• Title/Summary/Keyword: 빅데이터 분석 플랫폼

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A Study on Wildfire Disaster Response based on Cases of International Disaster Safety Management Systems (해외 재난 안전관리 시스템 사례기반 산불재난대응 연구)

  • Lee, Jihyun;Park, Minsoo;Jung, Dae-kyo;Park, Seunghee
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.40 no.3
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    • pp.345-352
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    • 2020
  • Forest fires generate many types of risk as well as a wide and varied range of damage. Various studies and systems have emerged in response to wildfire disasters. International wildfire disaster safety management systems apply advanced technologies such as utilizing big data, GIS-based systems, and decision-making systems. This study analyzes South Korea's and other countries' forest fire disaster safety management systems, and suggests alternatives for wildfire disaster safety management in Korea. First, a means of integrating information, including field information, obtained by domestic agencies is proposed. Second, a method of applying big data to the disaster response system is proposed. Third, a decision-making system is applied to an existing GIS-based system. When applying the above countermeasures to Korea's existing disaster safety management system, various information and data can be visualized and thus more easily identified, leading to more effective decision-making and reduced fire damage.

Introduction to Soil-grondwater monitoring technology for CPS (Cyber Physical System) and DT (Digital Twin) connection (CPS 및 DT 연계를 위한 토양-지하수 관측기술 소개)

  • Byung-Woo Kim;Doo-Houng Choi
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.14-14
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    • 2023
  • 산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.

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IoT를 사용한 라이프로그 빅데이터기반 라이프스타일 (생활패턴) 분석 및 웰니스 예측케어 서비스시스템

  • Jo, Wi-Deok;Yang, Seung-Guk;Choe, Seon-Tak;Baek, Jae-Sun;Min, Myeong-Gi;Lee, Yeong-Gwon;Park, Gyeong-Chan;Lee, Gyu-Pil
    • Information and Communications Magazine
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    • v.31 no.12
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    • pp.17-24
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    • 2014
  • 빅데이터, IoT, 클라우드 인프라 등 기술의 발달에 따라 일상생활 중에서도 개인과 환경의 변화에 대해 실시간 데이터 수집이 용이하게 되었다. 이를 활용하여 개인의 다양한 특성과 상황을 인지하고 다면적으로 의미를 분석할 수 있는 개인의 라이프스타일(lifestyle, 생활습관) 분석 기술이 중요하게 부각되고 있다. 이 라이프스타일 데이터는 개인의 질병이나 사회 심리적 문제의 원인 분석과 미래 트렌드의 변화예측을 할 수 있는 중요한 근거로 활용된다. 최근 이를 위한 연구로서 활동량, 스트레스, 위치, 수면 등의 라이프스타일 패턴을 추출하여 체계적인 프로세스로 삶의 질을 향상시키는 웰니스 (Wellness) 예측케어 서비스 연구와 서비스들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 서비스를 제공하기에 앞서 개인의 복잡한 라이프스타일 패턴의 추출이 단편적으로만 이뤄지고 있어서, 패턴들 사이의 복잡한 관계를 분석하거나 연계 서비스로의 확장 및 라이프스타일 패턴의 재사용적인 측면에서의 문제가 어려운 이슈가 되고 있다. 이 때문에 웰니스 서비스의 신뢰도가 낮아 사용자가 단순히 재미로 느끼는 수준이거나 일회성에 그치는 모바일 어플리케이션 서비스를 제공받는 경우가 다반사이다. 본 논문에서는 IoT환경에서 다양한 스마트 디바이스에 의해 수집되는 라이프로그로 부터 라이프스타일 패턴 추출 및 모델링, 라이프스타일 패턴 분석으로부터 개인의 행동 추론 및 예측, 원인파악과 관련 지표를 정량적으로 설계하는 분석 엔진 개발 방안, 서비스 디자인을 통하여 실효적인 생활개선의 변화를 유도하는 기술, 개인의 심리적 특성까지 고려한 신뢰성 높은 케어 서비스 제공까지의 전반적인 웰니스 예측케어 서비스시스템 프로세스 및 플랫폼 설계 방안을 제시한다.

