지하철 승강장의 혼잡도 관리는 열차지연방지, 승객안전 등의 서비스수준 향상을 위해 중요하다. 승강장 혼잡개선정책을 효과적으로 수립하기 위해서는 혼잡수준을 정확하게 추정하는 방안이 필요하다. 현재 지하철 승강장 혼잡도는 1-2년 주기의 특정 장소 및 시간에 계수방법(Hand Count)로 측정되어 시공간적 제약이 존재한다. 한편 스마트카드자료는 매일 실시간 생성되는 빅데이터 자료로서 승강장혼잡 추정을 위한 기초자료로서 적합하다. 본 연구는 카드자료를 승강장 혼잡도를 동적으로 추정하는 모형을 제안한다. 연구는 우선 혼잡도를 지하철 네트워크를 동적으로 이동하는 승객이 승강장에 집중하는 수요개념으로 정의한다. 이를 위해 지하철 네트워크에서 개별승객이 동적으로 이동하는 궤적을 모형을 통하여 파악한다. 또한 지하철승강장에 집중 및 분산되는 승객흐름을 1분 단위로 산정한다. 마지막으로 승강장구조별 단위 실용대기면적에 따른 승강장 혼잡도를 계산한다.
본 연구는 학계와 현장의 도서관 빅데이터 관련 움직임을 살펴보고 이를 토대로 도서관 빅데이터 플랫폼인 도서관 정보나루의 장서/대출데이터를 대상으로 기초 분석을 수행하였다. 이를 위해 도서관과 빅데이터에 관한 선행연구와 활용사례를 참고하여 연도별 장서증가량, 주제별 장서구성비, 미대출 장서구성비, 주제별 장서회전율, 그리고 주제별 이용계수의 5가지 분석지표를 선정하였다. 분석에 사용된 도서관 데이터는 부산지역 33개 공공도서관의 장서/대출데이터 6,722,603건이다. 주요한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 33개 공공도서관 간 장서수보다 대출수의 격차가 큰 것으로 나타났다. 둘째, 연간 장서증가량도 뚜렷한 하락세를 보였다. 셋째, 소장 장서의 주제별 구성과 미대출 장서의 주제별 구성에 있어서 각 도서관들이 비슷한 양상을 나타냈다. 넷째, 이용자들의 대출은 주제별, 도서관별로 매우 상이한 것으로 나타났다. 다섯째, 대부분의 도서관에서 자연과학 분야 장서회전율과 이용계수가 가장 높게 나타났다.
본 연구는 게임이용자의 게임행동에 영향을 주는 요인 중 성격특성을 중심으로 분석하고 인구통계학적 변수에 따라 어떠한 차이가 나타나는지 알아보고자 진행되었다. 연구 결과 Big 5 성격특성은 게임이용에 유의한 영향을 미치며, 성실성의 경우 선용적 게임이용에는 대부분 긍정적으로, 문제적 게임이용에는 대부분 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개인적 특성에서도 게임이용에 유의한 영향을 나타내는 변인들이 발견되었는데, 게임 플랫폼과 게임 빈도 그리고 직업 등에서 의미 있는 효과가 나타났다. 후속 연구에서는 게임의 특성을 반영할 수 있는 게임 또는 플랫폼의 유형과 같은 변인을 구체화하여 그 유형이 게임이용자의 특성과 게임이용 행동 간의 관계에서 어떠한 역할을 하는지 파악하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
COVID-19는 사회 전 분야 및 경제, 정치에 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 산업계에도 막대한 영향을 미쳤다. 감염병 예방 차원에서의 비대면 교류 방식은 필수적이었으며, 이를 경험한 세대는 언제 어디서나 빠르게 접근할 수 있는 플랫폼의 중요성을 인식하고 이를 잘 수용할 수 있는 메타버스(Metaverse)에 관심이 쏠리고 있다. 금융업계마다 차별화된 메타버스 플랫폼 전략을 이용하고 새로운 고객 응대 및 수익 창출에 집중하고 있으며, 내외부의 의사소통 창구로도 활용되고 있다. 본 논문은 금융권 메타버스의 이론적 배경과 국내외 사례를 분석하고, MZ 세대 접점 확보를 위한 금융권 메타버스 플랫폼 활용 방향에 관하여 연구하고 기술해 보고자 한다.
미래 경제 성장 동력으로 부상하고 있는 사물인터넷은 이미 생활과 밀접한 분야에서는 도입이 활발하게 이루어지고 있으나, 잠재된 보안위협은 여전히 잔존하고 있다. 특히 인터넷 상의 유해 정보는 스마트홈 및 스마트시티의 활성화로 인해 폭발적으로 설치된 CCTV에 할당된 IP 정보 및 심지어 접속 포트 번호들이 포털 검색 결과 및 페이스북, 트위터와 같은 소셜 미디어 등에 공개되어 간단한 툴로도 보다 쉽게 해킹이 가능하다. 사용자들이 많이 사용하는 포털 검색 데이터 및 소셜 미디어 데이터의 보안취약점 및 불법 사이트 정보들을 데이터 분석하여, 보안취약성 같은 위험 요소가 내포된 데이터 및 사회적 문제를 야기하는 불법 사이트에 대한 대응을 신속하게 수행할 수 있게 지원하는 빅데이터 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터 분석 시스템 설계를 위해 하둡 기반 빅데이터 분석 시스템과 스파크 기반 빅데이터 분석 시스템 연구를 통해 요구사항을 도출하여 요구사항에 맞게 Splunk 플랫폼을 활용한 유해 정보 탐지를 위한 빅데이터 분석 시스템을 설계하였다.
