제안하는 내용은 동적 반응형 대시보드 애플리케이션을 구현하여 언제 어디서나 비품의 정보를 접근하도록 하고, 각기 수집된 품목별 정보를 빅데이터 분석을 통해 관리 효율성 제고위한 다양한 집계, 점진적 분석 기능, 그리고 직관적인 관리 증대를 위한 분석 시각화를 제공한다. 그리고 분석을 활용하여 자원의 위치 추적, 재구매시기를 예측하거나, 비용 절감을 위한 요소 등을 찾기 위한 다양한 분석 인사이트 제공한다.
POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.
본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.
최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.
최근 무선 센서 네트워크 기술은 환경 모니터링과 같은 분야에서 유용하게 사용된다. 일반적으로 Top-k 질의는 수집한 데이터 중에서 가장 높거나 낮은 k개의 값을 찾는 질의로써, 많은 센서 네트워크 응용 분야에서 널리 쓰이고 있다. 센서 네트워크에서 일정 시간동안 지속적인 모니터링을 위해 Top-k 질의를 주기적으로 수행해야 하는 경우, 인-네트워크 집계(In-Network Aggregation) 기법 또는 필터(Filter) 기법을 사용한 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 효율성을 지원하기 위해, 고정된 라우팅 트리에서 네트워크의 부하를 분산시키는 라우팅 트리 변경 기법을 제안한다. 아울러, 가장 효율이 좋은 필터 기반의 FILA를 기반으로, 질의 결과의 정확성 및 에너지 효율성을 효과적으로 제공하는 알고리즘을 제안한다.
현재 시민의 생명을 보호하기 위한 목적으로 민방위대피소의 설치와 관리가 정부 및 지자체 주도하에 이뤄지고 있다. 향후에는 지정된 전용 대피소를 포함하여 일반 대피시설의 확장을 통한 효율적인 민방위 대피소 운영의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 대피소의 선정 시 수용인원만을 고려한 양적인 운영이 아닌 거주민의 분포 및 대피소의 접근 위치를 고려하는 것이 효율적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 행정구역 데이터에 비해 세밀하게 거주민 분포를 파악할 수 있는 전수 집계구 데이터와 건물 데이터, 도로망 정보를 기반으로 유전자 알고리즘과 Huff 중력 모델을 활용하여 모든 거주민을 실질적으로 수용할 수 있는 민방위대피소를 선정하였다. 또한, 효율적인 데이터 관리와 빠른 처리를 위해 공간 데이터베이스를 활용하였으며, 본 연구 성과를 개량하면 시 단위의 광범위한 지역에 대해서도 일반 대피시설의 선정 및 개선 연구의 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
전자파표면유속계는 여러 측정지점을 가능한 신속하게 이동하면서 홍수시 유속을 측정하는데 그 목적이 있다. 또한 홍수시 유속은 시간대 별로 급격히 변하는 속성을 가지고 있으므로 유량측정 지점의 유량을 실시간으로 획득하기 위해서는 현장 측정에서 측정한 유량데이터가 실시간으로 집계 되어야한다. 현재의 시스템은 측정 정보를 실시간으로 전송하기 위하여 현장 측정자에게 PDA가 보급되어 있으며 CDMA망을 통해서 유량 측정을 위한 각종 정보 및 측정결과를 실시간 전송하도록 되어있다. 그러나 전자파표면유속계를 비롯한 각종 유속계가 PDA와 무선으로 통신을 할 수 있게 되어있지 않기 때문에 열악한 여건의 현장에서 측정한 데이터를 야장에 수기로 기록한 후 이를 다시 PDA에 수동으로 입력시켜야하는 불편함이 있다. 전자파표면 유속계를 제외한 다른 측정 장비는 제조회사가 수자원공사와 독립적인 업체이므로 통신 접속을 하기위한 특정 인터페이스를 알아내기가 어려운 실정이다. 