최근 들어 전자상거래 데이터의 실시간 공급이 가능해지면서, 전자상거래 데이터를 실시간으로 분석하고자 하는 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 대규모 릴레이션 간의 연속 조인 질의를 효율적으로 처리하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 다수 릴레이션 간의 효율적인 연속 조인 질의 기법을 제안한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율을 크게 향상시키는 한편, 메모리 사용량을 크게 줄인다. 분석과 다양한 실험을 통해, 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율과 메모리 사용량에서 더 효율적임을 보인다.
안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.
4차 산업혁명에 따라 AI, 데이터 분석가 등 AI·데이터 사이언스 분야의 일자리에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 그에 발맞춰 효과적으로 해당 분야의 직무를 수행할 수 있는 인력을 적시에 공급하기 위해서 구직자는 회사가 요구하는 역량을 개발하고, 대학은 양성 교육을 담당하여야 한다. 하지만, 적절한 역량을 갖춘 인력 공급의 이해 당사자인 구직자, 회사 그리고 대학 차원에서 적절한 대응 전략 마련에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 필요충분한 직무 역량을 가진 인재 양성 및 공급을 위해 실무에서 요구되는 역량이 무엇인지 알아보고, 대학 차원에서의 역량 개발 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. AI·데이터 사이언스 분야에서의 필요 역량을 파악하고자 채용 플랫폼 링크드인(LinkedIn) 사이트의 채용공고 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였다. 이후, 국제적인 AI·데이터 사이언스 분야 대학원 교육과정과 채용 담당자와의 인터뷰 결과를 각각 토픽 모델의 결과와 비교 및 검증하는 절차를 통해, 대학 차원에서의 활용할 수 있는 커리큘럼을 제안하는 것으로 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하여 LED(Light Emitting Diode)에 전류 또는 전압을 공급하고, 이에 따라 나타나는 전압 또는 전류 특성을 분석하는 시스템에서, 전원 공급 또는 측정하는 회로의 비선형 오차 및 임의로 발생하는 오차를 감소시키는 방법을 제안하였다. 임의 오차를 줄이기 위해서는 재귀 평균 방법을 이용하였으며, 비선형 오차를 줄이기 위해서는 보정과정에서 획득한 데이터들을 2차 다항 회귀분석 방법을 이용하여 보정계수를 구하였으며, 이를 이용하여 LED를 생산 시 측정하는 항목인 역방향전류(IR), 역방향 전압(VR), 순방향전압(VF1, VF2, VF3)에 적용하여 오차를 교정하였다. 실험 결과에서는 오차율이 0.017 ~ 0.043 %로 관찰되었다.
정보기술과 전력 공급 시스템을 결합하여 전력 공급자와 소비자 간의 실시간 정보 교환을 통해 에너지 효율을 극대화하는 스마트 그리드 시스템이 등장했다. 중앙 클라우드 서버와 스마트 그리드 IoT 기기 사이에서 전력 관련 정보 수집 및 데이터저장 처리하는 엣지 서버를 활용하여 스마트 그리드 시스템을 위한 블록체인 기반의 사용자 인증 기법이 제안되고 있다. 최근, 스마트 그리드 환경에서 보안을 강화하기 위해 인증 방식이 제안되고 있지만 여전히 많은 취약점이 보고되고 있다. 본 논문은 블록체인을 이용한 엣지 컴퓨팅 기반의 스마트 그리드에서 사용자의 프라이버시와 익명성을 보장하기 위한 새로운 상호 인증 기법을 제시한다. 제안된 방식에서는 키 자료 업데이트 및 폐기와 같은 키 관리의 효율성을 위해 스마트 계약을 사용합니다. 마지막으로 제안하는 기법이 사용자의 스마트 그리드-IoT 기기와 에지 서버 간의 세션 키를 안전하게 설정함과 동시에 익명성을 보장함을 증명한다.
지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.
스마트 그리드는 기존에 발전소에서 전력을 일방적으로 공급하는 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 방식이다. 스마트그리드의 전력 관리 시스템은 동적인 가격제도와 함께 소비자들에게 전력사용에 대한 정보를 제공함으로써, 수요의 반응을 유도하고, 전력 계통의 투자와 운영에 있어 효율을 향상시키는데 있다. 하지만, 최근 전력 관리 시스템들은 실시간 가격 등 가격 제도에 주로 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 가격 제도에 초점을 둔 기존 전력관리 시스템을 개선하여 전력 사용의 효율성에 초점을 둔 전력에너지 운영 관리 시스템을 제안한다. 전력 데이터는 배전반에 설치된 PMU(Phasor Measurement Units)를 통해 수집되며 데이터 마이닝 기법을 통한 분석 방법으로 효율성 높이고자 한다. 또한 전력 부족 및 과잉 공급 시 PMU와 양방향 통신을 통해 제어할 수 있도록 구현 및 실험하여 전력에너지 관리시스템의 효율성을 입증하였다.
