• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.168-170
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• 2004

현대의 전력회사들은 전력계통의 현재 운용상황을 파악하기 위하여 상태추정을 사용한다. 상태추정기는 계통 내 각 지점에서 측정된 전력이나 전압, 전류등의 데이터를 이용하여 반복연산을 수행함으로써 전력계통의 상태(voltage profile)를 추정한다. 이때, 모든 데이터는 동시에 측정이 되었다는 가정 하에 상태추정 연산에 이용되지만, 실제로 모든 데이터 측정의 동기성을 확보하는 것은 사실상 불가능하다. 최근 인공위성에 의해 동기화된 페이저 측정장치가 전력계통 운용에 사용되고 있으며 본 논문에서는 이렇게 이미 이용 가능한 페이저 측정 데이터를 상태추정에 이용하는 방법을 시도하였다. 위성에 의해 동기화된 페이저 측정데이터는 데이터 측정의 동기성 확보뿐만 아니라, 데이터의 정밀도 및 위상각의 직접적인 측정이라는 둥의 여러 가지 면에서 매우 효용성이 높은 데이터이다. 본 연구를 통해 개발된상태추정 프로그램은 IEEE 14모선 시험계통을 이용하여 그 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.436-438
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• 2001

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 중요하며, 이를 위해서는 실제 소프트웨어 제품이 실행될 때 최적의 결과에 영향을 주는 데이터, 즉 데이터의 품질이 보증 되어야 한다. 그러나 대부분의 소프트웨어 품질 관련 연구에서는 소프트웨어 품질 측정에 대한 모형만을 제시할 뿐 데이터 품질에 대해서는 다루어지고 있지 있다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가를 위하여 데이터 품질을 측정하는 메트릭을 제안한다. 제안한 메트릭은 전체 데이터베이스에서 오류 데이터가 발생한 비율과 데이터 사용 목적에 따라 데이터 항목마다 다른 가중치를 적용하여 구해진다. 본 논문에서 제안하는 데이터 품질 메트릭은 특히 데이터를 주로 처리하는 소프트웨어 시스템의 품질 측정에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.36-37
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• 2008

전력계통 내에는 수많은 측정장비가 사용되며, 그들로부터 측정된 데이터들은 중앙으로 전송되어 계통의 해석과 제어에 사용된다. EMS에서 사용하는 각종 응용 프로그램은 이와 같은 입력데이터의 정확도에 많은 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 상태추정 기법을 이용하여 EMS 데이터베이스에 사용하는 측정데이터를 보정(calibration)하는 방법을 소개한다. 보정에러는 정확하게 조정되지 않은 계기에 의해 측정데이터에 포함된 일정한 크기의 측정 바이어스로 가정하였다. 본 논문에서는 상태추정을 이용하여 측정데이터를 보정하는 방법을 사용함으로써 현장에서 많은 시간과 비용을 들여 측정장비를 조정하는 것보다 훨씬 효율적으로 데이터를 관리할 수 있다. 제주도의 실계통 데이터를 이용하여 사례연구를 수행함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.397-400
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• 2010

최근의 과학 실험은 그 규모나 내용에 있어서 점차 대형화되는 동시에 복잡해지고 있다. 이로 인하여 다양한 측정 장비로부터 도출된 실험 결과를 효율적으로 분석, 관리, 종합하는 도구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 원격 측정 장치로부터 서로 다른 포맷의 실험 데이터를 자동 수집한 후 이중 정제한 데이터들만 추출하여 웹에서 시각화하는 실험 데이터 통합 관리 시스템을 제안한다. 먼저 원격 측정 장치의 데이터를 자동으로 수집하기 위해 폴링 서버를 설계하여 장치마다 폴링 에이전트를 도입하였다. 이를 통해 관리자가 각 측정 장치에 직접 접근하지 않고도 데이터를 수집할 수 있다. 폴링으로 확보한 데이터는 파싱을 통해 정제하고, 이들 데이터로 데이터베이스를 구축한다. 정제한 데이터는 시각화하여 사용자가 웹에서 쉽게 파악할 수 있다. 데이터 폴링은 TCP/IP Socket을 통해 수행하므로 보편적으로 사용하는 FTP 방식에 비해 데이터 확보 시 신뢰성을 높일 수 있으며, 폴링 여부 판단 시에는 동기식, 실제 폴링 시에는 비동기식 통신 방법을 사용하여 폴링의 효율을 높였다. 본 시스템을 활용하여 사용자의 임의적인 데이터 접근을 최소화하였고 데이터의 전송, 저장, 관리를 자동화함으로써 편의성을 높였다. 본 시스템을 활용하여 원격 실험 장치로부터 데이터를 확보할 때의 정확성과 폴링 및 파싱 속도를 실험을 통해 측정하였고, 그 결과 폴링 시 100%의 정확도와 정상 포맷의 데이터에 대해서 100%의 파싱 결과를 보임으로써 본 시스템이 원격 장치의 실험 데이터를 통합 관리할 때 적합함을 알 수 있었다. 추후 데이터의 속성에 따라 클러스터링 할 예정이며 클러스터링에 따른 시각화 서비스를 제공할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.117-118
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• 2012

