최근 다양한 분야에서 대량의 데이터를 수집하여 처리하고 분석하는 빅데이터 기술이 활용되고 있다. 빅데이터 분석을 위해서는 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 REST API를 사용하여 시계열 데이터베이스에 데이터를 질의하고, 응답받은 시계열 데이터를 다양한 형태의 차트로 시각화하는 마이크로서비스(Graphgen)를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 데이터의 변동에 따라 실시간으로 시각화 객체를 갱신하며, 대용량 데이터 처리의 성능저하를 최소화하도록 개발된다. Graphgen은 InfluxDB와 OpenTSDB 시계열 데이터베이스와 Bokeh 시각화 라이브러리를 지원하며, 추후 서비스 확장이 용이하도록 개발된다. 또한 부하 분산과 통합 배포 관리를 위하여 컨테이너를 기반으로 개발된다.
핸드폰등에 사용되고 있는 마이크로스피커를 개발하는 과정에서 마이크로스피커의 진동특성과 음향특성 을 전산해석하였다. 해석과정에서 기초 데이터를 얻기 위하여 하이브리드 방법을 이용하여 각 부품들의 제원 및 마이크로스피커 모델링을 위한 매개변수들을 규명하였다. 전산 해석 결과와 측정한 전기 임피던스 및 음향 응답특성은 잘 일치함을 보였다. 또한, 진동특성을 분석하여 각 주파수에서의 다이아프램의 변위등 진동특성을 분석하여 다이아프램등의 형상에 따른 이상 진동현상 등을 파악할 수 있었다. 전산해석 방법을 이용하면 최적 음향특성을 위한 마이크로스피커의 다이아프램 형상 및 전자기 회로 개선에 사용할 가능성을 알 수 있었다.
본 논문에서는 게임프로그래밍을 위한 마이크로디그리 교육과정을 제안하였다. 마이크로디그리는 특정 분야에서 특정 기술이나 지식을 제공하기 위해 설계된 단기과정의 집중 교육프로그램이다. 본 논문에서는 마이크로디그리 교육과정 운영 사례로 나노디그리로 유명한 온라인교육플랫폼 회사인 Udacity와 해외 대학 중 온라인/오프라인 학위과정뿐만 아니라 Certificate 과정을 체계적으로 운영하고 있는 Full Sail University, 국내 대학 중 소프트웨어 관련 마이크로디그리를 운영하는 경희대학교의 교육과정을 분석하였다. 분석결과 Udacity는 데이터분석, 프로그래밍, 인공지능, 클라우드컴퓨팅 등을 중심으로 교육과정이 운영되고 있다. Full Sail 대학의 게임관련 Certificate 교육과정으로는 Game Business & Esports이 운영되고 있고, 게임프로그래밍을 위한 단기교육과정이 없음을 확인하였다. 경희대학 마이크로디그리 교육과정 중 게임과련 교육과정은 "게임공학마이크로디그리" 교육과정 있다. 이 교육과정은 게임프로그래밍과 관련한 마이크로디그리 교육과정이지만 수강생들의 수준을 고려하지 않은 측면이 있어 비전공자나 초보자가 이수하기에는 한계가 있다고 판단된다. 본 논문에서는 이러한 사례 분석을 통해 게임프로그래밍을 위한 마이크로디그리 교육과정을 설계 제안하였다.
마이크로그리드(MG:Microgrid)의 에너지 관리 시스템(EMS:Energy Management System)은 마이크로그리드 내 기기로부터 데이터를 수집, 분석하여 운영자를 비롯하여 사용자 및 타 시스템에 정보를 제공한다. 이 과정에서 유무선 통신망을 통하여 안전하게 정보를 제공하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 내의 장치로부터 데이터를 수집하는 RTU(Remote Terminal Unit)와 EMS간의 데이터 전송 과정에서 발생 가능한 데이터의 노출 및 변조로부터 안전한 시스템을 개발하기 위하여 암/복호화, 키 관리 및 키 분배, 메시지 인증 기능을 제공하는 모듈을 설계, 구현하였다. RTU에 대해 하나의 VD(Virtual Device)를 연결하여 통신함으로써 RTU에 대한 연결 관리 및 키 관리의 효율성을 증대할 수 있다.
기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.
