• Journal of Platform Technology
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.38-46
• /
• 2020

This study describes how to build a security control system using an open source big data solution so that private companies can build an overall security control infrastructure. In particular, the infrastructure was built using the Elastic Stack, one of the free open source big data analysis solutions, as a way to shorten the cost and development time when building a security control system. A comparative experiment was conducted. In addition, as a result of comparing and analyzing the functions, convenience, service and technical support of the two solution, it was found that the Elastic Stack has advantages in the security control of Big Data in terms of community and open solution. Using the Elastic Stack, security logs were collected, analyzed, and visualized step by step to create a dashboard, input large logs, and measure the search speed. Through this, we discovered the possibility of the Elastic Stack as a big data analysis solution that could replace Splunk.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.26 no.5
• /
• pp.77-86
• /
• 2021

This study aims at exploring the change of the total fertility rate(TFR) in regional level and analysing what different effects the local labor market and housing market have on the change of TFR. Previous studies have emphasized that the job and housing issues of the youth are structural factors on the decline of TFR. However, considering that youth problem is variant in local level, the relationship of job and housing issues with TFR could be different in local level. This study analyses what effects the situation of local labor market and housing market have on the TFR from 2012 to 2018 in regional level. The result is that the employment and housing factors have different effects on capital areas and non-capital areas. While the high cost of housing has negative effects on TFR in capital areas, it has rather positive effects in non-capital areas. However, labor market variables have statistically insignificant effects on TFR.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.881-889
• /
• 2022

This study is to empirically investigate the impact of product placement on purchase intention. Product placement is growing due to its advantages that it is cheaper than general advertising and free from restrictions from exposure time. Considering that, this study includes variables reflecting high importance and characteristic changes in product placement. The study selects fashion involvement, celebrity involvement, bald exposure, and exposure strength as variables reflecting the unique characteristics of product placement, observance of ethics and consumer deception as ones reflecting ethical aspects, and program popularity and media familiarity as variables reflecting means of using product placement. As a result, celebrity involvement and program popularity have a positive influence on purchase intention, and consumer deception has a negative impact. However, fashion involvement, bald exposure, exposure strength, observance of ethics, and media familiarity do not have a statistically significant impact. This study explains the results through comparison with previous studies and suggests implications based on the association between product placement and purchase intention.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.11
• /
• pp.157-163
• /
• 2022

In this paper, we propose to develop a Bluetooth Health Device Profile (HDP)-based smartphone system to utilize it for early detection of urinary tracts diseases that occur a lot in cats. Therefore, based on Bluetooth HDP, we developed a device and mobile application system (Mycatner®) that can monitor cat activity, toilet usage, urinary disease, and health status, and evaluated its availability to monitor cat health status. The specific feature of this system is that it can measure the number of cat urination frequencies to identify abnormal conditions suspected of urinary tract diseases early, and second, it can be tested with urine test paper and shared with animal hospitals, reducing time and cost. As a result, it is evaluated that the developed device capable of wireless monitoring the urinary system health status of cats is the first in our knowledge.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.470-470
• /
• 2023

하천 및 저수지의 수량자료 수집을 위해 부자식 또는 레이더식 수위계 등의 계측기를 이용하여 수위의 변화를 측정한다. 그러나, 수량 모니터링을 위해 설치되는 계측기와 유지관리를 위한 인력소모 비용의 이유로 일부 지역에서만 제한적으로 수행되고 있어 정확한 수문 해석에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 센싱장비와 라즈베리파이를 활용한 ICT 기술을 수량 모니터링분야에 적용하여 수위 모니터링 기술을 개발하고자 한다. 라즈베리파이(Raspberry Pi 3 B Model)는 오픈소스 기반의 초소형 컴퓨터로 여러 센서를 연결하여 다양한 수문 인자(토양수분, 온도, 수위 등)들을 측정할 수 있으며, 통신 모듈이 기본 내장되어 있어 통신망 구축을 통해 측정데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 수위센서(eTape)와 초음파센서를 연결하여 실제 하천 유량 모니터링에 활용되고 있는 부자식 수위계 장비와 비교 분석을 통해 활용 가능성을 검증하고자 하였다. 검증방법은 인공강우실험을 위해 설치된 플륨관에 수위센서(eTape)와 초음파센서를 부착하여 기존 운영중인 부자식 수위계와 비교하였다. 부자식 수위계의 측정결과와 두 센서의 상관관계를 분석한 결과 결정계수(R²)가 0.94 이상으로 나타났다. 분석결과와 같이 기존 고가의 수위 관측장비들을 대체하여 저가의 센서 기반 모니터링 장비들의 실용화가 가능할 것이라 판단된다. 향후 연구에서는 다양한 센서(수위, 초음파, 카메라 등)를 이용하여 농업용수 물수지 분석에 활용할 계획이다. 농업용수는 수자원 총량 중 차지하는 비율이 높음에도 불구하고 정량적 데이터가 부족한 실정이며, 지역별 공급 특성이 다양하여 이를 계량화하기 위해서는 다수의 계측기가 필요하다. 따라서, 본 연구에서 개발중인 센서를 활용하여 물순환 과정의 정량적인 계측을 통해 농업용수의 효율적인 관리 및 농업용수의 하천기여도 평가 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.324-324
• /
• 2023

