비정형 데이터의 수집, 분석 그리고 활용에 대한 필요성이 대두되고 있지만 여전히 비정형 데이터를 효과적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 유수 이동통신 기업의 통신 시설장비 점검 시스템에 기록된 비정형데이터를 분석하여 장비고장 대응과 예방에 적극 활용할 수 있는 기반을 만들고자 하였고, 약 220만 건의 작업일지 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 구조화/정형화 하였다. 이를 위해 장비 고장과 관련된 4가지 분석 프레임, 고장인지, 고장원인, 고장대상, 조치결과를 구성하였고 분석 결과로는 크게 3가지의 효율화 방안과 관련한 인사이트를 얻을 수 있었다. 첫 번째로는 신속한 조치를 통한 시간 단축을 도모하고, 두 번째로는 고장장비 Unit 수요를 예측하고, 마지막으로 현장 출동의 최소화를 지원할 수 있을 것으로 기대되었다. 결론적으로, 본 사례연구는 통신시설 장비 고장 대응을 위해 데이터 분석 대상을 정형 데이터뿐만 아니라 장비일지라는 비정형 빅데이터로도 범위를 확장했으며, 이를 분석에 활용하기 위해 처음으로 텍스트 마이닝을 시도를 했다는데 의의를 가진다. 또한 N사는 정형 데이터 뿐 만아니라 년 80만 건씩 축적되던 비정형 데이터의 활용 가치를 확인할 수 있던 기회를 가졌으며, 향후 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 발전방향 그리고 추후의 정형 데이터와의 연계 분석 방안 등에 대한 가이드를 확보할 수 있었다.
전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.
The gas hydrate exploration using seismic reflection data, the detection of BSR(Bottom Simulating Reflector) on the seismic section is the most important work flow because the BSR have been interpreted as being formed at the base of a gas hydrate zone. Usually, BSR has some dominant qualitative characteristics on seismic section i.e. Wavelet phase reversal compare to sea bottom signal, Parallel layer with sea bottom, Strong amplitude, Masking phenomenon above the BSR, Cross bedding with other geological layer. Even though a BSR can be selected on seismic section with these guidance, it is not enough to conform as being true BSR. Some other available methods for verifying the BSR with reliable analysis quantitatively i.e. Interval velocity analysis, AVO(Amplitude Variation with Offset)analysis etc. Usually, AVO analysis can be divided by three main parts. The first part is AVO analysis, the second is AVO modeling and the last is AVO inversion. AVO analysis is unique method for detecting the free gas zone on seismic section directly. Therefore it can be a kind of useful analysis method for discriminating true BSR, which might arise from an Possion ratio contrast between high velocity layer, partially hydrated sediment and low velocity layer, water saturated gas sediment. During the AVO interpretation, as the AVO response can be changed depend upon the water saturation ratio, it is confused to discriminate the AVO response of gas layer from dry layer. In that case, the AVO modeling is necessary to generate synthetic seismogram comparing with real data. It can be available to make conclusions from correspondence or lack of correspondence between the two seismograms. AVO inversion process is the method for driving a geological model by iterative operation that the result ing synthetic seismogram matches to real data seismogram wi thin some tolerance level. AVO inversion is a topic of current research and for now there is no general consensus on how the process should be done or even whether is valid for standard seismic data. Unfortunately, there are no well log data acquired from gas hydrate exploration area in Korea. Instead of that data, well log data and seismic data acquired from gas sand area located nearby the gas hydrate exploration area is used to AVO analysis, As the results of AVO modeling, type III AVO anomaly confirmed on the gas sand layer. The Castagna's equation constant value for estimating the S-wave velocity are evaluated as A=0.86190, B=-3845.14431 respectively and water saturation ratio is $50\%$. To calculate the reflection coefficient of synthetic seismogram, the Zoeppritz equation is used. For AVO inversion process, the dataset provided by Hampson-Rushell CO. is used.
