Dongyeop Lee;Daesik Lim;Soojeong Woo;Youngho Moon;Minjeong Kim;Joonwon Lee
한국항행학회논문지
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제28권1호
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pp.159-162
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2024
This paper proposes a novel safety autonomous platform (SAP) architecture that can automatically and precisely manage on-site safety through ensemble artificial intelligence models generated from video information, worker's biometric information, and the safety rule to estimate the risk index. We practically designed the proposed SAP architecture by the Hadoop ecosystem with Kafka/NiFi, Spark/Hive, Hue, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Ansible, etc., and confirmed that it worked well with safety mobility gateways for providing various safety applications.
Representation of destitution may be considered as an expression of a social desire toward forging a bond or solidarity with the impoverished. However, political and ethical demands of the solidarity force the formulaic framework structuring the form of representation to its limits. The thesis aims to examine the responses to such demands within the tradition of modernist literature that can be traced from Charles Baudelaire, Knut Hamsun to Franz Kafka and that somehow culminates with Samuel Beckett, and to analyze how the issue of destitution that weaves through Beckett's works criticizes and inherits such a heritage. Whereas destitution in 19th century Realism is structurally fixed and its potential for change is inherently excluded, for these writers, destitution is no longer the state of rigid reality in which any possibility is limited. It is destitution as an imperative that calls for exploitation of possibilities that can be recuperated from the impoverished condition of destitution. What these writers consistently resist against is destitution that leads to compensation and reward. Since occupying a superior position toward the other as the subject of description or sympathy can be seen as one form of profit or reward, they have persistently pursued absolute solitariness and austere conditions rather than prematurely simulating a sense of solidarity and community. The ultimate goal of destitution as an imperative is to pursue destitution in order to worsen it by identifying and then excluding and expending possessions and assets to a state of penury. This is a paradoxical process that opens up the realm of possibilities of destitution and redefines it as abundance and wealth. Destitution for Beckett as seen in the writers above is the objective of literature. But, what he focuses on is to amplify the shreds of economic world that still remain in a state of poverty and to reveal extreme poverty as a state of odd affluence and to transform it into a pursuit of accumulation and profit. One of his famous axioms, "less is more", contains the essence of such a paradoxical strategy. In a sense, such approach is a twist on the strategy that identifies and uses any remaining potential hidden in destitution as was pursued by other writers. It also expands on the imagination of the destitute described by Hamsun. But Hamsun and Beckett are diametrical opposites. Unlike Hamsun, Beckett does not link imagination with a sense of guilt. Imagination is not intended to overcome the destitute reality nor to culminate in artistic martyrdom as in the case of Kafka's hunger artist. The imagination of the impoverished in Beckett is simply a hilarious game and not an escape that ends in a sense of guilt. This game formulates a "rhetorical question" or derision at the ironical situation where the pursuit of hunger and art as the disinterestedness has been turned into symbolic capital. It is inherently a fundamental critique at the aestheticization of destitution that has been pursued by Modernism. Beckett's efforts at divulging falsehood inherent in non-profit acts such as charity, donation and hospitality are dissections of social fictions in which aestheticization of destitution remains a part of the whole.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
기존의 Embedded Tester는 Log 처리를 위해 TCP와 공유 파일 시스템을 이용한 Server - Client간 1-N 구조로 처리 되었다. 이러한 방식은 구현 난이도에 따른 시간적 손실과 예외처리에 따른 Tester의 리소스 낭비가 발생한다. 이에 메시징 시스템을 이용하여 분산처리가 가능한 Log 처리 메시지 레이어를 구현하고 기존의 TCP, 공유 파일 시스템 전송방식과 비교하였다. 비교 결과 메시지 레이어를 이용한 전송이 TCP 보다 더 높은 전송 대역폭을 보였다. CPU 사용량에서 메시지 레이어가 TCP 보다 낮은 효율을 보였으나 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 메시지 레이어를 이용한 Log 처리가 더 높은 효율을 보임을 알 수 있었다.
