데이터센터는 지속적으로 IT 서버의 안정적 운영을 위해 실내 환경을 관리하고 있다. 서버가 과열로 동작영향을 받지 않도록 많은 에너지를 항온항습 기능에 투자하고 있다. 기축 데이터센터들은 건축 특징, 운영 방법에 따라 에너지 효율 격차가 크게 발생한다. 본 논문에서는 IoT 기술을 이용하여 기축 데이터센터의 현재 에너지 사용효율을 확인하고, 교체, 업그레이드 필요성을 판단하는 진단시스템 기술을 구현하였다. 해당 측정 정보는 IoT 센서를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력되어, 에너지 비즈니스에 지표를 도출한다. IoT를 이용하여 구현한 진단 시스템은 설치, 데이터 수집, 분석에 3주이내의 시간 소요로, 기축 데이터센터의 에너지 효율향상에 많은 기여를 제공할 수 있다.
데이터 볼륨과 복잡도가 빠르게 증가함에 따라 과학 빅데이터를 다루는 데이터 집적 과학은 네트워크를 통해 보다 효과적인 데이터 저장 및 분배를 위한 새로운 기술을 발견하는 것을 필요로 한다. 최근 네임드 데이터 네트워킹 커뮤니티와 데이터 집적 과학 커뮤니티는 함께 과학 실험 빅데이터의 분배 및 관리에 있어서 혁신적인 변화를 꾀하였다. 본 논문 에서는 기후과학 및 고에너지물리 데이터 등과 같은 과학 빅데이터를 위한 현존하는 엔디엔 테스트베드들에 대한 분석이 처음으로 이루어진다. 과학 빅데이터를 위한 엔디엔 테스트베드들을 현황, 엔디엔 기반 응용, 특징 측면에서 묘사하고 토의한다. 마지막으로 과학 빅데이터를 위한 엔디엔 테스트베드 네트워크를 확립함에 있어서, 함정에 빠질 수 있는 다양한 이슈들을 엔디엔 테스트베드들에 대한 묘사 그리고 특징들로 부터 도출하여, 분석 제시한다.
태양광, 풍력 등의 신재생 에너지는 기상조건 및 환경변화에 민감한 자원이다. 설치위치 및 구조에 따른 설비의 발전량이 달라질 수 있기 때문에 정확한 발전량 예측은 중요하다. 기상 빅데이터를 활용하여 주성분 분석을 기반으로 데이터 전처리 과정을 진행하여 신재생 에너지 발전량 예측 시 영향을 미치는 피처간의 관계를 모니터링하였다. 또한, 본 연구에서는 영향을 미치는 민감도에 따라 데이터셋을 재구성하여 머신러닝 모델에 적용하여 예측도를 테스트하였다. 제안한 모형을 사용하여 신재생 에너지를 대상으로 기상환경에 따라 에너지 발전량을 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 랜덤 포레스트 회귀 분석을 적용한 에너지 발전량 예측에 대한 성능을 확인하였다.
빅데이터가 다양한 산업 분야에서 모든 관심을 끌고 있다. 사물과 사물 간 연결과 모바일 장치들의 용도 확대는 데이터의 폭발적인 증가를 불러오고 있다. 이러한 데이터를 분석하여 민간과 공공 분야에서는 비용 절감과 생산성 분야에 있어서 혜택을 누리고 있다. 한국 정부는 이러한 활용을 촉진하기 위해서, 빅데이터 산업발전전략을 활발하게 추진하고 있다. 본 연구는 빅데이터의 적극적인 육성이 필요한 산업 분야를 전문가의 검증을 통해 선정하였다. 전문가의 50여명의 체계적인 의견 도출을 위해 계층분석법(AHP)을 적용하였다. 분석 결과 의료,복지, 운송/창고보관업, 정보통신/정보보안, 에너지, 금융 분야가 빅데이터 적용이 유망한 것으로 확인되었다. 도출 결과는 앞으로 빅데이터 시범사업으로 인한 모범사례의 발굴 등에 활용되어 빅데이터 산업 발전에 기여할 것이다.
