• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권2호
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• pp.267-274
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• 2023

As the Internet has expanded and the continuous expansion of online shopping in China, many rural areas also have sales outlets. Due to the impact of economic conditions, rural locations have inadequate e-commerce logistical infrastructure, the number of outlets is small, and each other is in a decentralized state. For various reasons, the advancement of rural e-commerce logistics lags far behind that in urban areas. As the Internet of Things with big data grow in popularity, we can create and enhance the assurance system for the booming ecommerce in rural areas by building the support system of rural online shopping platform, and strengthening the joint distribution of logistics terminals based on data mining, so as to encourage the quick and healthy growth of rural online shopping.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.121-128
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• 2021

In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.101-115
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• 2020

자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제12권3호
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• pp.79-99
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• 2022

South Korea is at an important juncture in its history to decide whether to continue its investment to become a first-mover of artificial intelligence (A.I.) platform technology or stay as a fast follower. This paper compares South Korea's A.I. platform capacity to that of the United States, China and the European Union by reviewing publicly opened documents and reports on AI platform strategies and policies using the three elements of the national innovation capacity: common innovation infrastructure, cluster-specific conditions, and quality of linkages. This paper found three major areas the South Korean government can focus on in the A.I. platform industry. First, South Korea needs to increase its investment in the A.I. field and expand its public-private collaboration activities. Second, unlike the U.S. and the U.K., South Korea lacks data protection policies. Third, South Korea needs to build a high-performance system and environment to experiment with artificial intelligence technology and big data.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.13-20
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• 2020

빅 데이터 관련 주요 논제 중의 하나는 방대한 시간 기반 또는 원격 측정 데이터의 가용성에 관한 문제이다. 현재 저비용 획득 및 저장 장치의 등장은 더 세밀한 분석에 사용될 상세한 시간 데이터를 얻을 수 있어서 배후 시스템에 대해 여러 가지 지식을 갖거나 미래의 이벤트를 더 정확히 예측할 수 있다. 특히, 스마트 미터가 설치된 수많은 가정 및 기업 등을 대상으로 전기 사용에 관한 고객 맞춤형 계약을 정의하는 것은 다른 무엇보다도 중요한 문제이다. 수많은 스마트 미터 데이터를 바탕으로 공통적인 전력 소비 형태를 몇 가지 그룹으로 구분할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 미터 측정 관련 공개 데이터와 자바 기반 공개 소스인 KNIME 플랫폼을 사용하여 스마트 미터 관련 빅 데이터 변환과 클러스터링을 나타낸다. 빅 데이터 구성 요소는 공개 소스는 아니지만, 시험판으로 사용할 수 있다. 스마트 미터 빅 데이터를 가져오고, 정리하고, 변환한 후 전력 사용량 행위와 관련된 각 미터 ID의 해석과 클러스터링에 적합한 DTW 접근 방식을 통해 전력 사용 행위에 관한 스마트 계약을 정의할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.165-166
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• 2017

어느 곳에서나 실시간으로 데이터의 정보를 전달 받고 그를 의미 있는 데이터로 분석해 내는 것을 요구하고 있다. 이러한 분석을 위한 플랫폼에 대한 연구도 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 실시간으로 IoT 데이터를 수집하고 분석하는데 겪는 문제들을 해결해 내기 위해 중요한 요소가 무엇인지를 알아보려 한다. 기존의 데이터 수집 방법과 분석 방법보다 얼마나 더 나은지가 그 데이터의 가치를 판단하는 기준이 될 수 있다. 실시간으로 많은 곳에 있는 센서로부터 보다 빠르고 신속하게 데이터를 정확히 수집하고 저장하는 기술과 그 저장되어진 데이터로부터 값을 도출해 낼 수 있는 분석 방법이 중요하다. 따라서 IoT 환경에서의 분석 플랫폼의 중요한 요건은 대량의 데이터를 실시간 처리하고 그를 집중화 시켜 관리하는 것이라 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.49-56
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• 2017

In this paper we propose the approach for big data integration so as to analyze, visualize and predict the future of the trend of the market, and that is to get the integration data model using the R language which is the future of the statistics and the Hadoop which is a parallel processing for the data. As four approaching methods using R and Hadoop, ff package in R, R and Streaming as Hadoop utility, and Rhipe and RHadoop as R and Hadoop interface packages are used, and the strength and weakness of four methods are described and analyzed, so Rhipe and RHadoop are proposed as a complete set of data integration model. The integration of R, which is popular for processing statistical algorithm and Hadoop contains Distributed File System and resource management platform and can implement the MapReduce programming model gives us a new environment where in R code can be written and deployed in Hadoop without any data movement. This model allows us to predictive analysis with high performance and deep understand over the big data.

• 가족자원경영과 정책
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• 제27권1호
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• pp.13-24
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• 2023

4차 산업혁명은 가정생활 깊숙이 들어와 가사노동과 돌봄의 방식을 변화시켰다. 4차 산업혁명 기술 변화로 초래된 가정의 변화는 가사노동 사회화 측면에서 두드러진다. 본 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 가속화되고 있는 가사노동 사회화 현상을 "플랫폼"을 통한 "가사서비스" 양상 변화를 중심으로 살펴보았다. 4차 산업혁명 기술변화가 가속화되기 시작한 2015년 이후 전국일간지와 경제지를 대상으로 관련 신문기사를 추출하여 빅데이터 분석을 하였다. 빅데이터 분석결과는 4차 산업혁명 기술을 활용한 플랫폼 경제가 기업 비즈니스 차원뿐만 아니라 공공정책 차원에서 가사노동 사회화를 급속하게 확산시키고 있음을 보여준다. 플랫폼을 통한 가사서비스 지원이 기업의 새로운 사업 영역으로 성장하고 있으며, 공공정책 차원에서 맞벌이가정이나 한부모가정의 일⸱가정 양립 지원이나 감염병 대응과 관련하여 중요한 정책과제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 본 연구는 4차 산업혁명 기술로 인한 가사노동과 돌봄의 변화를 통해 향후 가사노동과 돌봄에 대한 가정, 시장, 국가의 역할과 과제를 성찰하는 계기를 제공했다는 점에서 의의가 있다.

• 품질경영학회지
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• 제50권3호
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• pp.617-634
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• 2022

Purpose: This paper introduces Pohang University of Science Technology (POSTECH) advanced metering infrastructure (AMI) and Open Innovation Big Data Center (OIBC) platform and analysis results of electricity consumption data collected via the AMI in POSTECH campus. Methods: We installed 248 sensors in seven buildings at POSTECH for the AMI and collected electricity consumption data from the buildings. To identify the amounts and trends of electricity consumption of the seven buildings, electricity consumption data collected from March to June 2019 were analyzed. In addition, this study compared the differences between the amounts and trends of electricity consumption of the seven buildings before and after the COVID-19 outbreak by using electricity consumption data collected from March to June 2019 and 2020. Results: Users can monitor, visualize, and download electricity consumption data collected via the AMI on the OIBC platform. The analysis results show that the seven buildings consume different amounts of electricity and have different consumption trends. In addition, the amounts of most buildings were significantly reduced after the COVID-19 outbreak. Conclusion: POSTECH AMI and OIBC platform can be a good reference for other universities that prepare their own microgrid. The analysis results provides a proof that POSTECH needs to establish customized strategies on reducing electricity for each building. Such results would be useful for energy-efficient operation and preparation of unusual energy consumptions due to unexpected situations like the COVID-19 pandemic.