In reflection of road expansion and increasing use rates, interest has blossomed in predicting driving environment. In addition, a gigantic scale of big data is applied to almost every area around the world. Recently, technology development is being promoted in the area of road traffic particularly for traffic information service and analysis system in utilization of big data. This study examines actual cases of road management systems and road information analysis technologies, home and abroad. Based on the result, the limitations of existing technologies and road management systems are analyzed. In this study, a development direction and expected effort of the prediction of road information are presented. This study also examines regression analysis about relationship between guide name and traffic volume. According to the development of driving environment prediction platform, it will be possible to serve more reliable road information and also it will make safe and smart road infrastructures.
정보통신기술(ICT: Information Communication Technology) 분야의 시장을 주도하는 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등과 같은 트렌드 기술들은 공간정보 분야를 포함한 대부분의 응용분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 이중에서 클라우드 컴퓨팅은 비록 우리나라에서는 초기 적용단계 수준이지만 다른 트렌드 기술들 간의 연계를 위한 플랫폼 역할을 담당한다. 특히 모바일과 클라우드 컴퓨팅이 결합된 형태인 모바일 클라우드는 모바일 단말 환경의 제한점들을 보완하고 기존의 모바일 앱에 비하여 더 많은 정보처리기능의 제공이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. 이번 연구에서는 모바일 클라우드 환경을 OpenStack 및 다양한 오픈소스를 활용하여 구축하고, 이를 플랫폼으로 하여 공간영상정보 필터링 기능을 수행하는 시스템을 시험적으로 설계 및 구현하였다. 한편 공간영상정보 처리는 빅데이터 분석기술로 각광받고 있는 R 환경을 적용하여 필터링 처리를 수행하였다. 이러한 시도는 향후 R을 활용한 공간영상정보 분석서비스 개발과 다양한 공간정보와 연계되는 새로운 서비스 모델 개발에 적용될 것으로 기대한다.
The 4th Industrial Revolution, intelligent automobile application technology is evolving beyond the limit of the mobile device to a variety of application software and multi-media collective technology with big data-based AI(artificial intelligence) technology. with the recent commercialization of 5G mobile communication service, artificial intelligent automobile technology, which is a fusion of automobile and IT technology, is evolving into more intelligent automobile service technology, and each multimedia platform service and application developed in such distributed environment is being developed Accordingly, application software technology developed with a single system SoC of a portable terminal device through various service technologies is absolutely required. In this paper, smart device design for ontology design of intelligent automobile open platform enables to design intelligent automobile middleware software design technology such as Android based SVC Codec and real time video and graphics processing that is not expressed in single ASIC application software technology as SoC based application designWe have experimented in smart device environment through researches, and newly designed service functions of various terminal devices provided as open platforms and application solutions in SoC environment and applied standardized interface analysis technique and proved this experiment.
4차 산업혁명이 대두되면서 IoT, AI, Big Data, AR/VR/XR등 최신 기술이 나오고 있다. 하지만, 가상현실(VR) 기술 플랫폼 서비스 분야는 표준화 및 체계적인 지원이 없는 상태이다. 또한, 가상현실 관련 다양한 플랫폼 기술이 제시되어 개발에 선택해야 하는 API 선정에서 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 가상현실 개발을 위한 방법과 사용자 서비스되고 있는 가상현실(VR) 기술에 대하여 분석했다. 또한, 개발플랫폼별 장점 및 단점을 제시해 개발자가 효율적인 플랫폼을 선정할 수 있도록 기준점을 제시하고자 한다. 또한, 가상현실에 사용되는 각종 HMD 기기에 대한 장점 및 단점을 비교에서 개발자 관점에서 효과적인 장비와 소프트웨어 플랫폼을 선정할 수 있도록 도와줄 것이다. 가상현실(VR) 개발환경시험은 Oculus 사의 제품을 사용했으며, 소프트웨어 개발환경으로 WebBased VR과 HMD 임베디드형의 두 가지 유형으로 시험을 했다.