Recently, the competition among global IT companies for the market occupancy of the IoT(Internet of Things) is fierce. Internet of Things are all the things and people around the world connected to the Internet, and it is becoming more and more intelligent. In addition, for the purpose of providing users with a customized services to variety of context-awareness, IoT platform and related research have been active area. In this paper, we analyze third party instant messengers of Windows 8 Style UI and propose a digital forensic methodology. And, we are well aware of the Android-based map and navigation applications. What we want to show is GPS information analysis by using the R. In addition, we propose a structured data analysis applying the hierarchical clustering model using GPS data in the digital forensics modules. The proposed model is expected to help support the IOT services and efficient criminal investigation process.
다양한 센서를 내장하고 고품질의 무선 네트워크 통신 기능을 탑재한 이동 장치의 보급이 확대됨에 따라 다양한 서비스 환경에서 이동 장치로부터 생성되는 시공간 데이터 량도 빠르게 증가하고 있다. 이와 같이 실시간 특성을 갖는 대량의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위한 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템은 일괄 처리 방식의 플랫폼으로 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 서비스에 적용하기에는 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 맵리듀스 온라인 프레임워크를 확장하여 연속적으로 입력되는 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 질의 처리를 지원하고, 질의 처리 과정에서 야기될 수 있는 부하 문제를 효과적으로 분산하는 부하 관리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 공간 분할 영역을 기반으로 입력 데이터의 유입율과 부하율을 이용하여 노드들에 대해 동적으로 부하를 분산하는 기법을 제시하였다. 실험에서는 특정 공간 영역에서의 부하 관리가 요구될 때 해당 영역에서의 공간 데이터 스트림을 공유하는 자원들에게 분배함으로써 효과적인 질의 처리를 지원할 수 있음을 보인다.
건축물의 LCC 분석 결과의 신뢰성은 정확한 분석 절차와 불확실성이 제거된 데이터에 의해서 결정된다. 그러나 지금까지는 이 데이터를 자동으로 계측하고 DB화 할 수 있는 시스템들이 실용화되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 4차 산업혁명의 핵심도구인 IOT를 활용하여 설비시스템의 전기에너지 소모량 데이터를 자동으로 수집하여 분석하고, 분석된 결과들을 활용하여 설비시스템의 효율적 운전이 가능한 S-LCC 플랫폼의 개념모델을 제안하였다. 제안된 개념 모델은 기존의 유지관리 시스템(BLCS)에 IOT를 융합하여 모델링되었으며, 이것은 시설물관리모듈, LCC분석모듈, 에너지사용량 관리모듈, 상태효율분석모듈, 유지보수기준재설정모듈 등 5개의 세부 모듈로 구성되어야 업무프로세스가 효율화될 수 있다. 이 시스템에서 도출하는 LCC분석결과를 활용하여 설비시스템의 노후화 상태를 실시간으로 파악할 수 있으며, 또한 기존설비의 보수율과 교체주기, 수명 등에 관한 기준들을 재설정하고, 신규설비의 유지관리기준을 새롭게 설정하는 기초자료로 활용될 수 있다. S-LCC 플랫폼이 구축될 경우, LCC 분석의 신뢰성 증대, 자료입력을 위한 노동력 절감, 정확성 제고 등의 효과뿐만 아니라 지금까지 버려졌던 데이터를 잠재가치가 큰 빅 데이터로 바꿀 수 있다.
R과 Hadoop의 통합환경인 Rhipe 개발로 인해 분산처리 환경 하에서 대용량 데이터 분석이 가능해졌다. 본 논문에서는 Rhipe을 이용하여 실제 데이터와 모의실험 데이터에서 다양한 데이터 크기에 따라 다중 회귀분석을 구현하였다. Hadoop의 가상분산 모드(pseudo-dstributed mode)와 완전분산 모드(fully-distributed mode) 구축 시스템 비교에서 완전분산 모드 시스템이 가상분산 모드 시스템보다 처리 속도가 빠르고 데이터 노드의 수가 많을수록 계산 시간이 점점 줄어드는 것을 알 수 있었다. 또한, 제안된 Rhipe 플랫폼의 성능을 평가하기 위해 기본 R 패키지인 stats와 bigmemory 상에서 유용한 biglm 패키지와 처리 속도를 비교하였다. 실험결과 Rhipe은 데이터의 크기가 클수록 map task 개수가 증가되고 동시에 병렬 처리로 인해 다른 패키지들보다 빠른 처리속도를 보였다.
최근 다양한 사회 경제 이슈가 사회적인 화두로 떠오르고 있으며, 지역 경제 상황을 빠르게 판단하고 정책을 수립하기 위한 경기종합지수의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 해외 연구자들은 지역 경제활동과 밀접하게 연관된 실시간성 교통 빅데이터를 이용하여 빠른 경제 상황 진단과 맞춤형 정책 방향의 수립을 고려하고 있다. 본 연구의 주요 목적은 울산광역시를 기종점으로 하는 TCS 데이터를 여객·화물통행, 단거리·장거리통행으로 구분하고, 각각의 통행량을 이용하여 지역경기진단이 가능한 경기종합지수들을 선정한 후 각 지수들의 경기변동 특징인 선행, 동행, 후행성을 교차 상관함수(Cross-Correlation Functions) 분석을 통하여 정의하는데 있다. 연구 결과로부터 TCS 교통량의 추이와 상관관계가 높은 경기 종합지수들은 서비스업 생산지수, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업 등으로 나타났다. 이 중 화물, 여객, 단거리 목적 통행은 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업에 대해 선행성을 가지는 것으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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