• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3384-3389
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• 2009

현재 운용되고 있는 우수농산물 관리제도는 식품안전시스템으로써 소비자의 신뢰를 확보하는 데 주요한 두 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 제도의 근간이 되는 생산이력데이타의 입력이 농민과 유통업자등의 직접입력에 의존하기 때문에 자료의 정확성을 검증하기 불가하다는 것이며 두 번째는 오염된 농산물을 추적하여 회수할 수 없다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로써 정보기술과 농업현장기술을 결합한 IT융합모델을 고안하였다. 이 모델에서는 영상분석시스템을 이용하여 현장 영농 활동을 분류하고 생산이력데이타를 자동생성하며, USN을 기반으로 한 실시간 이력추적 시스템을 통해 유통 중인 농산물의 현재위치와 안전성 관리 자료를 실시간 전송하도록 되어있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.16-25
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• 2019

The Internet of things (IOT) is remodeling the agribusiness empowering the agriculturists through the extensive range of strategies, for example, accuracy as well as practical farming to deal with challenges in the field. The paper aims making use of evolving technology i.e. IoT and smart agriculture using automation. The objective of this research paper to present tools and best practices for understanding the role of information and communication technologies in agriculture sector, motivate and make the illiterate farmers to understand the best insights given by the big data analytics using machine learning. The methodology used in this system can monitor the humidity, moisture level and can even detect motions. According to the data received from all the sensors the water pump, cutter and sprayer get automatically activated or deactivated. we investigate a remote monitoring system using Wi-Fi. These nodes send data wirelessly to a central server, which collects the data, stores it and will allow it to be analyzed then displayed as needed and can also be sent to the client mobile.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-8
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• 2020

빅데이터 분석에서 텍스트 데이터의 활용이 증가하고 있다. 따라서 텍스트 데이터의 분석 기법에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 추출된 키워드 데이터의 분석을 위하여 공액사전분포 기반의 베이지안 학습 방법이 연구된다. 베이지안 통계학은 기존의 데이터에 새로운 데이터가 추가될 때마다 모수를 갱신하는 데이터 학습을 제공하기 때문에 시간에 따라 대용량의 데이터가 생성 및 추가되는 빅데이터 환경에서 효율적인 방법을 제공한다. 제안 방법의 성능과 적용 가능성을 보이기 위하여 실제 특허 빅데이터를 전처리하여 구축된 정형화된 키워드 데이터를 분석하는 사례연구를 수행한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3270-3294
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• 2020

Some things come easily to humans, one of them is the ability to navigate around. This capability of navigation suffers significantly in case of partial or complete blindness, restricting life activity. Advances in the technological landscape have given way to new solutions aiding navigation for the visually impaired. In this paper, we analyze the existing works and identify the challenges of path selection, context awareness, obstacle detection/identification and integration of visual and nonvisual information associated with real-time assisted mobility. In the process, we explore machine learning approaches for robotic path planning, multi constrained optimal path computation and sensor based wearable assistive devices for the visually impaired. It is observed that the solution to problem is complex and computationally intensive and significant effort is required towards the development of richer and comfortable paths for safe and smooth navigation of visually impaired people. We cannot overlook to explore more effective strategies of acquiring surrounding information towards autonomous mobility.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.193-201
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• 2011

본 논문은 개방형 콘텐트에 기반하여 세계 모든 지역 학우들과 상호작용적인 온라인 학습 그룹 경험을 제공하는 개방형 사회적 u-learning 공동체에 대한 전체론적 개념 및 모델을 표현하였다. 상호작용적인 사회적 u-learning 공동체 설계를 통해 학습에 있어서 유비쿼터스 환경이 가지는 장점들을 개념화하고 극대화하도록 한다. 제안된 모델은 최신 웹 기술, 고도의 상호작용을 가능하게 하는 실시간 협력 기술, 관련 콘텐트 및 다른 학습자와 해당 학습자를 연결하여 주는 지능형 추천 시스템, 학습자의 학습 결과를 평가하고 분석하는 기법 등을 통해 가능하다. 따라서, u-learning 설계는 상호작용적이고 매력적이면서 고도로 측정 가능 시스템이어야 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.33-42
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• 2022