4차 산업혁명의 도래로 사회기반시설물의 계획 및 운영관리에 있어 데이터 분석을 통한 가치추출에 대한 관심은 매우 높은 상황이다. 데이터의 가용성과 접근성, 정부 지원 등을 평가하는 공공데이터 개방지수에서 한국은 1점 만점에 0.93점을 획득하여 경제협력개발기구 회원국 중 1위(2019년 기준)를 할 정도로 매우 높은 수준(평균 0.60점)이다. 그러나 공식적으로 발표 및 배포되는 사회기반시설물 관련 정보와 심도 있는 연구 분석이 필요한 정보는 접근이 여전히 제한적이라 할 수 있다. 특히 대표적인 사회기반시설물인 상수도시스템은 대부분 국가중요시설로 지정되어 있어 다양한 정보를 획득하고 분석하는데 제약이 존재하며, 관련 국가통계인 상수도통계에서는 누수사고 등과 같은 비정상적 상황에 대한 사고지점, 원인 등과 같은 세부정보는 제공하고 있지 않다. 본 연구에서는 웹크롤링 및 빅데이터 분석기술을 활용하여 과거 일정기간 발생한 지자체의 상수도 누수사고 관련 뉴스를 전수조사하고 도출된 사고건수를 국가 공인 정보인 상수도통계자료와 비교·분석하였다. 독립적인 누수사고 기사를 추출하기 위해서 중복기사의 제거, 누수 관련 키워드 정립, 상수도분야 이외의 관련기사 제거 등의 절차가 필요하며, 이와 같은 기법은 R프로그래밍을 통해 구현되었다. 추가적으로 뉴스기사의 자연어 처리기반 정보추출기법을 통해 누수사고 건수 뿐만 아니라 사고발생일, 위치, 원인, 피해정도, 그리고 대상 관로의 크기 등을 획득하여 상수도 통계에서 제시하고 있는 정보보다 많은 가치를 추출하여 연계할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법론을 국내 A광역시에 적용하여 누수사고 건수를 비교한 결과 상수도통계에서 제시하고 있는 누수발생건수와 유사한 규모의 사고건수를 뉴스기사분석을 통해 도출할 수 있었다. 제안된 방법론은 추가적인 정보의 추출이 가능하다는 점에서 향후 활용성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구는 기후변화에 따른 전남 영암지역의 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 빅데이터 분석을 통해 상관관계를 도출하여 태양광 에너지 생산 예측 모델을 제시하였다. 사용된 데이터는 공공데이터에서 제공하는 2016년 1월부터 2019년 12월까지의 영암지역의 날씨와 태양에너지 생산량 데이터를 사용하였다. 머신러닝 기법을 활용하여 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 회귀분석을 통하여 지역의 날씨와 태양광 에너지 생산량과의 상관 관계식을 도출 하였다. 도출된 예측식을 적용하여 지역의 태양에너지 생산을 계산하였으며, 이를 생산지수로 표현하여 3단계로 구분하였다. 이 같이 구분된 3단계의 생산지수를 통해 향후 기후변화에 따른 태양에너지 생산량을 예측하고, 농업 활동에 있어 중요한 바로미터로 활용될 것이라 판단된다.
전력망의 역할은 안정적인 전력공급이 최우선이다. 예고 없는 불안정한 상황에 대한 여러 가지 대비에 대한 방안이 필요하다. 기상 데이터를 활용하여 탐구적 데이터 분석을 통한 피처 간의 관계를 파악하여 머신러닝 기반의 에너지 생산 예측 모형을 모델링한다. 본 연구에서는 주성분분석을 사용하여 에너지 생산 예측 시 영향을 미치는 피처를 추출하였으며 머신러닝 모델에 적용함으로써 예측 신뢰도를 높였다. 제안한 모형을 사용하여 특정 기간을 대상으로 생산 에너지를 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 주성분분석을 적용한 에너지 생산 예측에 대한 성능을 확인하였다.
최근 스마트 팜의 연구가 활발해지면서 시설하우스와 같은 실내 환경 제어는 높은 수준에 이르렀다. 그러나 노지에서 재배가 이루어지는 임업 분야에 ICT기술의 활용은 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 ICT 기술을 적용한 LPWA 기반의 임산물 생육환경 수집 및 빅데이터 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 oneM2M 아키텍처를 기반으로 구성하였으며 소규모 태양광 발전과 LPWA기술을 이용하여 노지에서 환경 데이터를 수집하여 서버에 전송한다. 전송된 데이터는 서버에서 빅 데이터로 구축되며 이를 활용해 임산물의 생산량과 품질을 예측한다. 제안된 시스템은 신재생 에너지와 스마트 팜의 융합을 통해 저비용, 고품질의 임산물 생산에 기여할 것으로 기대된다. 또한 노지에서 이루어지는 농작물의 생장 환경 모니터링과 oneM2M 아키텍처를 활용하는 타 산업 분야에 응용될 수 있다.
클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.
본 논문에서는 스마트 일렉트로 에코 시스템(Smart Electro-Eco System)의 일환으로 상황인지기반 가전 제품 원격 제어 및 관리 솔루션에 대해 기술한다. 본 솔루션 중 각 세대에 배치되는 홈 관리시스템은 n개의 특정기업 가전제품군과 원격 제어 애플리케이션, 홈 서버 시스템으로 구성된다. 또한 이러한 홈서버 시스템 m개로부터 데이터를 전송받아 분석 처리하는 빅데이터 서버 시스템이 있다. 홈 관리시스템에서는 가전제품에 부착된 센서의 센싱 데이터를 홈 서버 시스템으로 전송한다. 홈 서버 시스템에서는 실시간 가전제품 정보를 모니터링 및 원격 제어를 하고 설정된 상황이 인식되면 자동 제어 및 알림을 준다. 원격 제어 애플리케이션과 홈 서버 시스템의 통신으로 스마트 폰을 통해 가전제품 정보 및 원격 제어, NFC Tag를 이용한 원터치 제어를 할 수 있다. 빅데이터 서버 시스템에서는 대량의 데이터를 분석 및 통계를 내어 지역별, 시간대별 전류 소모량, 판매 실적 등을 측정하여 다음 버전에 나올 제품을 실제 데이터 통계로 인해 개선할 수 있다. 본 논문에서 기술하는 솔루션을 통하여 장소, 시간에 관계없이 홈을 스마트하게 관리할 수 있으며 가전제품 사용관련 빅데이터 처리를 통해 에너지의 효용성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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