 단계로 각각 구성하였다. DB에 수집된 AWS 기상실황자료는 웹페이지에서 1개 지점, 전체지점, 분석자료의 형태로 서비스하며, 원하는 기간에 대한 기상요소를 사용자가 선택하여 다운로드 받을 수 있도록 구축하였다. 1개 지점에 대한 악양 AWS 정보서비스 페이지에서는 선택한 AWS지점에 대해 시계열 변화추이를 살펴볼 수 있으며, 전체지점에 대한 페이지에서는 악양면 내 고도와 지형특성에 따라 달라지는 기상반응을 지점별로 비교분석 할 수 있도록 서비스를 제공한다. 일별 분석자료 페이지는 하루 동안 수집된 1분 간격 데이터를 요소별로 통계처리하여 테이블 형태로 보여주도록 구성하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.489-494
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• 2008

본 논문에서는 USN 기반 센서 정보수집기술과 지능형 영상분석기술을 이용하여 도시철도 역사와 지하도 상가의 유해가스, 미세먼지 등 지하공기 상태를 실시간 모니터링하고 분석할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 TinyOS를 탑재한 저전력 프로세서 시스템으로 IEEE 802.15.4 표준 무선 네트워크 통신을 지원하는 센서 노드를 구현하고, 이 센서 노드로부터 수집된 데이터를 이 기종 네트워크와 연동하여 상위 시스템에 전송할 수 있는 USN 게이트웨이 노드 시스템을 구현한다. 이러한 네트워크 시스템을 통해 수집된 센싱 데이터는 중앙의 DB서버로 취합 및 저장되도록 구현되며, 최종적으로는 어플리케이션 서버를 통해 공중이용시설의 이용자나 철도 안전 모니터링 요원에게 실시간으로 정보를 서비스할 수 있도록 구현된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.73-76
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• 2020

본 논문은 생산 현장에서 필요로 하는 다양한 스마트팩토리 서비스를 현장 근로자가 직접 기획, 설계, 구현 및 적용 가능한 서비스 플랫폼을 제안한다. 이를 위하여 오픈 하드웨어 개발 도구 등을 활용한 IoT 기반 제조데이터 수집과 이를 활용하여 서비스 화면을 구성할 수 있는 개발도구를 설계하고 구현하였으며, 구현된 프로그램으로부터 제조데이터 기반의 다양한 현장 서비스를 근로자가 직접 만들고 배포할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1327-1332
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• 2011

모바일 기상 정보 서비스에서 동네 수준 이상의 정밀한 정보를 제공하기 위해서는 기존의 센서를 확장하여야 한다. 기존 센서를 추가 설치하는 것은 큰 비용문제 때문에 받아들일 수 없기 때문이다. 이 논문은 모바일 기상 정보 서비스 환경을 구축할 수 있는 시스템 구조를 제시하고 확장 가능한 센서로서 휴대폰, 센서 네트워크, 그리고 대중 교통차량을 제안한다. 제안한 확장 센서들을 비교 분석하여 각각의 장단점을 평가해 보인다. 그리고 이 시스템에서 서버에 수집되는 센싱 데이터의 특성을 고려하여 효율적인 질의 지원을 위한 데이터 처리 기법을 소개한다. 제안하는 데이터 처리 기법은 수많은 센서들로부터 수집된 정보들을 논리적 단위로 압축하여 데이터 용량을 줄이면서도 서비스 품질을 유지할 수 있는 장점을 지닌다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.226-230
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• 2009

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.814-815
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• 2007

전력부가서비스의 개발에 필수적인 수요자의 응답을 조사 분석하였다. 국내에서는 전력부가서비스의 본격적인 개발이 되지 않고 있는 실정이므로 수요자의 의식에 대한 데이터에 대한 기반 구축이 아직 없는 실정이다. 본 연구는 향후 전력서비스 제공시 경쟁력 제고의 필수 요소가 될 수 있는 부가서비스의 개발을 하기 위한 기반 구축을 위해 수요자 응답의 데이터를 설문을 통하여 수집 및 조사하였다. 그리고 조사 배경 및 방법과 수요자의 응답을 분석한 결과를 기술하였다. 수집된 응답 결과들은 데이터베이스로 구축되었고 향후 개발 예정인 수요응답 시스템의 설계 자료로 활용될 예정이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.84-89
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• 2010

서비스 지향 컴퓨팅은 서비스를 동적으로 조합하여 사용자가 요구하는 비즈니스 프로세스를 개발하는 효율적인 개발 방법이다. 서비스는 분산환경에 배치되고 인터페이스만을 외부로 노출하여 내부의 세부사항은 숨긴다. 이러한 서비스의 특징은 서비스 사용자가 서비스의 품질을 알기 어렵게 만든다. 서비스 소비자가 중요한 도메인에서 서비스를 사용하려면 서비스 품질(QoS)이 보장되어야 한다. 서비스 품질을 보장하기 위해서는 서비스 품질 측정이 먼저 선행되어야 한다. 하지만 현재까지 서비스 품질 모델의 표준화가 이루어 지지 않아 모니터링 해야 할 명확한 대상이 정의되지 않았고, 그로 인해 서비스 모니터링 방법 및 모니터링 효율성에 대한 연구는 거의 이루어 지지 않았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 서비스 모니터링 해야 할 데이터를 명확하게 정의한다. 또한 정의된 모니터링 데이터를 분류하고 분류된 데이터의 수집을 위한 모니터링 가능한 서비스 설계방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 기법의 실효성과 효율성을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1449-1454
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• 2015

자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.51-60
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• 2021

웨어러블 디바이스의 시장규모는 매년 가파르게 성장하고 있으며, 그 슈요에 발맞춰 전세계 제조업체들은 각자만의 특성을 살린 제품들을 선보이고 있다. 그중 스마트워치는 판매량 지분이 매우 높은 웨어러블 디바이스이며, 실시간으로 수집하는 정보를 활용해 사용자들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 품질은 스마트워치가 수집하는 데이터의 정확성에 의존하게 되는데, 상황에 따라 데이터 측정이 되지 않는 경우가 발생한다. 본 논문은 스마트워치가 수집하지 못한 데이터를 복원하는 방법을 소개한다. 데이터 복원을 위해 시간의 흐름에 따라 측정되는 운동궤적(Trajectory) 정보의 유사도 계산 방법을 다루며, 유사도에 따라 결측 구간을 복원하는 절차를 소개한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 기계학습 알고리즘과의 비교실험을 진행하였으며 마지막으로 본 연구의 기대효과와 향후 연구 방향에 대해 다룬다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.