제주도 지질학적 선구조 및 용천연구를 위한 RADARSAT SAR의 활용 타당성 검토 연구가 Candain space agency의 도움으로 얻어진 2종류 다른 모드를 갖는 SAR 자료를 이용하여 수행되었다. 제주도는 현무암이 우세한 화산섬으로 지질학적 선구조의 발달이 매우 미약하나, 본 연구결과 기존에 Landat TM 만을 이용하여 얻어진 선구조보다 많은 선구조를 추출할 수 있었다. 이는 특히 TM 과 다른 관측방향과 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상자료를 함께 사용함으로서, 보다 다양한 파장과 관측형태를 활용할 수 있는 장점을 극대화 할 수 있는 것으로 사료된다. 본 지역에서 연안에 발달한 용천의 분포와 선구조 혹은 수계망과의 연관은 거의 없는 것으로 사료되나, 중산간 지역에 발달한 일부 용천은 선구조와 연관되어 발달한 것으로 사료된다. SAR 및 광학원격탐사 자료를 이용한 용천의 위치파악을 위한 연구결과는 계상보다 힘든 것으로 나타났다. 이를 위해 열적외선 관측자료를 이용한 연안의 온도분포와 관측된 SAR 자료로부터 정규화된 레이더단면을 이용한 분석이 실시되었다. 해수의 온도는 소규모의 온도 이상분포가 방사상으로 나타나는 경우 가장 용천의 위치와 연관성이 높은 것으로 판단되나 해상도가 충분하지 못하며, SAR 의 경우 해상의 상태와 speckle 잡음의 영향으로 육지에 어느 정도 대규모의 저수지가 발달하지 않은 경우를 제외하고는 용천의 위치를 파악하는 데는 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 본 지역에 얻어지는 SAR 자료의 speckle 및 영상특성은 입사각에 매우 민감하며, 특히 작은 입사각을 갖는 ERS-1의 경우가 비교적 큰 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상보다 낮은 speckle 잡음비와 구조적 특징을 잘 반영하였다. 따라서 향후 제주도 지역에 대한 RADARSAT SAR 영상 획득을 위해서는 약 30$^{\circ}$이하의 낮은 입사각을 갖는 모드를 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
지난 수년간, 정부 기관 및 기업들은 취약성을 악용하고 운영을 혼란시키며 중요한 정보를 훔칠 수 있도록 은밀하고 정교하게 설계된 사이버공격에 대하여 적절한 대응을 못하고 있는 상태이다. 보안정보 및 이벤트 관리(SIEM)는 이러한 사이버 공격에 대응할 수 있는 유용한 도구이지만, 시중에서 판매되고 있는 SIEM 솔루션은 매우 비싸며 사용하기가 어렵다. 그래서 우리는 차세대 보안 솔루션을 제공하기 위한 연구 및 개발을 진행하여 기본적인 SIEM 기능을 구현하게 되었으며 우리는 호스트로 부터 실시간 로그 수집과 집계 및 분석에 중점을 두었다. 이 툴은 포렌식을 위한 로그데이터의 파싱과 검색을 제공한다. 이는 기존의 단순한 로그관리 이외에 침입을 탐지하고 보안이벤트의 순위를 이용하여 사용자에게 경고를 할 수 있다. 이러한 보안정보의 운영과 시각화를 위해 Elastic Stack를 사용하였는데, Elastic Stack은 대량의 데이터로부터 정보를 탐색하고 상관관계를 식별하며 모니터링을 위한 풍부한 시각화를 생성 할 수 있는 유용한 툴이다. 본 논문에서는 취약성으로부터 정보를 수집하는 기능을 SIEM에 추가하는 방식을 제안하였다. 호스트를 공격하며 보안정보관리 체계를 기반으로 모니터링, 경고 및 보안감사에 대한 실시간 사용자의 대응을 확인할 수 있었다.
In order to collect information on local distribution of conductivity and permittivity underneath a scan probe, we developed a multi-frequency trans-admittance scanner (TAS). Applying a sinusoidal voltage with variable frequency on a chosen distal part of a human body, we measure exit currents from 320 grounded electrodes placed on a chosen surface of the subject. The electrodes are packaged inside a small and light scan probe. The system includes one voltage source and 17 digital ammeters. Front-end of each ammeter is a current-to-voltage converter with virtual grounding of a chosen electrode. The rest of the ammeter is a voltmeter performing digital phase-sensitive demodulation. Using resistor loads, we calibrate the system including the scan probe to compensate frequency-dependent variability of current measurements and also inter-channel variability among multiple. We found that SNR of each ammeter is about 85dB and the minimal measurable current is 5nA. Using saline phantoms with objects made from TX-151, we verified the performance of the lesion estimation algorithm. The error rate of the depth estimation was about 19.7%. For the size estimate, the error rate was about 15.3%. The results suggest improvement in lesion estimation algorithm based on multi-frequency trans-admittance data.
