• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.1
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• pp.9-15
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• 2016

In this paper, we describe the design of a high speed data acquisition system(DAS) with STM32 processor based on Cortex-M4. The system is used for the sensor devices to collect raw data on production lines at factory and send them to the servo computer in real time. The system is designed for multi functions with universal asynchronous receiver and transmitter(UART), analog to digital converter(ADC), digital to analog converter(DAC), and general purpose input output(GPIO). those are well tested for various data acquisition and high speed motor control in real time.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.11
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• pp.461-470
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• 2013

This paper proposes high speed kernel data collection method for analysis of memory workload, using technique of direct access to process's memory management structure. The conventional analysis tools have a slower data collection speed and they are lack of scalability due to collection only formalized memory information. The proposed method collects kernel data much faster than the conventional methods using technique of direct collect to process's memory information, page table, page structure in the memory management structure, and it can collect data which user wanted. We collect memory management data of the running process, and analyze its memory workload.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.165-167
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• 2022

본 논문은 병원과 지역사회에서 제공하는 재활 서비스를 연계하여 재활 단계별 개인 맞춤 재활서비스를 제공하기 위한 재활운동 빅데이터 플랫폼과 재활 서비스를 지원하는 재활 운동 기기간의 데이터 수집을 위한 인터페이스의 설계에 관한 것이다. 재활 운동 빅데이터 플랫폼은 병원과 지역사회에서 생성되는 재활 관련 데이터를 수집하고 이를 가공, 유통하기 위한 데이터 서비스와 수집된 데이터를 예측, 분석하여 개인 맞춤형의 단계별 재활을 지원하기 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 재활 운동을 보조하는 재활 운동 기기에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 재활 운동 빅데이터 플랫폼으로 전송하고, 수집된 데이터를 플랫폼 내외부에서 활용 가능하도록 제공할 수 있는 인터페이스에 대하여 설명한다.

• Industry Promotion Research
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• v.2 no.1
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• pp.1-7
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• 2017

In the case of manufacturing companies, various types of data are collected. Many of these data can be used as useful information for product reliability evaluation. In this study, we first look at data that can be collected by a manufacturing company and related to products, technology, finance, and customers. Next, we will look at the company's business management system, scientific journals, test and marketing survey data, etc., as sources of data. Next, look at what kind of data is collected over the product life cycle to evaluate the reliability of the product. In the development stage of the product, reliability test is performed for each component, and reliability data is collected by performing reliability test at the subsystem and system level. On the other hand, at the manufacturing stage, data on the functional test and the design change test of the product are collected, and at the field stage, the problem of the product is detected in the field and collected in the form of data. Finally, let's look at what you need to do to make a reasonable analysis later in your data collection.

• Journal of Creative Information Culture
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• v.7 no.4
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• pp.265-277
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• 2021

Data is the core of AI technology. With the development of technology, AI technology is also accelerating as the amount of data increases explosively than before. However, compared to the interest in AI education, research on data education with AI is still insufficient. According to the case analysis of exsisting AI data education, there were cases of educating the process and part of data science, but it was hard to find studies related to data collection. Cause physical computing tools have a positive effect on AI education for elementary school students, data collection cases using tools were studied, but researches related to data collection were rare. Therefore, in this study, an efficient data collection method using physical tools was designed. A structural diagram of a data collection program was created using COBL S, a modular physical computing teaching tool, and examples of program screens from the service side and the user side were configured. This study has limitations in that the establishment of an AI education platform that can be used in conjunction with future program production and programs should be prioritized as a proposal in terms of design.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.6
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• pp.69-76
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• 2024

Recent advances in sensor and mobile technologies have made it possible to collect user location data. This location information is used as a valuable asset in various industries, resulting in increased demand for location data collection and sharing. However, because location data contains sensitive user information, indiscriminate collection can lead to privacy issues. Recently, geo-indistinguishability (Geo-I), a method of differential privacy, has been widely used to protect the privacy of location data. While Geo-I is powerful in effectively protecting users' locations, it poses a problem because the utility of the collected location data decreases due to data perturbation. Therefore, this paper proposes a method using Geo-I technology to effectively collect user location data while maintaining its data utility. The proposed method utilizes the prior distribution of users to improve the overall data utility, while protecting accurate location information. Experimental results using real data show that the proposed method significantly improves the usefulness of the collected data compared to existing methods.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.3
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• pp.169-180
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• 2009

