최근 데이터베이스를 이용한 정보처리응용 시스템이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 많은 데이터를 가지고 있지만 개별적이면서 관련성이 적은 수많은 데이터를 가지는 기업은 데이터를 종합적으로 분석 처리하여 사용자 요구에 신속하게 응답할 수 있도록 다양하고 고품질의 정보 서비스를 지원하기 위한 데이터를 필요로 한다 이를 위해 데이터 웨어하우스 환경에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 최종 사용자 요구에 대처하기 위해 비주얼 환경을 사용한 데이터 웨어하우스의 효과적인 설계 및 구현 결과를 보인다. 또한 기존의 일반 SQL질의를 수행할 수 있도록 한다.
최근 공공기관의 공공데이터 제공이 활성화 되고 있으며, 이를 활용한 응용서비스에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. 현재 교통정보예측 플랫폼은 실시간 교통정보 또는 과거 교통정보이력을 분석하여 미래의 교통량이나 도착시간정보를 제공하고 있으나 날씨, 사고 등과 같은 미래 교통정보에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 요소를 배제하고 있어 높은 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 교통정보예측에 영향을 주는 요소인 기상, 사고, 교통정보와 같은 공공데이터를 효율적으로 수집 저장 처리할 수 있는 저장방식 및 신뢰도 높은 교통정보를 예측할 수 있는 예측기술이 포함된 b-Traffic 서비스 플랫폼을 제시한다.
IoT 환경에서 발생하는 데이터는 아주 다양하고, 4차 산업혁명의 발전으로 인해 특히 스마트팩토리와 같은 제조 설비 공장에서 발생하는 정형, 비정형 데이터도 확연하게 증가하는 추세이다. 이를 빅데이터 관련 솔루션을 이용하면 다양한 대용량 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화 과정을 거쳐 정확한 분석 및 데이터 기반 의사결정을 통한 시스템의 개선 및 확장을 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 사용되는 라즈베리 파이를 이용하여 직접 데이터를 생성하고, 다양한 빅데이터 솔루션을 이용하여 분석한다. 수집에는 Sqoop 솔루션을 이용하여 데이터베이스에서 HDFS로 수집 및 저장하고, 처리에는 Hadoop과 연결되어 병렬 처리가 가능한 Hive 솔루션을 사용하여 데이터를 처리한다. 마지막으로 범용적으로 쓰이는 R 프로그래밍을 통해 처리된 데이터를 분석 및 시각화하여 최종 검증하고자 한다.
본 논문에서는 태양에너지 실증연구단지에 설치된 서로 다른 2기 3kW급 태양광발전 시스템에 대한 5년간의 데이터 분석을 통하여 시스템 구성요소인 태양전지와 인버터의 효율 특성 및 시스템의 운전특성의 경년변화에 대하여 비교분석하였다. A 시스템의 경우 PV 어레이 변환효율은 2004년 이후 약 0.2% 정도로 지속적으로 떨어지는 추세를 나타내고 있으며, B 시스템의 경우 인버터의 효율은 약 0.5% 정도로 지속적으로 떨어지는 추세를 나타내고 있다. 2기의 PV 시스템의 발전효율, 이용율 및 성능비는 모두 2004년 이후 지속적인 효율저하를 나타내고 있음을 확인 하였다.
주식 시장을 예측하는 문제는 금융 분야에서 중요한 관심이 되어왔다. 주식 시세는 시장 환경의 변화에 따라 급격한 변화를 갖는다. 따라서 주식 투자로부터 이윤을 창출하기 위해서 주식을 사고 파는 시점을 결정하는 문제는 중요하다. 본 연구에서는 주시 매매 타이밍을 예측하기 위해서 캔들스틱 차트(Candlesticks chart)분석을 이용한 전문가 시스템(Expert System)으로서 '차트 해석기 (Chart Interpreter)'를 설계, 개발하였다. 주식 가격의 변동을 예고하는 패턴들을 정의하고 그 패턴들의 의미에 따라 매미결정을 첨가한 규칙을 생성하였다. 정의된 패턴들은 의미에 따라 크게 하락형, 상승형, 중립형, 추세지속형, 추세 전환형으로 분류된다. 정의된 패턴과 지식베이스의 유용성을 검증하기 위해서 수행된 1992년부터 1997년에 걸친 과거 한국 주식 시장 실거래 투자 데이터에 대한 실험결과는 평균 투자 성공률이 약 72%로서 주식시장에서 투자자들의 투자를 돕는데 우수한 지표로서 사용될 수 있음을 보였다. 또한, 개발된 지식베이스는 특정 연도나 특정 분야에 따라 예측력이 크게 변하지 않은 시간 독립적이고 분야 독립적인 특성을 가짐으로 분야나 시간에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 장점을 갖는다.
