Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.
산업용 사물인터넷(IIoT:Industrial Internet of Thing)은 기존의 공정의 자동화란 범주를 넘어 모든 제조공정을 정보화 하는 것을 의미한다. 또한 각 공정에 설치된 센서로 부터 수집되는 데이터를 토대로 정보화 시스템을 구축하여 각 공정을 실시간으로 관리하고 자동화하여 최적의 생산성을 유지하는데 그 목적을 두고 있다. 각 공정의 센서로 부터 수집되는 데이터는 비정형성을 띄고 있으며 이러한 비정형데이터를 효과적으로 수집하고 처리하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 빅데이터 수집 및 처리를 위하여 미들웨어로 Node-RED를 사용한 시스템을 제안하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제21권7호
/
pp.359-364
/
2021
In recent years Hadoop usage has been increasing day by day. The need of development of the technology and its specified outcomes are eagerly waiting across globe to adopt speedy access of data. Need of computers and its dependency is increasing day by day. Big data is exponentially growing as the entire world is working in online mode. Large amount of data has been produced which is very difficult to handle and process within a short time. In present situation industries are widely using the Hadoop framework to store, process and produce at the specified time with huge amount of data that has been put on the server. Processing of this huge amount of data having small files & its storage optimization is a big problem. HDFS, Sequence files, HAR, NHAR various techniques have been already proposed. In this paper we have discussed about various existing techniques which are developed for accessing and storing small files efficiently. Out of the various techniques we have specifically tried to implement the HDFS- HAR, NHAR techniques.
실험실정보관리시스템(LIMS, Laboratory Information Management System)은 실험실 데이터를 저장, 가공, 검색 그리고 분석하기 위한 중앙화된 데이터베이스로서 검사, 분석, 시험 업무를 수행하는 실험실을 위해 특별히 고안된 컴퓨터 시스템 또는 시스템을 의미한다. 특히 LIMS는 실험실의 운영을 지원하는 기능을 갖추고 있으며, 워크플로우 관리나 데이터 추적지원 등이 필요하다. 본 논문에서는 실험실의 운영을 위하여 빅데이터 자동화 수집 기술의 하나인 크롤링 기술을 활용하여 웹사이트 및 다양한 채널에 존재하는 데이터를 수집한다. 수집된 시험 방법 및 내용 중 시험자가 활용할 수 있는 유용한 시험 방법 및 내용을 추천한다. 그리고 이에 대한 피드백을 관리하여 수집 채널의 검증이 가능한 상호보완적인 LIMS 플랫폼을 구현한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
제10권1호
/
pp.204-210
/
2022
From the 1970s to the present, the number of new infectious diseases such as SARS, Ebola virus, and MERS has steadily increased. The new infectious disease, COVID-19, which began in Wuhan, Hubei Province, China, has pushed the world into a pandemic era. As a result, Countries imposed restrictions on entry to foreign countries due to concerns over the spread of COVID-19, which led to a decrease in the movement of tourists. Due to the restriction of travel, keywords such as "Corona blue" have soared and depression has increased. Therefore, this study aims to analyze the stress meaning network of the COVID-19 era to derive keywords and come up with a plan for a travel-related platform of the Post-COVID 19 era. This study conducted analysis of travel and stress caused by COVID-19 using TEXTOM, a big data analysis tool, and conducted semantic network analysis using UCINET6. We also conducted a CONCOR analysis to classify keywords for clustering of words with similarities. However, since we have collected travel and stress-oriented data from the start to the present, we need to increase the number of analysis data and analyze more data in the future.
As society advances and consumers' perception of food safety changes, the demand for the safety of refrigerated and distributed foods is spreading. In this paper, we build an ICT system that can collect the TTH data from the NFC tag, store it, analyze the food safety level using it. This service platform consists of the temperature monitoring NFC tag attached to individual packaged food, the smartphone with NFC sensor, and the monitoring server with a big data system. Consumers and administrators in this system can easily identify and predict the safety level of individual packaged foods in real time using the provided app on smartphones. In the field of food safety, the use of new technologies such as ICT can create new value by combining with existing food industry in addition to creating new market by new service.
빅데이터 기술은 데이터 처리 속도가 빠르다는 면에서 주목을 받고 있다. 그리고 관계형 데이터베이스(Relational Database: RDB)에 저장되어있는 대용량 정형 데이터를 더 빠르게 처리하기 위해서 빅데이터 기술을 활용하는 연구도 진행되고 있다. 다양한 분산 처리 도구들을 사용하여 분석 성능을 측정하는 연구는 많지만 분석하기 전 단계인 정형 데이터 적재의 성능에 관한 연구는 미미하다. 때문에 본 연구에서는 RDB 안에 저장되어있는 정형 데이터를 아파치 스쿱(Apache Sqoop)을 사용하여 분산 처리 플랫폼 하둡(Hadoop)으로 적재하는 성능을 측정하였다. 그리고 적재에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 여러 가지 영향 요소를 변경해가면서 반복적으로 실험을 수행하였고 RDB 기반으로 구성된 서버 간의 적재 성능과 비교하였다. 실험 환경에서 아파치 스쿱의 적재 속도가 낮았지만 실제 운영하고 있는 대규모 하둡 클러스터 환경에서는 더 많은 하드웨어 자원이 확보되기 때문에 훨씬 더 좋은 성능을 기대할 수 있다. 이는 향후 진행할 적재 성능 개선 및 하둡 환경에서 정형 데이터를 분석하는 전체적인 단계의 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구의 기반이 될 것으로 예상한다.
본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Recently, as interest in the internet of things has increased, a vibration energy harvester has attracted attention as a power supply method for a wireless sensor. The vibration energy harvester can be divided into piezoelectric types, electromagnetic type and electrostatic type, according to the energy conversion type. The electromagnetic vibration energy harvester has advantages, in terms of output density and design flexibility, compared to other methods. The efficiency of an electromagnetic vibration energy harvester is determined by the shape, size, and spacing of coils and magnets. Generating all the experimental cases is expensive, in terms of time and money. This study proposes a method to perform design optimization of an electromagnetic vibration energy harvester using an open source, big data platform.
대다수 차량은 문제가 발생하면 사용자가 직접 정비소에 방문하여 정비가 이뤄지는 형태를 취하고 있다. 정비가 이뤄지는 동안 사용자는 운행을 하지 못하는 불편함과 함께, 대상 차량이 수익을 창출하는 차량이라면 경제적인 손실도 감수해야 한다. 실시간으로 차량 정보를 수집하고, 수집된 빅데이터를 기반으로 차량에서 발생할 수 있는 문제를 파악하여 사후 서비스 보다는 사전 서비스를 제공한다면, 안정된 차량 운행에 도움을 줄 수 있으며, 경제적 손실도 감소할 수 있다. 이에 본 논문에서는 IoT기반 게이트웨이를 설계하고, 실시간 차량 정보를 수집하여 빅데이터를 구성하여 실시간으로 차량 정보를 제공할 수 있는 플랫폼을 설계하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.