• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.1-9
• /
• 2015

In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권8호
• /
• pp.3182-3202
• /
• 2015

Flexibly expanding the storage capacity required to process a large amount of rapidly increasing unstructured log data is difficult in a conventional computing environment. In addition, implementing a log processing system providing features that categorize and analyze unstructured log data is extremely difficult. To overcome such limitations, we propose and design a MongoDB-based unstructured log processing system (MdbULPS) for collecting, categorizing, and analyzing log data generated from banks. The proposed system includes a Hadoop-based analysis module for reliable parallel-distributed processing of massive log data. Furthermore, because the Hadoop distributed file system (HDFS) stores data by generating replicas of collected log data in block units, the proposed system offers automatic system recovery against system failures and data loss. Finally, by establishing a distributed database using the NoSQL-based MongoDB, the proposed system provides methods of effectively processing unstructured log data. To evaluate the proposed system, we conducted three different performance tests on a local test bed including twelve nodes: comparing our system with a MySQL-based approach, comparing it with an Hbase-based approach, and changing the chunk size option. From the experiments, we found that our system showed better performance in processing unstructured log data.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권7호
• /
• pp.1277-1282
• /
• 2016

The term "Big Data" has been defined to encapsulate a broad spectrum of data sources and data formats. It is often described to be unstructured data due to its properties of variety in data formats. Even though the traditional methods of structuring data in rows and columns have been reinvented into column families, key-value or completely replaced with JSON documents in document-based databases, the fact still remains that data have to be reshaped to conform to certain structure in order to persistently store the data on disc. ETL processes are key in restructuring data. However, ETL processes incur additional processing overhead and also require that data sources are maintained in predefined formats. Consequently, data in certain formats are completely ignored because designing ETL processes to cater for all possible data formats is almost impossible. Potentially, these unconsidered data sources can provide useful insights when incorporated into big data analytics. In this project, using big data solution, Apache Spark, we tapped into other sources of data stored in their raw formats such as various text files, compressed files etc and incorporated the data with persistently stored enterprise data in MongoDB for overall data analytics using MongoDB Aggregation Framework and MapReduce. This significantly differs from the traditional ETL systems in the sense that it is compactible regardless of the data formats at source.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.2629-2636
• /
• 2015

최근 IT 분야에서 빅데이터 관리에 대한 관심이 급증하고 있으며, 빅데이터의 실시간 처리 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 네트워크상에서 주고받는 데이터를 실시간으로 저장하는 기능으로 인해 리소스가 많이 필요한 반면, 높은 비용적 측면 때문에 분석 시스템 도입에 문제가 야기 되고 있으며 이러한 문제점 해결을 위해 저비용 고효율성을 만족하는 시스템 재설계의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 빅 데이터 관리를 위한 문서형 DB기반 로그관리 시스템을 설계하기 위해서 문서형 데이터베이스인 MongoDB를 사용하였으며, 제안하는 로그관리 시스템을 통해 고효율의 로그 수집 및 처리와 위,변조에 안전한 로그 데이터 저장을 확인한다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.1-12
• /
• 2021

Reactor Coolant Pump (RCP) is core part of nuclear power plant to provide the forced circulation of reactor coolant for the removal of core heat. Properly monitoring vibration of RCP is a key activity of a successful predictive maintenance and can lead to a decrease in failure, optimization of machine performance, and a reduction of repair and maintenance costs. Here, we developed real-time RCP Vibration Analysis System (VAS) that web based platform using NoSQL DB (Mongo DB) to handle vibration data of RCP. In this paper, we explain how to implement digital signal process of vibration data from time domain to frequency domain using Fast Fourier transform and how to design NoSQL DB structure, how to implement web service using Java spring framework, JavaScript, High-Chart. We have implement various plot according to standard of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) and it can show on web browser based on HTML 5. This data analysis platform shows a upgraded method to real-time analyze vibration data and easily uses without specialist. Furthermore to get better precision we have plan apply to additional machine learning technology.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.145-157
• /
• 2018

동일한 관심사를 갖는 개인 또는 그룹에서 생성 및 공유한 정보를 선별하여 제공하는 소셜큐레이션 서비스는, 최근 많이 사용되고 있는 SNS 기반 채팅 기능과 접목될 경우 시너지적 효과를 기대할 수 있다. 특히 이러한 기술이 제품 및 서비스를 판매하는 인터넷 쇼핑몰에 적용될 경우, 구매자는 채팅을 통해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 실시간으로 제공받을 수 있으며, 판매자는 자사 제품 및 서비스에 관심을 갖는 고객에게 차별적이고 풍부한 정보를 지속적으로 제공할 수 있다. 본 연구는 소셜 큐레이션 서비스를 채팅 기반으로 제공하는 대화형 상거래 플랫폼을 제시한다. 제시된 상거래 플랫폼은 상점 및 상품별로 채팅 채널을 구성하여 상점 및 브랜드, 그리고 세부 상품에 대한 신규 및 기존 고객의 문의에 실시간으로 대응할 수 있고, 해당 채널에 가입된 고객에게 차별화된 판매전략을 지속적으로 구사할 수 있도록 구성되었다. 특히 MongoDB를 이용하여 채널별 수록된 정보와 채팅 내역이 반영구적으로 저장 및 보관되도록 하여, 구매자가 언제든 해당 채널에 수록된 제품 정보와 채팅 내역을 검색 및 참고할 수 있도록 구성하였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• 제4권2호
• /
• pp.67-73
• /
• 2018