수제는 비용 대비 높은 효율을 가지는 수공 구조물로 하천과 해안에 많이 이용된다. 수제는 하천에서 식생물의 서식처, 유량 확보, 하천시설 보호 등의 목적으로 설치되며 해안에서는 해안선보호, 수심 확보 등의 다양한 목적으로 설치된다. 수제는 일반적으로 넓은 영역을 제어할 수 있도록 여러개의 군수제 형태로 설치한다. 수제설치 시 기존 하도나 수로의 흐름에 교란이 일어나는데 본류부에서는 하폭이 좁아져 수제선단부에 의한 영향으로 높은 유속이 발생되며 수제역내에서는 재순환흐름과 함께 다양한 형태의 유속분포가 형성된다. 이러한 수제에 의한 흐름은 수제 선단부의 영향으로 발생하는 흐름분리선(Separation Layer)을 기준으로 흐름중심선(Talweg Line)과 흐름분리영역(Separation area)을 만들어내며 수제역내의 재순환영역에서 완화된 유속은 제방을 침식으로부터 보호하며 식생물의 서식처를 제공한다. 기존의 연구는 대부분 단일수제에 대한 연구가 수행되었으며 연속된 군수제에 대한 연구는 다소 제한된 조건에서 수행되었다. 이에 본 연구에서는 연속된 수제가 설치된 경우 수리실험을 통해 수제주변의 흐름 변화 특성을 분석하였다. 수리실험은 30.0m(L')×1.52m(B')×1.10m(H')의 직선 개수로에 050m(l)×0.10m(b)×0.25m(h)의 수제를 수로측면을 따라 연속적으로 배열하여 설치하였다. 실험은 수심, 유량, 수제설치간격을 변화시키면서 수행했으며 마그네틱유속계를 사용해서 수제의 영향을 받지 않으며 벽면의 영향이 가장 적은 수로상류의 중앙지점에서 접근유속을 측정했다. 표면유속을 취득하기 위해 일반디지털카메라로 FHD(1920×1080) 해상도를 가진 영상을 각각의 조건마다 10~20분 촬영했다. 촬영된 영상을 연속된 정지영상으로 변환하고 영상해석 프로그램을 이용하여 표면유속을 도출했다. 표면영상유속계를 활용하여 도출한 결과로 각각 조건에 따라 발생하는 최대유속과 최대역방향유속, 와도(vorticity), 흐름중심선과 단면유속분포의 변화와 발생 위치를 분석했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.521-521
• /
• 2023

