국토해양부는 수자원 상황을 효율적으로 모니터링하기 위하여 하천수 관리자, 하천수 사용자 및 일반 국민에게 하천유량, 사용량 및 기타 수문정보를 실시간으로 제공할 수 있는 모니터링 시스템을 시범 구축하였다. 향후 유역 물수지, 하천갈수상황을 분석할 수 있는 시스템을 추가하여 전국의 하천유량을 실시간으로 모니터링하고 관리하기 위하여 실시간 물관리시스템 구축을 추진 중에 있다. 구축된 실시간 물관리 시스템의 효율적 운영을 위해서는 하천 유량 등 수문정보와 더불어 하천 취수량 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 실시간 물관리의 핵심자료인 하천수사용량을 실시간 수집할 수 있는 "영상을 이용한 실시간 하천수사용량 수집시스템"을 개발하였다. 개발된 시스템은 유량계 혹은 전력량계를 통해 표출되는 관련정보를 CCTV 카메라로 촬영하여 영상을 취득하고, 문자인식 알고리즘을 활용 수치로 변환하여 사용량을 제공해 주는 시스템이다. 관리자는 영상을 촬영한 후 문자로 인식된 사용량 주서버에 전송하여 저장하기 때문에 사용량과 함께 현장상황을 확인할 수 있다. 개발한 시스템은 다양한 형태의 유량계, 전력량계로 구성되어 있는 계측시설에 대해 적용이 용이하고, 기존 유량계 등을 그대로 활용하여 자료를 수집할 수 있기 때문에 저비용으로 하천수사용량 자료를 수집 관리할 수 있다. 현재 국토해양부에서는 "하천법"에 근거하여 용도별 일정규모이상의 하천수사용자에 대해 일사용량을 월별로 수집하고 있으나, 자발적인 선사용 후보고 체계로 객관성확보가 어렵고 실시간 물관리를 위한 자료로 활용이 곤란한 상황이다. 그러나, 본 시스템을 통해 하천수사용량을 수집할 경우 실시간으로 수치화된 사용량과 영상자료가 전송되어 서버에 저장할 수 있어 객관성을 확보하고 활용도를 높일 수 있는 장점이 있다. 본 시스템은 한강 홍수통제소 관할 허가지점에 3개소, 금강 관할 허가지점에 1개소에 시험적용하여 평가한 결과, 저비용으로 하천수 취수량을 효과적으로 수집할 수 있는 것으로 평가되었다.
생산시스템은 다양한 제품을 특정 공정에 따라 생산되며, 이는 다양한 생산 데이터를 발생시킨다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 제조실행시스템(MES)과 같은 생산관리시스템이 사용된다. MES에서 가장 중요한 항목은 생산설비에서 발생되는 설비데이터를 작업자의 간섭 없이 직접적으로 수집하는 시스템이다. 본 논문에서는 생산현장에서 발생하는 다양한 정보를 실시간으로 수집하기 위한 데이터 수집 방법으로 범용기계에 적용 가능한 센서를 이용한 방법과 자동화 기계에 적용 가능한 PLC를 이용한 데이터수집 방법을 제안하였다. 제안된 데이터 수집시스템은 실제 생산시스템에 적용하여 효율성을 검증하였다. 제조 현장에서 설비의 상태데이터를 수집하는 시스템을 활용하여 실시간으로 현장정보를 제공할 수 있는 MES를 구현할 수 있다.
전자상거래에서 추전시스템은 사용자들의 관심도에 따라 사용자에게 개인화된 아이템이나 상품을 제안한다. 보통의 추천시스템은 추천의 정확성을 높이기 위하여 사용자로부터 명시적으로 수집한 평가정보를 이동하였다. 그러나 명시적인 평가정보 수집방법은 사용자로부터 충분한 평가정보를 제공받지 못하여 추천이 어려울 수 있다. 최근에는 명시적으로 평가정보를 수집하지 않고 묵시적으로 평가정보를 수집하는 추천시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 묵시적인 평가정보의 장점은 로든 사용자에 대한 평가정보를 자동적으로 수집할 수 있으며, 사용자는 정보를 이용하는 것 이치의 부가적인 일을 수행할 필요가 없다는 점이다. 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계층적으로 구성된 컨텐츠에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 기법을 제안하고 효율을 측정하였다.
