Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제22권E1호
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pp.27-34
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2006
Although the importance of size-resolved raindrops study has been known, it has not been popularized up to the present. In the present study, an attempt was made to generalize the size-resolved raindrops study by a combination of the frozen raindrop collection method and a commercially available high-performance capillary electrophoresis (HPCE). Samplings were carried out at Kyoto, Japan in October 2002. The inorganic ions (chloride, nitrate, sulphate, calcium, ammonium, sodium, magnesium, potassium) in size classified raindrop samples were successfully analyzed by HPCE with good repeatability. To assure the accuracy and precision of HPCE data, t-test was conducted with paired analytical data, which were experimentally constructed by analyzing standard solutions with HPCE and IC, respectively. T-test showed that there is no notable difference between the concentrations determined by the two analytical methods. Every ionic concentration in both cation and anion was found to be strong raindrop size dependence. Though there was slight increase of sodium and sulphate concentrations between 0.85 mm and 1.15 mm raindrop radius, it showed a strong decrease for every ionic component with increasing droplet radius. The combination of the frozen raindrop collection method and a commercially available HPCE can meet the need of size-resolved raindrops study.
본 논문에서는 ISO/IEC 18000-7 표준에서 정의하는 태그 수집 알고리즘의 수정을 통해 능동형 RFID 시스템에서의 태그 수집 성능을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 태그 수집 과정에서 태그의 응답 메시지 크기를 줄임으로써 시간 슬롯 크기를 줄이고 리더로부터의 명령어 메시지 전송 횟수를 감소시킨다. 이는 태그 수집 과정에서의 전체 메시지 전송량을 감소시킴으로써 태그 수집에 소요되는 시간과 태그의 배터리 소모를 감소시킨다. 본 논문에서는 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 방법을 적용한 태그 수집의 성능과 표준을 준수하는 일반적인 태그 수집의 성능을 비교하여 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 방법을 적용하였을 때 리더와 태그간의 메시지 전송량이 크게 감소함을 보였고, 리더가 태그에게 50바이트와 100바이트의 추가 데이터를 요청할 때 제안하는 방법이 각각 평균 19.99%와 16.03%의 태그 수집 시간 감소를 보였다.
스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.
The practical studies on the method of particle contamination control for yield enhancement in the cleanroom were carried out. The method of the contamination control was considered, which is composed of data collection, data analysis, improvement action, verification, and implement control. The composition analysis for data collection and data analysis was used in the cellular phone module packaging lines. And this method was evaluated by the variation of yield loss between before and after improvement action. In case that the composition analysis was applied, the critical sources were selected and yield loss reduction through improvement actions was also investigated. From these results, it is concluded that the composition analysis is effective solutions for particle contamination control in the cleanroom.
빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.
Jung-Yeol Kim;Myung-Jin Chae;Giu Lee;Jae-Woo Park;Moon-Young Cho
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1324-1327
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2009
Social infrastructure is the basis of public welfare and should be recognized and managed as important assets. Bridge is one of the most important infrastructures to be managed systematically because the impact of the failure is critical. It is essential to monitor the performance of bridges in order to manage them as an asset. But current analytical methods such as predictive modeling and structural analysis are very complicated and difficult to use in practice. To apply these methods, structural and material condition data collection should be performed in each element of bridge. But it is difficult to collect these detailed data in large numbers and various kinds of bridges. Therefore, it is necessary to collect data of major measurement items and predict the life of bridges roughly with advanced information technologies. When certain measurement items reach predefined limits in the monitoring bridges, precise performance measurement will be done by detailed site measurement. This paper describes the selection of major measurement items that can represent the tendency of bridge life and introduces automated bridge data collection test-bed using wireless sensor network technology. The following will be major parts of this paper: 1) Examining the features of conventional bridge management system and data collection method 2) Mileage concept as a bridge life indicator and measuring method of the indicator 3) Test-bed of automated and real-time based bridge life indicator monitoring system using wireless sensor network
낸드 플래시 메모리는 빠른 접근 시간과 저전력의 특성을 가지고 있어 저장장치로 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 저사양의 임베디드 장치에서는 메모리 요구사항과 구현상의 복잡성으로 FTL을 적용하기에는 비용이 많이 든다. 이러한 이유로 FTL을 구현하기 힘든 임베디드 장치에 적용할 수 있는 B+ 트리 연구들이 다수 제안되었다. 이런 연구들은 낸드 플래시 메모리에서 제자리 업데이트가 불가하다는 단점을 고려하여 삽입과 갱신의 성능을 최적화 하였다. 하지만 B+ 트리에 기존의 가비지 컬렉션 기법들을 적용하면 낸드 플래시 메모리의 페이지 위치를 변경하게 되고 B+ 트리의 재구성을 발생시켜 전체적인 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 기반으로 하는 B+ 트리와 이와 유사한 인덱스 트리 구조에 적용할 수 있는 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 블록 정보 테이블과 대리 블록을 이용하여 B+ 트리의 재구성을 발생시키지 않는다. 제안된 기법의 성능평가를 위해, 낸드 플래시 메모리가 장착된 실험 장치에 B+ 트리와 ${\mu}$-Tree를 구현하고 제안된 기법을 적용하였다. 구현 결과 B+ 트리에서 제안된 기법이 GAGC(Greedy Algorithm Garbage Collection)보다 삽입된 키의 개수가 약 73% 많았으며, ${\mu}$-Tree에서 제안된 기법이 GAGC보다 시간 오버헤드가 약39% 적었다.
데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우이거나 데이터베이스 원본을 물리적 방식으로 수집하여 삭제 데이터의 탐지와 복구를 진행하는 방식이 주를 이루었다. 그러나 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 증거수집 현장에서 물리적 방식의 원본수집이 불가능한 경우 즉, 데이터베이스 서버 정지로 인해 피압수인이 업무상 손실 또는 권리침해를 이유로 거부하는 경우에는 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 증거수집 현장의 제약을 대비하기 위해 다양한 수집 방식을 살펴보고 이에 따른 삭제된 레코드의 복구 가능성에 대해서 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 조사 시 원본 수집의 논리적 물리적 방식별로 수집된 원본 파일 내 삭제된 데이터의 잔존 여부를 실험하여 각 수집 방식에 따른 데이터 복구 가능성을 확인하였다.
Distributing information on the internet is common in our daily life. In the past, e-mail has been the primary choice of exchanging information, but instant messengers are gaining popularity abroad and domestically because of their immediate responses. Instant messaging has become the fastest growing communication technology in recent years. Instant messaging is effectively a chat room for two people. Users that have accounts with the same provider are able to send messages via computer in real time. Instant messaging has exploded into the business world as companies now utilize the technology for everything from interoffice communication to client/customer communication. In this paper, we propose a method of instant messenger system design for effective collaboration of statistical data collection.
4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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