컨테이너 터미널의 내륙운송 효율화를 위한 플랫폼 개발 모델 구축

  • 황제호;조동현;김시현
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.123-125
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    • 2023
  • 4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운 항만 산업 분야 또한 정보적 측면에서 빅 데이터에 대한 업종별 통합과 공유를 통해 연계 산업 간 산업활동 효율화를 위한 노력이 요구된다. 현재 물류 분야에 다양한 플랫폼들이 도입되고 있지만 대부분 화물운송업 또는 창고 중개업 분야에 편중되어 있다. 항만산업의 경우 코로나 펜데믹 이후 발생한 컨테이너 반입 제한 및 장치율 증가 등에 따라 운송사와 컨테이너터미널 간 갈등이 지속적으로 유발되는 상황이 발생되었다. 이에 따라 본 연구는 플랫폼을 활용한 컨테이너터미널과 운송사 간 플랫폼 개발의 필요성을 인지하고 상호 기업 간 연계 효율성을 높일 수 있는 방안을 모색하였으며 산업 관계자인 컨테이너터미널 운영사, 운송사, 포워더 업종 종사자들을 대상으로 설문지 기반 실증 분석을 수행하였다. 결과적으로 EFA를 통해 추출된 14가지 요인으로 IPA 분석을 수행한 결과 1사분면(사용 용이성, 보안성, 정보 정확성, 정보 적시성, 차량 반출/반입정보, 공컨테이너 반입/반출 정보, 풀컨테이너 반입/반출정보)으로 품질에 대한 지속적인 개선이 수행되어야 하며 2사분면(APP 시스템 품질)에 대한 고려가 종합적으로 수행되어야 함이 도출되었다. 또한, 플랫폼 개발의 주체와 이용자의 참여 유도가 필요하며 상호 이해관계자 간 효율적인 연계와 효율화를 위한 인식 구조 개선이 필요하다고 나타났다. 연구결과는 향후 컨테이너터미널과 내륙운송의 효율적인 연계를 위한 플랫폼 구축에 중대한 시사점을 제공한다.

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A GPU-based Filter Algorithm for Noise Improvement in Realtime Ultrasound Images (실시간 초음파 영상에서 노이즈 개선을 위한 GPU 기반의 필터 알고리즘)

  • Cho, Young-Bok;Woo, Sung-Hee
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.19 no.6
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    • pp.1207-1212
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    • 2018
  • The ultrasound image uses ultrasonic pulses to receive the reflected waves and construct an image necessary for diagnosis. At this time, when the signal becomes weak, noise is generated and a slight difference in brightness occurs. In addition, fluctuation of image due to breathing phenomenon, which is the characteristic of ultrasound image, and change of motion in real time occurs. Such a noise is difficult to recognize and diagnose visually in the analysis process. In this paper, morphological features are automatically extracted by using image processing technique on ultrasound acquired images. In this paper, we implemented a GPU - based fast filter using a cloud big data processing platform for image processing. In applying the GPU - based high - performance filter, the algorithm was run with performance 4.7 times faster than CPU - based and the PSNR was 37.2dB, which is very similar to the original.

IoT Platform System for Electric Fire Prediction and Prevention (전기화재 예측 및 예방을 위한 IoT 플랫폼 시스템)

  • Yang, Seungeui;Lee, Sungock;Jung, Hoekyung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.26 no.2
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    • pp.223-229
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    • 2022
  • During the winter season, when the weather gets colder every year, electricity consumption increases rapidly. The occurrence of fires is increasing due to a short circuit in electrical facilities of buildings such as markets, bathrooms, and apartments with high population density while using a lot of electricity. The cause of these short circuit fires is mostly due to the aging of the wires, the usage increases, and the excessive load cannot be endured, and the wire sheath is melted and caused by nearby ignition materials. In this paper, the load and overheat generated in the electric wire are measured through a complex sensor composed of an overload sensor, a VoC sensor, and an overheat sensor. Based on this, big data analysis is carried out to develop a platform capable of predicting, alerting, and blocking electric fires in real time, and a simulator capable of simulated fire experiments.

Analysis of news bigdata on 'Gather Town' using the Bigkinds system

  • Choi, Sui
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.3
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    • pp.53-61
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    • 2022
  • Recent years have drawn a great attention to generation MZ and Metaverse, due to 4th industrial revolution and the development of digital environment that blurs the boundary between reality and virtual reality. Generation MZ approaches the information very differently from the existing generations and uses distinguished communication methods. In terms of learning, they have different motivations, types, skills and build relationships differently. Meanwhile, Metaverse is drawing a great attention as a teaching method that fits traits of gen MZ. Thus, the current research aimed to investigate how to increase the use of Metaverse in Educational Technology. Specifically, this research examined the antecedents of popularity of Gather Town, a platform of Metaverse. Big data of news articles have been collected and analyzed using the Bigkinds system provided by Korea Press Foundation. The analysis revealed, first, a rapid increasing trend of media exposure of Gather Town since July 2021. This suggests a greater utilization of Gather Town in the field of education after the COVID-19 pandemic. Second, Word Association Analysis and Word Cloud Analysis showed high weights on education related words such as 'remote', 'university', and 'freshman', while words like 'Metaverse', 'Metaverse platform', 'Covid19', and 'Avatar' were also emphasized. Third, Network Analysis extracted 'COVID19', 'Avatar', 'University student', 'career', 'YouTube' as keywords. The findings also suggest potential value of Gather Town as an educational tool under COVID19 pandemic. Therefore, this research will contribute to the application and utilization of Gather Town in the field of education.

