This paper introduces two platforms created by the development team at CORE studio, Thornton Tomasetti's global innovation studio. Collaborative platforms change the way that parties communicate and develop projects. Wikipedia is one of many great examples for a platform that supports collaborative development of a product - the world's largest encyclopedia. In the AEC industry, no such platform exists that can be used for collaborative development of a building project, and hence, information exchange between the parties involved, and modeling programs used in a project is slow and opaque. The platforms introduced in this paper allow for much greater transparency at all stages of the building design process, and hence improve the flow of information between parties involved in the process, both firm-internal and external. While traditionally, the use of a large number of different modeling and analysis platforms is hard to manage by a project team; this paper introduces methods that strengthen the design process by using a multitude of programs needed in the different building design phases.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.185-186
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2015
생활 속 사물들을 유 무선 네트워크를 이용하여 상호 연결하고 정보를 공유하는 환경을 사물인터넷이라고 한다. 즉, 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스로서 기존의 유선 통신 기반 인터넷 및 모바일 인터넷보다 진화된 다음 단계의 인터넷을 의미한다고 볼 수 있다. 이러한 사물인터넷은 가전제품을 비롯한 전자기기뿐만 아니라 원격검침, 헬스케어, 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리 등의 다양한 분야에서 가정 및 산업용으로 응용되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 디바이스를 사용하여 가정의 전자기기를 사용환경을 구성하고 이러한 장치들과 소통하고 제어할 수 있는 웹 기반의 플랫폼 환경에 대하여 제안한다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.23
no.3
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pp.237-251
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2019
We extend the previous work [J. Korean Soc. Ind. Appl. Math. 21(3) 181] to two-and three-asset equity-linked securities (ELS). In the real finance market, two-or three-asset ELS is more popular than one-asset ELS. Therefore, we need to develop mobile platform for pricing the two-and three-asset ELS. The mobile implementation of the ELS pricing will be very useful in practice.
This paper proposes a big data sentiment analysis method and deep learning implementation method to provide a webtoon comment analysis web page for convenient comment confirmation and feedback of webtoon writers for the development of the cartoon industry in the video animation field. In order to solve the difficulty of automatic analysis due to the nature of Internet comments and provide various sentiment analysis information, LSTM(Long Short-Term Memory) algorithm, ranking algorithm, and word2vec algorithm are applied in parallel, and actual popular works are used to verify the validity. If the analysis method of this paper is used, it is easy to expand to other domestic and overseas platforms, and it is expected that it can be used in various video animation content fields, not limited to the webtoon field
Yun, Chang Ho;Park, Jong Won;Jung, Hae Sun;Lee, Yong Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.18
no.3
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pp.1-9
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2017
Smart Cities intelligently manage numerous infrastructures, including Smart-City IoT devices, and provide a variety of smart-city applications to citizen. In order to provide various information needed for smart-city applications, Smart Cities require a function to intelligently process large-scale streamed big data that are constantly generated from a large number of IoT devices. To provide smart services in Smart-City, the Smart-City Consortium uses stream reasoning. Our stream reasoning requires real-time processing of big data. However, there are limitations associated with real-time processing of large-scale streamed big data in Smart Cities. In this paper, we introduce one of our researches on cloud computing based real-time distributed-parallel-processing to be used in stream-reasoning of IoT big data in Smart Cities. The Smart-City Consortium introduced its previously developed smart-city middleware. In the research for this paper, we made cloud computing based real-time distributed-parallel-processing available in the cloud computing platform of the smart-city middleware developed in the previous research, so that we can perform real-time distributed-parallel-processing with them. This paper introduces a real-time distributed-parallel-processing method and system for stream reasoning with IoT big data transmitted from various sensors of Smart Cities and evaluate the performance of real-time distributed-parallel-processing of the system where the method is implemented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.75-84
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2018
Increasing the operation rate of components and stabilizing the operation through timely management of the core parts are crucial for improving the efficiency of the railroad maintenance industry. The demand for diagnosis technology to assess the condition of rolling stock components, which employs history management and automated big data analysis, has increased to satisfy both aspects of increasing reliability and reducing the maintenance cost of the core components to cope with the trend of rapid maintenance. This study developed a big data platform-based system to manage the rolling stock component condition to acquire, process, and analyze the big data generated at onboard and wayside devices of railroad cars in real time. The system can monitor the conditions of the railroad car component and system resources in real time. The study also proposed a machine learning technique that enabled the distributed and parallel processing of the acquired big data and automatic component fault diagnosis. The test, which used the virtual instance generation system of the Amazon Web Service, proved that the algorithm applying the distributed and parallel technology decreased the runtime and confirmed the fault diagnosis model utilizing the random forest machine learning for predicting the condition of the bearing and wheel parts with 83% accuracy.
In this study, big data analysis was conducted for domestic and international sports goods brands. Text Mining, TF-IDF, Opinion Mining, interestity graph were conducted through the social matrix program Textom and the fashion data analysis platform MISP. In order to examine the recent recognition of sports brands, the period of study is limited to 1 year from January 1, 2017 to December 31, 2017. As a result of analysis, first, we could confirm the products representing each brand. Second, I could confirm the marketing that represents each brand. Third, the common words extracted from each brand were identified. Fourth, the emotions of positive and negative of each brand were confirmed.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.287-288
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2019
본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tacho graph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 별도의 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 대용량 화물 DTG 데이터의 전처리 플랫폼을 구현하였다. 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 대상으로 데이터를 변환 및 지도상에 표현해 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.281-282
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2021
본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.
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