최근 우면산 산사태 및 2011, 2012년 서울, 경기권의 집중호우로 전국에서 홍수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화 및 도시화의 영향으로 미래에 더욱 빈번하게 발생할 것으로 전망된다. 홍수피해를 저감하기 위해 기후변화 재해취약성 분석, 방재지구 지정 의무화, 지역별 방재성능목표 설정 등 다양한 홍수 분석방법 및 정책이 수립?운영되고 있다. 하지만, 토지이용 변화 및 토지이용별 공간분포 고려, 미래 국토변화 데이터의 불확실성 저감, 유역단위의 홍수분석 등은 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 현행 기후변화 홍수분석방법 및 정책의 개선사항을 검토하여 국토변화를 고려한 홍수분석 방법을 개발했고, 사례유역을 대상으로 적용했다. 미래 토지이용변화 및 토지의 공간적인 특성을 반영하기 위해 과거 토지이용변화 추세선, 토지이용변화 시나리오 도출, 개발제한 지역 및 입지특성을 고려한 토지이용의 공간적인 특성을 도출하여 미래 토지이용 데이터를 구축하는 방법을 제시했다. 미래 데이터의 불확실성을 저감하기 위해서는 과거 장기 강우데이터와 기후변화 시나리오 데이터를 비교하고, 보정 및 검증을 수행하는 방법을 제시했다. 이렇게 구축된 미래 데이터를 활용하여 일련의 국토변화를 고려한 홍수분석 방법을 제시했다. 홍수분석결과인 최대홍수량이 그 지역의 홍수위험은 아니지만, 현재 대비 미래의 최대홍수량 변화는 홍수 위험과 밀접한 관련이 있다. 본 연구에서 제시된 다양한 방법들을 현행 기후변화 홍수 관련 분석방법 및 정책에 포함하면, 신뢰성있는 데이터를 획득하고 향후 정량화된 홍수위험을 분석하는데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
본 연구는 디지털 헬스케어 산업 활성화를 위한 정책적 접근으로서, 주요 의제 도출 및 정책적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 10년(2013년~2022년) 간의 헬스케어와 관련된 뉴스 빅데이터 총 91,873건을 수집하여 토픽모델링 분석, 다차원척도 분석 및 시계열 회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 및 다차원척도법을 통해 총 20개의 토픽을 도출하여 2차원선상에 토픽들의 군집 형태를 파악하였고, 시계열 회귀분석을 통해, 상승 추세를 나타내는 4개의 Hot topic(건강관리, 바이오제약, 기업매출·전망, 정부·정책)과 하향 추세를 나타내는 3개의 Cold topic(스마트기기, 주식·투자, 도시·건설)을 도출되었다. 본 연구의 결과는 우리나라 정책을 수립하는 정부 기관에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권4호
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pp.685-694
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2009
본 연구는 전국 초 중 고등학교 학생수 데이터를 계절성과 추세성을 가지는 시계열 데이터로 전환하는데 있다. 시계열 데이터로의 전환방법은 학년의 진급에 따라서, 초등1학년에서 고3학년까지 12년 한 주기로 하는 모형 A의 시계열 데이터 전환과, 각 학년을 한 주기로 하는 모형 B의 시계열 데이터 전환방법을 사용하였다. 전환된 시계열 데이터, 모형 A와 모형 B를 가지고, 홀트-윈터스의 가법모형을 이용하여 학생수를 예측하였다. 2019년까지의 전국 초.중.고등학교의 학생수를 예측하고, 교육과학기술부의 교육인적자원 통계서비스의 2007년에 예측한 2019년까지의 학생수 예측과 비교분석 하였다.
수전 설비 시스템은 전력 회사에서 3 상 전원을 받는 설비로, 전기를 공급받기 위한 설비이다. 정전이나 제품생산설비의 중단은 기업에 있어서는 경제적 손실이 매우 큰 사고일 수 밖에 없다. 요즘은 IoT 센서를 이용한 수전설비 관리 시스템의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. IoT 센서를 이용한 수전 설비의 구축에서 정확한 상태 값의 센싱과 수집된 값의 전송, 그리고 정확성 판단에 대한 이슈들이 고려되어야 하며, 또한 기기간 통신을 통해 실시간 상호작용으로 수전설비의 고장을 어떻게 예방할 것인가에 대한 것이 중요하다. 본 연구에서는 수전 설비의 실시간 감지와 모니터링을 위한 목적으로 기존의 고장 및 오류 정보를 기반으로 하는 빅데이터 분석을 통해 발생 가능한 고장 및 오류를 사전 예측할 수 있도록 정보를 제공하는 것에 주안점을 두었다.
계속적인 증가 추세를 보이고 있는 교통량으로 인해 환경 문제뿐 아니라 교통사고로 인한 사상자 및 물적피해가 상당량으로 집계되고 있다. 본 논문에서는 데이터융합 및 앙상블 클러스터링방법을 이용한 교통사고 심각도 분류분석방법을 제안함으로서 교통사고예방에 기여하고자 한다. 이를 위하여 신경망과 Decision-Tree기법을 이용하여 얻은 물적피해와 신체상해가 발생할 확률을 융합하는 전형적인 데이터 융합기법(템스터-쉐퍼, 베이지안 방법, 로지스틱융합방법)을 사용하였다. 또한, 분류정확도를 향상시키고자 Bootstrap 재추출 방법을 이용해 얻어진 여러 개의 분류예측 결과 중 다수의 분류결과를 선택하는 앙상블 (arcing, bagging)기법을 적용하였다. 더불어, 본 연구에서는 클러스터링 방법을 제시하고, 이 방법이 기존의 융합기법, 앙상블기법과 비교한 결과, 분류예측면에서 정확도가 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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