기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.
국립중앙박물관 소장 백자수주(덕수5531)는 1915년에 구입한 것으로 전체적으로 운룡문이 투각되어 있고 반파된 상태로 수구부분은 이미 복원된 상태이다. 본 논문은 수작업식 보존처리의 단점을 보완하기 위해 백자수주의 결손부분인 운룡문을 3D 스캐닝과 프린팅을 이용하여 복원하는 방법에 대하여 다루었다. 이에 대한 선행연구로서 이미 상용화된 6종의 출력 재료에 대하여 강도 실험을 실시하고, 수작업용 복원재료인 에폭시퍼티(Quick Wood®)와 에폭시(Araldite AY103+HY956®)의 강도와 비교하였다. 디지털 기술을 이용한 복원형 제작은 수작업보다 적은 시간과 노력으로 더 정확한 형태를 얻을 수 있음을 확인하였으며, 무엇보다도 비접촉식 복원방식이기 때문에 보존처리 과정에서 있을 수 있는 위험요소를 줄일 수 있었다. 특히, 디지털 원형 파일을 기록물로 남기고 이를 부차적인 콘텐츠로 사용할 수 있는 점이 주목할 만하다. 그러나 유물 보존처리 과정에 적용할 디지털 기술의 적용방법, 출력재질에 대한 평가와 적용, 출력물의 정형, 접합 및 표면채색 방법 등은 향후 좀 더 연구해야 할 과제이다.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
클라우드 환경의 도입은 애플리케이션 배포와 관리 방식을 혁신적으로 변화시켰으며, 마이크로서비스 아키텍처와 컨테이너 기술이 그 중심에 자리 잡고 있다. 그러나 이러한 변화는 마이크로서비스와 같은 복잡한 서비스 환경에서 서비스 간 상호작용을 정확히 파악하고 내부 프로세스를 세밀하게 분석해야 하는 새로운 과제를 제기했다. 기존의 모니터링 기법은 이와 같은 복잡한 환경을 충분히 분석하는 데 한계를 보였으며, 이를 해결하기 위해 최근 eBPF(extended Berkeley Packet Filter) 기술이 주목받고 있다. eBPF는 리눅스 커널에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 강력한 기술로, 커널 영역에서 발생하는 파일 시스템 활동을 비롯한 다양한 이벤트를 모니터링할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 eBPF를 기반으로 한 컨테이너 활동 분석 시스템을 제안하며, 이 시스템이 컨테이너와 호스트 시스템의 커널 영역에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 모니터링하고, 수집된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 또한, eBPF를 활용한 대표적인 컨테이너 모니터링 시스템인 Tetragon, Falco, Tracee를 이벤트 탐지 방식, 기본 정책 적용 여부, 이벤트 유형 식별, 시스템 콜 차단 및 경고 생성 기능 측면에서 비교 분석하여 각 시스템의 장단점을 평가하고, 컨테이너 프로세스 감시 및 제한에 필요한 기능을 파악하였다. 나아가, 본 논문에서는 제안된 시스템을 컨테이너 메타데이터 수집, 내부 활동 모니터링, 시스템 메타데이터 연계의 세 가지 측면에서 설명하고 평가하며, 관련 연구와의 비교를 통해 eBPF 기반 모니터링 시스템의 효용성과 향후 발전 가능성에 대해 논의한다.
Field measurement of wind characteristics is of great significance for the wind engineering community. High-frequency anemometers such as ultrasonic anemometers are widely used to obtain the high-frequency fluctuating wind speed time history. However, conventional instrumentation systems may suffer from low efficiency, non-real time transmission and higher maintenance cost, and thus are not very appropriate in the field measurement of strong winds in remote areas such as mountain valleys. In order to improve the field measurement performance in those remote areas, a wireless high-frequency anemometer instrumentation system for field measurement has been developed. In this paper, the architecture of the proposed instrumentation system, and measured data transmission and treatment will be presented firstly. Then a comparison among existing instrumentation systems and the proposed one is made. It shows that the newly-developed system has considerable advantages. Furthermore, the application of this system to the bridge site located in the mountain valley is discussed. Finally, typical samples of measured data from this area are presented. It can be expected that the proposed system has a great application potential in the wind field measurement for remote areas such as the mountainous or island or coastal area, and hazardous structures such as ultra-voltage transmission tower, due to its real-time transmission, low cost and no manual collection of data and convenience.