그러나 전자파표면유속계는 수자원공사에서 개발한 장비로서 핵심기술을 수자원공사에서 보유하고 있으므로 PDA와 통신을 가능하게 하는 장치의 개발이 가능하다. 이에 이러한 불편한 문제점을 개선하여 현장에서 홍수 유량 측정시 작업자들의 편이성을 증대시키고자 전자파표면유속계와 PDA간에 근거리통신기법을 적용하였다. 이를 위하여 Bluetooth, UWB(Ultra-Wide Band, 초광대역통신), Zigbee 등 적용가능한 근거리 통신기법을 조사하였다. 그 결과 Zigbee가 소비전력이 적어 현장에서 홍수유량측정에 이용되는 전자파표면유속계에 적용성이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 무선통신 모듈과 연동되는 전자파표면유속계는 이동식을 기준으로 적용하였으며 기존 신호처리부에 무선통신 모듈을 장착할 수 있는 구조로 설계하였다. 장착 방식은 기존 이동식 유속계의 신호처리부의 RS-232 포트에 무선통신 모듈을 장착하면 사용할 수 있는 구조로 되어있다. 신호처리부 RS-232 포트는 현재까지는 측정한 유속값을 PC로 전송받는 용도로 활용되었으나 무선모듈 장착 시에는 무선통신 할 수 있는 이중화 구조를 채택하였다. 두 가지 방식에 대한 통신구별은 초기에 송수신하는 데이터에 따라 구별되도록 하였다. 신호처리부에서 무선통신 추가에 따른 운용 방식은 별도의 수자원공사 모드를 추가하여 운용하도록 수정하였다. 유속 측정 시에는 무선통신 모듈을 제거한 상태에서 측정한 후, 측정한 데이터를 PDA로 전송할 때 아를 부착하여 사용할 수 있는 구조를 갖도록 제작하였다. 이러한 방식을 적용시킨 이유는 기존에 보급된 유속계에 무선모듈을 장착한 후, 신호처리부 운용 프로그램을 업그레이드하면 바로 사용할 수 있도록 하기 위함이다.
기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량의 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하기 위해 사용되는 프레임워크이다. Group-by 질의는 데이터를 지정된 애트리뷰트들의 값에 따라 그룹화하고, 각 그룹에 대해 지정된 집계 함수 값을 구하는 질의이다. 본 논문에서는 둘 이상의 group-by 질의가 동시에 요청되었을 때, 이들을 맵리듀스를 사용하여 효율적으로 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 대신, 총 수행비용을 줄이기 위해 하나 이상의 맵리듀스 잡을 통해 단계적으로 계산한다. 성능 평가 실험을 통해, 제안 기법이 각 group-by 질의를 독립적으로 계산하는 단순 방법에 비해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
대한민국에서 치킨집은 전 세계 맥도날드 매장 수보다 많을 정도로 자영업의 큰 비중을 차지하는 창업 업종이다. 치킨집은 꾸준히 생겨나고 있지만, 소상공인의 창업 후 폐업률은 3년 62%, 5년 71%에 육박하는 것으로 나타났다. 특히, 숙박 및 음식점의 경우 70%가 3년을, 82%가 5년을 버티지 못하는 것으로 집계되었다. 이에 본 연구는 '서울 치킨집 폐업 예측 모형'을 개발하여, 예비창업자가 개업 후보지를 선정하는 의사결정 과정에 도움을 주고자 하였다. 먼저 행정자치부 지방행정 인허가 데이터의 업소별 개 폐업 신고 일자를 중심으로 다양한 변수를 수집하였다. 이후 다양한 분류 알고리즘을 적용하고, 예측 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과, 인공신경망(Neural Networks)이 가장 높은 정확도를 보였지만 특이도와 민감도가 불균형적이었다. 이에 비해 유연판별분석(FDA)은 인공신경망보다 정확도는 낮지만, 상대적으로 균형적인 예측 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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