본 연구에서는 일반 가정에서 Smart Grid를 통하여 누릴 수 있는 서비스를 발굴하고, 이러한 서비스를 구현할 수 있는 기기별 전력 모니터링 시스템을 구현하였으며, 모니터링한 데이터를 분석하였다. 기기별 전력 사용현황을 수집하고 이를 분석함으로써, 모니터링 시스템에 표시되고 있는 전력사용현황이 어떤 기기의 전력사용현황인지 사전에 정의된 프로토콜 없이 알 수 있다. 나아가서 전력 절감 방법 제시, 지능적인 대기전력 차단 및 복구, 기기의 이상여부 감시와 같은 서비스를 구현할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 시나리오의 실현 가능성을 점검하기 위해 기기별 전력 모니터링 시스템을 개발하여 가정 내 전력소비의 대부분을 차지하는 냉장고, 전기밥솥, TV, 세탁기 샘플에 대하여 전력소비패턴을 수집하여 database화 하였다. 또한 이 database를 분석하여 제시한 서비스들을 구현하는데 필요한 기본 기능인 기기식별이 전력사용 패턴분석을 통하여 가능함을 보였다.
스마트 그리드 안에서 고안된 스마트 미터는 우리가 사용하는 전력 신호를 실시간으로 데이터화해서 전력 공급단의 메인 서버로 전송한다. 이를 통해 전력 관리의 효율성은 증가한 반면, 사용자의 정보를 담은 데이터의 보안 문제가 새로운 위협으로 부상하였다. 본 논문은 스마트 미터에서 추출한 전력 데이터를 통해 가정 내 기기의 식별 및 기기별 사용패턴에 대한 추론을 보안 관점에서 해석함으로써 스마트 기기 환경에서 데이터 노출의 위협을 지적한다. 주성분분석(Principal Component Analysis)으로 데이터의 특징을 추출하였고 k-근접 이웃(k- Nearest Neighbor)분류기로 기기를 식별하고 기기상태를 추론하였으며, 검증방법으로는 10차 교차검증(10-fold Cross Validation)을 활용하였다.
현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.
OTT 비디오 서비스가 급성장하고 유료방송가입자 성장은 둔화되면서 OTT 서비스로의 이용대체가 예측된다. 이 연구는 OTT 이용행태를 OTT 이용여부, OTT 이용량, 유료OTT이용여부로 구분하고 인구사회학적 요인, 스마트 기기 이용, 유료방송 서비스 이용, 결합상품 이용 등이 OTT 이용행태에 미치는 영향을 미디어패널데이터를 활용하여 분석했다. 연구결과 OTT 이용은 낮은 연령, 높은 소득, 거주지역 규모, 스마트TV 이용, 케이블 및 위성가입자, TV콘텐츠VOD지출액(적음), 영화VOD지출액, 휴대폰결합상품 이용 등이 영향을 미쳤다. OTT 이용량의 경우 낮은 연령, 많은 가구원수, 테블릿PC 이용, 케이블 및 위성가입자(적음), TV콘텐츠 VOD지출액, 기타VOD지출액, 데이터무제한 이용 등이 영향을 미쳤다. 유료OTT이용의 경우, 낮은 연령, 여성, 높은 소득, 테블릿PC 이용, 케이블가입자(이용안함), 기타VOD지출액, 휴대폰결합상품가입자(이용안함), 데이터무제한이용 등이 영향을 미쳤다.
For the efficient energy consumption in an urban railway station, it is necessary to know the patterns of electrical loads for each usage in detail. The electrical loads in an urban railway station have different characteristics from other normal electrical load, such as the peak load timing during a day. The lighting, HVAC, communication, and commercial loads make up large amount of electrical load for equipment in an urban railway station, and each of them has the unique specificity. These loads for each usage were estimated without measuring device by the polynomial regression method with big data such as total amount of electrical load and weather data. In the simulation with real data, the optimal polynomial regression model was third order polynomial regression model with 9 or 10 independent variables.
