• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.99-104
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• 2022

본 논문에서는 기후변화에 능동적으로 대처하여 빨래 감을 자동으로 제어하는 베란다용 스마트 빨래 건조 시스템을 처음으로 개발하고 소개하고자 한다. 개발된 스마트 빨래 건조 시스템은 앱을 통해 빨랫감 위치 정보를 받은 후, 위치 정보에 따른 온도, 습도 등의 기상청 데이터를 통해 기후 변화를 실시간으로 감지하여 비가 오는 상황이 발생할 경우 건조대 위에 빨래 감을 자동으로 제어한다. 아두이노 습도 센서와 기상청 Open-API 를 통해 기상 정보를 취득하고 이는 라즈베리파이가 스위치 봇을 제어하는데 이용된다. 사용자 인터페이스는 Blynk를 사용하였으며, 스위치 봇은 빨랫감을 제어한다. 제안 시스템은 기상 악화를 감지하고 원격지에 있는 빨래감을 자동으로 제어하여 비 피해를 예방해줄 수 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.93-102
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• 2014

Generally data loading is a laborous job to develop models. Meteorological data is basic input data for hydrological models, it is provided through websites of Korea Meteorological Administration (KMA). The website of KMA provides daily meteorological observation data with tabular format classified by years, items, stations. It is cumbersome to manipulate tabular format for model inputs such as time series and multi-item or multi-station data. The provider oriented services which broadcast restricted formed information have caused inconvenient processes. Tim O'Reilly introduces "Web 2.0" which focuses on providing a service based on data. The top ranked IT companies such as google, yahoo, daum, and naver provide customer oriented services with Open API (Application Programming Interface). A RESTful web service, typical implementation for Open API, consists URI request and HTTP response which are simple and light weight protocol than SOAP (Simple Object Access Protocol). The aim of this study is to develop a web-based service that helps loading data for human use instead of machine use. In this study, the developed RESTful web service provides Open API for manipulating meteorological data. The proposed Open API can easily access from spreadsheet programs, web browsers, and various programming environments.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.21-28
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• 2016

호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권10호
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• pp.243-252
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• 2014

소셜 미디어 데이터를 통해 파급되는 형태를 분석하여 국내 외 정치, 경제, 보건, 사회 문화현상을 대응하고자 하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구는 한국인이 가장 많이 사용하는 검색 서비스인 검색 정보를 알 수 있는 네이버 트렌드와 소셜 데이터인 네이버 블로그, 네이버 카페와 Open Data(API)를 사용하고 기상청의 온도, 습도 데이터를 사용하였다. 사람의 감성을 나타내는 감정 어휘와 감각을 표현하는 감각어휘 중 미각 어휘를 분석하여 대중의의 감성 활동 변화를 연구하였다. 적합도 검증과 계층적 군집분석으로 군집의 개수를 정하여 비 계층적 군집분석으로 군집화 하였다. 군집분석 결과 8개의 군집으로 군집화되어 감성어휘를 알 수 있었다. 판별분석에 의하면, 군집분석에서 결정된 8개의 그룹은 98.9% 정확성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 감성 활동 변화는 온도와 습도에 의해 감성 활동을 예측 할 수 있어 감성을 공유하고 대중의 기분을 파악하여 서로 공감대를 형성 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.645-651
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• 2019

대용량 데이터가 쏟아져 나오고 있는 지금, 대용량 데이터의 처리를 위해 데이터 처리 특성상 쓰기 작업보다 읽기작업이 많아 소프트웨어 아키텍처나 데이터 저장 패턴에 많은 변화가 가해지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 명령(Command)과 쿼리(Query)의 책임을 분리하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴의 쿼리 모델을 사용해 사용자의 요구사항에 효율적인 대용량 데이터 조회 시스템을 구현한다. 본 논문의 대용량 데이터는 기상청 Open API의 2018년 온도, 습도, 강수 데이터를 활용하여 약 23억 건의 데이터를 RDBMS(PostgreSQL)와 NoSQL(MongoDB)에 알맞게 저장한다. 또한 구현한 웹 서버 (Web Server) 입장에서의 CQRS패턴을 적용한 시스템과 CQRS 패턴을 적용하지 않은 시스템의 성능, 각 데이터베이스의 저장구조 성능, 데이터 처리 특징에 맞는 성능을 비교 및 분석한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.155-160
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• 2019

본 논문에서는 신재생에너지와 농업ICT를 활용한 시설농업용 제어와 에너지생산량과 소비량 예측을 통해 효율적인 계통 독립형 ESS제어시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 전력계통 정밀 위상 및 데이터를 시각화하여 유지보수 및 모니터링을 수행할 수 있는 통합 관리 시스템으로 장애 발생 시 자동으로 이에 대해 대처하고 데이터 수집, 처리, 제어가 가능하며, 태양광발전의 전력 발전과 설치된 설비들의 소비 패턴, 설비들의 동작 트랜드를 분석, 기상청 OpenAPI를 활용한 에너지 생산량 소비량 예측을 통해 최적의 에너지 운영 방법을 제시함으로써 불필요한 에너지 소비를 줄이고 운영비용을 절감할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.211-216
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• 2016

최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.