• 한국사회복지학
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• 제54권
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• pp.245-272
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• 2003

본 연구는 종합사회복지관의 프로그램 개발과정에 있어서 프로그램 개발자들의 정보수집정도 및 유형을 파악하고, 이러한 정보수집정도에 영향을 미치는 예측 변인이 무엇인지를 밝히는 데 조사의 목적이 있다. 조사방법으로는 전국의 335개의 종합사죄복지관의 청소년(아동)부서의 프로그램 개발을 책임지고 있는 사회복지사를 응답자로 하여 우편으로 설문조사를 실시하였다. 연구의 주요한 결과를 살펴보면, 우선 기술분석결과에서 첫째, 현장에서 프로그램 개발활동이 활발하다는 것이 밝혀졌다. 둘째, 복지관에서 프로그램 개발을 주로 나이와 기관의 근무경험이 부족한 직원들이 개발을 맡고 있다. 셋째, 개발자들이 비공식적인 정보보다는 공식적 정보들을 더 많이 수집하고 있다. 넷째, 개발자들이 프로그램 개발관련지식을 공식적 교육프로그램을 통해서 획득한 '공식적' 훈련보다는 '비공식적' 훈련으로 통해서 더 많은 지식을 습득하고 있는 것으로 나타나고 있다. 회귀분석결과를 살펴보면, '전체적인 정보수집활동'에 영향을 미치는 요인으로서 업무의 자율성, 업무의 부담감, 공식적 교육정도, 개방성 등이 중요한 변수로서 나타났다. 특히, '전체적인 정보수집활동'에서 중요하게 영양을 미치는 업무의 부담감의 변수는 흥미롭게도 '전체적인 정보수집활동'을 세부적으로 구분한 '공식적 정보수집활동'과 '비공식적 정보수집활동'으로 구분하여 살펴본 회귀분석결과에 유일하게 다르게 영양을 미치는 요인으로 나타났다. 주요 결과를 바탕으로 이론적 및 실천적인 함의를 논하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.149-158
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• 2017

빅데이터는 경제개발에서 흥미로운 기회와 도전을 보여왔다. 예를 들어, 농업 분야에서 날씨 데이터 및 토양데이터와 같은 복합데이터의 조합과 이들의 분석 결과는 농업종사자 및 농업경영체들에게 귀중하고 도움되는 정보를 제공한다. 그러나 농업 데이터는 센서들과 농업 웹 마켓 등의 다양한 형태의 장치 및 서비스들을 통해 매 분마다 대규모로 생성된다. 이는 데이터 수집, 저장, 분석과 같은 빅데이터 이슈들을 발생시킨다. 비록 몇몇 시스템들이 이 문제를 해결하기 위해 제안되었으나, 이들은 다루는 데이터 종류의 제약, 저장 방식의 제약, 데이터 크기의 제약 등의 문제를 여전히 가지고 있다. 이 논문에서는 농업데이터의 수집과 분석 플랫폼의 새로운 설계를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 (1) Flume과 MapReduce를 이용한 다양한 데이터 소스들로부터의 데이터 수집 방법, (2) HDFS, HBase, 그리고 Hive를 이용한 다양한 데이터 저장 방법, (3) Spark와 Hadoop을 이용한 빅데이터 분석 모듈들을 제공한다.

• 한국생활환경학회지
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• 제24권3호
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• pp.360-367
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• 2017

Although the elderly collecting and selling wastepaper is one of the most vulnerable groups in society, this group has not been studied specifically. Subjective health status is an important aspect of quality of life in old age. The purpose of this study is to examine factors affecting subjective health status among the elderly collecting and selling wastepaper. Analyses are based on data from 2014 Korean Elderly Survey. Multiple regression analysis showed that gender, depression, and fear of falling were associated with subjective health status. The results of this study suggest that gender and mental health aspects should be considered in making intervention plan for assessments and providing services for health among the elderly collecting and selling wastepaper. The study findings also indicate that efforts to improve safety in worksite of elderly persons collecting and selling wastepaper are needed.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.411-418
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• 2007

To analyze dynamic and long-term behavior of high speed rail system, and seismic measurements been installed at the various locations in the high speed rail system. Among these, 76 measurements were installed Chunan and Deajeon, and 80 measurements between Kwangmyung and Chunan. From these 156 measurements, real time data are continuously corrected and be sent to the main monitoring system to be used further analysis. These two systems were installed by different institution, and so there are not only basic differences in the system itself, but system running methods and data collecting/transferring methodology. There has been systematic difficulties due to these differences. This study shows the whole steps of high speed rail data monitoring systems include measurement equipment itself and data collecting/transferring system. study will proposed a more effective methods for collecting. This study also discuss the real time analysis method which can be used for future high speed rail monitoring system.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권9호
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• pp.259-269
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• 2017

최근 4차 산업혁명의 도래로 지능형 시스템의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 자율제어 시스템이 중요한 이슈가 되고 있다. 자율제어 시스템이 대상 시스템을 모니터링 하기 위해서는 설비 및 센서의 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 그러나 기존 공장의 설비 및 센서 데이터는 제조사마다 형식이 다르기 때문에 데이터 수집에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 표준 제조설비 데이터 수집 미들웨어인 'MTConnect'를 이용해 이를 보완하였다. 데이터를 수집하고 공통된 형식으로 변경하는 MTConnect를 이용해 1) parseBuffer, 2) processData, 3) addToBuffer, 의 3단계 프로세스를 가지는 데이터 수집 및 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 우리는 자율제어 시스템에서 사용 가능한 공통된 형식의 데이터를 얻을 수 있다. 우리는 사례연구로서 공장 내 무인 운반 시스템인 AGV(Automated Guided Vehicle)의 데이터 생성 및 수집을 실험했다. 이를 위해 MTConnect 표준을 준수하여 데이터 타입을 정의하고 제안된 시스템을 통해 수집된 데이터를 확인했다.

