• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1463-1470
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• 2021

기존 모니터링 시스템들은 모니터링 대상에 따라 개별 시스템을 구현하였지만, 최근에서 Prometheus, Grafana와 같은 오픈소스를 활용하여 모니터링 시스템을 구현하고 있다. Prometheus와 Grafana를 활용하면 기존 모니터링 시스템 개발 방법에 비해서는 많은 부분이 편리해졌지만, 아직도 문제점이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Prometheus와 Grafana를 지원하는 통합형 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 모니터링 대상 데이터의 수집, 저장, 시각화, 관리를 수행하는 세부 모듈로 역할을 구분하고 기존의 문제점을 해결할 수 있도록 각 모듈을 구현하였다. 제안하는 시스템은 이기종 데이터베이스에 저장된 모니터링 대상을 편리하게 관리하여 모니터링 할 수 있으며 단순한 조작을 통하여 대시보드를 생성할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.118-121
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• 2021

슈퍼컴퓨터는 수백~수천 노드의 컴퓨팅 자원이 연결되어 복잡한 계산이나 대규모 데이터를 병렬 처리하며 일부 노드에서 발생하는 예상치 못한 문제는 전체적인 시스템 성능 저하로 이어질 수 있기 때문에 슈퍼컴퓨터 모니터링과 성능 분석은 슈퍼컴퓨터를 구축하고 운영하는데 필수적인 요소로 볼 수 있다. 본 논문에서는 오픈소스 소프트웨어인 Performance Co-Pilot, Bpftrace, Grafana를 활용한 슈퍼컴퓨터 모니터링 및 성능분석 시스템 구축 방안을 제안하였으며 이를 통해서 확장가능하면서도 유연한 구조의 슈퍼컴퓨터 모니터링 및 성능 분석이 가능함을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.110-118
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• 2021

4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2801-2815
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• 2022

With the advent and realization of Software Defined Network (SDN) architecture, many organizations are now shifting towards this paradigm. SDN brings more control, higher scalability, and serene elasticity. The SDN spontaneously changes the network configuration according to the dynamic network requirements inside the constrained environments. Therefore, a monitoring system that can monitor the physical and virtual entities is needed to operate this type of network technology with high efficiency and proficiency. In this manuscript, we propose a real-time monitoring system for data collection and visualization that includes the Prometheus, node exporter, and Grafana. A node exporter is configured on the physical devices to collect the physical and virtual entities resources utilization logs. A real-time Prometheus database is configured to collect and store the data from all the exporters. Furthermore, the Grafana is affixed with Prometheus to visualize the current network status and device provisioning. A monitoring system is deployed on the physical infrastructure of the KOREN topology. Data collected by the monitoring system is further pre-processed and restructured into a dataset. A monitoring system is further enhanced by including machine learning techniques applied on the formatted datasets to identify the elephant flows. Additionally, a Random Forest is trained on our generated labeled datasets, and the classification models' performance are verified using accuracy metrics.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1706-1712
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• 2022

최근 석유화학 산업단지에서 발생하는 가스누출, 화재 등의 사고로 화학물질에 관한 안전이 더욱 중요시되고 있다. 특히 우리나라의 울산, 여수지역의 산단들은 석유화학 산업에 크게 이바지하고 있어 유익함이 있는 반면에, 화학 누출 사고 등으로 인하여 재해가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 화학 사고 대응을 위해 실외 설비 기준 20[m] 간격으로 센서 노드를 구성하고, TLVs의 8시간 기준(TWA)과 15분 기준(STEL)의 노출 허용농도를 제시하였다. 제안된 시스템은 멀티 홉 통신에서 0.6~0.75[s] 주기로 수집된 데이터를 Python으로 전처리하여 SQL 문을 통해 MySQL 데이터베이스에 저장하였으며, MySQL과 Grafana를 연동하여 저장된 데이터를 5초에 1회씩 갱신하는 실시간 원격 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.551-557
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• 2024