Kimchi cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. In particular Kimchi cabbages in a highland area are very sensitive to the fluctuations in supply and demand. Yield variability due to growth conditions dictates the market fluctuations of Kimchi cabbage price. This study was carried out to understand the distribution of the highland Kimchi cabbage growth status in Anbandeok. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of the main producing districts of highland Kimchi cabbage. The highland Kimchi cabbage status map of each growth factor was obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and field survey data. Six status maps include UAVRGB image map, normalized difference vegetation index (NDVI) distribution/anomaly map, Crop distribution map, Planting/Harvest distribution map, Growth parameter map and Growth disorder map. As a result, the highland Kimchi cabbage status maps from May 31 to Sep. 6 in 2016 were presented to show spatial variability in the field. The benefits of the highland Kimchi cabbage status map can be summarized as follows: crop growth monitoring, reference for field observations and survey, the relative comparison of the growth condition in field scale, evaluation of growth in comparison of average year, change detection of annual crops or planting areas, abandoned fields monitoring, prediction of harvest season etc.
망분리 네트워크에서 보안관제를 할 경우 내부망 또는 위험도가 높은 구간에서는 평시 이상징후 탐지가 거의 이루어지지 않는다. 그렇기 때문에 보안 네트워크 구축 후 최적화 된 보안구조를 완성하기 위해서 망분리된 내부방에서의 최신 사이버 위협 이상징후를 평가할 수 있는 모델이 필요하다. 본 연구에서 일반 네트워크와 망분리 네트워크에서 발생하는 사이버 취약점과 악성코드를 데이터셋으로 발생시켜 평가하여, 망분리 내부망 사이버 공격에 위협 분석 및 최신 사이버 취약점을 대비 할 수 있게 하고, 특성에 맞는 사이버 보안 테스트 평가 체계를 구축하였다. 이를 실제 망분리 기관에 적용 가능한 평가모델을 설계 하고, 테스트 망을 각 상황별로 구축하여 실시간 보안관제 평가 모델을 적용하였다.
최근 COVID-19가 확산하고 외출 자제 권고와 같은 방역지침에 따라 집에서 생활하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 집에서 생활하는 1인 가구가 증가하고 있지만 1인 가구는 다인 가구보다 집 안에서 위급한 상황이 발생할 때 외부에 알리기 어렵다. 본 연구는 집안에서 발생하는 다양한 상황을 라이다, 영상, 음성 센서로 수집하고 센서에 따른 데이터를 각각의 알고리즘을 통해 분석하였다. 이를 이용해 위급상황 등의 비정상 패턴을 분석하여 사람의 이상징후를 탐지하는 연구를 진행했다. 각 센서에 따른 사람의 이상징후를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 연구하였으며 센서에 따른 이상징후 탐지 정확도를 측정했다. 또한, 본 연구는 다양한 상황에 대한 센서의 탐지 가능 여부를 실험하여 센서 간의 장단점을 보완한 융합 방식을 제안한다.
전세계적으로 기후변화 대응을 위한 글로벌 탄소중립을 공조하고 있다. 한국의 경우 온실가스 배출량이 빠른 속도로 증가하고 있어 해결이 시급한 상황이다. 이에 본 연구는 스팀트랩이라는 열 에너지 수집 디바이스를 개발하고, 스팀트랩으로 에너지 사용량을 데이터로 수집하여 향후 전력 사용량에 대해서 예측이 가능한 AI 모델을 개발하였다. 해당 AI 모델의 전력 사용량 예측 정확도 평균은 96.7%로 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 해당 AI 모델을 통해 어느날 전력 사용량이 높은지와 어떤 설비에서 전력 사용량이 높은지를 예측하고 관리 할 수 있게 되었다. 향후 연구는 스팀트랩의 이상탐지를 통한 효율적인 장비 운용과 에너지 관리 시스템의 표준화를 통해 에너지 소비 효율을 최적화하여 온실가스 배출을 줄이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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