Big data seems to change knowledge management system and method of enterprises to large extent. Further, the type of method for utilization of unstructured data including image, v ideo, sensor data a nd text may determine the decision on expansion of knowledge management of the enterprise or government. This paper, in this light, attempts to figure out the prediction model of demands and supply for big data market of Korea trough data mining decision making tree by utilizing text bit data generated for 3 years on web and SNS for expansion of form for knowledge management. The results indicate that the market focused on H/W and storage leading by the government is big data market of Korea. Further, the demanders of big data have been found to put important on attribute factors including interest, quickness and economics. Meanwhile, innovation and growth have been found to be the attribute factors onto which the supplier puts importance. The results of this research show that the factors affect acceptance of big data technology differ for supplier and demander. This article may provide basic method for study on expansion of analysis form of enterprise and connection with its management activities.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.7
no.2
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pp.1-8
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2014
Smart Pole Measurement System was constructed with not only the core sensors of a GNSS receiver, a TRS sensor and a soil moisture sensor but supplementary installation of power supply and radio communication for monitoring steep slope sites. Also a data processing software for displacement extraction and visualization was developed. Smart Pole Measurement sensor is composed of a GNSS antenna at the top of the pole, a TRS sensor and a gyro sensor vertical below right of the antenna and a soil moisture sensor at the bottom of the pole. The sensor combination extracts not only ground combination in real time but transltion, slide, settlement and soil moisture content. This measuring/monitoring system which cosists of data receiving part, data collection/transfer part and data processing part was built to exercise their functions and then test measuring/monitoring was conducted by introducing artificial displacement and the results were analyzed to evaluate field applicability.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.12
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pp.209-216
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2010
Optical Temperature Distribution Sensor Measurement System uses fiber optic sensors itself for temperature measurement is a system which can be measured the Installed surrounding entire temperature as a thousand points by laying a single strand of fiber optic. If there are a lot of measuring points in the distribution Measurement, the cost of each measuring point can be reduced the cost level of existing sensors and at the same time this has the advantage of connecting all sensors as one or two strands of fiber. Generally Optical Fiber is used for communication but Optical Fiber itself can be used for sensor and it has the characteristic of sensor function which can be measured Temperature in the at least each one meter distance. By using these characteristics each sensor and the number of Connection Lines can be reduced. In this paper, we implement a real time temperature monitoring system, which is easy to manage and control for data storage, data management, data storage using a computer and which has the functions of monitoring and correction according to Real-time temperature changes using historical temperature data.
This paper describes a passive SID sensor tag that provide physical security functions based on a sensor interface module. It elementarily consists of a serial I/O interface, control module, and sensor module. In this paper, it show tamper-proof security functions by comparison and encryption with the sensor signal data using the physical resistors. The passive SID sensor tag can be realized by the real time management for the safety, forgery, and so on. The proposed SID tag embedded with a sensor module is expected to find wide physical security applications.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2009.05b
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pp.21-24
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2009
This study deals with the application of USN wireless inclinometer sensor for earth retaining structure safety measurement, The application of wireless inclinometer sensor has great advantage about real-time monitoring of earth retaining structure, It allows a construction manager to monitor movement data from anywhere connected through internet during the process of excavation for substructures of buildings, To validate the applicability of the wireless inclinometer sensor. laboratory and field tests have been performed, The results have shown that the measured values of wireless inclinometer sensor represent the behavior of H-pile well, Both convenience of sensor installation and real-time monitoring of earth retaining structure are confirmed, The proposed wireless measurement system provides a good basis for exact measurement of temporary substructures, More measurements and application are expected for the other excavation sites with various conditions.
In a ubiquitous sensor network (USN) with several nodes, real-time data processing is one of important factors. In order to process data appropriately, all the nodes should transmit sensor data in time and the transmission between nodes and their server should be managed very systematically. For the purpose of systematic management of transmission in a USN, this paper proposes a system for analyzing transmission time of sensor data. To implement the proposed system, an analyzing process of data transmission time, an analyzing method of clock drift, a collecting method of data send/receive times, and calculating formulas of data transmission duration are proposed. According to the proposed process and methods, this paper presents a system for monitoring and analyzing data transmission duration, and it also shows the results of a sample case.