액체로켓엔진의 추진제 공급시스템의 각 요소와 전체 시스템에 대한 보편적 모델에 실험계수를 적용한 수학적 모델링 기법을 소형 액체로켓엔진을 모사한 수류 시험 장치를 통한 실험 결과로부터 검증하였다. 유체저항요소와 펌프의 압력 변화에 대한 예측을 수행하였으며 예측 정확도 향상을 위해 구성요소 모델링에 대하여 실험계수를 적용하였다. 이를 위해 각 구성요소에 대해 유동의 지배방정식이나 이미 알려진 경험식을 기반으로 실험계수의 도출 방안에 대하여 정리하였으며 사용한 상용품의 실험계수를 제시하였다. 모델링을 통한 예측 결과는 실험 데이터와 비교적 잘 일치하였다. 실험데이터와의 검증을 통해 시뮬레이션의 정확도에 영향을 미치는 인자에 대해 분석하고 시스템 해석의 정확도 향상 방안에 대하여 제안하였다.
수자원 관리 패러다임은 공급 위주에서 수요관리로 전환되고 있다. 가용한 수자원은 한정적이나 급속한 인구증가와 도시화로 인한 물 수요의 증가로 수요관리의 효율성이 중시되고 있기 때문이다. 기존 상수도시스템은 노후화로 가동효율이 점차 낮아지고 있으며, 인력으로 월 또는 격월로 소비자의 물 사용량을 검침해 실시간 관리가 불가능하여 수요와 공급의 불균형을 초래한다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 IT 기술과 전통적인 물관리 기술을 접목한 Smart Water Grid는 양방향 통신장치를 이용해 실시간으로 소비자의 물 사용량을 모니터링한다. 물 사용 특성을 잘 파악하면 보다 정확한 물 수요 예측이 가능하다. 특히 소비자들의 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 파악하면 미래 물 수요 예측에 도움이 된다. 예측된 물 수요량에 따라 물 공급 배분 계획을 수립하여 운영 효율성을 높일 수 있다. 물 수요예측 방법 중 k-mean 군집분석은 시간별 물 사용량을 이용해 서로 유사한 여러 개의 부분집합으로 할당하여 분류하는 Machine learing 방법으로 물 사용의 유사성을 파악할 수 있다. SWG 연구단은 2019년 Vietnam Hai Duong province에 SWG Pilot plant를 구축하고 27개의 Smart water meter를 설치하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 물 사용 특성을 분석하기 위해 27개 SWM로부터 수신된 2019년 11월 14일부터 2020년 12월 3일까지 1시간 단위의 물 사용량 데이터를 수집하였다. 그리고 k-mean 군집 방법을 이용해 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 분석하였다. 이 때 최적의 군집 개수 결정을 위해 Elbow 방법을 적용하였다. 분석 결과 각 소비자의 물 사용량 특성에 따라 평균 물 수요패턴 추정이 가능하며, 향후 물 수요 예측에 도움이 될 것으로 사료된다.
댐에 의해 형성된 저수지는 수자원이 시간적, 공간적으로 편중되는 문제를 극복하기 위해 이용되는 대표적인 수단으로 특히, 용수공급이라는 역할에서 매우 중요하다. 앞으로 수자원 이용 수준이 더욱 고도화 될 것으로 볼 때 이러한 댐의 용수공급에 대한 역할은 더욱 증가할 것으로 보인다. 수자원의 확보를 위한 새로운 댐의 건설이나 기존 댐의 효율적 운영방안에 대한 연구는 지속적으로 이루어져야 하며, 저수지는 그 예비 설계단계에서 공급 가능한 수량을 평가하고 필요한 저수지의 규모를 결정할 필요가 있다. 이 경우 수심측량이 필요하게 되며 수심측량에는 여러 방법이 있으나 근래에는 음향측심기에 의한 방법이 많이 사용된다. 따라서, 본 연구에서는 신규 댐 건설 또는 기존 댐의 용량증대를 위한 설계에서 이용될 수 있는 저수지 용량 결정을 위한 내용적 측량의 기법을 기존의 측량기법에서 탈피하여 GPS와 음향측심기의 조합에 의해 3차원적 위치 데이터를 취득할 수 있는 방법을 적용함으로써 기존측량과 비교하여 단시간에 측량자료를 취득할 수 있고, 정확도 향상에 기여할 수 있는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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