스마트폰 카메라 성능이 좋아지고 클라우드 서비스가 보편화되면서 사용자는 자신의 일상을 기록하고 저장하기가 더욱 편리해졌다. 이러한 라이프로그 기술의 출현은 인터넷 서비스의 이용 뿐 아니라 패러다임을 변화시키고 개인 맞춤형 서비스의 중요성을 강조하고 있다. 라이프로그 데이터의 양이 방대해질수록, 방대한 정보를 관리하고 저장할 수 있도록 효과적인 방법이 필요하게 된다. 본 논문은 무선 네트워크 환경에서 사용자 이동행위를 기반으로 저 전력 라이프로그 관리기법을 제안한다. 제안기법에선 스마트 폰의 전력소모를 최소화하기 위해서 사용자의 이동패턴을 기반으로 라이프로그 수집 및 전송 주기를 조정한다. 수학적 분석결과 제안된 기법은 기존의 라이프로그 관리 기법보다 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
비행 중 결빙은 항공기 운용에 위험한 상황을 초래하게 되며, 개발 및 감항 인증 과정중 성능과 안전에 미치는 영향이 평가되어야 한다. 평가를 위한 결빙 풍동시험에서 스케일링 기법은 실제와 동등한 수집율과 결빙량이 모사되는 대체시험 조건을 결정하는 기법이다. 본 논문에서는 Olsen 및 Ruff-IV 기법과 무차원 Weber 수를 일치시켜 속도를 계산하는 방법을 적용하여 연구자들이 쉽게 이용할 수 있도록 스케일링 프로그램을 개발하였다. 동일조건에서 수행된 NASA 스케일링 결과와 비교하여 프로그램을 검증하였다. 또한 FAR Part 25 Appendix C를 적용한 스케일링 사례를 제시하고 결빙코드 FENSAP-ICE를 이용하여 스케일링 기법을 검증하였다.
새로운 경제적 가치를 창출하고 국가경쟁력을 강화할 목적으로 세계 각국의 정부와 주요 민간 기업들은 빅데이터에 지속적인 관심과 과감한 투자를 하고 있다. 뉴스와 같이 객관적인 데이터를 수집하기 위해서, 데이터 무결성 및 품질의 확보는 전제되어야 한다. 포털 뉴스와 같이 객관적이고 방대한 데이터를 바탕으로 의사결정이나 트렌드 분석을 하고자 하는 연구자나 실무자의 경우, 기존 크롤러 방식을 이용할 경우 데이터 수집 자체가 차단되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 클라우드 서비스 플랫폼을 이용하여 기존 크롤러 방식의 문제점을 해결하여 웹 데이터를 수집하는 방법을 구현하였다. 또한 이를 바탕으로 국민의 안전과 직결되는 가스 안전 관련 기사를 수집하여 가스 안전과 관련된 이슈를 분석하였다. 본 연구를 통해 가스 안전을 확보하기 위해 5가지 분류, 즉 사고/발생, 예방, 유지/관리, 정부/정책, 그리고 대상 등을 기준으로 가스 안전을 위한 전략이 수립되고, 체계적으로 운영되어야 함으로 확인하였다.
The agricultural environment is changing and becoming more advanced due to the influence of the 4th Industrial Revolution. From the basic plan of Rural Informatics to the current level of 2nd generation smart farms aimed at improving productivity using Big data, cloud network and more IoT technology. We are continuing to provide support and research and development. However, many problems remain to be solved in order to supply and settle smart farms in Korea. The purpose of this study is to provide a method of collecting and sharing data on farming environment and to help improve the income and productivity of farmers based on collected data. In the case of hog farm, the multiple sensors for environmental data like temperature, humidity and gases and the network environment for connecting the internet were established. The environment sensor was made using the ESP8266 Node MCU board as micro-controller, DHT22 sensor for temperature and humidity, and MQ series sensors for various gases in the hog pens. The network sensor was applied experimentally for one month and the environmental data of the hog farm was stored on a web database. This study is expected to raise the importance of collecting and managing the agricultural and environmental data, for the next generation farmers to understand the smart farm more easily and to try it by themselves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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