융합과 사용자 중심의 학문을 지향하는 현대 과학의 연구 흐름을 감성과학 분야에 적용하기 위해서는 감성 데이터의 생산, 정제, 관리, 시각화, 공유를 표준화된 플랫폼으로 제공할 필요가 있다. 이를 통해 인접 분야의 감성데이터를 손쉽게 연동하여 해석하고자 한다. 시각화 플랫폼을 통하여 외부 자극에 대한 실험참여자의 정서 데이터베이스와 분석 도구를 구축하고 이를 역 방향으로 진행시켜 자신의 의지대로 정서를 변화시키기 위하여 외부 자극을 선택할 수 있도록 돕는 것이 구축중인 플랫폼을 통한 감성 측정과 표현에 대한 디자인 목표이다.
다양한 센서에서 발생하는 데이터를 효과적으로 수집하기 위해서는 각 센서에서의 임베디드된 플랫폼을 활용하는 방법이 가장 대표적이다. 하지만 임베디드된 플랫폼은 다양한 종류의 센서마다 모두 구현이 다르게 되어있어 한번에 적용하기 어렵게 되어있다. 이에 본 논문에서는 다양한 센싱 데이터를 하나의 플랫폼에서 쉽게 수집하고 관리할 수 있는 웹 기반의 데이터 수집 플랫폼을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tacho graph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 별도의 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 대용량 화물 DTG 데이터의 전처리 플랫폼을 구현하였다. 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 대상으로 데이터를 변환 및 지도상에 표현해 보인다.
최근 항만시설물의 효율적인 관리·운영을 위하여 전 생애주기에 걸친 통합관리 플랫폼 및 성능기반의 유지관리 의사결정체계 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 시설물을 성능의 관점에서 관리·운영하여 시설물의 장수명화와 효율적인 예산집행을 추구하는데 있다. 이를 위해서는 통합 플랫폼과 의사결정체계에서 분석할 충분한 양의 기초 데이터의 확보가 필수적이다. 이에 본 연구는 통합플랫폼 및 의사결정체계 개발의 기초데이터로 필요한 항만시설물 설계 및 유지관리 정보를 확보하기 위하여 현재 해양수산부에서 운영 중인 항만시설물 유지관리시스템(POMS; Port Facility Management System)과의 데이터 연계방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위하여 POMS의 데이터베이스를 분석하였으며 이 중 통합플랫폼과 의사결정체계를 운영하는데 필요한 데이터 항목을 선정하고 이를 관계 전문가의 요구사항과 함께 종합적으로 검토하여 3개 분야의 연계대상을 선정하였다. 연계대상 데이터는 크게 항만과 항만시설물 데이터, 유지관리 데이터, 사용자 데이터로 분류할 수 있다. 각 세부 연계 데이터별로 API 인터페이스 설계서를 작성하였고, POMS의 연계 데이터와 통합플랫폼의 데이터 연계 프레임워크를 정의하였다. POMS와 통합 플랫폼의 데이터 연계는 플랫폼 개발 이후, 운영단계에서 실효성 있는 데이터를 실시간으로 수시 제공받아 통합 플랫폼 운영의 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
최근 각국은 정부 데이터 개방을 위한 데이터 플랫폼을 구축하고, 행정정보데이터세트 등 다양한 데이터를 민간에서 웹을 통해 자유롭게 활용하도록 하고 있다. 이 연구는 전 세계적으로 가장 많이 활용되는 대표적인 오픈 데이터 플랫폼인 소크라타와 CKAN의 기능을 분석하고, 각국의 활용 사례를 살펴보았다. 그리고 서울시의 데이터세트 서비스 현황을 사례로 검토하여, 오픈 데이터 플랫폼을 적용한 지방자치단체의 데이터세트 관리 및 서비스 방안을 개념적으로 제시하였다. 이를 통해 기록으로서의 데이터세트 서비스 제공을 위한 지방자치단체의 장기적인 보존과 관리체제 방안을 제도적 측면과 데이터의 생산 및 관리 측면, 서비스 측면 및 플랫폼의 선택 등 다양한 측면에서 제시하였다.
본 논문에서는 해상에서 수집되는 다양한 출처의 정보들을 수집할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 현재 운영되는 해양 관련 빅데이터 플랫폼들은 만들어진 데이터를 저장 및 공유하는데 초점이 맞추어져 있고 데이터 수집과 전처리는 데이터 제공자가 각자 담당한다. 지상 대비 열악한 통신망을 사용하는 해양 환경에서 데이터를 수집 및 통합하는 것은 높은 비용과 비효율성이 존재하며, 이로 인해 관련 인프라의 구현이 쉽지 않다. 특히 기상 정보, 레이더 및 센서 데이터 등 실시간 데이터 수집 및 분석이 필요한 분야의 경우 통신망 문제와 더불어 데이터 보안, 조직과 선박의 특성, 데이터 수집 비용 문제 등 지상 대비 다수의 문제를 고려해야 한다. 먼저 본 논문에서는 이 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 그리고 이를 반영한 빅데이터 플랫폼 설계를 위해 데이터 소스, 계층적 MEC, 데이터 전송 구조를 우선 제안한 후 이를 모두 통합한 전체 플랫폼 구조를 제시한다.