• 수산경영론집
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• 제36권3호
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• pp.89-117
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• 2005

Currently, the tax - exempted vessel fuel is provided for commercial fishing in order to increase the competitive power of fishery production thorough the National Federation of Fisheries Cooperatives. The National Federation of Fisheries Cooperatives should predict the exact amount of fuel consumption for fishing every year to request the fuel from the government. Unfortunately, there is no sophisticated model to predict the tax - exempted vessel fuel consumption. In 2003, the consumption of the tax- exempted vessel fuel was only $25.1\%$ of the estimation amount by the National Federation of Fisheries Cooperatives. This causes an inefficiency in the petroleum management. Moreover, we need some data such as the annual average fishing hours, fishing days and fishing behavior to adopt a new policy regarding fishing. Up to now, the data have been obtained by survey with response in the fishery field. In the most case, we have a small number of data because we spend so much time and money consuming for collecting fishing data. As a result, the level of confidence of the data is associated with the sample size and normally low. In order to achieve more accurate data, we need to develope an efficient method for collecting fishing data. In this research, we proposed a new method to predict the tax- exempted vessel fuel consumption more exactly. The prediction results from the proposed method has been compared with the results from the current method. According to the results in this research, the method proposed here produced much better accuracy than the current method. In addition, we also proposed in the paper for collecting fishing data of the annual average fishing hours using the tax - exempted vessel fuel consumption and the gasoline consumption of vessel engine. The fishing data obtained by using the method proposed in this research could be much more efficient and accurate because it doesn't need to estimate from survey sample data.

• 상하수도학회지
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• 제27권1호
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• pp.91-99
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• 2013

In this study, a current condition of human feces-collecting and transporting business of local government was investigated using statistical data to efficiently derive proper systematic management plan for human feces-collecting and transporting business. According to the data for human feces-collecting and transporting business from 2006 to 2010, it turned out that the number of people working in this field and the amount of human feces produced and processed were decreased. They were decreased by 292 places, 1,077 employees, $904m^3/day$, and $121m^3/day$, respectively. In addition, the number of human feces-collecting and transporting business has been decreased causing an extra amount of manpower and the number of employees working in the field decreased. In this study, the reasons for financial difficulties of human feces-collecting and transporting business were analyzed. Finally the alternative plans were suggested to replace currently closed business due to management deterioration.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.664-666
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• 2014

최근 사용자들에게 다양한 정보를 제공하기 위해 무의미한 데이터를 수집하고 관계를 분석하여 의미 있는 데이터를 추출하는 빅데이터가 이슈이다. 하지만 기존의 데이터 수집 방식은 건물 내 외부에 설치된 센서 및 기타 사용자들의 정보들을 이용하여 데이터를 분석하기 때문에 정보취합에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집의 문제점을 해결하기 위해 스마트 폰을 이용한 데이터 수집 어플리케이션을 개발한다. 개발하는 데이터 수집 어플리케이션은 Wi-Fi에 대한 정보 및 온도, 습도, 가속도, 자이로 등의 데이터를 측정하며, 웹을 통해 서버로 전송한다. 전송된 데이터는 사용자의 상황 추론을 위한 데이터로써 사용되며, 향후 추론 결과에 따라 사용자의 상황에 맞춰 다양한 서비스의 제공이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.661-664
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• 2017

Recently, during disasters occurrence, dealing with emergencies has been handled well by the early transmission of disaster relating notifications on social media networks (e.g., Twitter or Facebook). Intuitively, with their characteristics (e.g., real-time, mobility) and big communities whose users could be regarded as volunteers, social networks are proved to be a crucial role for disasters response. However, the amount of data transmitted during disasters is an obstacle for filtering informative messages; because the messages are diversity, large and very noise. This large volume of data could be seen as Social Big Data (SBD). In this paper, we proposed a big data platform for collecting and analyzing disasters' data from SBD. Firstly, we designed a collecting module; which could rapidly extract disasters' information from the Twitter; by big data frameworks supporting streaming data on distributed system; such as Kafka and Spark. Secondly, we developed an analyzing module which learned from SBD to distinguish the useful information from the irrelevant one. Finally, we also designed a real-time visualization on the web interface for displaying the results of analysis phase. To show the viability of our platform, we conducted experiments of the collecting and analyzing phases in 10 days for both real-time and historical tweets, which were about disasters happened in South Korea. The results prove that our big data platform could be applied to disaster information based systems, by providing a huge relevant data; which can be used for inferring affected regions and victims in disaster situations, from 21.000 collected tweets.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.205-209
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• 2015

A significant amount of data including ongoing construction activities, work quantities, resources utilized by contractors, and site conditions is collected in highway construction sites on a daily basis by resident engineers. This data is commonly known as daily work reports (DWRs) in the U.S. Although a lot of time and effort is invested in collecting the DWR data, its utilization has been very limited. This paper discusses current practices of collecting and utilizing DWR data among various Departments of Transportation in the U.S., and discusses the challenges and opportunities for better collection and utilization of the data. An extensive literature review and two nationwide surveys in the U.S. were conducted as a part of this study. Finally, it provides a set of recommendations to effectively address the challenges identified and maximize the benefits of utilizing DWR data such as supporting various decisions for highway project development process. The findings of this study are implementable ideas that can aid DOTs in making data-driven decisions throughout the project development processes in the future.