One of the most pressing socioeconomic problems confronting humanity on a worldwide scale is food security, particularly in light of the expanding population and declining land productivity. These causes have increased the number of people in the world who are at risk of starving and have caused the natural ecosystems to degrade at previously unheard-of speeds. Happily, the Internet of Things (IoT) development provides a glimmer of light for those worried about food security through smart agriculture-a development that is particularly relevant to automating food production operations in order to reduce labor expenses. When compared to conventional farming techniques, smart agriculture has the benefit of maximizing resource use through precise chemical input application and regulation of environmental factors like temperature and humidity. Farmers may make data-driven choices about the possibility of insect invasion, natural disasters, anticipated yields, and even prospective market shifts with the use of smart farming tools. The technical foundation of smart agriculture serves as a potential response to worries about food security. It is made up of wireless sensor networks and integrated cloud computing modules inside IoT.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.721-727
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• 2022

Construction safety remains an ongoing concern, and project managers have been increasingly forced to cope with myriad uncertainties related to human operations on construction sites and the lack of a skilled workforce in hazardous circumstances. Various construction fatality monitoring systems have been widely proposed as alternatives to overcome these difficulties and to improve safety management performance. In this study, we propose an intelligent, automatic control system that can proactively protect workers using both the analysis of big data of past safety accidents, as well as the real-time detection of worker non-compliance in using personal protective equipment (PPE) on a construction site. These data are obtained using computer vision technology and data analytics, which are integrated and reinforced by lessons learned from the analysis of big data of safety accidents that occurred in the last 10 years. The system offers data-informed recommendations for high-risk workers, and proactively eliminates the possibility of safety accidents. As an illustrative case, we selected a pilot project and applied the proposed system to workers in uncontrolled environments. Decreases in workers PPE non-compliance rates, improvements in variable compliance rates, reductions in severe fatalities through guidelines that are customized according to the worker, and accelerations in safety performance achievements are expected.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.273-276
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• 2023

This paper presents the integration of Digital twin and Blockchain-based Supply Chain Management (DB-SCM) in a smart warehouse to create a more efficient, secure, and transparent facility. The process involves creating a digital twin of the warehouse using sensors and IoT devices and then integrating it with a blockchain-based supply chain management system to connect all stakeholders. All data are collected and tracked in real-time as goods move through the warehouse, and smart contracts are automatically executed to ensure accountability for all parties involved. The study also highlights the critical role of effective supply chain management in modern business operations and the significance of smart warehouses, which leverage advanced technologies such as robotics, AI, and data analytics to optimize warehouse operations. Later, we discuss the importance of digital twins, which allow for creating a virtual representation of a physical object or system, and their potential to revolutionize a wide range of industries. Therefore, DB-SCM offers numerous benefits, including enhanced efficiency, improved customer satisfaction, and increased sustainability, and provides a valuable case study for organizations seeking to optimize their supply chain operations.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.58-64
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• 2017

현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.43-51
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• 2014

소셜 네트워크 서비스는 편리한 접근성과 뚜렷한 사용자 주관 점에서 사회 여러 분야에서 폭 넓고 유용하게 사용될 충분한 가능성을 가지고 있다. 그 중에서도 트위터는 사용자간의 네트워크 형성이 간단하고 개방적이며 실시간 전파력이 뛰어난 특징을 가지고 있다. 그러나 140글자로 제한된 글에서 의미 분석을 시도해야 한다는 점과 한글 자연어처리의 한계, 트위터 자체의 제약과 기술적 문제들로 실제 분석에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 특정 계정이나 키워드에 의존하여 개별 트윗을 분석한 기존의 방법 대신 항구성을 띄는 인간의 정치적 성향을 분석에 적용할 경우 정확도 향상에 기여할 수 있음을 가정하고 2012년 4월 11일 제19대 국회의원선거 기간 동안 수집한 트윗 코퍼스에 적용한 실험을 통해 보였다. 실험 결과는 실제 선거 결과와 정확히 일치하였으며, 75.4%의 정확도와 34.8%의 재현율을 보인 개별 트윗 분석보다 사용자의 타임라인별 정치 성향 분석이 약 8%의 정확도와 5%의 재현율 향상을 가져옴을 보였다.