지방상수도의 관 파손사고 감지 및 누수관리 방법에는 블록시스템 구축을 통한 소블록별 야간최소유량 감시방법이 가장 대표적이다. 야간최소유량은 새벽 2시와 4시 사이의 인구 활동 비율이 가장 낮은 새벽 시간대에 소블록에 공급된 유량을 의미하며, 대부분 유량 성분은 누수량일 것이라는 가정에서 출발한다. 그러나 아파트 중심의 주거 형태를 보이는 도심지의 경우, 새벽 시간대에도 다량의 물수요가 비정기적으로 발생하고 있어 관망의 이상 여부를 감시하기 위한 관리기준으로서 야간최소유량을 이용하기에는 높은 일간 변동성에 따른 한계가 있다고 할 수 있다. 즉, 야간최소유량은 관 파손사고 발생의 감시보다는 관로 연결 또는 급수전 분기 부위에서 발생하는 미량의 누수가 수개월에 걸쳐 누적되는 장기추세를 분석하여 누수탐사반의 투입 시점을 결정하기 위한 근거를 제시하기 위한 목적으로 사용되며, 아직까지 관 파손사고의 발생은 자체적인 감지보다는 민원에 의해 인지되는 경우가 많다. 최근, 스마트관망 구축사업(SWM) 등을 통해 관 파손 및 누수 감지를 위한 청음식 누수감지센서가 소블록 내 도입되고 있으나, 초기 시설투자에 큰 비용이 수반되며 주변 소음과 배터리 전원방식의 한계로 인하여 새벽 시간대에만 분석이 제한적으로 적용되는 경우가 많아 이 역시도 상시적인 관 파손사고의 감시기술이라 보기는 어렵다. 본 연구에서는 소블록 유입점에서의 유량·압력과 소블록 내에 설치된 대수용가 스마트미터, 그리고 사고감지를 위한 수압계 사이의 평상시 수리적 균형을 학습한 DNN(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 관 파손사고를 실시간 감지하는 모델 개발연구를 수행하였다. 모델은 관 파손사고 감지를 위한 수압계의 최적 위치와 대수를 결정하기 위한 모듈과 관 파손사고 감지모듈로 구성되며, 1개 소블록 Test-Bed를 구축하여 모델을 생성하고 PDD 관망해석 모델을 통해 생성된 가상의 사고에 대한 감지 여부로서 개발 모델의 감지성능을 평가하였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.24 no.10
• /
• pp.45-55
• /
• 2008

In this study, the in-situ model test has been conducted to estimate and analyze consolidation behavior of the ground by using the miniature test that reconstructs economically geotechnical behavior of in-situ full scale structure. To analyze the relation of effective stress, void ratio and coefficient of permeability at the self-weight consolidation stage, the low stress seepage consolidation test has been conducted and the involution function of constitutive equation had been obtained from the result of the curve fitted seepage consolidation test. As a result of the numerical analysis that had been conducted on the representative section using a constitute equation, final settlement was similar to those of self-weight consolidation of the centrifugal model test. But it was more or less smaller. It seems that these trends are caused by the difference between estimated values.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.22 no.7
• /
• pp.45-54
• /
• 2006

Resistivity cone penetrometer test (RCPT) can be employed at a relatively low cost for in-situ delineation of subsurface contamination. While the resistivity measurement has a potential to investigate the subsurface contamination, resistivity measurements alone will lead to some degree of ambiguity in the results. In this study, capacitance measurement was incorporated into the RCPT to overcome the ambiguity inherent in electrical resistivity measurements. This study is focused on verifying the applicability of resistivity and capacitance measurements of CPT module to provide information on subsurface contaminated by heavy metal and petroleum hydrocarbon. Laboratory model tests were performed to evaluate the sensitivity of the measured resistivity and relative capacitance on the water content and different types of contaminants. Test results show that simultaneous measurement of electrical resistivity and capacitance can give more reliable information on subsurface contamination. Electrical measurements of the CPT module showed high applicability to be used in detecting saturated soils contaminated by heavy metal and diesel plume floating above the groundwater table.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.99-104
• /
• 2022

Convolutional neural network (CNN) generally uses two-stream architecture RGB and optical flow stream for its action recognition function. RGB frames stream display appearance and optical flow stream interprets its action. However, the standard method of using optical flow is costly in its computational time and latency associated with increased action recognition. The purpose of the study was to evaluate a novel way to create a two sub-networks in neural networks. The optical flow sub-network was assigned as a teacher and the RGB frames as a student. In the training stage, the optical flow sub-network extracts features through the teacher sub-network and transmits the information to student sub-network for baseline training. In the test stage, only student sub-network was operational with decreased in latency without computing optical flow. Experimental results shows that our network fed only by RGB stream gets a competitive accuracy of 54.5% on HMDB51, which is 1.5 times better than that on R3D-18.