• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.119-131
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• 2018

휴대용 기기와 다양한 위치 기반 서비스의 확산으로 공간데이터의 양적 팽창이 가속화됨에 따라 대용량의 공간데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지, 메모리, 애플리케이션 등 다양한 전산 자원을 공유할 수 있는 서비스 환경으로, 최근 이를 활용해 대용량의 공간데이터를 처리, 분석하는 방법과 그 필요성에 관한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 아직까지 대용량 공간데이터의 분석에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용했을 때 어느 정도의 성능 향상을 기대할 수 있는지에 대한 실증적 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았으며, 본 연구의 목표는 이러한 논의의 공백을 채우는 것이다. 이를 위해 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 연산을 사용했을 때 모란지수와 지리가중회귀분석의 연산 속도가 어느 정도 향상되는지 살펴보았으며, 그 결과를 통해 클라우드 컴퓨팅을 활용한 공간분석의 효율성을 평가하였다. 실험 결과, 중앙처리장치의 클록 수가 더 높은 로컬 컴퓨터에 비해 병렬 연산에 적합한 환경을 갖춘 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 좀 더 효율적인 연산이 가능했으며, 데이터의 규모가 클수록 격차가 더욱 크게 나타났다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제10권1호
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• pp.75-82
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• 2019

In a highly urbanized area, land availability is limited for the installation of space consuming stormwater systems for best management practices (BMPs), leading to the consideration of underground stormwater treatment devices connected to the stormwater pipe system. The configuration of a stormwater pipe network determines the hydrological and pollutant transport characteristics of the stormwater discharged through the pipe network, and thus should be an important design consideration for effective management of stormwater quantity and quality. This article presents a multi-objective optimization approach for designing a stormwater pipe network with on-line stormwater treatment devices to achieve an optimal trade-off between the total installation cost and the annual removal efficiency of total suspended solids (TSS). The Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-II (NSGA-II) was adapted to solve the multi-objective optimization problem. The study site used to demonstrate the developed approach was a commercial area that has an existing pipe network with eight outfalls into an adjacent stream in Yongin City, South Korea. The stormwater management model (SWMM) was calibrated based on the data obtained from a subcatchment within the study area and was further used to simulate the flow rates and TSS discharge rates through a given pipe network for the entire study area. In the simulation, an underground stormwater treatment device was assumed to be installed at each outfall and sized proportional to the average flow rate at the outfall. The total installation cost for the pipes and underground devices was estimated based on empirical formulas using the flow rates and TSS discharge rates simulated by the SWMM. In the demonstration example, the installation cost could be reduced by up to 9% while the annual TSS removal efficiency could be increased by 4% compared to the original pipe network configuration. The annual TSS removal efficiency was relatively insensitive to the total installation cost in the Pareto-optimal solutions of the pipe network design. The results suggested that the installation cost of the pipes and stormwater treatment devices can be substantially reduced without significantly compromising the pollutant removal efficiency when the pipe network is optimally designed.

• 대기
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• 제29권1호
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• pp.75-86
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• 2019

In this paper, we introduce a novel Climate & Environment Database System (CEDS). The CEDS is developed by the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS) to provide easy and efficient user interfaces and storage management of climate model data, so improves work efficiency. In uploading the data/files, the CEDS provides an option to automatically operate the international standard data conversion (CMORization) and the quality assurance (QA) processes for submission of CMIP6 variable data. This option increases the system performance, removes the user mistakes, and increases the level of reliability as it eliminates user operation for the CMORization and QA processes. The uploaded raw files are saved in a NAS storage and the Cassandra database stores the metadata that will be used for efficient data access and storage management. The Metadata is automatically generated when uploading a file, or by the user inputs. With the Metadata, the CEDS supports effective storage management by categorizing data/files. This effective storage management allows easy and fast data access with a higher level of data reliability when requesting with the simple search words by a novice. Moreover, the CEDS supports parallel and distributed computing for increasing overall system performance and balancing the load. This supports the high level of availability as multiple users can use it at the same time with fast system-response. Additionally, it deduplicates redundant data and reduces storage space.

• 터널과지하공간
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• 제31권1호
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• pp.25-40
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• 2021

4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.143-154
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• 2011

SQLite는 소형 데이터베이스로 임베디드 기기와 로컬 응용프로그램에서 주로 사용된다. 최근에는 스마트폰을 비롯한 휴대용 디지털 기기의 보급이 확대됨에 따라 SQLite의 사용이 더욱 증가하고 있다. 따라서 포렌식 수사 과정에서 수집된 디지털 증거에 SQLite 데이터베이스 파일이 포함되어 있을 가능성이 많으며, 용의자가 의도적으로 민감한 데이터를 삭제할 가능성이 있기 때문에, 조사시 SQLite의 삭제된 레코드를 최대한 복구할 필요가 있다. 이 논문은 SQLite의 데이터 관리 규칙과 삭제된 데이터의 구조를 분석하였고, 이를 토대로 삭제된 후 덮어 쓰여지지 않은 레코드의 복구 방법을 제시하였다. 또한 SQLite를 사용하는 대표적인 소프트웨어를 조사하여 삭제된 데이터의 복원 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권2호
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• pp.53-58
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• 2021