최근 빠르게 발생하는 빅데이터 스트림이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 빅데이터 전체를 수집하고 처리하는 것은 매우 비경제적이므로, 데이터 스트림 중 필요한 데이터를 걸러내는 필터링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 아파치 스톰(Apache Storm)을 사용하여 데이터 스트림의 질의 필터링 시스템을 구축한다. 스톰은 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 실시간 분산 병렬 처리 프레임워크이다. 하지만, 스톰은 입력 데이터 구조나 알고리즘 변경 시, 코드의 수정과 재배포, 재시작 등이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 아파치 카프카(Apache Kafka)를 사용하여 데이터 수집 모듈과 스톰의 처리 모듈을 분리함으로써 시스템의 가용성을 크게 높인다. 또한, 시스템을 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 질의 필터링 시스템을 사용할 수 있게 하며, 웹 클라이언트를 통해 입력한 질의를 자동적 분석하는 쿼리 파서를 구현하여 별도의 프로그램의 수정 없이 질의 필터링을 적용할 수 있다.
Real-time access is required to handle continuous and unstructured data and should be flexible in management under dynamic state. Platform can be built to allow data collection, storage, and processing from local-server or multi-server. Although the former centralize method is easy to control, it creates an overload problem because it proceeds all the processing in one unit, and the latter distributed method performs parallel processing, so it is fast to respond and can easily scale system capacity, but the design is complex. This paper provides data collection and processing on one platform to derive significant insights from various data held by an enterprise or agency in the latter manner, which is intuitively available on dashboards and utilizes Spark to improve distributed processing performance. All service utilize dockers to distribute and management. The data used in this study was 100% collected from Kafka, showing that when the file size is 4.4 gigabytes, the data processing speed in spark cluster mode is 2 minute 15 seconds, about 3 minutes 19 seconds faster than the local mode.
The importance of big data analytics has become apparent with the increasing volume of data on the Internet. The amount of data will increase even more with the widespread use of Internet of Things (IoT). One of the most important application areas of the IoT is healthcare. This study introduces new real-time data analytics architecture for an IoT-based smart healthcare system, which consists of a wireless sensor network and a radio-frequency identification technology in a vertical domain. The proposed platform also includes high-performance data analytics tools, such as Kafka, Spark, MongoDB, and NodeJS, in a horizontal domain. To investigate the performance of the system developed, a diagnosis of Wolff-Parkinson-White syndrome by logistic regression is discussed. The results show that the proposed IoT data analytics system can successfully process health data in real-time with an accuracy rate of 95% and it can handle large volumes of data. The developed system also communicates with a riverbed modeler using Transmission Control Protocol (TCP) to model any IoT-enabling technology. Therefore, the proposed architecture can be used as a time-saving experimental environment for any IoT-based system.
Beckett's life-long struggling with death may be illuminated in terms of the Western tradition of thanatology as well as Philippe Ariès's anthropological classification of death. Among the Western tradition, Beckett's oeuvre incarnates memento mori, timor mori, nihilism, theatrum mundi, life as afterlife, and the transsubstantiation of the self. Among the five views of death Ariès suggests, Beckett appears to foreground the death of the self and the invisible dirty death. In a world devoid of transcendental Signified, Beckett's resident is "a poor player/That struts and frets his hour upon the stage." Our contemporary vision of death is dominated by the dirty death and timor mori resurrected from the cultural icon of danse macabre in the late Mediaeval age as vividly dramatized in W;t by Margaret Edson. Beckett stands in no man's land: Lucky complains of divine aphathia as well as scopes at the possibility of God's existence like Hamm. Beckett's way of getting out of the dilemma is laughing a mirthless and dianoetic laugher. To bourgeois class who shudder at the sight of Grim Death after forgettable years of indulgence and addiction to capitalist consumption, Beckett seems to preach, your life is a death-in-life, you are not born yet until you are baptized with existential awakening as Gregor Samsa in Kafka's Verwandlung, or Tolstoy in Confession.
IT 기술의 발달로 E-Commerce 분야는 실시간으로 발생되는 데이터양이 증가하고 있으며, 발생된 데이터는 개인화 맞춤 서비스에 많이 활용되고 있다. 그러나 신생 E-commerce 기업은 신규 상품 및 기존 상품에 대한 정보와 고객 간의 상호 작용 데이터가 존재하지 않아 콜드 스타트 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 E-commerce 환경에서 실시간 사용자 구매패턴 분석을 통한 사용자 상품 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Kafka와 Spark를 사용해 실시간 스트림을 데이터를 처리한다. 주요 기능은 ALS 알고리즘과, FP-Growth 알고리즘을 적용해 콜트 스타트 문제를 해결하며, 사용자 구매 패턴 분석을 통한 분석 결과에 맞는 상품을 사용자에게 추천한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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