사물인터넷 환경에서는 센서 노드가 사물로 의미가 확장되고 각 사물들은 자신만의 의사결정을 통해 사물간 정보 수집 및 공유가 가능하다. 따라서 노드의 데이터를 싱크노드 또는 중앙 서버로 전송하는 것을 목적으로 하는 WSN 정보 수집 방법을 사물인터넷 환경에 그대로 적용하는 것은 비효율적이다. 또한 기존 WSN 방법은 주변 사물들의 정보를 수집하는 과정에서 모든 사물이 정보 수집에 참여하는 방식으로 구성되어 있기 때문에 전송횟수 증가 등의 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 사물들 간의 에너지 효율적인 정보 공유를 위한 클러스터링 및 속성 기반 데이터 교환 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 각 사물이 생산할 수 있는 데이터의 속성을 부여하여 클러스터를 구성한다. 데이터 교환시에는 부여된 속성을 이용해 데이터를 생산할 수 있는 사물들과 통신하여 에너지 효율성을 향상시킨다. 성능평가를 위해 TOSSIM을 이용하여 네트워크 수명, 평균 에너지 소비량 등을 측정하였다.
이 논문은 대규모 무선 센서 네트워크의 전체 운영 시간을 늘이기 위해 모바일 싱크를 이용한 효율적인 데이터 수집 방법을 제안한다. 클러스터링을 통해 센서 네트워크를 나눈 다음 모바일 싱크가 각 클러스터를 방문하여 데이터를 수집한다. 모바일 싱크와 클러스터 헤드 사이의 메시지 전달을 통해 에너지 소비 효율은 높이며 모바일 싱크의 단점인 데이터 수집 시간을 최소화할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 네트워크 확장성을 위해 센서 네트워크 구조는 클러스터내에서 싱글 홉 전송보다는 멀티홉 전송을 지원해야 한다. 멀티홉 전송시 발생하는 중간 노드의 과도한 에너지 소비를 개선하기 위해 주행 경로와 연계된 데이터 병합 과정을 제안한다. 실험결과는 제안 모델이 기존 방법들보다 에너지 소비 및 데이터 수집 시간 측면에서 효율적임을 보여준다.
센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 그러나 이 방법은 센서노드의 수집 데이터가 중복되기 쉬운 환경에서 적용할 경우 중복된 데이터 전송에 불필요하게 에너지가 소모된다는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 중복되는 데이터 전송을 배제하고 클러스터 헤드 노드와 멤버노드 사이의 전송을 최소화하기 위해 센서 노드가 수집하는 데이터를 예측할 수 있는 데이터 예측 기법을 제안하였다. 이 방법은 인접노드의 중복데이터 수집을 배제하여 에너지 효율적인 데이터 전송이 가능하다. 여기에 불필요한 전송을 줄이기 위해 데이터 예측 그래프를 이용하여 수집 데이터 분석을 통한 선택적인 전송을 하는 방법을 도입하였다. 성능분석 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존의 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었다. 그럼에도 불구하고 전송 효율과 수집 데이터의 정확도가 증가했으며 결과적으로 네트워크 수명이 증가하였다.
빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로도 빅데이터는 페이스북, 트위터등의 소셜 네트워크에서 많이 발생하고 있는데, 이러한 방대한 데이터들을 어떻게 효율적으로 저장하고 분석하는지에 대한 관심이 많아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터의 개념, 빅데이터의 향후 동향과 이슈들에 대해 살펴보고, 빅데이터 시스템이 데이터를 수집하고 저장하는 것에 대한 고려할만한 사항들과 효율적인 해결방안에 대해 제시하였다.
본 논문에서는 Embedded 시스템에서 Windows CE 내에 사용되고 있는 불필요한 메모리를 최소화하고 메모리를 좀 더 효율적으로 관리하기 위한 방안으로 가비지컬렉터를 이용한 메모리관리 방법에 대한 연구이다. Embedded 시스템의 힙 메모리 내에 수집할 수 있는 방법 중 전체수집과, 부분수집에 대하여 살펴본다. 가비지컬렉터가 응용 프로그램에서 더 이상 사용하지 않는 힙 내에 개체가 있는지 확인하고, 힙에 대해 사용할 수 있는 메모리가 더 이상 없을 경우 새 연산자가 Out Of Memory Exception를 실행하게 된다. 실험부분에서 가비지컬렉터의 개체사용 여부를 실험한다.
실시간으로 고객의 피드백을 파악할 수 있는 방법으로 SNS 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 것이 매우 효율적 이다. 따라서 최근 기업들은 온라인상의 빅 데이터 평판을 분석하는 시스템들을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 본 논문에서는 온라인상의 고객피드백의 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하며 분석 지식체계의 근간을 이루는 서비스 모델구축 방법을 제안한다. 서비스 모델 구축방법은 서비스 산업군에 대한 시소러스 분석 체계를 정의하고 데스트베드 대상의 인터뷰 등을 통하여 분류체계 기본 방향을 수립하며 타겟 대상의 특화된 수집원 및 범위를 설정하는 방법 등으로 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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