we studied a data acquisition and control system of a wind turbine for measuring and controlling a voltage fluctuations of a wind turbine system. The wind turbine system is installed out control area. So, it is so important for supervising to wind turbine of a maintenance, wind speed, optical resources wind turbine output, wind speed, wind direction, over voltage of a generator. This system can be supplied a data of over voltage, under voltage, voltage fluctuations of a wind turbine for controlling an EMS : Energy Management System or a SCADA : Supervision Control and Data Acquisition at a constitute of a wind farm. The of voltage fluctuation system of a wind turbine is improving an electric power supply power quality of a distribution line and unspecified individuals of used wind turbine.
4차 산업혁명의 기반으로서 블록체인은 다양한 산업에서 신성장 동력을 만들어내는 중요한 핵심 인프라이면서 기술로 자리를 잡아가고 있다. 세계적으로 블록체인에 대한 관심이 기업과 기관의 환경으로 빠르게 확산되고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술의 특성 및 동향을 조사 및 정리하고 공공기관 기록관리부분에 블록체인 기술의 적용이 필요한지 알아보았으며 공공기관의 기록관리분야의 구축절차 및 구축방법을 문헌으로 연구하였다. 최종적으로 기록물관리분야에 블록체인 기술을 적용하여 아카이브체인(Archivechain)모델을 제안하고 어떠한 기대가 예상되는지 기술하고자 하였다. 전자문서의 기록관리 과정을 기록한 트랜잭션이 블록체인에 탑재되게 되면 단편적으로 비연계되었던 기록관리 표준업무처리 과정에 모든 단계 정보를 한 번에 확인 할 수 있다. 전자기록관리시스템에 블록체인기능이 탑재된다면 문서를 획득 등록하여 문서를 생산한 자가 메타데이터 및 정보를 입력한 후 모든 내용을 저장하고 분류한다. 그렇게 되면 생산현황보고의 절차가 간결하게 될 것이고 원문정보공개서비스를 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있다. 아카이브체인(Archivechain)은 전자문서생산시스템과 기록관리시스템이 일체되었다는 가정하에 하이퍼레저 플랫폼을 적용하여 BaaS형 클라우드 인프라를 적용한 모델이다. 스마트하고 전자 정부로 진보하는 기록관리 체계를 만들기 위해 공공 기록물관리의 모든 생애주기에 블록체인에 배치함으로써 흩어져 있는 정보를 하나로 모을 수 있는 문제를 해결 할 수 있다.
하이브리드 정보환경은 적절한 범위의 이질적인 정보서비스가 단일 인터페이스를 통하여 지속적이며 통합된 방법으로 이용자에게 제공되는 환경이라고 할 수 있다. 하이브리드 정보환경은 지역 및/혹은 원격 분산서비스 인쇄 및 전자적 서비스를 포함할 수 있다. 그 환경은 객체들이 소속되어 있는 영역에 상관없이 발견, 소재. 신청, 배달 및 이용 등과 같은 기능들의 일부 혹은 전부를 제공할 것이다. 본 연구는 전통적 정보서비스와 전자적 정보서비스를 통합하고 다양한 유형의 정보자원에 대한 연속적이며 통합된 접근을 요하는 하이브리드 정보환경과 하이브리드 도서관에 대한 이해를 통하여 차이브리드 정보서비스의 필요성을 제기하였다. 이어서, 하이브리드 정보서비스 모델 설계에 필요한 기본개념과 이를 바탕으로 한 Agora. BUILDER, HeadLine. HyLife, MALIBU 같은 주요 하이브리드 도서관 프로젝트에 대해 살펴보았다. 아울러 일반적인 하이브리드 정보서비스 모델을 고찰하고 하이 브리드 정보서비스 모델 구축을 위한 기본원칙으로 통합(integration), 연속성(seamlessness), 인증(authentication), 상호연결성(interconnectivity), 정보탐색과정 환경의 개인화(personalisation) 등의 5가지 기본 원칙을 제시하였다.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
최근 대용량 데이터 분석을 위해 다수의 서버를 사용하는 시스템이 증가하고 있다. 대표적인 빅데이터 기술인 하둡은 대용량 데이터를 다수의 서버로 구성된 분산 환경에 저장하여 처리한다. 이러한 분산 시스템에서는 각 서버의 시스템 자원 관리가 매우 중요하다. 본 논문은 다수의 서버에서 수집된 로그 데이터를 토대로 간단하면서 효율적인 이상 탐지 기법을 사용하여 로그 데이터의 변화가 급증하는 이상치를 탐지하고자 한다. 이를 위해, 각 서버로부터 로그 데이터를 수집하여 하둡 에코시스템에 저장할 수 있도록 Apache Hive의 저장 구조를 설계하고, 이동 평균 및 3-시그마를 사용한 세 가지 이상 탐지 기법을 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 세 가지 기법이 모두 올바로 이상 구간을 탐지하며, 또한 가중치가 적용된 이상 탐지 기법이 중복을 제거한 더 정확한 탐지 기법임을 확인한다. 본 논문은 하둡 에코시스템을 사용하여 간단한 방법으로 로그 데이터의 이상을 탐지하는 우수한 결과라 사료된다.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
앰캐시(Amcache.hve) 파일은 프로그램 호환성 관리자(Program Compatibility Assistant)와 관련된 레지스트리 하이브 파일로 응용 프로그램의 실행정보를 저장한다. 이 파일을 통해서 응용 프로그램의 실행경로, 최초 실행시간을 확인할 수 있을 뿐 아니라, 삭제시간까지 추정할 수 있다. 응용 프로그램의 최초 설치시간 및 삭제시간까지 확인할 수 있기 때문에 프리패치(Prefetch) 파일, 아이콘캐시(Iconcache.db) 파일 분석과 병행하면 응용 프로그램의 전체적인 타임라인을 구성할 수 있다. 또한, 앰캐시 파일은 안티포렌식 프로그램, 포터블 프로그램 및 외장저장장치 흔적을 기록하고 있어 디지털 포렌식 관점에서 중요한 아티팩트이다. 본 논문에서는 앰캐시 파일의 특성과 응용 프로그램 삭제시간 추정 등 디지털 포렌식 기술로서의 활용방안을 제시한다.
현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.
최근 빅데이터 처리를 위한 연구들이 활발히 진행 중이며, 관련된 다양한 제품들이 개발되고 있다. 이에 따라, 기존 환경에서는 처리가 어려웠던 대용량 로그 데이터의 저장 및 분석이 가능해졌다. 본 논문은 다수의 서버에서 빠르게 생성되는 대량의 로그 데이터를 Apache Hive에서 분석할 수 있는 데이터 저장 구조를 제안한다. 그리고 저장된 로그 데이터로부터 특정 서버의 이상 유무를 판단하기 위해, 이동 평균 및 3-시그마 기반의 이상 탐지 기술을 설계 및 구현한다. 또한, 실험을 통해 로그 데이터의 급격한 증가폭을 나타내는 구간을 이상으로 판단하여, 제안한 이상 탐지 기술의 유효성을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 하둡 기반으로 로그 데이터를 분석하여 이상치를 바르게 탐지할 수 있는 우수한 결과라 사료된다.
급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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