4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.
낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.
파리기후협약에서 한국은 2030년까지 온실가스 배출전망(BAU) 대비 37% 감축이라는 의욕적인 목표를 제출하였다. 그리고 대응방안의 하나로 지능형 전력망인 스마트 그리드가 제시되었다. 스마트 그리드의 적용되기 위해서는 다양한 분야에 EMS(Energy Management System)가 설치 및 운영되어야 하는데, 수요자의 인식부족과 시스템 ROI의 한계로 보급이 지연되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 설치된 EMS의 효율을 높이기 위한 다양한 데이터 분석과 제어기술이 제시되고 있다. 본 연구에서는 IoT로 수집된 빅데이터를 SARIMA 모델로 분석하여 예측함으로써 공공 스포츠 시설의 에너지 사용량을 절검하여 운영하는 계측제어 알고리듬을 제시한다.
본 연구에서는 판매량 증대와 효율적인 재고 관리를 위해 지난 5년간 온라인 쇼핑몰 'A'에서 누적된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어(outer wear)의 판매량을 예측하는 판매 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델은 2014년부터 2017년도까지 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 분석하여 2018년 기온 변화에 따른 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 예측한다. 제안한 판매 예측 모델을 사용하여 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량 예측값과 실제 2018년 판매량을 비교 분석한 결과 반팔티셔츠와 아우터웨어의 예측 오차율은 각각 ±1.5%와 ±8%를 나타내었다.
한국영화 100년 역사 속에 한국영화는 2012년부터 해마다 총 관객 수 1억 명을 넘고 있고, 총 매출액은 1조를 바라보고 있다. 이러한 한국영화의 흥행가도에 영향을 준 것이 스마트폰 보급률 60%와 가입자 수 3천만 명을 넘은 2012년과 상관이 있을 것이라 추정을 해 본다. 이에 따라 2012년 전후로 영화흥행 요인변수에도 변화가 필요했고, 새로운 독립변수로 훈련시킨 예측모델을 가지고 실전데이터에 적용하여 예측해 보았다.
최근에 실시간 처리를 위해 메모리 기반의 빅데이터 처리 프레임 워크인 스파크가 널리 사용되고 있다. 스파크는 프로그램이 필요로 하는 중간 데이터를 모두 메모리에 올려놓아, I/O 수행을 최소화함으로써 빠른 응답을 가져올 수 있다. 그러나 응용프로그램의 메모리 사용량이 클러스터의 실제 메모리의 량보다 많을 경우, 최적의 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 메모리 사용량이 많은 페이지랭크 응용 프로그램에서 병목이 되는 현상을 실험을 통해 그 요인에 대해 분석하고, 스파크와 함께 타키온을 구성해서 메모리의 효율적 사용을 통해 병목의 요인을 해결하여 18%의 성능향상을 하였다.
최근 스마트폰 사용 형태의 도움을 받아 사용자 특성을 예측하는 것은 매우 흥미롭고 주의를 사로잡는 연주 주제이다. 현재 몇몇 연구들은 사용자의 특성을 예측하기 위해 전화 사용 기록, 문자 메시지 사용 기록, 소셜 네트워크 서비스 사용 기록 등을 이용하고 있다. 이 논문에서, 우리는 MBTI 사용자 특성과 스마트폰 사용로그 간의 관계를 평가한다. 이를 위해, 스마트폰 사용 기록에서 부터 몇몇 특징들을 추출하고 이를 Naive Bayes와 SVM등의 분류기에 적용하여 사용자의 특성을 구분하였다. 사용자 특성 분석 결과의 분석을 통해 facebook사용 기록이 외향적인 사람과 내향적인 사람을 가장 잘 구분하는 것을 알 수 있었고, SVM 분류기가 Naive Bayes보다 사용자의 특성을 잘 예측하는 것을 확인하였다.
주식 시장에 대한 예측은 오랜 기간 많은 이들의 꿈이었다. 하지만 수많은 노력에도 불구하고 주식 시장을 정확하게 예측하기란 쉬운 일이 아니었다. 본 연구는 주식 시장의 방향성에 주목하여 이 방향성을 예측할 수 있는 감성사전을 구축하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해 2015년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 3년간의 증시 뉴스 25,000여 건의 데이터를 수집하여, 문맥을 고려하기 위한 Word2Vec을 적용하였다. 이를 바탕으로 뉴스에 감성분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측해 보았다.
기존의 다양한 데이터 시각화 툴에서 제공하는 차트 추천 방식은 사용자의 의도를 고려하지 않은 상태로 차트를 추천한다. 일부 시각화 툴에서는 세분화된 정량적 데이터 분류 체계를 따르지 않기 때문에 명확한 데이터 시각화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 입력된 정량적 데이터를 정확하게 분류하고, 사용자 의도를 반영하여 효율적으로 차트를 추천하는 가이드라인을 제안한다. 가이드라인은 데이터를 분석하는 분석 가이드라인과, 입력된 데이터 타입과 사용자의 의도를 반영하여 차트를 추천하는 추천 가이드라인으로 구성되어 있다. 이러한 가이드라인을 통해 차트 선택 과정에서 사용자의 의도에 부합하지 않는 차트를 배제하였고, 사용자가 차트를 선택하는데 소요되는 시간이 감소하였음을 확인하였다.
각종 ICT 기술 혁신 및 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)에 의해 사물인터넷(Internet of Things : IoT) 환경이 점차 지능화, 분산화, 자동화된 서비스를 요구하고 있으며, 특히 통신네트워크(5G),데이터 분석 및 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 접목되는 산업사물인터넷(Industrial IoT : IIoT)에서의 고도화되고 안정적인 스마트서비스 제공 환경이 요구되고 있다. 본 연구에서는 다양한 산업현장의 설비 장치와 센서 등 이기종 장치와의 유연한 연계와 신속하고 안정적인 데이터 수집 및 처리 등을 위한 IIoT Edge 미들웨어 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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