• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.86-91
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• 2018

이 논문은 블록체인[1] 기술을 활용한 소규모 분산전력자원 거래 플랫폼에서의 정산소요시간에 대한 고찰이다. 먼저 연구에 적용한 "AMI 인프라를 활용한 국민 VPP 에너지 관리 시스템 (AI 기반의 에너지 거래 플랫폼)"을 소개한 후, 테스트베드 환경 내 IoT 전력 빅데이터[2] 분석으로 인증된 프로슈머의 발전(감축)량에 근거하여 지급되는 블록체인 암호화폐 코인의 정산과정 그리고 소요시간에 대하여 알아본다. 더불어 기존 람다 아키텍처에 MapD[3]를 적용한 GPU Fast 빅데이터 전력 빅데이터 분석 시스템 구성을 제시 한다.

• 공학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.22-35
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• 2023

As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.602-605
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• 2017

본 논문에서 우리는 최근 심각한 사회문제로 떠오르고 있는 '층간소음'을 공학기술과 접목하여 이를 저감 시킬 수 있는 방안을 제시한다. 현재 4차산업혁명시대를 맞이하여 인공지능, AR(Augmented Reality), VR(Virtual Reality), IOT(Internet Of Things), 빅 데이터(Big Data) 등이 등장하고 있다. 우리는 '층간소음' 저감효과를 이끌어 낼 수 있는 방안으로 아두이노를 활용해 홈 IOT와 결합한 형태를 제안한다. 우리는 먼저 기존의 '층간소음' 해결절차를 설명하고 이를 보완한 시스템을 설계하고 이를 구현한다. 우리는 본 논문에서 제시된 방안인 '아두이노를 이용한 홈 IOT 층간소음 측정 어플리케이션'을 통해 더 나은 주거 환경을 조성할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.193-194
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• 2020

블록체인의 활용이 다양해지며 블록체인을 통한 산업, 정부의 기술적용이 확산되고 있다. 특히 사물인터넷 등 빅데이터 관리를 위한 방법으로 블록체인과의 융합도 적지 않게 거론되고 있다. 사물인터넷과 같은 빅데이터를 효과적으로 관리하기 위해서는 수집 및 저장과정과 더불어 투명하고 정확한 신뢰기반의 데이터 관리가 필요하다. 현재 블록체인의 프라이빗 블록체인 플랫폼에서 가장 많이 제시되고 활용되는 합의알고리즘은 PBFT이다. PBFT의 경우 노드 증가에 따른 연산알고리즘의 과중으로 인한 속도저하가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 PBFT의 합의과정에 대한 알고리즘을 수정하여 노드 증가 시에도 복잡도를 낮출 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 노드 개수를 변형하며 기존 PBFT알고리즘 대비 제안 알고리즘의 우수성을 증명한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.43-57
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• 2021

Smart factories can be defined as intelligent factories that produce products through IoT-based data. In order to build and operate a smart factory, various new technologies such as CPS, IoT, Big Data, and AI are to be introduced and utilized, while the implementation of a MES system that accurately and quickly collects equipment data and production performance is as important as those new technologies. First of all, it is very essential to build a smart factory appropriate to the current status of the company. In this study, what are the essential prerequisite factors for successfully implementing a smart factory was investigated. A case study has been carried out to illustrate the effect of implementing ERP and MES, and to examine the extensibilities into a smart factory. ERP and MES as an integrated manufacturing information system do not imply a smart factory, however, it has been confirmed that ERP and MES are necessary conditions among many factors for developing into a smart factory. Therefore, the stepwise implementation of intelligent MES through the expansion of MES function was suggested. An intelligent MES that is capable of making various decisions has been investigated as a prototyping system by applying data mining techniques and big data analysis. In the end, in order for small and medium enterprises to implement a low-cost, high-efficiency smart factory, the level and goal of the smart factory must be clearly defined, and the transition to ERP and MES-based intelligent factories could be a potential alternative.

• 한국항공운항학회지
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• 제28권2호
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• pp.36-46
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• 2020

This study is designed to help customers use more comfortable airports by predicting congestion and congestion times by identifying the traffic routes of passengers in the airport building by day of the week and time by using Wi-Fi sensor collectors, one of the IoT technologies. Analysis of passenger traffic analysis data showed that the most congested time zones were from noon. to 2p.m. for all facilities, which could be used to improve major facilities. Regression analysis of factors affecting congestion found that self-check-in reduces congestion and check-in counters increases congestion. These findings will provide important implications for operations, including congestion management at airports.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.23-29
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• 2020

ICT의 발전, ICT 기기와 서비스의 다양화, 소셜 미디어의 확장 등으로 생성된 데이터들은 그 데이터의 양, 다양성, 속도 등으로 특징 지워지는 빅데이터로 분류되고 있다. 빅데이터의 활용 확산은 모든 산업에서 데이터 분석에 의한 현상태 파악, 미래의 예측, 적용할 기회의 창출 등의 효과를 기대하고 있다. 그러나 이러한 일들이 이루어지려면 그 일을 수행할 인력의 배출이 절실하나 국내에서는 아직까지도 전문 인력 양성 기관이나 교육과정이 부족한 현실이다. 이에 본 사례연구에서는 국내의 빅데이터 인력양성 교육의 상태를 조사하고, 빅데이터에 대한 인식제고에 따라 교육의 필요성이 대두되고 있는 이 때 균형잡힌 전문 인력을 육성하기 위해서 어떤 단계와 수준으로 교육되고 있는지를 알아보고 학생들의 가치를 높일 수 있는 방안을 고민하는 계기를 마련하고자 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.21-26
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• 2020

자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형 센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정 이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.21-27
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• 2024

본 논문에서는 필터링(Filtering)과 웹 크롤링(Web Crawling) 기술을 이용하여 개인 맞춤형 실시간 정보제공 애플리케이션을 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자가 설정한 키워드를 웹페이지 내에서 사용자가 선택한 키워드를 기준으로 Jsoup 라이브러리를 통해 웹 크롤링을 수행하고, MySQL 데이터베이스에 저장한다. 저장한 데이터는 Flutter를 이용해 구현한 애플리케이션으로 사용자에게 제공한다. 또한 FCM(Firebase Cloud Messaging)을 이용하여 모바일 푸시 알람을 제공한다. 이를 통해 사용자는 원하는 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 빅데이터가 생성되는 사물인터넷(Internet of things)에도 적용하여 사용자에게 필요한 정보만 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.371-376
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• 2015

사물인터넷 (IoT)은 데이터의 양을 상당히 증가시킨다. 데이터베이스 압축은 저장 시스템 비용과 I/O 대역폭을 절약할 수 있기 때문에 빅데이터에 있어서 중요하다. 그러나 데이터베이스 압축은 압축된 페이지에 대한 업데이트로 인해 OLTP와 같은 쓰기 집중적인 워크로드에 대해 낮은 성능을 보일 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 압축의 성능 향상을 위한 실용적 가이드라인을 제시한다. 특히, 압축 페이지 크기에 의한 계산으로부터 예상되는 공간 절약과 거의 같은 공간 절약을 보이는 테이블들만을 압축하는 SELECTIVE 전략을 제시한다. TPC-C 벤치마크와 MySQL을 이용한 실험을 통해 SELECTIVE 전략이 압축하지 않는 방법에 비해 1.1배 높은 성능을 보이면서 17.3%의 공간을 절약한다는 것을 보였다.