• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2000.11a
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• pp.169-173
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• 2000

현재 컨테이너 터미널에서 사용되고 있는 하역 장비들은 크게 하역작업을 수행하는 크레인과 컨테이너를 운반하는 트레일러, 컨테이너의 하역상태를 파악하는 모니터링 시스템으로 구분할 수 있다. 각각의 장비들은 수동으로 동작되며, 모니터링 시스템에서는 컨테이너의 위치 및 수량 등을 파악한다. 이런 시스템 하에서는 모든 항만 하역 장비들을 사람이 일일이 수동으로 조작함으로써 많은 인력이 필요하다. 또한, 각 하역장비들의 상태를 평면적인 2차원 화면으로만 보여주므로써 모니터링 시스템에 대한 현실감이 떨어진다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 컨테이너를 자동으로 운반하는 AGV를 도입하고 트랜스퍼 크래인과 컨테이너 크레인의 일부분을 자동화하여 작업능률을 향상시키고, 여기에 3차원으로 표현된 VR 시스템을 도입하여 각 하역장비들에 대한 세세한 동작까지를 모니터링함으로써 사용자가 현장에 있는 것과 유사한 느낌을 가질 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 3차원 VR시스템과 모형으로 만들어진 AGV와 컨테이너 크레인, 트랜스퍼 크레인간의 유기적인 데이터 송,수신 및 안정적인 통신을 위해 데이터 포맷에 대한 연구를 하였다. 이런 데이터 포맷의 결정은 손실 없는 통신을 보장하며 나아가 정확한 모니터링을 보장할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.52-54
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• 2017

실시간으로 빠르게 발생하는 대용량 데이터를 다루기 위해 Apache Storm, Apache Spark 등 실시간 데이터 스트림 처리 기술에 대한 연구가 활발하다. 대부분의 실시간 처리 기술들은 단독으로 사용하기에 어려움이 있으며, 데이터 스트림의 입출력을 위해 메시징 시스템과 함께 사용하는 것이 일반적이다. Apache Kafka는 대표적인 분산 메시징 시스템으로써, 실시간으로 발생하는 대용량의 로그 데이터를 전달하는데 특화된 시스템이다. 현재 Kafka를 위한 다양한 성능 모니터링 도구들이 존재한다. 이러한 모니터링 도구들은 Kafka에서 처리되는 데이터의 양 이외에도 유입 데이터의 크기, 수집 속도, 처리 속도 등 다양한 데이터들을 관찰할 수 있다. 본 논문은 Kafka에서 제공하는 도구와 오픈 소스로 제공되는 여러 개의 도구들을 비교하여, 향후 Kafka의 로드 쉐딩에 대한 연구에 적용할 수 있는 최적의 모니터링 도구를 선별하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.896-899
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• 2016

Server management and power management are important to operate a data center stably and efficiently. By this paper, we introduce an web based application that is able to monitor and visualize energy consumption, help to energy consumption analysis of a data center due to provide server monitoring information such as temperatures for server, status of each device, power status using server management interfaces and power management modules in data center, also suggest the methods to implement them. This application takes advantage of IPMI which is server management standard interfaces and server management technology in manufacturer's individual way so it can do integrated monitoring for heterogeneous severs, and there is little monitoring load inside of server system because it doesn't need to install agent program for monitoring target system, and it can be used successfully to energy consumption analysis, server management in a data center due to realtime provided energy consumption and monitoring information.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.10
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• pp.27-35
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• 2007

Radio Frequency Identification(RFID) technology is set to play an essential role in object tracking or supply chain management systems. New challenges for RFID data management are needed in the RFID applications. RFID data are generated quickly and automatically, and can be used for object tracking, or for real-time monitoring. These applications are mostly associated with the timestamps when the events happen. In this paper, we propose a temporal RFID data model to maintain the history of events and state changes and to monitor the states of RFID objects. Also we propose data filtering method of non active data based on temporal RFID data model. This data model involves essential basic operations for RFID data. We show increased query performance through the data filtering method of non active data.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.53-63
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• 2010