수소는 청정, 무탄소, 고에너지등 다양한 특징을 가진 재생에너지원으로 국제적으로 '미래에너지'로 인정받고 있다. 수소에너지 산업의 급속한 발전과 더불어 수소 수요를 충족시키기 위하여 더 많은 수소 인프라가 필요한 실정이다. 그러나 수소 인프라 사고가 빈번한 발생함으로 인해, 수소산업 발전에 걸림돌이 되고 있다. 미국 Sandia National Laboratories에서 개발한 HyRAM+는 수소충전소를 포함한 다양한 저장 응용 분야에 대한 수소 안전 평가와 관련된 데이터와 방법을 통합하는 소프트웨어 툴킷이다. HyRAM+의 물리 모드는 수소충전소 컴포넌트에 따라 수소누출 결과를 모사하여 가스 플룸 분산, 제트 프레임 온도와 궤적 그리고 복사 열속 등을 그래프로 나타낸다. 본 논문에서는 강원도 삼척시에 있는 수소충전소를 대상으로하여 HyRAM+ 소프트웨어를 이용하여 수소 누출 데이터를 추출하였다. HyRAM+에서 추출한 데이터를 이용하여 수소 누출(Leakage) 발생 시뮬레이터를 개발하였다. 데이터베이스와 그라파나(Grafana)를 이용하여 시뮬레이터에서 발생한 데이터를 보여주는 대쉬보드(Dashboard)로 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.115-117
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• 2021

최근 인공지능 및 빅데이터 연구가 대두되면서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능컴퓨터를 이용하여 다양한 연구환경을 제공할 수 있어야 한다는 요구가 증가하고 있다. 이에 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 등 고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 모니터링 기능의 설계 및 구현 방법을 기술하였다. KI Cloud는 다양한 자원으로부터 데이터를 효율적으로 수집하고, 데이터를 시각화할 수 있는 오픈소스인 Prometheus와 Grafana를 이용하여 모니터링 기능을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.131-134
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• 2024

본 논문에서는 기존 철도 운영 및 관리시에 철도 주변환경으로 부터 발생하는 소음, 진동, 미세먼지 센서에서 다양한 실시간 스트림 데이터를 감지하고 정형화된된 데이터 패턴을 인식하고 분석할 수 있도록 데이터를 구성 및 저장하고 분석된 데이터를 표현할 수 있도록 시각화 지원을 위한 모니터링 시스템 플랫폼을 구현하였다. 데이터 전송을 위해 시리얼 통신 기법을 주로 적용하였으나, 센서와 디바이스의 증가로 인해 시리얼 통신의 한계가 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 아두이노와 서버 간의 직접 통신 방식 대신 라즈베리파이를 도입하여 MQTT Broker(브로커)를 설치하고 통신을 진행하였다. 철도 데이터 모니터링 시스템 플랫폼은 NoSQL 데이터베이스인 MonGoDB와 데이터 시각화할 수 있는 Grafana를 이용하여 구축하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.81-87
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• 2023

수소충전소와 수소전기차 간의 통신 프로토콜인 SAE J2601과 SAE J2799는 수소 충전에 관련된 내용만을 다루고 있다. 본 논문에서는 수소전기차의 수소검출, 전류, 전압을 측정하여, 수소충전소로 WiFi 프로토콜을 변화시켜 가면서 센서 데이터를 전송한다. 수소전기차의 센싱, 제어 및 센서 데이터 전송을 위해, 라즈베리파이를 이용하여 소규모 실험실 모델을 만들었다. 센서 데이터를 수소충전소의 데이터베이스에 저장하였고, 저장된 데이터 분석을 위해 그라파나를 이용하여 대쉬보드를 구성하였다. 수소가 검출되면 수소충전소의 디스펜서 밸브를 잠근다. 그리고 WiFi 프로토콜에 따른 평균 전송 지연을 측정하였다. 전송 지연 측정 결과, 수소충전소와 수소전기차간의 센서 데이터 전송을 위한 WiFi 프로토콜은 IEEE 802.11a가 가장 적합하였다.