• 지구물리와물리탐사
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• 제9권1호
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• pp.67-72
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• 2006

지하 염수층의 $CO_2$ 주입은 큰 저장 능력으로 인하여 대기 중으로의 $CO_2$ 방출을 감소시키기 위한 가장 유망한 방법일 것이다. $CO_2$ 저장은 적어도 수 천년 간 $CO_2$가 지층 안에 안전하게 남아있도록 주의깊게 계획되고 모니터링되어야 한다. 특히 해양 저류층에 대한 탄성파 탐사 방법들은 알맞은 저류층특성이 제공된다면 $CO_2$의 주인공정과 분산을 모니터링하기 위한 일차적인 수단이다. 탄성파탐사 방법은 잠재적인 트랩, 저류층 특성, 저류층 저장능력의 규명에 또한 필수적이다. 따라서 $CO_2$ 저장에 대한 탄성파 반응의 변화에 대한 평가는 매우 초기 단계에 이루어져야 한다. 이것은 모암과 $CO_2$ 사이의 화학적 작용에 의해 일어날 수 있는 유체의 특성이나 광물 조성의 변화에 따른 탄성파 반응에서의 잠재적 변화를 평가하기 위해 나중 단계에 다시 고려될 필요가 있다. 따라서 저류층에 일정시간 이상의 $CO_2$ 주입에 의한 탄성파 반응 변화에 대해 섬세히 구축된 모형은 장기간의 모니터링 프로그램 설계에 도움을 준다. 그러한 목적으로 주입된 $CO_2$에 대한 단기간과 장기간의 4차원 탄성파 반응을 모델링하도록 설계된, 그래픽 사용자 인터페이스((GUI)를 채택한 암석물리학 모의실험장치를 개발했다. 적용분야는 $CO_2$ 위상 변화, 국부적인 압력과 온도 변화, 화학 반응 및 광물의 침전을 포함한다. 이방성 가스만(Gassmann) 식을 모의실험장치에 고려시킴으로써 단층과 파쇄대를 재활성화 시키는 $CO_2$의 탄성파 반응 또한 예측될 수 있다. 이 논문에서는 암석물리학 모의실험장치를 적용했던 현장(해상과 육상의 잠재적 $CO_2$ 격리 지역)의 사례를 보여주고 있다. 4차원 탄성파 반응들이 모니터링 프로그램의 설계를 돕기 위하여 만들어 졌다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.485-496
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• 2022

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권1호
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• pp.71-79
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• 1998

목적 : 비 상업용 3차원 컴퓨터치료계획시스템인 Plunc의 구축 사례를 소개하고 이의 임상적용 가능성에 대하여 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 미국 North Carolina 대학에서 개발된 3차원 치료계획시스템인 Plunc의 소스코드를 제공받아, PC용 Unix인 Linux 환경의 Pentium Pro 200MHz(128MB RAM, Millennium VGA)에서 설치하였다. 본과의 6MV 광자선(Siemens MXE 6740)에 대한 출력인자, 최대산란비, 최대산란인자, 쐐기의 모양 및 감쇄인자 등의 빔데이터를 입력한 후, 일반적인 치료조건인 loom 깊이의 회전중심점에서의 심부선량백분율, 선량측면도, oblique 입사빔 및 공기간격 하에서의 선량계산 결과를 물팬톰에서의 측정치와 비교, 분석하였다. 결과 : Plunc는 원래 CT 영상데이터를 이용한 모의치료기로써 개발되어, 빔 설계가 매우 편리하도록 사용자 인터페이스가 구성되어 있으며, BEV, DRR 및 영상합성 등의 기능을 갖추고 있다. 선량계산은 10초 정도가 소요되는 3차원 선량분포나 선량체적히스토그람을 제외하고는 거의 실시간으로 실행되었다. Plunc에 의한 선량 계산 값을 측정값과 비교한 결과, 심부선량백분율의 경우, 선량증가영역을 제외하고는 $1\%$이내에서 일치하였다. 또한, 선량측면도의 경우, $5\%$가량의 선량감소를 나타내는 치료영역 크기 밖의 저선량 영역을 제외하고는 $2\%$ 이내에서 일치하였다. Oblique 입사 빔의 경우, 빔 중심축을 포함하는 평면상의 선량분포가 선량이 $30\%$ 이하인 영역을 제외하고는 비교적 잘 일치하였다. 공기간격을 통과한 빔에 대한 선량측면도의 비교 결과, 중심 축에서의 선량 값에 대해 $5\%$의 오차를 보였다. 결론 : Plunc의 광자선량계산의 정밀도는 일반적인 치료조건하에서 약 $2-5\%$ 내외의 오차로써, 측정치에 대한 보정에 근거한 알고리즘을 사용하는 일반 치료계획시스템과 비슷한 수준이라 사료된다. 현재로서는 전자선에 대한 선량계산이 불가능하기 때문에 완전한 형태의 치료계획시스템이 되기 위해서는 향후, 전자선에 대한 계산모듈의 개발과 광자선 선량계산 또한 보다 정밀한 선량계산이 가능한 컨벌루션 방법과 같은 3차원 선량계산모듈의 개발도 필요하다. Plunc는 상업용 3차원 치료계획 시스템의 사용이 현실적으로 어려운 여건의 병원에서 2차원 치료계획시스템과 상호 보완적으로 사용한다면 2차원 치료계획시스템이 갖는 많은 제약을 극복할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권9호
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• pp.637-648
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• 2009

하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(데타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련 있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다.

• 한국습지학회지
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• 제24권4호
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• pp.345-353
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• 2022

산업과 생활환경에서 사용된 공학적 미세입자는 결국 하수처리장을 거쳐 수계로 배출되므로 미세입자의 수계 배출 제어에 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 다수 연구에서 하수처리장 유출수 내 미세입자의 농도가 무영향관찰농도(No Observed Effective Concentration, NOEC)를 빈번히 초과하고 있는 것으로 보고되고 있어 전통적인 하수처리 기능과 더불어 미세입자를 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 하수처리장의 설계와 운영을 최적화시킬 필요가 있다. 이를 위해서는 하수처리장 내 단위공정별 특성 및 운전조건에 따른 미세입자의 거동특성과 제거효율에 대한 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 하수처리장 내 각 공정 특성별 및 주요 운전조건의 영향에 따른 미세입자 제거효율예측을 위한 모델을 개발함으로써 하수처리장에서 미세입자를 보다 효율적으로 제어하기 위한 도구를 제공하고자 하였다. 개발 모델에서는 수처리 계통에서의 4개 단위공정(1차침전지, 생물반응조, 2차침전지, 및 총인처리시설)을 고려하고, 슬러지처리 계통은 농축, 소화, 탈수 공정 등의 다중 공정을 통합한 단일 공정으로 모의한다. 모의 대상 미세입자는 TiO₂ (nano-TiO₂)로서, 수중에서의 용해와 변환은 미미하므로 부유성 고형물과의 부착 기작만을 고려하였다. 부유성고형물에의 nano-TiO₂ 부착 기작은 고-액상 간 평형가정에 기반한 겉보기분배계수(Kd)를 매개변수로 반영하였으며 정상상태에서의 미세입자의 농도 및 부하를 공정별로 계산할 수 있도록 하였다. 아울러 개발 모델 구동의 편의를 위하여 MS 엑셀기반 사용자 인터페이스를 제작하였다. 개발 모델을 이용하여 주요 운전인자인 고형물체류시간(Solid Retention Time, SRT)이 nano-TiO₂ 제거효율에 미치는 영향을 파악하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.