모바일 투어 가이드 어플리케이션은 여행 정보를 제공하여 여행자가 여행 중에 주변의 관심 지점(POI; Point of Interest) 을 검색하고 찾아갈 수 있도록 돕는다. 최근 모바일 컴퓨팅 기술이 발전하면서 핸드헬드 디바이스와 웨어러블 디바이스를 여행 정보 검색에 활용하는 사용자가 늘어나고 있지만, 모바일 투어 가이드 어플리케이션들은 디바이스의 특성을 고려하지 않고 여행 정보를 제공한다. 특히 이들 투어 가이드 어플리케이션들은 여행 상황을 공유하지 않기 때문에 여러 모바일 디바이스를 이용하는 여행자는 각각의 디바이스에 여행자의 검색 의도를 별도로 입력해야 하고, 동기화된 여행 정보를 제공받지 못한다. 이러한 문제들을 개선하기 위해 본 논문에서는 디바이스의 특성에 따라 여행 정보를 제공하고 여행 상황을 공유하는 모바일 투어 가이드 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 핸드헬드 디바이스와 안경형 웨어러블 디바이스를 이용하여 여행자에게 여행 정보를 제공하고, 각각의 디바이스가 가진 단점을 상호 보완하면서 여행자를 안내한다. 또한 제안된 시스템은 각각의 디바이스들에 설치된 어플리케이션 사이에 여행 상황을 공유하여 여행자의 입력을 최소화하고, 여행 상황에 맞는 여행 정보를 제공한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발달로 인해 클라우드 기반의 컴퓨팅 자원의 활용은 다양한 분야에서 실생활에 적용되고 있다. 특히, 스마트 기기의 기술과 네트워크 인프라의 발달은 지역 스마트 디바이스와 클라우드 저장소간의 파일 공유에 대한 필요성을 더욱 촉진 시켰다. 하지만, 스마트 기기의 저장 공간 제약 사항으로 인해 클라우드 저장소에 파일을 저장하는 것은 지역 저장소의 저장 공간기아 문제를 촉발 시킨다. 이것은 클라우드 저장소 서비스에서 대용량의 파일 저장 공간을 제공하더라도 사용자는 저장소 부족 문제에 직면 할 수 있음을 의미한다. 본 연구에서는 스마트 기기와 클라우드 저장소간의 파일 관리 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 지역 스토리지 용량 관리 방법은 사용자의 최근 사용한 날짜를 기반으로 파일 사용 패턴을 계산하고 이를 기반으로 지역에 저장된 파일들 중 마이그레이션 되어야 할 대상들을 선정하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 본 연구에서 제시하는 방법을 통하여 대규모 빅 데이터 저장소와 저장 공간의 제약을 가지고 있는 지역의 소형 클라이언트 장치간의 파일 동기화에도 활용될 수 있다.
인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.
급속히 발전하고 있는 현대사회에서는 다양한 스마트 디바이스의 출현으로 원하는 정보의 획득이 용이해졌으며, 웹을 기반으로 하는 콘텐츠를 이용하는 빈도가 급속히 성장하고 있다. 또한 기업들은 웹 기반 하에서 CMS를 이용하여 콘텐츠를 생산, 수정하는 형태로 바뀌고 있고, 사용자에게 콘텐츠를 제공하는데 있어 매우 중요한 부분이라 할 수 있다. 현재 웹 서비스는 각종 디바이스에 맞게 UI를 설계하고 제공하고 있으며, 이용 편이성을 향상하기 위하여 설문 조사 및 전체 사용자 패턴을 분석하여 서비스를 개선하고 있는 실정이다. 즉 UX를 고려하지 않고 기술적인 측면에서 설계되는 경향이 대부분이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 전체 사용자의 패턴 분석으로 웹 서비스에 적용하는 한계를 탈피하여 개인 사용자의 이동 패턴 및 사용 패턴을 기반으로 애니메이션을 통하여 비주얼화 하는 시스템을 제안한다. 이러한 융복합을 통하여 웹 관리자 및 기획연구자 측면에서 UX를 사용자 중심으로 변화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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