• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제19권4호
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• pp.12-22
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• 2014

This study evaluated the pattern of groundwater fluctuation in cyrstalline rock using time series and factor analyses. From the results, groundwater level for the 18 wells was classified into 4 types reflecting the hydrogeological properties and rainfall event. Type 1 (DB1-5, DB1-6, DB2-2, KB-10, KB-13) was significantly influenced by groundwater flow through water-conducting features, whereas type 2 (DB1-3, DB1-7, KB-1~KB-3, KB-7, KB-11, KB-14, KB-15) was affected by minor fracture network as well as rainfall event. Type 3 (DB1-1, DB1-2) was mainly influenced by surface infiltration of rainfall event. Type 4 (DB1-8, KB-9) was reflected by the irregular variation of groundwater level caused by anisotropy and heterogeneity of crystalline rock.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.730-736
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• 2011

본 연구는 순차적인 시계열 자료들에서 가장 최근의 추세가 반영될 수 있는 패턴분류 모델을 설계하였다. 의사결정을 지원하는 데이터마이닝 패턴분류 모델을 설계할 때 통계 기법과 인공지능 기법을 융합한 모델들이 기존의 모델보다 우수함을 입증하였다. 특히 퍼지이론과 융합된 패턴분류 모델들의 적중률이 상대적으로 더 향상되었다. 예를 들어, 통계적 이론을 기반으로 한 SVM모델과 퍼지소속함수와의 결합, 혹은 신경망과 FCM을 결합한 모델들의 성능이 우수하였다. 실험에서 사용한 패턴분류 모델들은 BPN, PNN, FNN, FCM, SVM, FSVM, Decision Tree, Time Series Analysis, Regression Analysis 등이다. 그리고 데이터베이스는 시계열 속성을 지닌 금융시장의 경제지표 DB(한국, KOSPI200 데이터베이스)와 병원 응급실의 부정맥환자에 대한 심전도 DB(미국 MIT-BIH 데이터베이스)들을 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.19-27
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• 2022

본 연구에서는 시계열 데이터 이상 탐지 수행을 위한 MLOps(Machine Learning Operations) 워크플로를 기술하고 관리할 수 있는 언어와 플랫폼을 제안한다. 시계열 데이터는 IoT 센서, 시스템 성능 지표, 사용자 접속량 등 많은 분야에서 수집되고 있다. 또한, 시스템 모니터링 및 이상 탐지 등 많은 응용 분야에 활용 중이다. 시계열 데이터의 예측 및 이상 탐지를 수행하기 위해서는 분석된 모델을 빠르고 유연하게 운영 환경에 적용할 수 있는 MLOps 플랫폼이 필요하다. 이에, 최근 데이터 분석에 많이 활용되고 있는 Python 기반의 AMML(AI/ML Modeling Language)을 개발하여 손쉽게 MLOps 워크플로를 구성하고 실행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 AI MLOps 플랫폼은 AMML을 이용하여 다양한 데이터 소스(R-DB, NoSql DB, Log File 등)에서 시계열 데이터를 추출, 전처리 및 예측을 수행할 수 있다. AMML의 적용 가능성을 검증하기 위해, 변압기 오일 온도 예측 딥러닝 모델을 생성하는 워크플로를 AMML로 구성하고 학습이 정상적으로 수행됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.211-212
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• 2021

최근 건강에 대한 관심이 증가하며 다양한 생체정보를 수집할 수 있는 웨어러블 시장이 확대되고 있다. 또한 이러한 생체신호를 통한 원격의료와 헬스케어 서비스가 보편화될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 장비를 통해 수집한 생체신호를 데이터베이스에 저장 및 웹을 통해 실시간 모니터링이 가능한 서비스를 소개한다. 생체 데이터의 수집 및 저장과 실시간 모니터링을 시스템을 구현함으로 다양한 건강관리 진단에 활용될 수 있다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제11권3호
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• pp.179-192
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• 2013

본 연구는 경상북도 경주시 양북면 지역의 결정질 암반의 지하수위 모니터링 자료를 이용하여 지하수 유동 특성을 평가하였다. 시계열분석 결과, 수리 지질 특성과 강우 사건을 반영한 4가지 변동 유형으로 분류할 수 있다. 유형 1(DB1-1, DB1-2)은 지하수위가 강우 사건의 영향을 가장 크게 받고 있다. 유형 2(DB1-3, DB1-7, KB-1, KB-2, KB-3, KB-7, KB-14, KB-15)는 공간적으로 단열대 주변에 분포하여 지하수투수특성대 발달이 우수하기 때문에, 강우의 직접적인 침투와 주단열대를 통한 지하수 유동이 동시에 나타난다. 유형 3(DB-5, DB1-6, DB2-2, KB-10, KB-11, KB-13)은 주단열대와 원거리에 분포한 결정 질 암반에 위치되기 때문에 강우의 직접적인 침투 영향보다는 고지대의 함양지역에서 소규모의 단열대를 통한 지하수 유동이 우세하게 일어난다. 유형 4(DB1-8, KB-9)는 결정질암반의 다양한 불균질성에 의해 지하수위 변동이 영향을 받고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.911-917
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• 2023

