• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.364-366
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• 2018

본 논문에서는 Digital Twin 기반 건설기계 지능화를 위한 실시간 건설기계 데이터 처리 및 이상 유무 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 빅 데이터 분산처리 기반으로 실시간 스트리밍 처리가 가능하며, CEP(Complex Event Processing)의 Sliding Window Operator를 활용한 Rule 적용을 통해 건설기계 데이터 처리 및 분석한다. 분석된 결과로 건설기계의 실시간 이상 유무를 판단할 수 있으며, 결과를 기반으로 Deep Learning 기술을 적용하고 학습된 모델을 통해 건설기계의 이상 유무를 예측하여 원활한 부품관리를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.11-12
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• 2020

반려동물의 건강상태를 확인하기 위해 심박수, 호흡수의 변화를 관찰하는 것이 중요하다. 측정을 위한 웨어러블 장치를 통해 심박수를 측정하기 위해 무선 통신 기술을 이용하여 실시간으로 센서 데이터를 수집하고 그 추이를 볼 수 있도록 해야 한다. 반려동물에 장착되는 웨어러블 장치의 특성상 무거운 고용량의 배터리를 사용할 수 없다. 따라서 저전력 통신 기술인 BLE를 사용하여 실시간으로 센서 데이터를 전송하도록 하고, 이 데이터를 스마트폰에서 수집하여 실시간으로 그래프를 그리고, CSV 파일로 저장한다. 구현된 애플리케이션을 통해 센서 데이터의 변화를 직관적으로 분석할 수 있으며 차후 분석할 수 있는 데이터를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.231-234
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• 2019

본 논문에서는 레미콘 타설 공정에서 스마트폰으로 현장 검사와 품질관리가 가능하도록 모바일 레미콘 품질 관리 시스템을 제안하였다. 또한 현장검사를 디지털화하기 위한 실시간 슬럼프 데이터 처리 부분을 함께 제안하였다. 검사자의 스마트폰을 이용하여 레미콘 현장검사의 영상을 실시간으로 전송하여 오류를 판단하고 레미콘 제품 이상 여부를 현장과 본사에서 실시간 공유가 가능하도록 하였다. 개발대상기술은 실제 결과 값과 영상 이미지 분석 등으로 제품에 대한 이상 여부가 판단되며 회사 및 현장에 적합한 정보 제공이 가능하다. 레미콘 품질 데이터 분석을 기반으로 원자재 관리 데이터와 연동함으로써 레미콘 업종의 가장 큰 문제 사항인 원자재 반입에 따른 최적의 배합 비율 제시가 가능하다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.19 no.4
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• pp.445-455
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• 2016

A goal of the Real-time railway safety supervision system is to improve the safety oversight efficiency and to prevent accidents by integrating existing distributed monitoring systems, train, signal, power and facilities. So, the system require better performance regarding real-time processing based on big data. The disk-based database that is used in existing railway control systems has a problem with real-time processing; memory-based databases haves a limitation in terms of big-data processing; and time series databases haves a limitation in terms of real-time processing. So, we need a new database architecture for simultaneous real-time processing based on big data. In this study, we review the existing railway monitoring systems and propose a new database architecture for a real-time railway safety supervision system.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.9
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• pp.1118-1130
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• 2006

Existed pattern analysis algorithms in data streams environment have researched performance improvement and effective memory usage. But when new data streams come, existed pattern analysis algorithms have to analyze patterns again and have to generate pattern tree again. This approach needs many calculations in real situation that needs real time pattern analysis. This paper proposes a method that continuously analyzes patterns of incoming data streams in real time. This method analyzes patterns fast, and thereafter obtains real time patterns by updating previously analyzed patterns. The incoming data streams are divided into several sequences based on time based window. Informations of the sequences are inputted into a hash table. When the number of the sequences are over predefined bound, patterns are analyzed from the hash table. The patterns form a pattern tree, and later created new patterns update the pattern tree. In this way, real time patterns are always maintained in the pattern tree. During pattern analysis, suffixes of both new pattern and existed pattern in the tree can be same. Then a pointer is created from the new pattern to the existed pattern. This method reduce calculation time during duplicated pattern analysis. And old patterns in the tree are deleted easily by FIFO method. The advantage of our algorithm is proved by performance comparison with existed method, MILE, in a condition that pattern is changed continuously. And we look around performance variation by changing several variable in the algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.6
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• pp.18-26
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• 2008