국방 분야에서 전술작전센터를 구성하는 전술작전통제 플랫폼은 다양한 내/외부 체계 시험 장치를 연동하여 교전/작전 통제를 수행하는 플랫폼이다. 기존의 전술작전통제 플랫폼은 서로 다른 환경에서 개발된 시험 장치 소프트웨어를 통합 구축하는데 어려움이 있으며, 플랫폼을 구성하는 서버 자원의 탄력적 분배가 불가능하다. 본 연구는 전술작전센터를 구성하는 전술작전통제 플랫폼을 오픈스택 클라우드 및 KVM 하이퍼바이저를 기반으로 구축하여 내/외부 체계 시험 장치 소프트웨어의 실행 환경을 가상 머신으로 제공하였으며, 가상 머신 간 고속 데이터 통신을 위해 데이터 분산 서비스 및 10Gbps 이더넷, QDR 인피니밴드 네트워크를 활용하였다. 또한 오픈스택 클라우드 기반 전술작전통제 플랫폼의 네트워크를 구성하는 10Gbps 이더넷 및 QDR 인피니밴드 네트워크상에서 데이터 분산 서비스의 성능 평가를 수행하였다.
최근 사회구조의 복잡화, 산업구조의 다변화, 기후변화 등에 의해 자연재해 및 산업재해, 도시재난이 급증하고, 그 규모 또한 대형화하고 있다. 이로 인해 에너지, 통신, 교통, 금융 등 공공 인프라의 피해가 급증하면서 작은 재해도 큰 재난으로 변하는 예가 늘어나고 있다. 한편 현대사회에 대한 IT의 관여도가 급속도로 늘어나면서 IT 서비스의 궁극적인 형태이자, 모든 산업을 수용하는 개념의 플랫폼(Platform)이 IT를 넘어서 글로벌 사회의 절대적 지배자로 등장했다. 또한 전 세계 유저들의 관점에서 보면 개개인들이 손에 든 스마트폰이 생활의 모든 분야에 걸쳐 소통, 정보, 쇼핑, 제보, 오락 등 모든 활동의 수단으로 절대적 가치를 창출하고 있다. 이는 스마트폰이 가진 스마트 데이터 생산 및 공유 기능에서 비롯된다. 이처럼 스마트 데이터를 기반으로 한 IT플랫폼이 중요한 위치를 점하지만, 아직 재난관리 분야에서 이를 본격적으로 도입, 활용하지 못하고 있다는 점은 큰 문제이다. 국내의 사정을 보면 다행히 벤처기업들을 중심으로 이 같은 플랫폼 구축 움직임이 시작되었으며, 여기에 활용될 데이터 자원을 창출할 수 있는 솔루션 및 특허기술들 역시 속속 등장하고 있다. 시민들이 재난현장을 스마트폰으로 실시간 공유하면 이 스마트 데이터들이 이미지 및 음향정보, 위치기반(GPS)정보, 시각정보, 3D정보, 빅데이터 정보, 센서정보 등으로 분류되어 플랫폼 안에서 인공지능(AI) 딥러닝 방식에 의해 분석되고, 이를 즉시 재난당국 및 시민들에게 재난긴급문자 등 자동으로 경보로 전해주는 것이 이 플랫폼의 핵심 기능이다. 몇몇 벤처기업이 보유한 특허기술을 기반으로 공공자본이 투입되어 이러한 플랫폼이 구축될 경우 국내 재난관리 수준의 획기적 발전은 물론 전 세계를 시장으로 한 플랫폼 수출 또는 글로벌 재난정보 수집능력에서도 엄청난 힘을 발휘할 것으로 기대된다.
ICT 힐링 플랫폼은 생체신호 및 생활습관 등의 정보를 기반으로 한 질환조기 경보를 목표로 하는 개념으로서 만성질환 예방을 목적으로 한다. ICT(Information & Communication Technology) 힐링플랫폼의 목표는 개인이 주도하는 건강관리를 위해 여러 건강 관련 서비스 기관들(병원, 피트니스센터, 건강검진센터, 개인건강장치 등)에 산재되어 있는 개인 건강 정보를 개방화하여 개인 단말장치로 모으고, 분석 플랫폼 및 Open API를 제공하여 다양한 부가 서비스들을 활성화하는데 있다. 본 논문에서 제안하는 개인화된 힐링 데이터 접근을 위한 개방형 게이트웨이 프레임워크인 HPAdapter (Healing Platform Adaptor)는 ICT 힐링플랫폼의 데이터 중계를 위해 EMR(Electronic health record), 한방의학, 라이프로그, 웰니스, 만성질활, 피트니스 등 다양한 개인 건강관련 데이터 공급자와 서비스 공급자 사이를 연결해 개인화된 힐링 데이터를 중계하는 소프트웨어 엔진을 뜻한다. 설계된 HPAdaptor는 데이터 및 서비스 공급자 연동을 통해 힐링 레코드 저장소, 모바일 플랫폼 및 분석 플랫폼 등 데이터를 필요로 하는 서비스 혹은 플랫폼의 중계참조 모델로 활용할 수 있다.
최근 몇 년간 국내 산업에서 센서 오작동과 환경 모니터링의 부재로 인한 유해가스 방출 등으로 인명피해가 발생하고 이러한 유해 물질이 감지할 수 있는 환경 센서의 평가는 내구성 시험 및 위해성 검사 위주이기 때문에 센서의 측정 데이터에 대한 신뢰성 검증에는 한계가 있다. 본 플랫폼은 환경센서의 신뢰성을 검증하고 수집한 데이터를 통해 환경 분석을 위해 주요한 10종의 물질에 대해 측정하는 센서 보드와 각 센서의 성능 검증 체계를 설계하였다. 데이터를 수집하기 위해 센서 보드로 수집된 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위한 서버로 전달되고 전달된 데이터를 모니터링 하기 위한 센서 데이터 플랫폼의 프로토타입을 제작하였다. 그리고 수집한 데이터를 이용하여 machine learning 기법을 통해 대기 환경을 분석하고 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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