Recently, various monitoring systems are implemented actively by using wireless sensor networks(WSN). When implementing WSN-based monitoring system, there are three important issues to consider. At First, we need to consider a sensor node failure detection method to support the ongoing monitoring. Secondly, because sensor nodes use limited battery power, we need an efficient data filtering method to reduce energy consumption. At Last, a reducing processing overhead method is necessary. The existing Kalman filtering scheme has good performance on data filtering, but it causes too much processing overhead to estimate sensed data. To solve these problems, we, in this paper, propose a new data filtering scheme based on data statical analysis. First, the proposed scheme periodically aggregates node survival massages to support a node failure detection. Secondly, to reduce energy consumption, it sends the sample data with a node survival massage and do data filtering based on those messages. Finally, it analyzes the sample data to estimate filtering range in a server. As a result, each sensor node can use only simple compare operation for filtering data. In addition, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms the Kalman filtering scheme in terms of the number of sending messages.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.267-268
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰을 이용한 실시간 건강정보 모니터링 및 데이터 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템은 심전도 계측 모듈에서 획득한 심전도 데이터를 스마트폰 상에서 누구나 손쉽게 자신의 심전도를 모니터링 할 수 있고 데이터베이스 서버로 계측된 데이터를 전송함으로써 데이터의 관리 및 공유가 가능한 시스템이다. 현재 가장 주목받고 있는 휴대용 개인 정보화 기기인 스마트폰을 기반으로 한 모니터링 시스템과 데이터베이스 서버를 활용한 심전도 데이터 관리 시스템을 최대 장점으로 들 수 있으며, 기존의 시스템에 비해 휴대성, 확장성, 편의성, 정확성, 비용 등에서 뛰어나 보다 나은 시스템 구현의 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.262-264
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• 2002

데이터웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용되기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법이 필요하다. 본 연구에서는 오라클 데이터베이스를 위한 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 국산 성능 모니터링 도구인 DBMax를 데이터웨어하우스 환경에 적용할 수 있도록 기능을 확장한다. 우선 기존의 운영계 시스템과는 구분되는 데이터웨어하우스의 특성을 토대로 오라클9i에서 제공하고 있는 성능 항상 기법인 실체화된 뷰(MV: Materialized View)와 EH(Data Extraction, Transformation and Loading) 화장 기능을 모니터링하기 위한 요구사항을 분석하고 이를 지원하기 위한 DBMax 확장 방안을 설계 및 구현한다. 실체화된 뷰와 ETL 확장 기능을 위해 제공되는 오라클9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보 및 성능 관련 지표를 제시하여 SQL 튜닝 기능을 지원하며 사후 분석을 위한 DBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 권고할 수 있도록 기능을 확장한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.2
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• pp.245-252
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• 2020

Unexpected equipment defects can cause a huge economic losses in the society at large. Although condition monitoring can provide solutions, the signal processing algorithms must be developed to predict mechanical failures using data acquired from various sensors attached to the equipment. The signal processing algorithms used in a condition monitoring requires high computing efficiency and resolution. To improve condition monitoring on a wireless sensor network(WSN), data visualization can maximize the expressions of the data characteristics. Thus, this paper proposes the extraction of visual feature from temperature data over time using condition monitoring based on a WSN to identify environmental conditions of equipment in a large-scale infrastructure. Our results show that time-frequency analysis can visually track temperature changes over time and extract the characteristics of temperature data changes.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.5
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• pp.580-590
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• 2015

Recently, the issue of efficient power management in datacenters as a part of green computing has gained prominence. For realizing efficient power management, effective power monitoring and analysis must be conducted for servers in a datacenter. However, an administrator should know the exact structure of the datacenter and its associated databases, and is required to analyze relationships among the observed data. This is because according to previous monitoring approaches, servers are usually managed using only databases. In addition, it is not possible to monitor data that are not indicated in databases. To overcome these drawbacks, we proposed an ontology-based monitoring approach. We constructed domain ontology for management servers at a datacenter, and mapped observed data onto the constructed domain ontology by using semantic annotation. Moreover, we defined query creation rules and server state rules. To demonstrate the proposed approach, we designed an ontology based monitoring system architecture, and constructed a knowledge system. Subsequently, we implemented the pilot system to verify its effectiveness.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.6
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• pp.102-112
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• 2014

최근 빌링(billing, 과금), 벤치마킹, 확장성(scalability), 통계적 목적을 위해 오픈스택 클라우드의 개별 컴포넌트를 모니터링하고 메터링하는 텔레메터링 서비스가 Ceilometer라는 코드명으로 정식 프로젝트로 추가되었다. 초기의 빌링만을 위해 필수 요소만 모니터링하는 것에서, 상태를 감시하여 클라우드 자원의 오토스케일링 등의 오케스트레이션 기능을 위한 다목적성으로 발전하고 있다. 특히 이것은 빅데이터 등의 데이터 분석에 있어서 중요한 힌트를 제공해 준다. 본고는 소스분석을 통한 Ceilometer의 데이터 수집 구조, Ceilometer 모니터링의 핵심 키워드, 비정형 데이터 DB인 MongoDB, 외부인터페이스로써 API(Application Interface) 혹은 CLI(Command Line Interface) 명령어를 소개하고자 한다. 결론에서는 ceilometer의 전반적 구조에 대한 나름대로의 평가를 기술하였다.