오늘날 우리는 전쟁과 기후 위기 등에 의해 에너지 위기 요소를 안고 있게 되었다. 이러한 에너지 위기를 대비하기 위해 많은 연구자가 에너지 관리 시스템이라는 에너지 절감 및 관리와 같은 에너지 모니터링 및 에너지 절감에 대한 시스템에 대한 연구를 지속하고, 이에 발맞춰 국가에서도 에너지 다소비 사업장에서 이를 의무화하고 있다. 이러한 공장은 공간과 에너지적 한계가 존재하여 이를 개선 하고자 낮은 성능의 임베디드 디바이스로 데이터 수집 시스템을 구동하는 방안에 대해 연구를 진행한다. 이때 임베디드 디바이스에서 기존의 데이터베이스가 아닌 Key-value store인 RocksDB의 최적화 버전이 시계열 데이터에 우수한 성능을 보임을 평가를 통해 보인다. 또한 이를 평가하기 위한 범용 데이터베이스 평가 도구를 통해 이종 데이터베이스와 평가를 진행한다. 그 결과 낮은 성능의 디바이스에서 타 데이터베이스 대비 11배 짧은 소요 시간을 기록하는 것을 볼 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권3호
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• pp.15-21
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• 2015

2007년 <지반조사 성과 전산화 및 활용에 관한 지침>에 따라 국토지반정보 통합DB센터화 사업이 추진되어 건설현장에 생성되는 지반정보와 관련된 각종 조사, 정보의 효율적인 수집 및 활용을 위하여 시추정보 유통프로세스 사업이 진행되고 있다. 국토지반정보 통합DB센터에 따르면 2014년 6월을 기준으로 약 18만공의 지반정보가 정리되어 있으며 현재에도 지반정보에 대한 데이터베이스 구축이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 지반정보 유통프로세스 사업이 시추정보 정밀도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 현장에서 가장 많이 활용되고 있는 지하수위와 지층심도에 관한 시추정보를 이용하여 정밀도 시계열 분석을 실시하였다. 정밀도 분석은 정규분포와 첨도를 통한 통계학적 방법을 이용하였다. 결과적으로 유통프로세스 사업이 시추정보 정밀도 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며 보다 많은 정보를 바탕으로 다양한 시추정보의 정밀도 검증을 수행할 경우 각 지역에 따른 시추정보 정밀도 평가도 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 천문학회보
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• 제40권2호
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• pp.60.1-60.1
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• 2015

We present the current operation status of StarDB web services by showing its user access statistics. The StarDB web services started its operation in late November, allowing world-wide users to access results of new variability analysis for Northern Sky Variability Survey light curves. New analysis results of various time-series data have been added to the StarDB services. Importantly, our services have supported a simple cone search, which is an internationally well-defined catalog search interface in the international Virtual Observatory systems. We have collected user access statistics such as how users find our analysis data since its operation in later November. We expect our analysis of the StarDB operation to help Korean community members who plan and operate their own web services preparing for a future era of big survey data.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.25-31
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• 2017

In this paper, we propose a study on DB-based automatic crop cultivation that obtains crop cultivation data using IOT and automatically controls the cultivation environment using it. A system for DB-based automatic crop cultivation that automatically controls the cultivation environment is composed of a management server and a local controller. The management server was implemented using the MySQL DB in the Linux server system, and the local controller was designed and manufactured using the WiFi module and ARM Coretax-3 series MCU and confirmed its operation in the laboratory. The purpose of this study is to provide the optimal cultivation data and to grasp the cultivation status in real time when the knowledge of professional cultivation is needed like the farmers of ear farm villages. Research should continue to enable the cultivation of crops to reflect the requirements of each user.

• 기술혁신학회지
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• 제7권3호
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• pp.681-709
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• 2004

The purpose of this study is to classify customers by e-mail responsiveness on time-series analysis and testify the effectiveness of grouping by ROI analysis. Response recency, response frequency and Activity(RFA) of e-mailing systems are adapted for Customer segmentations. ROI analysis are consisted of open, click-through, duration time, personalization, conversion rate and email loyalty index of email systems. Major findings are as follows: RFA analysis is used for customer segmentations that is fundamental process of e-CRM applications. Customers can be grouped into loyal customers, odds customers, dormant customers, secession customers, and observation customers by RFA grouping. Loyal customer group has high point in all ROI index compared to other groups. These results indicated that customer responsiveness of e-mail systems were appropriate methods to group the customer with demographic variables. Therefore, effective e-mail marketing strategy of e-Biz should have suitable active DB and Behavior targeting is best approach to enforce the target e-mail marketing.