• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.33-45
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• 2007

본 논문에서는 개폐상태를 알릴 수 있는 스위치나 센서들을 이용하여, 수면자의 수면상태를 인식할 뿐 아니라 올바른 수면상태로 제어할 수 있는 수면제어 및 원격모니터링 시스템을 제안하였고, 이 시스템을 헬스케어 수면매트에 실제 적용한 예를 보였다. 제안한 시스템은 센서를 이용한 수면상태 감지부, 센싱데이터 검출 및 송수신부, 수면상태 제어 및 모니터링부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면상태 감지부는 접촉 방식의 개폐형식의 스위치센서를 사용하였다. 둘째, 센싱데이터 검출 및 송수신부는 임베디드 보드를 자체 개발하였으며, 실시간 데이터 추출과 수면상태 제어 및 모니터링부와는 소켓 기반의 통신이 지원된다. 그리고 세 번째 수면상태 제어 및 모니터링부에서는 입력된 센서 ID와 센싱된 데이터를 기반으로 올바른 수면자세의 유도 및 전반적인 수행상태 정보를 모니터링 하도록 하였다. 마지막으로 이들 서비스 모듈 및 그들 간의 통신구현은 실시간 객체지향형 모델인 TMO 스키마와 이들 간의 실시간 통신을 위해 분산 미들웨어로서 TMOSM을 이용하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.21-43
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• 2001

오늘날 GIS 영역을 포함하는 정보시스템 개발 환경은 소프트웨어의 복잡성 및 다양성 그리고 분산처리 및 네트워크 컴퓨팅 등의 측면에서 과거에 비해 현저하게 변화되었다. 이에 신속하게 대응하기 위하여 소프트웨어 개발 패러다임에 변화가 일어나고 있으며 객체지향기술에 바탕을 둔 컴포넌트 기반 개발이 대세로 자리잡고 있다. GIS 개발에서도 국내외적으로 관련 표준 지침을 만들어 컴포넌트에 기반한 개발을 독려하고, 앞으로 컴포넌트 기술의 적용이 증가하는 추세이다. 이러한 추세에 부응하여 GIS를 위한 컴포넌트 기반개발 방법론의 필요성이 대두되나 아직 연구가 충분히 이루어지지 못하는 실정이다. 본 연구는 UML을 활용한 컴포넌트 기반의 GIS 개발 방법론(ATOM Advanced Technology Of Methodology for GIS)의 프로세스의 제안과 함께 사례연구를 통하여 이의 적용가능성을 확인하는 것이다. ATOM은 컴포넌트 개발 그 자체를 지원할 뿐만 아니라 식별된 컴포넌트와 기존 재사용 가능한 컴포넌트에 바탕을 둔 소프트웨어 개발 생명주기 전체 단계를 지원하는 전사적인 GIS 구축 방법론이다. ATOM은 생명 주기 각 단계에 대한 주요 활동과 각각의 활동을 수행하기 위한 작업들을 정의하였다. 또한 작업간 입력물과 출력물을 제시하고, 각종 문서화를 위한 표준 양식과 항목을 제시하며 작업들의 성공적 수행을 위한 상세한 지침을 제시하여 최대한 방법론의 이해를 돕고자 하였다. 무엇보다도 ATOM의 가장 중요한 특징은 단순한 기능과 최소의 크기, 최대의 재사용을 위한 컴포넌트 추출에 목적을 두고 GIS 도메인의 여러 특징을 고려한 GIS를 위한 컴포넌트 기반의 개발방법론이라 할 수 있다. ATOM의 사례 적용은 재사용 및 상호운용성이 뛰어난 컴포넌트의 추출과 함께 보다 체계적이고 구체적인 개발 가이드 라인을 제공하여 응용GIS 구축의 생산성 및 품질 향상에 기여할 뿐만 아니라 우리의 최종목표인 GIS 소프트웨어 자동 생산에도 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.