• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.7-13
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• 2021

최근 클라우드 컴퓨팅의 다양한 특징과 장점들로 인하여 전 세계의 다양한 산업군에서 클라우드 서비스 도입 및 전환이 빠르게 확산하는 추세이다. 이러한 멀티클라우드 기반의 서비스가 확산함에 따라 보안 취약성 또한 증대되고 있어 클라우드 컴퓨팅 서비스에서의 데이터 유출 사고도 증가할 것으로 전망되고 있다. 이에 본 연구에서는 데이터 보안이 강화되면서도 클라우드 구축 비용을 절감할 수 있는 AWS Well-Architected 기반의 보안 아키텍처 구성방안을 제안한다. 제안하는 AWS 클라우드 보안 아키텍처는 개인정보 처리 시 요구되는 보안 항목을 충족하는 Standard 보안 참조모델 및 비용 효율화를 고려한 Shared Security 참조모델로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 AWS 보안 아키텍처는 안전하고 신뢰성 높은 AWS 클라우드 시스템을 구성하는 기업과 기관에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.182-189
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• 2016

수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.15-31
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• 2001

한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.94-94
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• 2011

최근에 산악지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있고, 2009년에는 북한의 무단 댐방류로 인해 인명피해가 발생함에 따라서 산악이나 북한 지역과 같은 지역의 모니터링이 필요하게 되었으며, 강수량의 기후학적 분포의 특성과 같은 장기적인 강수량 정보가 필요하게 되었다. 레이더는 넓은 영역에 대해서 시 공간적으로 고해상도의 자료를 제공할 수 있기 때문에 국지 규모의 단시간 강수량 정보를 제공하는데 유용하다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기존의 층운형 Z-R 관계식(Z=$200R^{1.6}$, Marshall-Palmer, 1948)을 이용한 레이더 강우강도 산출에서 과소추정 문제를 개선하기 위해 레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rain rate; RAR) 산출 시스템을 개발하여 현재 운영하고 있다. RAR 산출 알고리즘은 각 레이더에 대해서 레이더 강우강도와 지상 AWS 우량계 자료를 비교하여 실시간으로 Z-R 관계식을 산출하여, 레이더 반사도를 강우강도로 변환하고, 이를 합성하여 한반도 영역에 대해서 강우강도 정보를 제공한다. 2010년에는 RAR 자료와 지상 AWS 우량계 자료를 이용하여 레이더-AWS 누적강수량을 산출하는 시스템을 구축하였으며, 현재 시험운영 중에 있다. 본 연구에서는 레이더-AWS 누적강수량의 정확도를 평가하기 위해서 2009년에 대해 레이더-AWS 누적강수량 자료와 지상 AWS 누적강수량 자료에 대해 RMSE, Bias 등의 통계값을 산출하였으며, 북한 지역에 대한 적용가능성을 분석하기 위해서 레이더 관측 반경 내의 북한 지역의 GTS 지점 자료를 이용하여 사례 분석하였다. 본 연구는 레이더 자료를 이용한 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 모니터링을 통하여 이러한 지역의 사고에 대비할 수 있고, 기후학적인 강수량 정보 제공 및 향후 유역별 레이더 면적강수지도 시험판 개발을 통하여 수문 기상 분야에 적용하여 효과적인 물관리에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.65-75
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• 2015

본 연구에서는 전산유체역학 모델과 지리정보시스템 자료를 이용하여 밀양시 내이동에 위치한 자동지상관측소(AWS 288)의 지상 바람 관측환경을 분석하였다. AWS 288 인근 지역에 건축 중인 아파트 단지에 의한 관측환경 변화를 분석하기 위하여 16방위의 유입류를 고려하였다. AWS 위치에서 수치 모의된 풍속과 풍향 변화를 중점적으로 분석하였고, 3가지 유입류(남남서풍, 남남동풍, 북북서풍)에 대해서는 AWS 288 주위의 흐름 특성을 상세하게 분석하였다. 남남서풍의 경우, AWS 288 지점에서는 남서쪽에 위치한 아파트 단지의 영향으로 아파트 단지 건축 전과 후의 풍속 차이가 가장 크게 나타났다. 아파트 단지 건축 전에 상대적으로 높은 풍향 빈도가 나타난 남남동풍과 북북서풍의 경우에는 아파트 단지 건축 전 대비 건축 후의 AWS 288 지점에서 수치 모의된 풍속과 풍향 차이는 크지 않았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.7-12
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• 2022

