• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.277-280
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• 2006

소프트웨어 개발 프로젝트에서 메트릭 수집 및 분석 활동이 점차 중요하게 인식되고 있다. 메트릭 수집 및 분석 활동은 조직/프로젝트, 팀, 개인 모든 레벨에서 수행되어야 하는 중요한 활동으로 여겨져 오고 있다. Personal Software Process(PSP)[1]에서 개발자 개개인이 수행해야 되는 메트릭 수집 및 분석 활동이 제시된다. 이러한 메트릭 수집 및 분석 활동을 통해 개발자는 소프트웨어 품질 향상, 계획 단계에서 보다 정확한 예측 활동, 개인 프로세스의 정량적 관리 등의 이득을 얻을 수 있다. 이러한 이득을 얻기 위해서는 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 수집이 무엇보다 중요하게 된다. 그러나 메트릭 수집의 오버헤드와 context switching 과 같은 문제로 인해 개발자가 신뢰성 있는 메트릭을 수집하는데 많은 어려움이 겪는다[2, 3]. 또한 PSP 가 제시하는 분석 기법만으로는 수집된 메트릭에 대하여 의미 있는 분석을 하기 어려운 문제점이 존재한다. 이러한 문제점들을 감소 시키기 위해 메트릭 수집 및 분석 도구를 개발하였고 본 논문에서는 이 개발된 도구를 설명한다. 이 도구의 핵심은 메트릭의 자동 수집과 다양한 분석 결과의 제공을 통해 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 획득과 의미있는 분석을 가능케 하는 데 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.297-298
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• 2015

빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.697-699
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• 2017

정보 기기와 통신 기술의 발달로 다양한 분야에서 정보 통신 기술이 융합되어 사용되고 있으며, 기존 사회 분야에 융합됨으로써 기존 시스템의 효율을 높이기 위한 시도가 계속되고 있다. 특히 모니터링 정보 시스템을 사회복지 데이터 수집과 분석 분야에 적용함으로써 기존 사회복지 서비스의 효율을 높일 수 있다. 기존 사회복지 시스템의 정보 수집 방법은 설문에 의한 데이터 수집 및 분석을 바탕으로 이루어지며, 시간과 비용의 낭비로 인해 새로운 방식의 데이터 수집 및 분석 방법이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보 통신 기술 기반의 모니터링 데이터 수집 및 분석 방법을 제안함으로써 기존 서비스의 효율을 향상시키고자 한다. 제안하는 방안은 데이터 수집 모듈을 통해 웹 기반의 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 데이터 처리 모듈로 전달하여 데이터를 저장 및 분석하게 된다. 분석된 결과는 시각화 모듈을 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.539-542
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• 2006

Personal Software Process (PSP)에서 개인 개발자들이 수행해야 되는 측정 및 분석 활동이 제시된다. 측정 및 분석 활동의 일관되고 지속적인 수행으로 개발자들은 소프트웨어 품질 향상, 보다 정확한 예측, 개인 역량의 객관적인 평가, 개인 프로세스의 정량적 관리 등의 이득을 얻을 수 있다. 측정 및 분석 활동에서 신뢰성 있는 데이터의 수집이 무엇보다 중요하다. 하지만, 데이터 수집의 높은 오버헤드(overhead)와 컨텍스트 스위칭(context switching)의 문제로 인하여 신뢰성 있는 데이터의 수집에 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 감소시키기 위해 자동 데이터 수집 및 분석 기법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 자동 데이터 수집 및 분석 기법을 확장하여 웹 애플리케이션 개발에서의 개인 프로세스 데이터를 자동 수집 및 분석 하는 도구를 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.289-292
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• 2005

