최근 통신서비스의 변화추세에 있어서 주목할만한 점은 전통적인 유선전화에서 데이터서비스로 그 중심이 급격히 이동하고 있다는 것이다. 그러나 기존의 데이터서비스의 품질지표체계는 유선전화 위주로 구성된 지표체계에 근거하고 있고, 또한 통신품질의 개념이 사용자의 관점이 아닌 사업자의 관점에서 정의되고 있다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 통신서비스에서의 서비스 품질체계에 대한 표준화 동향 분석을 바탕으로 데이터 통신서비스의 품질지표체계 구축에 있어서 고려해야 할 사항과 품질지표체계 구축을 위한 프레임워크를 제시하였다.
경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.
한국의 1980~2017년까지의 데이터를 사용하여 성별 임금격차의 장기 추세를 확인하고, 요인 분해기법을 사용하여 발생 요인을 살펴보았다. 1990년대까지는 성별 임금격차 감소 추세가 뚜렷하였으나, 2000년대 이후 감소 추세가 전반적으로 둔화한 것이 특징적이다. 요인 분해기법으로는 Gelbach의 요인 분해기법을 사용하였다. 분석 결과 연령, 학력, 사업체 규모, 산업 및 직업 등 전통적으로 임금을 결정하는 요인들이 성별 임금격차를 설명하는 비중이 지속적으로 감소하고 있음을 알 수 있었다. 특히 연령과 학력이 성별 임금격차를 설명하는 비중이 줄어들고, 근속연수가 설명하는 비중이 늘어나는 것으로 나타났다. 또한, 산업이 성별 임금격차를 설명하는 비중이 1990년대 감소하다가 2000년대 이후 다시 증가하는 경향이 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 용수공급 2축의 한방향인 공급관리의 효율화를 개선하는 한 방안을 제시하는데 그 궁극적인 목적을 두고 있다. 그 총체적 접근의 일환으로 생활용수 중 상업용수를 대상으로 공간분석 대상지 선정, 센서 설치위치 선정, 센서 및 서버시스템의 설치, 실시간 데이터 모니터링 등의 일련의 과정을 시도했다. 이러한 과정을 거쳐 수집된 실시간 데이터 분석을 통해 요일별, 월별 용수사용 추세패턴 모형을 개발하였다. 또한 개발된 추세패턴 모형과 GIS시스템의 연계방안을 제안하였다. 모형의 신뢰도 향상과 더불어 상기 제시된 접근 및 결과는 물사용 예측행정 및 관리를 위한 주요한 도구의 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.
본 논문의 목적은 공업용수 사용 추세패턴 모형을 개발하고 개발된 모형이 GIS시스템내에서 활용될 수 있는 청사진을 제시하는데 있다. 연구내용은, 사용데이터의 수집을 위해 실시간 모니터링 테크닉이 도입되었고 실시간 데이터는 5분단위로 센서 및 현장서버로부터 관리서버로 전송되었다. 취득된 데이터는 선택된 다항식에 대입되었고 결과로 요일별, 각 월의 일평균 수요모형들이 개발되었다. 도출된 모형들은 일련의 검증과정을 거쳐 최종 모형으로 압축선택되며 평균모형으로 변환되었다. 변환된 평균모형의 도식화를 통해 공업용수 수요패턴분석이 이루어졌다. 연구결과로, 수요패턴은 상당한 일관성을 보이고 있어 확률높은 요일별, 또는 계절별 수요예측이 가능하다는 결론이 도출되었다. 또한 이러한 예측모형을 활용할 정보화도구로서 GIS의 활용방안이 제시된다.
유지관리에 활용되는 계측 센서들은 교통 수단 통행 및 강우와 같은 다양한 환경적인 요인에 지속적으로 노출됨으로써 손망실 가능성이 점차 증가하게 된다. 관련 연구에 따르면, 국내 지하철 터널 유지관리 계측 센서는 설치 후 약 5~6년이 경과한 상태에서 평균 14.2~14.8%의 손망실율을 보이고, 국외의 경우에는 동일 기준 약 13.9%로 국내외 평균 15%의 유지관리 계측 센서가 5~6년이 지난 후 정상적인 계측 값을 제공하지 못한다는 것을 알 수 있다. 원활한 유지관리를 위해서는 손망실 계측 센서에 대한 보수 및 교체를 통해 해당 계측 데이터를 확보해야 하지만, 일부 손망실된 계측 센서의 경우에는 설치 후 매립되어 유지보수 비용에 단순한 장비 구입만이 아닌 재시공까지 포함되는 등 계측 센서 보수에는 많은 시간 및 비용이 소요되고 이로 인한 지속적인 데이터 손실이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 손망실 계측 센서의 보수 및 교체 기간 동안 일시적으로 손실되는 데이터를 추정치로서 보완하여 끊김 없는 인프라 유지관리를 지원할 수 있는 인접 센서 데이터 추세 분석 기반 손망실 계측 센서 데이터 추정 기법을 제안한다.
빅데이터는 기존의 전통적인 데이터 아키텍처에 비하여 대용량의 데이터 자원을 효과적으로 처리하기 위한 개념으로 사용되고 있다. 이러한 빅데이터 패러다임은 빠른 정보처리를 요구하는 수직적 확장성을 고려한 시스템 요구사항부터 다양한 데이터 자원들을 연결해주는 수평적 확장성을 동시에 포함하고 있다. 빅데이터 시장 또한 급격히 성장하고 있으며, 이와 관련된 국내외 표준화 전략 수립 및 표준 개발 활동이 증가하고 있는 추세이다. 본고에서는 빅데이터 참조 아키텍처에 대한 개발사례와 함께 ISO(International Organization for Standardization)/IEC(International Electrotechnical Commission) JTC 1(Joint Technical Committee 1), ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunications Standardization Sector) 등 국제 공적 표준화 기구 및 사실 표준화 기구들의 표준화 현황과 국내 표준화 활동 및 표준화 전략 개발 현황들을 요약 분석한다.
일반적으로 고객 관리를 위한 고객 데이터는 운영 시스템 환경 여건상 다양한 분산 데이터베이스 시스템에 저장되어 있다. 이와 같이 분산 저장된 데이터들로부터 고객들의 향후 경향이나 추세 분석 등 의사 결정에 필요한 데이터로 활용하고자 할 때는 데이터베이스에 저장된 대량의 데이터가 고객 분석에 적합한 형태로 구성되어 서비스되어야 한다. 이에 적절한 구조가 데이터 웨어하우스 구조이며, 데이터 웨어하우스는 분산 저장된 각각의 소스들로부터 발생된 변경 정보들을 실시간으로 데이터 웨어하우스에 반영되어야한다. 이렇게 함으로써 정확한 의사 결정을 수행할 수 있게 된다. 이에 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 고객 관리를 정확하고 효과적으로 이루어질 수 있도록 기본 소스에서 발생된 데이터 변경을 웨어하우스에 실시간으로 전달하여 정확한 데이터를 유지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 제시된 방법의 실험 평가 결과를 간략하게 도시하여 나타내었다.
AMI(Advanced Metering Infrastructure)의 구축 확대로 인해 계량데이터의 수집을 위한 원격검침서비스 이외에도 계량데이터를 이용한 수요관리, 에너지쉼표 등 다양한 융복합 서비스들이 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 계량데이터의 효율적 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 중복데이터 제거를 통해 AMI의 시스템별 구축목적에 따라 계량데이터를 처리하는 효율성을 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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