With fixed sinks, the network stability could be improved while the network life time could be decreased by the rapid energy dissipation around the fixed sink because of the concentrated network traffic from sensor nodes to the fixed sink in wireless sensor network. To address this problem, mobile sinks, which decentralize the network traffic, has received a lot of attention from many researchers recently. Since a mobile sink has a limited period to communicate with each sensor nodes, it is necessary for a scheduling algorithm to provide the fairness of data collection from each sensor nodes. In the paper, we propose the new scheduling algorithm, ASF(Availability based Scheduling scheme for Fair data collection), for the fair data collection by a mobile in the sensor networks. The ASF takes account of the distance between each sensor nodes and the mobile sink as scheduling metric, as well as the amount of collected data from each sensor nodes. Experiment results shows that the ASF improves the fairness of data collection among the sensor nodes, comparing to existing algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.617-618
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• 2014

본 논문에서는 보다 정확하고 효과적인 평판분석을 위하여 서비스 산업별 타겟으로 하는 수집사이트를 프로파일링 하는 방법을 제안한다. 먼저 각 서비스에 특화된 타겟 사이트를 추출하고 등록하고 각 서비스에 관련한 정보 및 의견 공유 게시판과 지식인 추천/질문 등 지식 공유 사이트를 추출한다. 또한 업종별 주요 사이트를 선택하고 등록하여 유효 데이터 수집한다. 이를 통해 실시간 수집 데이터의 활용 기술을 이용하여 수집원 프로파일링을 통한 미디어별 수집 주기 산정하고 수집 엔진의 유연한 확장성을 활용한 실시간 수집 제반 기술 확대할 수 있다. 또한 지속적인 수집원 변경관리를 수행한다. 즉, 신규 생성, 변경, 삭제되는 사이트에 대한 변경관리를 수행하고 지속적인 수집량 모니터링을 통한 수집여부를 점검하며 수집 필터링 규칙에 대한 튜닝으로 데이터 품질 확보하도록 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.341-344
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• 2009

네트워크(Network) 라우터(Router)와 스위치(Switch) 장치에서 수많은 패킷(Packet)이 통과된다. 네트워크에 연결된 컴퓨터가 20대일 경우에 일일 평균 패킷 전송양은 약 400GB 정도에 이른다. 이러한 패킷 데이터를 분석하기 위해서는 수집된 데이터를 디스크 장치에 저장할 수 있는 대규모의 저장공간과 주기적인 백업이 필요하다. 수집된 데이터 원형에는 사용자가 원하는 정보뿐만 아니라 불필요한 정보가 산재해있다. 따라서 수집된 데이터를 원형 그대로 저장하는 것이 아니라 원하는 정보(Information)와 지식(Knowledge)이 유지되고 쉽게 식별될 수 있도록 데이터를 가공해서 요약된 정보를 유지하는 것이 효과적이다. 전 세계적으로 네트워크를 통과하는 패킷 데이터의 양이 헤아릴 수 없을 만큼 증가하고, 인터넷 보급률이 증가함에 따라서 인터넷 사용자 및 소비자의 정보 분석의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 수집된 패킷 데이터에 적합한 데이터 전처리 기법(preprocessing)을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.269-270
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• 2016

빅데이터 분석을 통한 여러 산업 군과 융합으로 시너지를 발생시키기 위해서, 다양한 유형의 데이터 수집을 통해 빅데이터를 구성하는 것이 첫 번째 단계이며 기상, 교통, 인터넷 활동, 상권 등의 다양한 출처로부터 데이터 연계를 수행하고 사물인터넷과 같은 실시간으로 발생하는 로그 성 데이터 수집을 고려한 실시간 처리 시스템을 설계 하였다. 이를 통해 서로 다른 유형의 데이터가 빅데이터로 수집 되면 여러 산업 군에서 요구되는 인사이트 기반의 빅데이터 분석을 통해 B2B 또는 B2C 서비스에 응용 될 수 있다.