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맵리듀스 기반 DFP-Tree를 이용한 클러스터링 알고리즘
서영원 ( Young-won Seo ),김창수 ( Chang-soo Kim ) 한국인터넷정보학회 2015 인터넷정보학회논문지 Vol.16 No.6
빅 데이터가 이슈화됨에 따라 데이터 분석의 결과를 기반으로 동작하는 많은 응용들이연구되고 왔고, 대표적인 응용들은 전자상거래 시스템의 상품 추천 서비스, 검색 엔진에서의 검색 서비스, 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 서비스 등이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 마이닝 기법 중 데이터 집합에서 나타나는 유사한 패턴들을 마이닝하는 빈발 패턴 트리와 컴퓨터 과학의 이론에 기초한 결정트리를 결합하여 결정 빈발 트리 알고리즘을 제안한다. 이는 기존의 빈발 패턴 트리 알고리즘은 패튼 트리에서 패턴 생성에 대한 정확성은 보장되나 소셜 데이터처럼 다양한 패턴이 나타는 데이터에 대해서는 많은 수의 패턴들을 생성시켜 분석에 대한 어려움이 있어, 서브트리들과의 수렴 여부를 판단하는 모델로 변형시켜 문제를 개선한다. 또한 맵리듀스로 모델링하여 분산처리를 통한 고속 처리 알고리즘을 제시한다. As BigData is issued, many applications that operate based on the results of data analysis have been developed, typically applications are products recommend service of e-commerce application service system, search service on the search engine service and friend list recommend system of social network service. In this paper, we suggests a decision frequent pattern tree that is combined the origin frequent pattern tree that is mining similar pattern to appear in the data set of the existing data mining techniques and decision tree based on the theory of computer science. The decision frequent pattern tree algorithm improves about problem of frequent pattern tree that have to make some a lot`s pattern so it is to hard to analyze about data. We also proposes to model for a Mapredue framework that is a programming model to help to operate in distributed environment.
이선웅 ( Sunwung Lee ),서영원 ( Yeong-won Seo ),서유진 ( Yu-jin Suh ),이기백 ( Gi-baek Lee ),이영섭 ( Young-sup Lee ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
본 논문에서는 다중의 저가형 단일포인트 라이다와 모터를 결합하여, 고가형 3D 라이다와 유사한 스캐닝 결과를 얻을 수 있는 방법을 고안하였다. 즉, 본 연구에서는 하나의 라이다로 2D 평면을 스캐닝 했을 때의 한계를 보완하는 방법을 제시하고자, 단일포인트 라이다 3 개를 사용하여 3D 공간을 스캐닝 하는 시스템을 구현하였다.
단조공정에서 설비 에너지 사용에 대한 웹 기반 실시간 모니터링 시스템 개발
황현숙 ( Hyun-suk Hwang ),서영원 ( Young-won Seo ),김태연 ( Tae-yeon Kim ) 한국인터넷정보학회 2018 인터넷정보학회논문지 Vol.19 No.1
전 세계적으로 지구 온난화 및 에너지 비용 상승으로 인해서 에너지 절감에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 단조 공장들은 에너지를 많이 사용하기 때문에 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 진입을 위한 한 가지 해결책으로 IoT 기반으로 각 설비의 에너지 사용량을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 생산 공장에서 사용하는 기존 기업자원관리시스템과 생산실행시스템과의 연동으로 작업일지 입력/관리, 설비/에너지 관리, 실시간 에너지 모니터링, 이력 검색, 데이터 분석 등으로 구성된다. 중심이 되는 실시간 에너지 모니터링 프로세스는 각 설비별로 기존 설치되어 있는 가스계량기와 전력계에 IoT 디바이스를 연결시켜 데이터를 실시간으로 수집한다. 그리고 수집된 에너지 사용량을 웹 또는 모바일에서 실시간으로 화면에 표출한다. 본 시스템의 장점은 생산 공정 단계에서 설비별 도시가스 및 전력 에너지 사용량의 변화, 사용요금, 에너지 환산, 온실가스 등의 정보를 웹 기반에서 실시간으로 파악할 수 있다는 것이다. 향후, 빅 데이터 기반에서 에너지 사용량을 수집하여 생산 공정별로 에너지 사용량을 분석함으로써 제품 생산 소요시간을 최소화할 수 있는 에너지절감 방안 수립에 사용될 수 있다. 또한, 모바일 작업일지시스템과 생산 공정 최적화 모델과 융합하면 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방안이 마련될 수 있다. Due to global warming and increased energy costs around the world, interests of energy saving and efficiency have been increased. In particular, forging factories need methods to save energy and increase productivity because of needing amounts of energy uses. To solve the problem, we propose a system, which includes collection, monitoring, and analysis process, to monitor energy uses each facility in realtime based on the IoT devices. This system insists of worksheets management, facility/energy management, realtime monitoring, history search, data analysis through connecting with existed ERP/MES Systems in manufacturing factories. The energy monitoring process is to present used energy collected from IoT devices connected with installed gasmeter and wattmeter each facility. This system provide the change of energy uses, usage fee, energy conversion, and green gas information in realtime on Web and mobile devices. This system will be enhanced with energy saving technology by analyzing constructed big data of energy uses. We can also propose a method to increase productivity by integrating this system with functions of digitalized worksheets and optimized models for production process.