본 연구에서는 국내 이동통신 사업자가 직면하고 있는 ICT 생태계의 한계와 소비자 및 스마트폰의 본질에 대한 분석을 실시하였다. 분석 결과에 따르면, 5G 통신, 퍼베이시브 컴퓨팅, 증강현실, 빅데이터 등의 유망 기술이 향후 ICT 생태계에 중요한 영향을 미칠 것으로 보인다. 본 연구에서는 이러한 분석을 통해 국내 이동통신 사업자의 대응 전략을 빅데이터 전략, 사물의 통신 주체 일원화 대비전략, 새로운 서비스 플랫폼 개발 전략, 토탈 라이프케어 서비스 제공자 전략 등 4가지로 제시하고 있다.
In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #1, "Proactively Securing AI Core Technologies." The first goal of this strategy is to innovate artificial intelligence (AI) service technology to overcome the current limitations of AI technologies. Even though we saw a big jump in AI technology development recently due to the rise of deep learning (DL), DL still has technical limitations and problems. This paper introduces the four major parts of the advanced AI technologies that ETRI will secure to overcome the problems of DL and harmonize AI with the human world: post DL technology, human-AI collaboration technology, intelligence for autonomous things, and big data platform technology.
본 논문에 ICT 기반의 스마트 팜 설계를 제안한다. 현재 전체 인구 감소에 따라 자연적으로 농촌인구의 감소도 필연적으로 도래하고 있다. 날로 올라가는 인건비 증가에 따른 각 농가의 경제적 부담은 점점 커져간다. 이에 대한 해결책으로 컴퓨팅 자원을 활용한 스마트팜 보급의 필요성이 대두되고 있다. 제안된 시스템은 4차 산업혁명에서 떠오르고 있는 ICT 기술을 활용한다. 방대한 양의 데이터 수집을 위해 빅데이터 분석을 활용하고 수집된 자료의 관리와 효율적인 서비스 제공을 위한 플랫폼을 제안한다. 제안한 플랫폼은 SOA 서비스 레이어, 미들웨어 레이어, 리소스 풀 레이어, 물리적 리소스 레이어로 구성된다. 각 레이어가 갖고 있는 하부 구성요소를 이용하여 ICT 기반의 스마트팜 서비스는 사용자 입장에서 필요한 기능만을 서비스로 제공하기 때문에 비용을 낮출 수 있고 설치 및 관리가 용이할 것으로 여겨진다.
As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.
Recently, with the remarkable increase of social network services, it is necessary to extract interesting information from lots of data about various individual opinions and preferences on SNS(Social Network Service). The sentiment information can be applied to various fields of society such as politics, public opinions, economics, personal services and entertainments. To extract sentiment information, it is necessary to use processing techniques that store a large amount of SNS data, extract meaningful data from them, and search the sentiment information. This paper proposes an efficient method to extract sentiment information from various unstructured big data on social networks using HDFS(Hadoop Distributed File System) platform and MapReduce functions. In experiments, the proposed method collects and stacks data steadily as the number of data is increased. When the proposed functions are applied to sentiment analysis, the system keeps load balancing and the analysis results are very close to the results of manual work.
본 논문에서는 개개인의 복합적 속성과 요구를 반영한 통합된 개인 맞춤형 서비스와 지능정보기술을 기반으로 의료서비스 접근성을 향상시킬 수 있는 개방형 서비스플랫폼의 구축방안에 대하여 설계하였다. 먼저, 데이터 수집 및 저장단계는 데이터 추출, 변환, 로딩을 반복하며 신속하고 정확하게 처리한다. ETL 모듈로부터 생성된 데이터는 분산 파일 시스템에 저장한다. 데이터 분석단계는 스토리지에 저장된 과거 의료 데이터들을 기반으로 기계학습과 데이터 마이닝 분야에서 사용되고 있는 분석 알고리즘을 적용하여 다양한 패턴들을 생성한다. 데이터 처리단계에서는 데이터를 신속히 처리해야 하므로 보통 작업을 병렬 및 분산 처리하여 성능을 향상시킨다. 데이터 제공방식은 디바이스별 운영하는 플랫폼에 독립적으로 동작해야 하며, 데이터 전송 시 네트워크 부하가 적고, 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위하여 Open API 형태로 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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