• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.65-69
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• 2019

본 논문은 응용의 특성을 고려하여 NVM 기반 고속 스토리지를 최적 배치하는 방안을 논의한다. 이를 위해 본 논문은 먼저 여러 응용들의 스토리지 접근 특성을 분석하여 효율적인 NVM 배치에 활용가능한 다음의 두 가지 특성을 관찰하였다. 그 첫째는 I/O를 집중적으로 발생시키는 스토리지 파티션이 하나로 고정되지 않고 응용에 따라 다르게 나타난다는 점이다. 두 번째는 스토리지 접근에 있어 높은 비율의 1회성 접근 데이터가 존재한다는 점이다. 이와 같은 분석 결과를 토대로 본 논문에서는 NVM을 특정 파티션으로 고정 사용하는 것이 아니라 응용의 특성에 맞게 배치하는 것이 스토리지 성능을 극대화할 수 있음을 확인하였다. 특히, 그래프, DB, 웹 응용의 경우 NVM을 스왑, 저널, 파일시스템 파티션으로 활용하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.146-152
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• 2022

라즈베리 파이나 아두이노를 이용하여 온도, 습도, 기울기, 압력 센서 등에서 수집한 정보는 자동 항온, 항습 시스템 등에 활용되고 있다. 또 농축산업에 활용하여 원격에서 스마트폰만으로 시스템을 제어함으로써 농축산업 종사자들이 편리하게 활용하기도 한다. 일반적으로 온도, 습도는 꺾은선 그래프 등으로 표현하여 변화를 실시간으로 감시하는 역할을 수행하기도 한다. 온도를 시각적으로 표현하는 기술은 최근 코로나19의 발열 검사를 위해 적외선 기기를 이용해 직관적으로 활용되기도 한다. 본 논문에서는 라즈베리 파이와 DHT11 센서에서 수집된 정보를 직관적인 시각화를 통해 공간상의 온도변화를 예측하고 즉각적인 대응이 가능하도록 제안한다. 이를 위해 온도, 습도를 효과적으로 시각화하기 위해 알고리즘을 만들었고, 일부 센서에 결함이 발생하는 경우에도 데이터 표현이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.469-478
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• 2022

본 논문은 산업용 생산 장비의 부하 전력을 모니터링하기 위한 스마트 디바이스와 애플리케이션을 개발하고 성능을 평가한 결과를 담고 있다. 스마트 디바이스는 산업용 생산 장비의 부하 전력 및 동작 환경 데이터를 수집해 이를 서버로 전송하는 기능을 가진 스마트 전력 디바이스와 이의 경량화 버전에 해당하는 에너지 미터링 디바이스로 구분해 하드웨어와 더불어 펌웨어를 개발하였다. 이들 디바이스에서 수집한 부하 전력 데이터는 AWS(Amazon Web Services) 서버내 MariaDB에 저장될 수 있도록 하였으며, RESTFul API를 이용해 웹사이트 및 모바일 애플리케이션 상에서 그래프 형태로 부하 전력을 모니터링할 수 있도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능을 평가하기 위해 MariaDB에서 웹사이트 및 모바일 애플리케이션까지의 응답 시간을 측정하였으며, 4G(LTE) 네트워크 환경에서는 0.0256~0.0545초, 3G 네트워크 환경에서는 0.6126~1.2978초로 만족스러운 결과를 보여줌을 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2022

딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.22-34
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• 2017

K-water의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model)은 단기예측 강수자료를 통해 댐의 예측 유출량 및 수위를 산출하는 모형으로, 장기적인 수문기상정보를 획득하기 위해서는 장기예측 강수자료를 입력자료로 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 국내에 도입된 기상청의 계절예측시스템인 GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5) 예측 강수량 앙상블을 K-DRUM의 입력자료로 사용하는 프로그램을 개발하였으며, 이를 통해 산출된 예측 유출량 앙상블 자료를 기반으로 댐 운영자에게 수문기상정보를 제공하는 웹 기반 확률장기예보 활용 물관리 의사결정지원시스템을 함께 구축하였다. GloSea5의 예측 결과를 입력자료로 사용하기 위하여 대상 댐 유역에 대해 전처리 과정을 수행한 후 편의보정기법을 적용하여 예측 강수 앙상블 자료를 산출하였으며, 이를 K-DRUM에 입력하여 수행하여 예측 유출량을 산출하였다. 이 과정에서 편의보정된 강수량과 강우-유출모형에서 산정된 예측 유출량은 그래프와 테이블로 함께 표출할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 통해 시스템의 사용자는 예측 강수량과 유출량을 토대로 댐의 방류량을 조정함으로써 댐 수위 모의 운영을 수행할 수 있게 되어 장기적인 물관리 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.243-254
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• 2016

