• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권3호
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• pp.15-20
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• 2020

본 논문에서는 사물인터넷 서비스 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대한 분석 및 추적, 알림 시스템을 설계하였다. 오류에 대한 세부적인 부가정보(OS, Browser, Device)들을 체계적으로 분석하고 오류가 발생한 상황을 개발자가 인지하도록 하여 시스템의 신뢰성을 강화하였다. 특히 서비스 내에서 오류가 발생한 경우 개발자가 이를 인지하기 어려운 상황을 고려하여 다양한 알림 매체(Email, Slack, SMS)를 통해서 인지할 수 있도록 하였다. 설계 및 개발과정에서 사물인터넷 환경의 특성 상 여러 언어(Typescript, Swift, Android)에 대해 수용할 수 있도록 공용 인터페이스를 고안했으며, 이 인터페이스를 활용하여 모바일, 웹, 데스크톱 어플리케이션 등 여러 사물인터넷 시스템에서 발생한 오류를 수용해서 분석할 수 있다. 또한 각각의 오류 이슈를 통해 집합으로 표현함으로써 개발자가 서비스 개발 시 어떤 이슈가 있는지 쉽게 파악할 수 있으며 대시보드를 통해서 발생한 오류들을 인지할 수 있는 시각화 기능을 제공하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.115-125
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• 2018

2015 개정 교육과정의 핵심은 성취평가제의 적용과 확산으로서 학생들의 학업 성취 평가에서 있어서 경쟁적인 상대평가에서 벗어나 학생들이 각각의 평가기준에 따라 어느 정도의 학업 성취를 달성하였는가를 평가하는 것이다. 이를 위해서는 교수학습 설계와 수행 및 평가 프로세스를 통합 관리할 수 있는 평가기준 및 성취수준 지원 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 교육과정의 성취기준 자료, 수업설계 자료, 학습내용 자료, 평가설계 자료, 평가결과분석 자료 및 피드백 자료들을 연계할 수 있는 통합 데이터모델을 설계하고 이에 기반한 성취평가 지원 시스템을 설계한다. 설계한 통합 데이터 모델을 기반으로 학습자 대쉬보드 웹페이지 프로토타입을 구현하고 학생평가지원포털과의 검색 기능을 비교함으로써 제안한 모델의 퀄리티를 평가하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권4호
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• pp.38-46
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• 2020

본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. 또한 두 솔루션을 기능, 사용의 용이성, 서비스지원, 기술지원 등을 비교해석 한 결과, Elastic Stack이 사용자간 커뮤니티, 오픈 솔루션면에서 빅데이터의 보안관제가 유리함을 알 수 있었다. Elastic Stack을 활용해 보안 로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 보안관제 검색 속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로 기업들이 접근 가능성을 얻을 수 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권1호
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• pp.27-33
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• 2018

본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권1호
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• pp.153-169
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• 2018

Purpose Since human brains catch images faster than texts or numbers, infographics has been widely used in business in the form of "information dashboard" to enhance the efficiency of decision-making. Groupware, however, has neglected the adoption and use of infographics, in particular, in the idea generation process. Given that an overall performance of groupware-based idea generation is no better than that of the (paper-and-pencil-based) Nominal Group Technique, Jung et al. (2010) adopted the notion of infographics in the form of performance feedback to solve the productivity paradox. With the consistent results, which demonstrate beneficial effects of infographics on performance enhancement, an interesting observation that groups with the bar chart treatment performed better than groups with the dot chart treatment was made. The main purpose of this study was to find if there were a performance consistency between the outcomes from the previous study and the outcomes from the current study. Design/methodology/approach In experiment 1, we employed the same system used in the previous study (i.e., Jung et al., 2010). As individuals' contributions accumulated, the mechanism visually displayed individuals' performances two-dimensionally in the form of a bar chart or a dot chart. Then, we compared the performance outcomes from this study to the outcomes from previous study (i.e., Jung et al., 2010). In experiment 2, we modified the performance graph to test the effect of "playfulness" on performance by converting dots to car images. Then, we compared the performance outcome from experiment 2 to the outcomes from experiment 1. Findings Just like our interesting (and unexpected) finding in Jung et al.'s study (2010), the outcome confirmed a consistent superior performance of a bar chart. This implies that a bar chart is a better choice when stimulating performance with a visual aid in the context of groupware-based idea generation. Although a bar chart was criticized in a way that errors of length-area judgments are 40 ~ 250% greater than those of positional judgments along a common scale, such illusion turned out to be facilitating upward performance comparison better. Regarding Experiment 2, the outcome showed that the revised-dot graph is as good as the bar graph in terms of quantity and quality score of ideas. We attribute the performance enhancement of the resized-dot to the interaction between the motivational characteristic and the situational characteristic of playfulness because individuals in the revised-dot graph treatment performed better than individuals in the dot graph treatment. Given the order of performance (Bar >= Revised Dot > Dot) that the revised-dot treatment performed the same as (or lower than) the bar treatment, an additional research is warranted to reach to a consistent outcome.