선박의 안전운행을 지원하기 위해 다양한 정보를 신속하고 정확하게 파악할 필요가 있다. 이를 지원하기 위해 6종 개별 서비스를 표출하고, 별도의 데이터를 통합해서 표시하는 통합대시보드를 배치하여 종합적인 정보를 한눈에 확인할 수 있도록 하였다. 통합대시보드는 선박의 안전상태(충돌위험지수, 횡경사, 침수상태 등)를 시각적으로 확인이 용이하게 디자인 되었으며, 사고 발생 시 상태모니터링을 통해 신속한 의사결정이 가능하도록 구성하였다.
본 논문에서는 Chat GPT API 를 활용하여 웹 대시보드를 기획하는 것을 다루고 있다. 이 대시보드는 개인과 업무에서 생성된 데이터를 통합하여 데이터 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와주며, 머신 러닝 절차를 기반으로 화면 구성이 이루어졌다. 이를 통해 비전문가도 쉽게 데이터 전처리, 시각화, 학습, 저장소 등의 기능을 사용할 수 있다.
전통적인 선박 모니터링 방식은 단순 정보 조회나 매뉴얼에 의한 수동적인 모니터링이었다면, 자율운항 선박에서는 주요 기기의 모니터링 개념이 데이터 기반의 예측 모델링 적용이 필수적이다. 선박의 주요 기기 5종에 대한 CBM(Condition Based Monitoring) 정보와 PMS(Planed Maintenance System) 정보를 통합 GUI(Dashboard) 형태로 선육간 구성하여, 선박-육상간 최적의 상태 모니터링과 신제적인 예방 정비 활동이 가능하도록 서비스를 제공한다.
As life expectancy increases, chronic diseases become a problem, and health management in daily life becomes important. With the development of IT convergence technology, personal health records have been collected through various data sources, but they are saved separately by each medical services. Distributed storage of personal health records caused inconvenience about managing the user's health records. In this paper, we designed and implemented an integrated repository and web-based dashboard UI components to solve that inconvenience. The proposed method shows that users can manage their personal health records in the integrated repository effectively and show them through dashboard UI components.
최근 SocailNetworkService(SNS) 플랫폼은 중독을 유발하는 알고리즘을 통해서 시장점유율을 높이는 전략을 사용하고 있다. 이에 따른 부작용으로 일상생활에 무리가 갈 정도의 사용자가 나타나고 있다. SNS 중독 사용자는 스스로가 문제를 인지하고 있으나 자제를 못하고 있어 SNS 중독 완화를 돕는 어플리케이션이 개발되고 있다. 이러한 어플리케이션은 일정 부분 중독 완화에 도움은 주고 있으나 다음과 같은 문제점을 갖는다. 첫째 일반적으로 SNS 사용자는 여러 SNS를 동시에 사용하기 때문에 이를 통합하여 볼 수 있는 기능이 필요하다. 기존 어플리케이션에서는 특정 SNS만을 대상으로 하는 문제가 있다. 둘째 SNS의 사용량을 표현하는 방식이 단순이 그래프 형태로만 지원되어 다양한 정보 제공에 한계가 있다. 마지막으로 SNS의 과도한 사용에 대한 경각심을 새겨줄 수 있는 요소가 부족하다. 이 논문에서는 여러 SNS 사용량을 통합하여 제공하는 대시보드 기능, 게이미피케이션 요소를 접목하여 사용량을 다양한 가치로 보여주는 기능, 그리고 SNS 중독 정도에 따라 다양한 공포소구 메시지를 지원하는 기능을 통해 SNS 사용자의 중독 완화를 지원하는 어플리케이션을 제안한다.
MEMS(Micro Electro Mechanical System)기술이 발전하여 작고 저렴한 IMU(Initial Measurement Unit)와 GPS(Global Positioning System)통합센서가 생산되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 경량화하기 위해서 MEMS 기반 IMU/GPS 통합센서가 적합할 것으로 판단하고 XSens사 MEMS 기반 IMU/GPS 통합센서(MTi-G)의 특성 분석을 위한 실험을 수행하였다. 차량 대시보드에 통합센서를 고정하고 인천 송도 국제도시 도로구간과 터널구간을 주행하여 후처리 과정을 거치지 않은 좌표성과를 취득하였다. 전반적으로 위치결정 성과가 양호했지만 일부 구간(정지구간, 과속방지턱, 터널구간 등)에서 센서 특성, XKF(칼만필터) 특성 및 GPS 신호 수신환경 제한으로 인해 양호하지 못한 부분이 확인되었다. 실험결과 경량 모바일매핑시스템의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 다양한 GPS 신호 수신환경과 주행 조건에서의 실험과 보다 정밀한 정확도 분석이 요구된다.
기존 모니터링 시스템들은 모니터링 대상에 따라 개별 시스템을 구현하였지만, 최근에서 Prometheus, Grafana와 같은 오픈소스를 활용하여 모니터링 시스템을 구현하고 있다. Prometheus와 Grafana를 활용하면 기존 모니터링 시스템 개발 방법에 비해서는 많은 부분이 편리해졌지만, 아직도 문제점이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Prometheus와 Grafana를 지원하는 통합형 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 모니터링 대상 데이터의 수집, 저장, 시각화, 관리를 수행하는 세부 모듈로 역할을 구분하고 기존의 문제점을 해결할 수 있도록 각 모듈을 구현하였다. 제안하는 시스템은 이기종 데이터베이스에 저장된 모니터링 대상을 편리하게 관리하여 모니터링 할 수 있으며 단순한 조작을 통하여 대시보드를 생성할 수 있다.
4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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