본 논문에서는 전자산업공정에서 발생하는 복합오염물질을 측정하고, 분석 관리하는 복합오염물질 분석 관리시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 측정기와 분석 및 관리 소프트웨어로 구성된다. 측정기는 복합오염물질을 검출하여 각 오염물질의 수치를 컴퓨터에 전송하는 기능을 제공한다. 분석 및 관리 소프트웨어는 검사, 데이터 관리, 뷰어 등의 모듈로 구성한다. 검사 모듈은 측정기에서 전송된 측정 데이터를 화면에 출력하고, 그 측정 데이터의 정상 기준치 초과 여부를 결정한다. 데이터 관리 모듈은 측정기에서 측정된 방대한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 관리하는 기능을 제공한다. 뷰어 모듈은 데이터베이스에 저장된 측정데이터를 그래프 또는 차트 양식으로 출력하는 기능을 제공한다. 본 논문에서 구현한 복합오염물질 분석 관리 시스템은 실제 복합오염물질을 측정하는데 그치지 않고, 그 측정 데이터를 분석하고, 데이터베이스화하여 지속적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.193-195
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• 2005

전력계통의 안정적인 운용을 위해서는 현재 운전 중인 계통의 운용데이터를 수집하여 분석하고 그에 따라 적절한 제어를 하는 것이 매우 중요한 일이다. EMS가 이러한 일을 처리하고 있으며, 여기서 상태추정기는 정확한 계통 운용 데이터베이스를 제공하는 역할을 한다. 지금까지 모든 데이터는 동시에 측정이 되었다는 가정 하에 상태추정 연산을 하였으나, 실제로 모든 데이터 측정의 동기성을 확보하는 것은 사실상 불가능하다. 최근 인공위성에 의해 동기화된 PMU(phasor measurement unit)가 전력계통 운용에 사용되고 있다. 본 논문에서는 PMU로부터 얻을 수 있는 전압 및 전류 데이터를 상태추정에 이용하는 방법을 개발하였다. 위성에 의해 동기화된 페이저 측정데이터는 데이터 측정의 동기성 확보뿐만 아니라, 데이터의 정밀도 및 위상각의 직접적인 측정이라는 둥의 여러 가지 면에서 매우 효용성이 높은 데이터이다. 본 연구를 통해 개발된 상태추정 프로그터은 IEEE 30모선 시험계통을 이용하여 그 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1231-1234
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• 2012

본 연구에서는 Mobile Smart Device와 Bluetooth 기반의 휴대용 센서 모듈을 이용하여 Bluetooth 기반의 USN을 구성하여 상시 건강 관리를 위한 데이터를 측정하고 건강 가이드를 제공하는 Lifestyle 측정 시스템을 설계, 구현하였다. 운동, 도보 등 상시 활동량을 측정하기 위해 3축 가속도 센서로 움직임을 측정하고 Bluetooth 통신을 통해 Mobile Smart Device로 측정 데이터를 전송할 수 있는 LSM(Lifestyle Sensor Module)과 전송된 측정 데이터를 Android Mobile Smart Device를 사용하여 상시 활동량 데이터를 저장, 처리하여 분석결과에 의한 건강 가이드를 제공하는 Android App을 설계 구현하였다. 활동량을 분석하기 위해 3축 가속도 센서로 측정한 2G, 4G, 8G, 16G 3축 데이터를 에너지 값으로 변경 후 임계값을 다양하게 변경하면서 에너지 값을 분석하여 최적의 임계값을 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.21-23
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• 1998

본 논문에서 ILP (Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hydrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing 을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.481-483
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• 2001

클래스의 응집도를 측정하기 위한 여러 연구들이 제안되었지만, 이런 연구들은 데이터 상호작용에 의해 응집도를 측정하므로 메소들간에 데이터 상호작용이 없지만 객체의 또 다른 속성들을인 데이터들이 함께속하는 경우를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터 상호작용이 없는 경우를 고려하고, 또한 클래스 내의 멤버들과 멤버들간의 연결을 모두 고려하여 응집도를 측정할 수 있는 새로운 응집도 척도를인 강 클래스 응집도(Strong Class Cohesion: SCC)와 약 클래스 응집도(Weak Class Cohesion: WCC)를 제안하였다. 또한 기존 척도들과의 비교평가를 통해서 WCC와 SCC가 향상된 측정을 제시함을 보여 주었다.