Oh, Sang Yun;Jeong, Jae Yeol;Jeong, Ik Rae;Byun, Jin Wook
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.6
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pp.1247-1260
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2021
For more efficient energy management of nodes in wireless sensor networks, research has been conducted on mobile sink nodes that deliver data from sensor nodes to server recently. UAV (Unmanned Aerial vehicle) is used as a representative mobile sink node. Also, most studies on UAV propose algorithms for calculating optimal paths and have produced rapid advances in the IoD (Internet of Drones) environment. At the same time, some papers proposed mutual authentication and secure key exchange considering nature of the IoD, which requires efficient creation of multiple nodes and session keys in security perspective. However, most papers that proposed secure communication in mobile sink nodes did not protect end-to-end data privacy. Therefore, in this paper, we propose integrated security model that authentication between mobile sink nodes and sensor nodes to securely relay sensor data to base stations. Also, we show informal security analysis that our scheme is secure from various known attacks. Finally, we compare communication overhead with other key exchange schemes previously proposed.
Internet of Thing(IoT), which is recently talked about with the development of information and communication technology, provides big data to all nodes such as companies and homes, means of transportation etc. by connecting all things with all people through the integrated global network and connecting all actual aspects of economic and social life with Internet of Thing through sensor and software. Defining Internet of Thing, it plays the role of a connector of providing various information required for the decision-making of companies in the cloud computing environment for the Insight usage by collecting and storing Raw Data of the production site through the sensor network and extracting big data in which data is accumulated and Insight through this. In addition, as the industry showing the largest linkage with other root industries among root industries, the mold industry is the core technology for controlling the quality and performance of the final product and realizing the commercialization of new industry such as new growth power industry etc. Recently, awareness on the mold industry is changing from the structure of being labor-intensive, relying on the experience of production workers and repeating modification without the concept of cost to technology-intensive, digitization, high intellectualization due to technology combination according to IT convergence. This study, therefore, is to provide a golden opportunity to increase the direct and indirect expected effects in poor management activities of small businesses by actually implementing and managing the entire process of mold life cycle to information system from mold planning to mass production and preservation by building SME(small and medium-sized enterprises)-type mold life cycle management information system in the cloud computing environment and applying it to the production site.
In this paper, a robust wireless sensor network configuration design method is proposed to develop the optimal configuration under the consideration of sensor failure and energy consumption. A malfunctioned sensor in a wireless sensor network may lead to data transmission failure of the entire sensing cluster, inducing severe deterioration in system identification performance. The proposed method determines a wireless sensor network configuration that is robust against sensor failure. By utilizing Bayesian inference, we introduce a robust indicator to evaluate the impact on estimation accuracy of sensor configurations with various malfunctioned sensors. Moreover, a network formation strategy is proposed to optimize the energy efficiency of the wireless sensor network configuration. Therefore, the resultant robust wireless sensor network configuration can operate with the minimum energy consumption while the measurement information of the sensor network with malfunctioned sensors can be guaranteed. The proposed method is illustrated by designing the robust wireless sensor network configurations of a truss model and a bridge model.
Yoon, Yeon Ah;Jung, Jin Hyeong;Lim, Jun Hyoung;Chang, Tai-Woo;Kim, Yong Soo
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.2
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pp.48-55
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2020
Recently, a study of prognosis and health management (PHM) was conducted to diagnose failure and predict the life of air craft engine parts using sensor data. PHM is a framework that provides individualized solutions for managing system health. This study predicted the remaining useful life (RUL) of aeroengine using degradation data collected by sensors provided by the IEEE 2008 PHM Conference Challenge. There are 218 engine sensor data that has initial wear and production deviations. It was difficult to determine the characteristics of the engine parts since the system and domain-specific information was not provided. Each engine has a different cycle, making it difficult to use time series models. Therefore, this analysis was performed using machine learning algorithms rather than statistical time series models. The machine learning algorithms used were a random forest, gradient boost tree analysis and XG boost. A sliding window was applied to develop RUL predictions. We compared model performance before and after applying the sliding window, and proposed a data preprocessing method to develop RUL predictions. The model was evaluated by R-square scores and root mean squares error (RMSE). It was shown that the XG boost model of the random split method using the sliding window preprocessing approach has the best predictive performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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