본 논문에서는 제어 입력이 있는 이산 시간 상태 공간 모델에 대한 유한기억구조(Finite Memory Structure, FMS) 스무딩 필터(Smoothing filter)를 개발한다. FMS 스무딩 필터는 가장 최근 윈도우의 유한 관측값과 제어 입력값만을 이용하여 비편향성 제약조건하에서 최소 분산 성능 지표의 최적화 문제를 직접 해결함으로써 얻어진다. FMS 스무딩 필터는 비편향성(Unbiasedness), 무진동성(Deadbeat) 및 시불변성(Time-invariance)과 같은 내재적으로 좋은 특성을 갖는다. 또한, 관측값과 추정값이 구해지는 시간 사이의 지연 길이에 따라 FMS 스무딩 필터는 기존의 FMS 필터들과 동등함을 보인다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 FMS 스무딩 필터의 내재적인 강인성(Robustness)을 검증하기 위해 일시적인 모델 불확실성을 가진 시스템에 FMS 스무딩 필터를 적용해본다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 FMS 스무딩 필터가 기존의 FMS 필터와 칼만(Kalman) 필터보다 우수할 수 있음을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1911-1923
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• 2022

The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1574-1580
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• 2021

본 논문에서는 현재 기술 개발 과제로 진행 중인 공중 네트워크 검증용 테스트베드 시스템에 다중빔 능동위상배열 안테나 모의기 적용 공중 네트워크 모사 Radio 전송링크를 설계하여 그 결과를 제시한다. Ku 대역을 활용하여 개발 중인 시스템에 대한 요구사항을 만족하도록 링크 버짓을 고려하여 Radio 전송링크를 설계하였다. 단거리 링크와 장거리 링크를 고려하여 요구되는 다중빔 중계기와 임무기의 EIRP 및 G/T 성능 규모를 적용하여 Eb/No를 기준으로 최소, 최대치 링크 마진을 확인하였다. 이러한 Radio 전송링크 설계에서 강우 가용도 등 적용 분석 결과를 이용하여 다중빔 중계시스템 적용 공중 중계 운용 반경 및 관련 시스템 규격 선정시 기준 수립에 효과적으로 활용될 수 있도록 기여하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.93-103
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• 2022

With the wider availability of sensor technology through easily affordable sensor devices, several Structural Health Monitoring (SHM) systems are deployed to monitor vital civil infrastructure. The continuous monitoring provides valuable information about the health of the structure that can help provide a decision support system for retrofits and other structural modifications. However, when the sensors are exposed to harsh environmental conditions, the data measured by the SHM systems tend to be affected by multiple anomalies caused by faulty or broken sensors. Given a deluge of high-dimensional data collected continuously over time, research into using machine learning methods to detect anomalies are a topic of great interest to the SHM community. This paper contributes to this effort by proposing a relatively new time series representation named "Shapelet Transform" in combination with a Random Forest classifier to autonomously identify anomalies in SHM data. The shapelet transform is a unique time series representation based solely on the shape of the time series data. Considering the individual characteristics unique to every anomaly, the application of this transform yields a new shape-based feature representation that can be combined with any standard machine learning algorithm to detect anomalous data with no manual intervention. For the present study, the anomaly detection framework consists of three steps: identifying unique shapes from anomalous data, using these shapes to transform the SHM data into a local-shape space and training machine learning algorithms on this transformed data to identify anomalies. The efficacy of this method is demonstrated by the identification of anomalies in acceleration data from an SHM system installed on a long-span bridge in China. The results show that multiple data anomalies in SHM data can be automatically detected with high accuracy using the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.221-229
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• 2009

인터넷과 정보통신 기술이 발전함에 따라 영화 유통의 창구도 다양화 되고 있으며, 인터넷 VOD 극장은 저렴한 가격과 인터넷이라는 시간과 공간의 제약성이 없는 특징을 통해 새로운 영화 창구로서 자리 매김 하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 VOD 극장을 이용하는 데 있어서 기존 연구에서 나타난 기술수용이론의 지각된 유용성과 몰입이론의 변수 그리고 인터넷 VOD 극장에서 제공하는 영화에 대해 소비자가 느끼는 흘드백 기간에 대한 민감도와 인터넷 VOD 극장에서 제공되는 영화 장르 선택의 다양성이 소비자의 이용 의도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구의 의의는 기존 오프라인 영화관 및 다른 영화매체와의 경쟁 속에서 새로운 유통 창구로 자리매김하고 있는 인터넷 VOD 극장의 매체적인 특성을 찾고, 인터넷 VOD 극장 이용자의 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 분석함으로써 향후 인터넷 VOD 극장 수익 발전 방향을 모색했다는 점에서 실용적인 의미가 있을 것이다.