• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.582-584
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰의 급격한 확산과 함께 보급되는 다양한 SWD(Smart Wellness Device)로부터 파생된 데이터를 센싱하여 습득할 때 생기는 문제점을 개선하고 신뢰성을 향상시키기 위하여 관련 정보를 조사 및 분석하였다. 이를 통해 스마트 웰니스 시스템에서 SWD를 통해 수집된 데이터의 신뢰성을 잃는 문제점을 해결하고 신뢰성 향상을 위한 데이터 추출 및 전송 알고리즘을 설계하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권1호
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• pp.24-32
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• 2018

본 논문은 산업 현장과 민간에서 실시간으로 수집되는 에너지 빅데이터를 수용하는 빅데이터 시스템을 제안한다. 구축된 빅데이터 시스템은 하둡(Hadoop) 기반이며, 빅데이터 처리에 있어 인메모리(in-memory) 분산처리 컴퓨팅을 지원하는 스파크(Spark) 프레임워크가 동시에 적용되었다. 본문에서는 지역난방에 사용되는 열에너지 형태의 빅데이터에 초점을 두어, 입출력되는 에너지의 특성을 고려하며 실시간 수집되는 빅데이터를 적재, 관리, 처리 및 분석하는 방법을 다룬다. 이 때, 외부에서 유입되는 빅데이터는 시스템 내부에 설계된 관계형 데이터베이스 스키마에 따라 저장하고 관리되며, 저장된 빅데이터는 설정된 목적에 따라 처리하고 분석된다. 제안된 빅데이터 시스템과 더불어 지역난방과 관련한 복수의 실증현장으로부터 실시간으로 수집되는 열에너지 빅데이터에 대해 시스템이 활용된 사례를 기술한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.226-230
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• 2009

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.711-713
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• 2013

본 연구의 목적은 SCADA 시스템을 이용하여 전력, 발전설비, 송유시설, 가스처리, 도로교통, 폐수처리 등 사회인프라 구조물에 대한 능동적 재난관리 및 방지 방법론을 개발하는 것이다. SCADA 시스템은 원격으로 제어기능을 수행하고, 운영 성능 분석 및 보고하기 위한 컴퓨팅 시스템이다. 여러 제작사의 이기종 설비 시스템들을 단일 SCADA 시스템에서 관리하기 위해서는 이기종간의 데이터 호환과 정보 수집의 일반화가 필요하며, 본 연구에서는 이를 XML 기반의 데이터 통신을 통해 해결하고자 하였다. 본 연구에서는 해상풍력발전 설비의 이기종간 데이터 일반화를 목표로 하였고, 나아가 발전 설비 외에도 이기종 단말의 데이터 동기화가 필요한 경우에 XML을 이용한 이기종 단말의 데이터 수집 방법론을 활용할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.177-185
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• 2019

본 연구는 국내 대학생들의 가장 큰 고민인 진로 문제에 대한 원인과 이를 해결하기 위한 국내 외 대학의 정보기술을 활용한 문제해결 사례 연구와 진로 조언을 위한 데이터 수집 유형 및 수집방법 연구를 통해 AI를 활용한 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다. 데이터 분석 및 AI와 같은 정보기술을 활용하여 대학생들의 진로 문제 해결을 위해서는 조언과 학습을 위한 데이터의 수집이 가장 중요하다. 그러나 대학들 역시 학생들에게 진로 문제에 대해 조언할 수 있는 내부 데이터의 부족으로 정보기술을 활용한 진로 문제 해결방법에 대한 연구가 활발히 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 대학생들의 진로 조언을 위해 공공 데이터와 대학 내부 민간기관 지자체에서 수집 가능한 진로 조언 데이터의 유형과 수집 방법 및 활용 방안에 대한 연구와 이를 활용하여 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권12호
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• pp.1087-1098
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• 2019