마이크로 그리드 환경에는 변압기, 스위치, 에너지저장장치 등 많은 종류의 전력 설비가 존재하지만, IoT 기술의 발달에 따라 온도, 압력, 습도와 같은 센서 정보를 취득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 기존의 마이크로 그리드 환경에서는 IEC 61850 표준에서 정의하고 있는 MMS 등의 통신 프로토콜을 준용하여 전력 설비와 플랫폼 간 통합 운용되고 있다. 그렇기 때문에 IoT 데이터를 수용하기 위해서는 IEC 61850 기반으로 구성된 데이터 수집 장치(FEP)에 IoT 데이터를 연계해 줄 수 있는 게이트웨이 기술이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 운영 시스템 연계를 위한 IEC 61850기반 IoT 게이트웨이 플랫폼 프로토타입을 제안하고자 한다. 게이트웨이 플랫폼은 IoT 프로토콜(MQTT, CoAP, AMQP) 인터페이스 모듈과 데이터베이스, IEC 61850서버로 구성되어 있다. 데이터베이스의 경우, JSON 데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반의 NoSQL 데이터베이스인 Hbase와 MongoDB를 이용하였다. IoT 프로토콜을 검증하기 위해 라즈베리파이 아두이노 인텔 에디슨 SoC 기반 전력 IoT 디바이스 시뮬레이터를 이용하였고, IEC 61850은 Sisco's MMS EASY Lite를 이용하여 IoT 프로토콜과 IEC 61850 프로토콜간의 상호호환성을 검증하였다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제29권6호
• /
• pp.102-112
• /
• 2014

최근 빌링(billing, 과금), 벤치마킹, 확장성(scalability), 통계적 목적을 위해 오픈스택 클라우드의 개별 컴포넌트를 모니터링하고 메터링하는 텔레메터링 서비스가 Ceilometer라는 코드명으로 정식 프로젝트로 추가되었다. 초기의 빌링만을 위해 필수 요소만 모니터링하는 것에서, 상태를 감시하여 클라우드 자원의 오토스케일링 등의 오케스트레이션 기능을 위한 다목적성으로 발전하고 있다. 특히 이것은 빅데이터 등의 데이터 분석에 있어서 중요한 힌트를 제공해 준다. 본고는 소스분석을 통한 Ceilometer의 데이터 수집 구조, Ceilometer 모니터링의 핵심 키워드, 비정형 데이터 DB인 MongoDB, 외부인터페이스로써 API(Application Interface) 혹은 CLI(Command Line Interface) 명령어를 소개하고자 한다. 결론에서는 ceilometer의 전반적 구조에 대한 나름대로의 평가를 기술하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권9호
• /
• pp.150-156
• /
• 2024

With the advent of personalized search engines, a myriad of approaches came into practice. With social media emergence the personalization was extended to different level. The main reason for this preference of personalized engine over traditional search was need of accurate and precise results. Due to paucity of time and patience users didn't want to surf several pages to find the result that suits them most. Personalized search engines could solve this problem effectively by understanding user through profiles and histories and thus diminishing uncertainty and ambiguity. But since several layers of personalization were added to basic search, the response time and resource requirement (for profile storage) increased manifold. So it's time to focus on optimizing the layered architectures of personalization. The paper presents a layout of the multi agent based personalized search engine that works on histories and profiles. Further to store the huge amount of data, distributed database is used at its core, so high availability, scaling, and geographic distribution are built in and easy to use. Initially results are retrieved using traditional search engine, after applying layer of personalization the results are provided to user. MongoDB is used to store profiles in flexible form thus improving the performance of the engine. Further Weighted Sum model is used to rank the pages in personalization layer.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.219-227
• /
• 2019

제조업의 생산 방법은 노동집약적인 방법에서 제조설비 중심의 기술집약적인 방법으로 변경되어가고 있다. 사람의 노동력을 제조설비가 대체하게 되면서 제조설비의 모니터링과 관리의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 최근 빅데이터 기술은 한정된 데이터에서 새로운 가치를 찾아내는 중요한 기술로 등장하였다. 따라서 제조업의 변화는 기존 제조 공장에 사물인터넷(IoT), 정보통신기술, 센서 데이터, 빅데이터를 융합한 스마트팩토리의 필요성을 증대시켰다. 본 논문에서는 제조설비 데이터를 몽고DB에 실시간으로 분산 저장 및 처리하는 기술과 R 프로그래밍을 사용한 시각화를 통해 기존 국내 제조업 공장이 빅데이터 기반의 스마트팩토리가 되기 위한 전략을 제시하고자 한다.