• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.307-312
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• 2008

최근 전기 전력 도메인의 IT화 (전력 IT) 가 본격적으로 진행되면서 전기 데이터를 취득하기 위한 기기들 뿐만 아니라 전력 운영 환경이 변화를 도모하고 있다 본 논문에서는 이런 전력 IT 의 일환으로 개발된 지능형 전력 정보 모니터링 시스템 (K-WAMS)을 소개하고자 한다. 이 시스템은 이기종 분산 환경에서 전력 정보를 실시간으로 전송 받아 현재 전력계통의 상황을 직관적으로 판단할 수 있는 정보를 제공하여 광역 정전을 예방하고자 하는 조기경보시스템 (Early Warning System) 이다. 또한, 전력계통의 안정성 여부를 판단하는 지능형 에이전트의 구현을 통해 광역 정전을 예견하는 지수를 제공하고, 실시간 데이터 처리 및 이력 데이터 저장 에이전트들을 통해 현재 취득되고 있는 현장 데이터 모니터링 기능을 제공한다. K-WAMS 는 실시간으로 전송 처리되는 고속 대용량 데이터들의 처리 지연, 동적 환경으로 인한 네트워크의 부하문제를 해결하기 위해서 IPC Shared Memory 기법을 이용하였고, 동적 프로세스들의 작업 스케줄링을 관리하기 위한 IPC Message Queue 기법을 이용하였다. 또한 논리적 기능 기반으로 설계된 현재 중앙 급전소(GCC) 단위의 설계 모델은 향후 지역 급전소(RCC) 단위로 설치 될 경우 재사용 되어 개발 생산성을 향상시킬 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.1
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• pp.45-53
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• 2019

We face problems from excessive information served with websites in this rapidly changing information era. We find little information useful and much useless and spend a lot of time to select information needed. Many websites including search engines use web crawling in order to make data updated. Web crawling is usually used to generate copies of all the pages of visited sites. Search engines index the pages for faster searching. With regard to data collection for wholesale and order information changing in realtime, the keyword-oriented web data collection is not adequate. The alternative for selective collection of web information in realtime has not been suggested. In this paper, we propose a method of collecting information of restricted web sites by using Web crawling distributed monitoring system (R-WCMS) and estimating collection time through detailed analysis of data and storing them in parallel system. Experimental results show that web site information retrieval is applied to the proposed model, reducing the time of 15-17%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.80-82
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• 2019

드론은 좁은 장소나, 도로 위에서도 자유롭게 운용할 수 있다는 등의 장점으로 인해 점차 교통 모니터링 분야에 서도 널리 쓰이고 있다. 교통 모니터링을 통해 교통관제가 가능하며, 교통혼잡 해소에 활용할 수 있다. 교통량 확인을 위하여 기존에는 hand-crafted 기반의 방법들이 사용되었는데, 이러한 방법들은 조명이나 촬영위치에 취약하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 교통량 확인 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 드론의 촬영 환경과 비슷한 환경의 도로 데이터를 수집하였다. 정확도를 좀 더 높이기 위해, 데이터 augmentation 을 하였다. 생성된 데이터를 이용하여 학습을 진행하였고, 학습 결과 97%의 정확도가 나옴을 확인하였다. 테스트 데이터에 대한 정확도 측정은 [250 pixel 이상] X [250 pixel 이상] 크기의 객체에 대해서 IOU 0.3 기준으로 측정되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.116-118
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• 2015

최근 효율적인 해상교통 환경구축과 해양안전을 확보하기 위해 ICT가 융합된 기술에 많은 연구가 이루어 지고 있다. 특히 빅데이터 기술은 해상관제, 해양환경 모니터링, 항로표지 관리, 해상운송 등 다양하게 접목하여 활용이 가능하다. 본 연구에서는 선박운항의 안전확보를 위하여 빅데이터 기술의 전반적인 활용 방안을 검토하였다. 아울러 일반적인 빅데이타의 활용에 대하여도 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.588-590
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• 2009

본 논문에서는 간이기상관측기구를 사용하여 수집되는 데이터를 모니터링 할 수 있도록 시스템구축을 목표로 데이터를 유 무선으로 수집하고, 얻어진 데이터는 일정 시간 간격으로 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안한다. 이런 시스템을 이용하여 수집된 기상데이터는 홈페이지를 통하여 분석과 모니터링이 가능하며, 제어하고자 하는 기기와 연결시킴으로 기상관련 자동화 시스템을 운영할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.106-109
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• 2015

ICT 기술이 급속하게 발전함에 따라 수없이 많은 기술이 등장하고 정착되고 안정화되고 있는 상황에서 빅데이터 이슈는 매우 중요하다. 이러한 변화에 빠르게 대응하는 개인이나 기업에게 엄청난 새로운 기회와 부가가치 창출을 제공을 부여해 주고 있다. 현재 방송분야에서는 빅데이터 기술이 콘텐츠 서비스 분야에서 활발히 적용되고 있으며 그 영역이 점차 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 디지털 방송 시스템을 구성하고 있는 다양한 기기에서 발생되는 장애나 이벤트를 빅데이터 분석을 통해 통합관제 모니터링, 통계 및 분석을 통하여 처리할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 방송 인프라 통합 관리, 실시간 이벤트 검색, 장애 분석 및 리포팅 기능을 제공함으로써 문제점을 신속히 파악하여 안정적인 방송 운영을 지원하도록 한다. 또한 각종 방송 장비들의 로그 정보를 수집하여 서비스 상태 및 작업 통계를 통한 시스템의 가용성을 평가할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.121-125
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• 2008

본 논문은 Cable Modem이 Embedded되어 양방향 서비스가 지원되는 방송수신장치인 양방향 Digital Cable수신기의 IP기반의 Network응용프로그램인 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용하여 원격지에서 센서 데이터를 실시간 모니터링하고 Processing 할 수 있는 시스템 개발에 관한 것이다. 센서는 양방향 Digital Cable수신기의 하나의 장치로서 인식되며 원격지의 Management Server에 센서데이터를 전송 할 수 MIB(Management Information Base)객체로 존재하게 되며 Digital Cable 방송수신장치는 시스템에 대한 정보나 센서데이터에 관한 정보를 전송할 SNMP Agent를 보유하게 되어 케이블 네트워크에서 정보의 전달이 가능하게 된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.2
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• pp.9-15
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• 2008

In this paper, we carried out studying for real-time monitoring method about water distribution information of flow, flux, pressure and the vibrations, that facility management system checks it by using UFSN sensors. We developed UFSN sensing generator, gateway, and middleware, and defined UFSN sensing data format. Also we verified sending sensing data. We have monitored water distribution based on GIS drawing in real-time by storing sensing data in existing Underground Facility Management System.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.127-128
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• 2016

오픈플로우 네트워크에서 컨트롤과 데이터 플레인은 스위치나 라우터로 분리되어있다. 이 중 인밴드(in-band) 오픈플로우 네트워크에서 컨트롤 트래픽은 데이터 트래픽과 같은 채널을 사용한다. 그러므로 데이터 트래픽 경로의 오류 발생은 컨트롤과 데이터 트래픽에 영향을 미친다. 기존의 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구는 컨트롤러와 스위치 간 모니터링을 필요로 한다. 하지만 수백만 개 이상의 플로우가 흐르는 네트워크에서 이는 오버헤드를 발생시킨다. 이 논문은 기존 모니터링 오버헤드를 줄이기 위해 개미 행동양식을 활용한 인밴드 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구 기법을 제안한다.