본 연구에서는 도시하천관리에 있어 이용되는 데이터를 수집, 정제 및 제공하는 기능을 수행하는 도시하천 통합데이터 플랫폼 개발을 수행하였다. 도시하천 통합데이터 플랫폼은 Open API서비스를 활용하여 다양한 기관에서 제공되는 데이터를 수집하는 기능을 가지고 있으며, 수집된 데이터는 전처리 과정을 통하여 정제되어 데이터베이스에 적재된다. 수집된 데이터는 시각화 시스템을 활용하여 검토 및 분석이 가능하며, 단위 Open API 형태로 제공되므로 도시하천모형에서 이를 조합하여 개별적인 입력자료로 활용할 수 있도록 하였다. 또한 실시간 데이터에 대한 제공시스템을 개발하여 도시하천모형에 실시간 데이터를 적용할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 사용자는 데이터의 수집과 전처리, 입력자료 구축에 필요한 시간과 노력을 절감하여 도시하천관리 모형과 시스템의 개발에 있어 효율성과 확장성이 증대될 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.271-273
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• 2005

많은 글로벌 기업들이 비용절감 및 효율성 증대를 위하여 RFID 시스템을 도입하거나 도입을 적극 검토 중에 있다. RFID 시스템으로부터 획득된 수많은 정보들이 기업의 업무효율을 증대시킬 수 있도록 하기 위해서는 상위 응용 서비스에서 RFID 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 리더와 응용 서비스 간의 중계 역할을 할 수 있는 RFID 미들웨어의 역할이 매우 중요하다. 이러한 요구사항에 맞춰 최근 EPCglobal에서는 RFID 미들웨어인 ALE(Application Level Event)를 제시하고 있다. ALE는 RFID 리더에 의해 읽혀진 EPC 이벤트 데이터를 실시간으로 수집하여 원본 데이터의 오류를 보정한 후에 사용자와 응용 서비스의 요구에 따라 특정 이벤트 데이터를 필터링하여 보고하는 역할을 한다. 본 논문에서는 ALE의 실시간 EPC 이벤트 데이터 처리를 위한 EMS(Event Management System) 컴포넌트를 제시하며 EMS에 대한 요구사항을 분석하고 설계하였다. EMS 컴포넌트는 RFID 리더를 통해서 끊임없이 들어오는 스트링 형태의 EPC 이벤트 데이터를 블록킹 없이 수집하는 역할을 한다. 또한, RFID 리더에서 수집한 데이터의 보정 및 필요 데이터 추출을 위한 다양한 필터링 기능을 제공함으로써 수집된 데이터의 정확성을 높이며 신속한 데이터 제공을 가능하게 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.57-62
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• 2019

본 논문에서는 회전기기의 전압, 전류, 온도, 가속도, 진동 등을 측정 전송할 수 있는 oneM2M 기반의 실시간 회전기기 센싱 데이터 수집 및 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 전기적 결함(과전류, 역상, 결상, 지락)과 기계적 결함(MC 카운터, 모터동작시간, 베어링 및 권선온도, 모터 회전수, 절연저항)의 전기 또는 물리적인 현상 측정이 가능하며, 센서데이터 수집, 웹서버, php, 데이터베이스에 데이터 저장, 웹 접속 통한 데이터 모니터링까지 가능하도록 시스템을 구성하였다. 회전기기에서의 기계적 결함을 실험한 결과, 절연저항 및 모터회전수 측정 결과 시험저항 값과 기준 입력값 각각에서 유사한 실험 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.11-12
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• 2023

본 논문에서는 상점 내 캡티브 포털을 활용하여 수집된 주문 정보 데이터를 바탕으로 사용자가 선호하는 메뉴를 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 식품 관련 공공 데이터셋으로 학습된 단어 임베딩 모델(Word Embedding Model)로 메뉴명을 벡터화하여 그와 유사한 벡터를 가지는 메뉴를 추천한다. 이 기법은 캡티브 포털에서 수집되는 데이터 특성상 사용자의 개인정보가 비식별화 되고 선택 항목에 대한 정보도 제한되므로 기존의 단어 임베딩 모델을 추천 시스템에 적용하는 경우에 비해 유리하다. 본 논문에서는 실제 동일한 시스템을 사용하는 상점들의 구매 기록 데이터를 활용한 검증 데이터를 확보하여 제안된 추천 시스템이 Precision@k(k=3) 구매 예측에 유의미함을 보인다.