본 논문은 AWS IoT 서비스 및 MQTT 기반 스마트 홈 시스템의 구현 사례를 소개한다. 본 연구에서 구현한 스마트 홈 시스템은 온도와 습도를 모니터링 할 수 있고 그에 따라 에어컨 난방 등을 수동 혹은 자동으로 온도 조절이 가능하며 카메라로 방문자를 확인하고 도어록을 원격으로 제어 할 수 있다. 구현된 스마트홈 시스템은 아두이노를 이용하여 도어록, 난방, 전등 및 에어컨을 제어하며 수집된 데이터와 제어정보는 AWS IoT 서비스를 이용하여 관리한다. 본 연구에서는 사용자가 원격에서 IoT 기기들을 제어할 수 있도록 안드로이드 앱을 개발하였으며, 앱과 AWS IoT 서버 및 아두이노 사이의 데이터 통신 및 제어를 위해 MQTT 프로토콜을 이용하였다. 또한 센서 및 기기들을 추가할 수 있도록 확장성을 갖는 AWS IoT 서비스 기반으로 구현되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권6호
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• pp.177-186
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• 2020

최근 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전에 따라 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지 인식 성능이 향상되고 있으며, 또한 Serverless Computing이 이벤트 기반의 클라우드 애플리케이션 개발 및 서비스를 위한 차세대 클라우드 컴퓨팅 기술로 각광받고 있어 딥러닝과 Serverless Computing 기술을 접목하여 실생활에 이미지 인식 서비스를 사용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Serverless Computing 기술을 활용하여 효율적인 딥러닝 기반 이미지 인식 서비스 시스템 개발 방법을 기술한다. 제안하는 시스템은 Serverless Computing 기반 AWS Lambda Server를 이용하여 적은 비용으로 대형 신경망 모델을 사용자에게 서비스할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 AWS Lambda Server의 단점인 Cold Start Time 문제와 용량제한 문제를 해결하여 효과적으로 대형 신경망 모델을 사용하는 Serverless Computing 시스템을 구축할 수 있음을 보인다. 실험을 통해 AWS Lambda Serverless Computing 기술을 활용하여 본 논문에서 제안한 시스템이 비용 절감뿐만 아니라 처리 시간 및 용량제한 문제를 해결하여 대형 신경망 모델을 서비스하기에 효율적인 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권8호
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• pp.743-753
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• 2012

AWS 자료는 우리나라 전역의 강수특성을 정량적으로 파악하는데 효과적으로 활용될 수 있는 자료이다. 이러한 장점에도 불구하고 AWS 자료는 치수 분야 분석에 제한적으로 활용되고 있으며, 물수지 분석 등 이수 분야 분석에의 활용사례는 상대적으로 매우 부족하다. 본 연구에서는 공간적인 강수특성을 정량적으로 파악하기 위해 AWS 자료를 이용하였으며, 이를 바탕으로 물수지 분석을 수행하고 우리나라의 공간적 물 공급 안전도에 대한 평가를 수행하였다. 물수지 분석을 수행하는 과정에서 우리나라의 물 공급 네트워크를 고려하였으며, 2002년부터 2010년까지의 기간에 대해 연도별 물수지 분석을 수행하였다. 분석결과, 분석 대상 기간 중 물 공급 안전도가 가장 낮았던 것으로 나타난 연도는 2009년으로 평가되었으며, 전남 서해안과 낙동강 중 상류에 물 부족 발생지역이 집중되어 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 우리나라에서 물 공급 안전도가 상대적으로 취약한 지역은 도서 및 해안지역과 같이 가용 수자원이 근본적으로 부족한 지역에 집중되어 있음을 확인하였으며, 해당 지역에 대한 물 공급 대책 수립이 시급하다는 결론을 얻을 수 있었다. 또한 AWS 자료를 물수지 분석에 활용할 경우 도서 및 해안지역의 강수특성을 효과적으로 반영할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1061-1062
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• 2010

• 대기
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• 제27권1호
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• pp.67-77
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• 2017

In this study, we analyzed the characteristics of flow around the Daeyeon automatic weather station (AWS 942) and established formulas estimating inflow wind speeds at a computational fluid dynamics (CFD) model domain for the area around Pukyong national university using a computational fluid dynamics (CFD) model. Simulated wind directions at the AWS 942 were quite similar to those of inflows, but, simulated wind speeds at the AWS 942 decreased compared to inflow wind speeds except for the northerly case. The decrease in simulated wind speed at the AWS 942 resulted from the buildings around the AWS 942. In most cases, the AWS 942 was included within the wake region behind the buildings. Wind speeds at the inflow boundaries of the CFD model domain were estimated by comparing simulated wind speeds at the AWS 942 and inflow boundaries and systematically increasing inflow wind speeds from $1m\;s^{-1}$ to $17m\;s^{-1}$ with an increment of $2m\;s^{-1}$ at the reference height for 16 inflow directions. For each inflow direction, calculated wind speeds at the AWS 942 were fitted as the third order functions of the inflow wind speed by using the Marquardt-Levenberg least square method. Estimated inflow wind speeds by the established formulas were compared to wind speeds observed at 12 coastal AWSs near the AWS 942. The results showed that the estimated wind speeds fell within the inter quartile range of wind speeds observed at 12 coastal AWSs during the nighttime and were in close proximity to the upper whiskers during the daytime (12~15 h).