In this paper, dynamic GTS scheduling method based on IEEE 802.15.4 is proposed for wireless control system considering reliability and real-time property. The proposed methods can guarantee a transmission of real-time periodic and sporadic data within the limited time frame in factory environment. The superframe of IEEE 802.15.4 is used for the dynamic transmission method of real-time mixed traffic (periodic data, sporadic data, and non real-time message). By separating CFP and CAP properly, the periodic, sporadic, and non real-time messages are transmitted effectively and guarantee real-time transmission within a deadline. The simulation results show the improvement of real-time performance of periodic and sporadic data at the same time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.435-436
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• 2015

In order to analyze and maximize efficiency of advertise, business put more importance on SNS. Especially, keyword extraction analyses based on Hadoop receive attention. The existing keyword extraction analyses have mostly MapReduce processes. Due to that, it causes problems data base would not update in real time like SNS system. In this study, we indicate limitations of the existing model and suggest new model using Storm technique to analyze data in real time.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.83.1-83.1
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• 2013

반도체 미세화, Glass 대면적화에 따른 산포관리 및 불량방지 필요(공정이격관리), 설비 데이터만으로는 Sensitivity가 낮아 공정 관리 어려움에 따른 대안 필요, 향후 추가 센서에 대한 접목이 용이한 SW Frame 필요, 양산적용을 위한 설비 및 FAB Host의 자동화 연계 개발 필요, 이종데이터의 통합를 통한 최적의 진단 및 관리가 필요합니다(SCM:툴박스). 즉, 기존의 장비 Parameter가 아닌 실제 공정시 Chamber로부터 얻을 수 있는 물리, 전기, 화학적인 데이터를 적합한 이종(異種) 센서를 직접 부착하여 이들 데이터를 통합 관리 분석 및 실시간 Monitoring을 통한 공정 진단 및 실시간 진단을 실행하는 솔루션입니다. 실 공정 시 적용이 유리한 OES 데이터를 주요 인자로 이외의 기타 데이터를 추가로 통합하여 특화된 분석환경과 공정 모니터링을 통하여 TAT (Turn Around Time)를 줄이고, MTBC (Mean Time Between Clean)를 늘림으로써 궁극적으로 칩메이커의 제품의 가격 경쟁력을 확보 할 수 있는 기능이며, 설비사 입장에서는 자사설비의 지능형 시스템을 위한 제반 기술이기도 합니다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.547-549
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• 2021

In Artificial Intelligence analysis, the process of creating a model and verifying it is a task that requires computational processing time because it is Batch Processing performed with already generated data. We need to model, validate, and predict real-time data, such as stocks and defense information, with data generated directly in front of us. As a solution to this, we solve it by applying techniques to segment the data required for artificial intelligence modeling tasks in order of time processing and distribute the data across multiple processes.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.1
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• pp.351-362
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• 2017

Recently, analysis techniques to extract new meanings using big data analysis and various services using them have been developed. A disaster safety service among such services has been paid attention as the most important service. In this paper, we design and implement a flood disaster safety system using real time weather big data. The proposed system retrieves and processes vast amounts of information being collected in real time. In addition, it analyzes risk factors by aggregating the collected real time and past data and then provides users with prediction information. The proposed system also provides users with the risk prediction information by processing real time data such as user messages and news, and by analyzing disaster risk factors such a typhoon and a flood. As a result, users can prepare for potential disaster safety risks through the proposed system.