Art transaction using big data Artist analysis system implementation (미술품 거래 빅데이터를 이용한 작가 분석 시스템 구현)

  • SeungKyung Lee;JongTae Lim
    • Journal of Service Research and Studies
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    • v.11 no.2
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    • pp.79-93
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    • 2021
  • The size of the domestic art market has increased 21.9% over the past five years as of 2018 to KRW 448.2 billion and the number of transactions has also increased 31.6% to 39,367 points maintaining growth for the fifth consecutive year. Art distribution platforms are diversifying from galleries and auction-style offline to online auctions. The art market consists of three areas: production (creation), distribution (trade), and consumption (buying) of works and as the perception of artistic value as well as economic value spreads interest is also increasing as a means of investment. Consumers who purchase works and think of them as a means of investment technology have an increased need for objective information about their works, but there is a limit to collecting and analyzing objective and reliable statistics because information provision in the art market distribution area is closed and unbalanced. This paper identifies objective and reliable art distribution status and status through big data collection and structured and unstructured data analysis on art market distribution areas. Through this, we want to implement a system that can objectively provide analysis of authors in the current market. This study collected author information from art distribution sites and calculated the frequency of associated words by writer by collecting and analyzing the author's articles from Maeil Business, a daily newspaper. It aims to provide consumers with objective and reliable information.

Analyzing Global Startup Trends Using Google Trends Keyword Big Data Analysis: 2017~2022 (Google Trends 의 키워드 빅데이터 분석을 활용한 글로벌 스타트업 트렌드 분석: 2017~2022 )

  • Jaeeog Kim;Byunghoon Jeon
    • Journal of Platform Technology
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    • v.11 no.4
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    • pp.19-34
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    • 2023
  • In order to identify the trends and insights of 'startups' in the global era, we conducted an in-depth trend analysis of the global startup ecosystem using Google Trends, a big data analysis platform. For the validity of the analysis, we verified the correlation between the keywords 'startup' and 'global' through BIGKinds. We also conducted a network analysis based on the data extracted using Google Trends to determine the frequency of searches for the keyword or term 'startup'. The results showed a strong positive linear relationship between the keywords, indicating a statistically significant correlation (correlation coefficient: +0.8906). When exploring global startup trends using Google Trends, we found a terribly similar linear pattern of increasing and decreasing interest in each country over time, as shown in Figure 4. In particular, startup interest was low in the range of 35 to 76 from mid-2020 due to the COVID-19 pandemic, but there was a noticeable upward trend in startup interest after March 2022. In addition, we found that the interest in startups in each country except South Korea is very similar, and the related topics are startup company, technology, investment, funding, and keyword search terms such as best startup, tech, business, invest, health, and fintech are highly correlated.

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IoT(M2M) 기술 동향 및 발전 전망

  • Pyo, Cheol-Sik;Gang, Ho-Yong;Kim, Nae-Su;Bang, Hyo-Chan
    • Information and Communications Magazine
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    • v.30 no.8
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    • pp.3-10
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    • 2013
  • 사물인터넷(IoT: Internet of Things)은 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물 (물리 또는 가상), 사물과 사물간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 지능적인 서비스를 제공하는 글로벌 인프라이며, 2017년 2,900억 달러 시장이 예측되는 스마트 폰 이후 유망기술이며 모바일, 클라우드, 빅데이터 기술 등과 융합하여 초연결사회의 핵심이 될 전망이다. IoT의 성공적인 실현을 위해서는 데이터 분석 및 추론, 개방형 시맨틱 플랫폼, 고신뢰 네트워크, 센서-스마트 단말 인터렉션 및 협업, 에너지 하베스팅, 스마트센서 등의 핵심기술 개발과 글로벌 표준화, 정보보호, 사생활 침해 우려 등의 장애 극복을 위해 IoT 생태계 참여자 모두의 협력이 필요하다.