본 연구는 PISA 2012 문제해결력 평가 문항 중 이산수학의 그래프 이론이 적용된 'TRAFFIC' 문항을 바탕으로 총 19문항의 최단경로 탐색 검사 도구를 제작했고, 웹기반 컴퓨터 평가로 정보영재학생과 일반학생을 대상으로 실시했다. 컴퓨터는 일상의 문제를 해결하는 과정에서 없어서는 안 될 중요한 기기이자 평가의 기반이 되는 매체로 자리 잡았고, 정보영재학생은 컴퓨터를 통해 문제를 해결할 수 있어야 하고, 컴퓨터가 절차를 수행할 수 있는 분명한 명령을 내려줄 수 있어야 한다. 또한, 컴퓨팅 사고가 어느 분야든 영향을 미치는 시대이기 때문에 학생들에게 새로운 교육적 자극을 줘야 한다. 최단경로 탐색 과정을 통해 문제해결에 걸린 시간과 정답률 간의 상관관계를 찾을 수 있었고, 노드와 엣지의 증가로 문항의 곤란도가 높아짐에 따라 노드가 문제해결에 영향을 크게 미치는 것을 찾을 수 있었다. 또한, 정보영재학생의 문제해결 과정에서 알고리즘적 사고 과정을 볼 수 있었고, 정보영재학생의 인지적 특성인 '효율화 능력'과 '정보구조 기억력'을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1269-1273
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• 2005

자연 친화적 하천관리는 현 치수위주의 하천정비 관행으로 인한 하천의 환경 기능의 훼손을 막고, 제도적으로 자연 친화적으로 하천 사업을 추진하기 위해서 수변조사, 계획, 설계, 시공, 모니터링, 그리고 유지관리 등 일련의 체계적인 절차에 따라 하천 사업을 시행하는 것이다. 특히 이러한 표준 절차 가운데 수변조사는 하천의 특성을 결정짓는 여러 가지 자연적, 인공적 형성과정들과 그 과정들을 지배하는 생태학적 원리들을 파악하여 하천사업의 정비주제와 방향을 설정하는데 도움을 준다. 모니터링은 계획과 설계, 시공을 통해 실시된 하천사업의 효과를 평가하고, 공법적용에 따른 하천의 변화과정을 파악하여 유지관리 및 적응관리를 위한 근거를 제시하는 과정이다. 수변조사 및 모니터링 매뉴얼은 건설교통부가 수행한 '자연친화적 하천정비기법 개발' 의 연구성과로서, 경기도의 탄천, 충청북도의 달천 그리고 경기도 오산천을 대상으로 각 관련분야의 전문가가 참여하여 직접 적용$\cdot$검증한 결과를 바탕으로 제작한 것이다. 이는 하천의 관리 및 하천관련 사업을 자연 친화적으로 수행하기 위하여 필요한 '수변조사'와 '모니터링'에 대한 일반적인 절차와 방법을 체계화 한 것이다. 특히 수변조사 매뉴얼의 경우는 $\ulcorner$하천설계기준$\lrcorner$의 '제12장 하천환경조사'를 보완하는 관계에 있다. 하천설계기준에서 제시한 하천환경조사는 본 수변조사 매뉴얼상과 동일한 절차와 양식을 따르고 있다. 하천설계기준에서 자세하게 기술하지 못한 조사방법, 정리, 분석, 평가에 대한 내용을 구체적으로 적용하여 이를 보완하고 있다.은 안양천 웹페이지(http://anyang.river.or.kr)에서 구현되고 있으며, 앞서 설명한 바와 같이 1단계 프론티어 사업으로 설치된 4개의 하천수위, 2개의 지하수위 관측시설과 함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.165-176
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• 2012

최근 사용자들이 생성한 콘텐츠들이 크게 늘어나고 커뮤니티 기반 웹 사이트가 발전함으로 인하여 사용자들에게 인터넷 자원을 추천하는 시스템이 큰 각광을 받고 있다. 그러나 대부분의 인터넷 자원 추천 시스템들은 사용자의 특징을 충분하게 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자의 특징이 충분히 반영되는 자원의 추천을 위하여 FOAF와 SNA를 사용한 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) FOAF를 통해 사용자의 특징 데이터와 태그 데이터를 취득한다. 2) 취득한 데이터를 세 종류의 행렬에 삽입하고 통합한 후 사용자, 사용자의 특징, 태그를 나타내는 그래프를 생성한다. 3) 소셜 네트워크 분석을 통해 추천 항목의 일반 특징과 핫태그(Hot tag)를 선정하여 인터넷 자원을 추천한다. 본 논문의 검증을 위하여 우리는 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법과 아이템 기반 추천 방법을 비교하였다. 이를 통해 보다 많은 사용자가 참여할수록 아이템 기반 추천 방법보다 본 논문에서 제안한 방법에 의한 추천 결과의 품질이 우수함을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하면 사용자들에게 보다 적합한 자원을 추천하는 것이 가능하다. 그리고 제안하는 방법은 폭발적으로 늘어나는 인터넷 자원을 검색하는데 있어 효율적으로 활용될 수 있다.