정보 기기와 통신 기술의 발달로 다양한 분야에서 정보 통신 기술이 융합되어 사용되고 있으며, 기존 사회 분야에 융합됨으로써 기존 시스템의 효율을 높이기 위한 시도가 계속되고 있다. 특히 모니터링 정보 시스템을 사회복지 데이터 수집과 분석 분야에 적용함으로써 기존 사회복지 서비스의 효율을 높일 수 있다. 기존 사회복지 시스템의 정보 수집 방법은 설문에 의한 데이터 수집 및 분석을 바탕으로 이루어지며, 시간과 비용의 낭비로 인해 새로운 방식의 데이터 수집 및 분석 방법이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보 통신 기술 기반의 모니터링 데이터 수집 및 분석 방법을 제안함으로써 기존 서비스의 효율을 향상시키고자 한다. 제안하는 방안은 데이터 수집 모듈을 통해 웹 기반의 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 데이터 처리 모듈로 전달하여 데이터를 저장 및 분석하게 된다. 분석된 결과는 시각화 모듈을 통해 확인할 수 있다.
센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 네트워크 구성을 위해 데이터를 수집하는 싱크 노드에 이동성을 적용시킨 모바일 싱크를 이용한 데이터 수집 기법이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 최근 모바일 싱크를 적용한 데이터 수집 기법에서는 무선 센서 노드들의 에너지 소모를 분산시켜 네트워크의 수명은 증가시켰지만 고정적인 경로를 기반으로 하여 이벤트 데이터의 신속한 수집이 불가능하거나 이동성을 갖는 모바일 싱크로의 동적 라우팅 패스의 빈번한 설정으로 인해 최적화된 에너지 효율을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 모바일 싱크 기반의 무선 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 고려하여 이벤트 데이터를 우선 수집하는 데이터 수집 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 특정 이벤트가 발생할 경우, 모바일 싱크의 이동성을 이용하여 특정 이벤트 데이터를 빠르게 수집하며 일반적인 모니터링 데이터의 압축과 전송 주기를 변경함으로써 전반적인 QoS를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 이벤트 데이터에 대한 응답시간이 평균 57% 감소하였고, 네트워크의 수명이 평균 19% 증가하였다.
본 연구에서는 한국어와 한국수화 간의 병렬 코퍼스 제작과 함께 이에 따른 문제를 다룬다. 본 연구에서는 병렬 코퍼스를 효율적으로 제작하기 위해 키넥트와 립모션을 이용하였고, 이의 성능을 검증하기 위해 기존 연구에서 제시하고 있는 장갑을 통한 동작 인식 및 수집 방법과 본 연구에서 제시하고 있는 수집 방법을 비교하였으며, 비교 결과 장갑을 통해 수집한 결과와 유의미하게 차이가 나지 않음을 확인하였다. 이는 본 연구의 동작 수집 방식이 상대적으로 고비용인 장갑 수집 방식과 비교하여 경쟁력이 있음을 시사하고 있으며, 특히 보편적인 자료 수집 방식을 사용하는 특징까지 가지고 있어서 동시적으로 자료를 수집할 수 있어 규모가 있는 병렬 코퍼스 구축을 더욱 효율적으로 진행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.
사용자에게 제공할 정보 수집의 효율을 증대하기 위하여 Java 기반 정보 수집 이동 에이전트 시스템을 구현하였다. 정보수집 이동 에이전트는 원격 사이트로 이동하여 XML 문서를 파싱하고, 정보를 추출하여 호스트의 데이터베이스에 저장하도록 한다. 이동 에이전트는 원격 사이트에서 XML파서를 활용하여 필요한 정보만을 수집하여 전송하므로 네트워크의 부아를 줄일 수 있음과 동시에 호스트의 처리 부하를 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 향후 원격 사이트의 고유한 문서 특성에 적합한 정보 추출이 가능하도록 확장할 수 있다.
USN 환경에서의 센서는 일반적으로 많은 제약사항을 가지고 있다. 센서의 제한된 전원의 문제는 센서의 동작 수명과 관련된 것으로 최근의 연구들에서 중요 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 고도화되는 USN 환경에서 발생되는 다차원 스트림데이터를 수집하는데 있어서 센서의 전원 문제를 해결하고 데이터를 효율적으로 수집하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서에 이상 이벤트를 정의하고 이상 이벤트에 해당하는 데이터를 수집하는 경우에만 데이터를 전송하도록 하여 센서의 통신 빈도를 줄여 센서의 전원 문제를 해결하고 스트림 데이터를 기호화 하여 처리함으로써 스트림 데이터를 효율적으로 수집할 수 있다.
본 논문에서는 도커와 쿠버네티스를 활용하여 미세먼지 데이터를 수집할 때 다량으로 늘어나는 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 방안을 제시한다. 도커 이미지는 작성된 Dockerfile을 통해 생성되며, 필요한 의존성과 설정이 반영되어 있다. 쿠버네티스를 이용하여 생성된 도커 이미지를 기반으로 컨테이너를 생성하고, 컨테이너들을 파드 내에서 실행함으로써 데이터를 효율적으로 수집하고 관리한다.
본 논문은 발성자의 자연스러운 음성데이터를 수집하기 위한 발성내용 제시시스팀의 구현에 대하여 기술한다. 대량의 음성정보의 수집 및 처리를 위해서는 이와같은 시스팀이 필수적이다. 왜냐하면, 음성정보처리의 성능 평가는 음성데이터와 발성방법에 따라 죄우되므로 실제의 환경에서 사용되는 자연스러운 음성으로 평가되어야만 객관적인 결과를 얻을 수 있기 때문이다. 따라서 이러한 음성데이터를 효율적으로 수집하기 위한 방법으로써 발성내용 제시시스팀에 관하여 기술하고자 한다. 특히, 본 논문에서는 발성해야 할 데이터를 제시하기 위한 방법으로써 발성내용 제시 시스팀에 관하여 기술하고자 한다. 특히, 본 논문에서는 발성해야 할 데이터를 제시하기 위한 요구사항, 기능, PC에 의한 구현에 대하여 기술한다. 본 시스팀은 음성수집 단계뿐만아니라 수집 후의 편집 작업의 편리성을 고려하여 구현하였으며, 4연속 숫자음 등 96명이 발성한 63,840개의 단어를 수집하는데 적용하였고 수집 과정에서 종래의 리스트를 보고 발성하는 방법에 비해 훨씬 효율적이고 자연스러운 발성을 유도할 수 있었다.
데이터센터는 지속적으로 IT 서버의 안정적 운영을 위해 실내 환경을 관리하고 있다. 서버가 과열로 동작영향을 받지 않도록 많은 에너지를 항온항습 기능에 투자하고 있다. 기축 데이터센터들은 건축 특징, 운영 방법에 따라 에너지 효율 격차가 크게 발생한다. 본 논문에서는 IoT 기술을 이용하여 기축 데이터센터의 현재 에너지 사용효율을 확인하고, 교체, 업그레이드 필요성을 판단하는 진단시스템 기술을 구현하였다. 해당 측정 정보는 IoT 센서를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력되어, 에너지 비즈니스에 지표를 도출한다. IoT를 이용하여 구현한 진단 시스템은 설치, 데이터 수집, 분석에 3주이내의 시간 소요로, 기축 데이터센터의 에너지 효율향상에 많은 기여를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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