• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.138-149
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• 2006

센서 네트워크나 유비쿼터스 환경이 보급되면서 최근에는 저장되어 있는 데이타가 아닌 계속적으로 빠르게 지나가는 스트리밍 데이타에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 Publish-Subscribe 시스템도 인터넷의 발달로 데이타가 실시간으로 빠르게 들어오는 스트리밍 데이터의 형태를 가지게 되면서 스트리밍 데이타 연구에 관심을 가지게 되었고 이 중에서도 웹 환경의 표준으로 많이 사용되는 XML에 관심을 가지게 되었다. Publish-Subscribe 시스템에서 서버에 들어오는 스트리밍 XML 데이타에 대해서 질의에 빠르게 매치(match)되는 것을 찾기 위한 스트리밍 XML 데이타 필터링 기법이 오토마타를 이용해서 연구되었으며, 이중에서 비결정적 오토마타를 사용한 방법이 YFilter이다. 비결 정적 오토마타를 사용하는 YFilter의 경우 질의 앞부분의 공통된 오퍼레이터를 한번에 계산하기 위해서 XPath 질의의 공통된 앞부분을 공유하고 질의의 루트부터 처리하는 하향식 방식을 사용하고 있다. 하지만, 부분매칭 경로질의의 경우에는 질의의 앞부분 공유를 방해하고 질의를 루트에서부터 처리할 필요가 없기 때문에 YFilter에서 부분매칭 경로질의가 증가하면 처리량이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제 대해 XPath 질의의 공통된 뒷부분 공유에 기반한 상향식 방식을 사용하는 PoSFilter를 한가지 해결책으로 제시한다. 그리고 YFilter와 PoSFilter의 처리량을 비교를 통해서 PoSFilter의 경우 부분매칭 경로질의가 증가할 때 YFilter보다 좋은 처리량을 나타내는 것을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.50-62
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• 2016

현재 스마트폰은 GPS와 가속도계를 비롯한 센서를 이용하여 인간 행동 자료를 인간의 행동을 간섭하지 않으며 비용을 절감해서 수집할 가능성을 열어주고 있다. 본 연구는 스마트폰 기반 설문 조사의 정확성과 신뢰성을 평가하였다. 스마트폰을 이용하여 수집한 자료와 가구통행실태조사를 기본으로 구성된 전통적인 종이 설문을 이용한 자료를 비교하였다. 46명의 학생이 스마트폰을 이용하여 7일간 통행 기록을 수집하였고, 같은 기간 동안 종이 설문을 수행하였다. 참여자들은 웹페이지를 통해 스마트폰으로 수집된 자신의 통행 기록을 검증하였다. 검증된 스마트폰 자료는 같은 날에 수집된 종이 설문자료와 매칭되었다. 스마트폰 기반 자료는 종이 설문자료보다 짧은 통행을 기록하는 데 효과적이었다. 통행 자료의 통행시간이 종이 자료의 통행시간보다 짧은 경향이 나타났다. 이는 기존의 종이 설문 참여자가 통행시간을 과대평가하는 경향이 있음을 시사한다. 본 연구 결과는 스마트폰 기반의 통행 자료 수집 시스템을 발전시키는 데 이바지할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.264-264
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• 2017

국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.665-667
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• 2014

Wellness는 IT와 융합하여 사용자의 건강을 관리하고 유지하는데 도움을 주는 서비스를 말한다. 기존의 경우 Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재 했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰에 내장되어 있는 센서를 이용하거나 직접 입력하여 웹으로 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.311-323
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• 2023

기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.