대규모 센서 네트워크에서는 많은 수의 센서로부터 데이터를 수집하고 분석해야 한다. 마이크로 컨트롤러 마다 제어할 수 있는 센서의 수가 제한되어 있는데, 본 논문에서는 많은 수의 센서들을 다수의 마이크로 컨트롤러와 다수의 브릿지 노드를 두어 통신하는 방법을 제시하고, 센서 데이터 수집을 위한 효율적인 통신 시스템을 설계하고 구현하였다. 브릿지 노드는 SPI 통신을 이용하여 여러 마이크로 컨트롤러의 데이터를 종합하고, 종합한 데이터는 무선 TCP/IP 통신을 이용하여 PC서버로 전달하여 센서 데이터를 종합한다. 본 논문에서는 Open H/W인 아두이노 Mini와 ESP8266을 사용하여 통신 시스템을 구성하고 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 700개 이상의 센서로부터 초당 30회 이상의 센싱 데이터를 수집할 수 있다는 결과를 얻었다.
사회 각종 분야에서 데이터 과학이 활용되는 비율이 높아지고 있음에도 불구하고 데이터 과학 교육 프로그램에 대한 연구는 비교적 미비한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생을 대상으로하는 데이터 과학 교육 프로그램을 개발하여 그 효과를 검증하였다. 피지컬 컴퓨팅 도구 중에 하나인 마이크로비트를 활용하여 데이터를 수집하는 프로그램을 제작해 보고, 수집된 데이터를 분석하여 결과를 도출하는 데이터 과학의 단계를 수행하는 교육 프로그램을 개발하였다. 00대학교 정보영재과정을 수강하고 있는 초등학생 6학년 10명을 대상으로 연구를 진행하였으며, 효과를 검증하기 위하여 컴퓨팅 사고력 사전·사후 검사를 실시하였다. 그 결과 본 연구를 통해 개발된 데이터 과학 교육 프로그램이 초등학생의 컴퓨팅 사고력을 향상시키는 데 유의미한 효과가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 데이터 전송을 위한 전용 명령어 및 I/O 포트를 탑재한 8051 마이크로콘트롤러를 설계하였다. 설계된 8051마이크로콘트롤러는 외부 디바이스를 제어하고 데이터를 주고받기 위해 2개의 UART 포트와 1개의 SMBus 포트를 탑재하였으며, 이들 포트를 운용하기 위한 전용 명령어를 개발하여 명령어 집합에 추가하였다. 이에 따라 여러 디바이스를 동시에 제어하고 데이터를 전송할 수 있으며, 응용 프로그램의 코드 크기도 줄일 수 있다. 특히, 다수의 디바이스와 데이터를 주고받는 동안에도 마이크로콘트롤러가 멈추지 않고 다른 프로그램을 수행할 수 있어서 동작 효율을 크게 향상할 수 있다. 0.18 um 공정에서 합성한 결과, 전용 명령어 추가로 인한 하드웨어 크기 증가는 무시할만하며, 모든 명령어 및 I/O 포트가 정상적으로 동작하는 것을 FPGA 보드에서 확인하였다.
2022 개정 교육과정에서 AI교육의 도입에 따라 데이터 관련 교육의 필요성이 대두되고 있는 상황에서 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상 시키는 것이 필요하다. 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상하기 위한 SW교육에 대한 방안을 연구하고자 한다. ADDIE 교수설계모형을 바탕으로 프로그램을 설계하였고, 교사를 대상으로 요구분석 설문조사를 실시하여 요구 분석을 실시하였다. 요구분석 결과에 근거하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결을 주제로 교육 프로그램을 설계하였다. 본 연구에서는 데이터 기반 문제해결의 중요성과 그 역량의 필요성을 제기하였다. 후속 연구에서는 데이터 기반 문제해결 SW 교육이 문제해결력에 어떤 유의미한 효과성을 나타낼지 밝히는 것이 필요하다.
최근 마케팅 현업에서 마이크로 마케팅(Micro Marketing)이 마케팅 기법의 화두로 등장하면서 데이터 퓨전(Data Fusion) 또는 데이터 인리치먼트(Data Enrichment)가 각광받는 영역으로 등장하고 있다. 본 연구에서는 데이터 퓨전의 개념과 그를 둘러싸고 있는 통계적 문제와 그 대안에 대하여 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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