체계적이고 지속적인 소프트웨어 개발 프로세스 측정 및 분석 활동은 프로젝트 관리에 있어서 중요한 요소 중의 하나로 알려져 있다. 하지만 측정 및 분석 활동에 요구되는 높은 비용과 신뢰성 있는 메트릭 데이터 획득의 어려움으로 인해 측정 및 분석 활동을 수행하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 메트릭 자동 수집 및 분석 도구와 이 도구를 기반하여 소프트웨어 프로젝트 관련 문제 인식과 문제 해결을 할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 도구와 방법을 통해 메트릭 수집에 대한 오버헤드를 없애 측정 및 분석 활동의 수행을 쉽게 할 수 있고 수집된 메트릭의 분석을 통해 객관적으로 이슈를 파악하고 해결 할 수 있다. 또한 프로젝트 중에 메트릭의 지속적인 수집이 가능하고 수집과 동시에 수집된 메트릭에 대한 분석을 할 수 있기 때문에 잠재적인 위험 요소의 조기 식별과 해결을 가능케 하여 소프트웨어 제품의 품질향상과 문제해결에 드는 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.39-39
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• 2017

본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.955-956
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• 2013

최근 블로그, 카페 및 SNS(Social Network Service)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 등을 표현하고 있다. 이에 이러한 데이터를 수집 분석하는 시스템을 개발하는 업체에서는 소셜 네트워크 상의 정보를 수집하여 데이터의 패턴을 분석하여 마케팅 등에 이용하는 기술을 제안하고 있다. 그러나, 기존 기술에서는 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 없어서 그 분석에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석함에 있어서, 소셜 네트워크상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있고, 이용자의 필요에 따라 분석 결과를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템을 제공하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.505-508
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• 2000

본 논문에서는 16채널 혹은 8채널의 센서를 통해 들어오는 저주파대역의 아날로그 신호를 수집하고. 수집된 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 고속의 신호처리 기능이 결합된 통합 DSP (Digital Signal Processor)시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 휴대가 용이하도록 소형으로 설계되어 있으며 노트북 등의 이동형 장비에 활용되도록 USB 인터페이스를 채택하였으며, 장치간의 네트워크 구성이 가능하도록 Ethernet 인터페이스를 추가하였다 Digital Signal Processor는 Texas Instrument 사의 TMS320C6701 부동소수점 연산방식의 고성능 DSP를 사용하여 16채널의 실시간 신호 분석이 가능하게 하였으며, ICP 센서 구동용 전류 공급부를 내장하여 센서 선택의 폭을 넓히었고, programmable gain amplifier인 PGA202증폭기를 사용하여 입력신호가 작을 경우 최대 1000배, 즉 60dB까지 입력신호를 증폭하여 수집 및 분석할 수 있다. 200kSPS의 샘플링 레이트와 16bit resolution을 가지는 AD976 A/D converter를 사용하여 채널당 0～6kHz의 신호대역폭을 가지며,differential 입력시 8 채널,single ended 입력시 16 채널의 입력 신호의 수집 및 분석이 가능하다. Windows 응용프로그램에서는 사용자가 원하는 입력신호 및 스펙트럼 실시간 분석, 입력신호 기록 및 저장, RPM 측정 및 분석, 외부 트리거 및 레벨 트리거를 이용한 입력신호 제어와 수집된 데이터를 바탕으로 원하는 제어가 가능한 응용프로그램 제작에 활용될 라이브러리가 포함된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.853-854
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• 2014

서비스 산업에 있어 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 기존의 설문조사를 이용한 방법은 자발적이고 즉각적인 고객의 의견을 수집하는데 한계가 있어 최근에는 서비스의 즉각적이고 사실적인 피드백을 얻기 위해서 조사에 대한 인지 없이 능동적이고 자발적으로 작성한 소셜미디어 상의 게시글을 수집하고 분석하는 방법을 이용하여 고객의 피드백을 파악하고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 미디어상의 빅데이터 정보를 분석하는 기술의 적합성을 평가하는 방법을 제안한다. 수집 적합성 평가는 사전 설정된 수집규칙에 의해 수집된 수집데이터에 대한 검증방안을 수립하고 샘플링 조사를 수행하여 목표 수준의 정확도가 이루어지지 않을 경우 수집엔진에 대한 기능 보완 및 수집 주기 재설정 등 수집 규칙을 재설정하고 샘플조사 범위를 확대하여 평가하는 일련의 과정 반복을 통해 수집 정확도를 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.373-376
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• 2022

미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.