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이동우,이상엽,이진우,김선호,이창수 한국경영과학회 2018 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.04
성공적인 연구 및 개발을 위해서는 고품질의 데이터가 필요하며, 이러한 사실은 실시간으로 데이터처리 및 분석, 대응이 되어야 하는 IoT환경에서 더욱 중요하게 적용된다. 하지만 중단되지 않는 정보의 흐름 속에서 다양한 변화를 하는 스트림 데이터 품질 평가를 위한 패턴 및 지식 구조의 추출은 기존 정적 데이터에서와는 다른 여러 가지 제약사항 들로 인하여 매우 어려운 일이다. 본 논문(발표)에서는 IoT환경에서의 데이터 특징을 먼저 살펴보고, 이러한 특성을 반영한 데이터 품질 관리 프레임워크에 대해서 소개한다. 그리고 IoT 환경에서 발생할 수 있는 데이터 관련 이슈 및 이를 해결할 수 있는 다양한 스트림 데이터 마이닝 기법들에 대해 살펴보고, IoT 데이터 프로파일링에 적용할 수 있는 방안을 제시한다. In this article, we have proposed a framework for managing IoT data quality, taking into account the various IoT environments. When IoT data is analyzed, it is said that not only the device data which is collected and processed in real time but also general data to store and deep analyze it should be treated as well. Therefore, IoT data profiling technology should be divided into general (big) data profiling technology applicable to general data and streaming data profiling. We also discussed the difficulties in analyzing IoT data. So we have summarized the algorithms available in IoT environment. Finally, we summarized the tasks and algorithms of the IoT Data Profiling that can be used in various data types, relational data, big data and stream data.
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이동우,이상엽,황보성우,이진우,김선호,이창수,Alejandro mate,Juan Carlos Trujillo 한국경영과학회 2019 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.4
사물인터넷은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 인식되고 있으며, 우리의 삶을 변화시킬 새로운 동력으로 기대를 모으고 있다. IoT 단말로부터 실시간으로 들어오는 데이터를 활용하여 인간을 단순 작업으로부터 해방시키고 있으며, 위험하거나 고도의 숙련이 필요한 작업도 점차 자동화가 이루어지고 있다. 하지만 현실 속에는 사물 인터넷, 특히 센서로부터 나오는 데이터의 품질을 떨어뜨리는 다양한 요인이 존재하고 있다. 이를 인지하고 적절한 대응이 이루어지지 않는다면 4차 산업혁명은 모래 위의 누각처럼 위태로운 상황에 직면하게 될 것이다. 본 논문에서는 IoT 실시간 데이터를 믿고 사용할 수 있도록 데이터 품질을 측정/모니터링을 할 수 있는 아키텍처를 제안한다. 기존 일반데이터(ex, RDBMS)를 대상으로 데이터 품질을 측정하기 위한 데이터 프로파일링 방법들이 잘 알려져 있다. 하지만 실시간 데이터가 가지는 실시간성, 휘발성, 시간기반 데이터 등의 특징에 맞는 IoT 데이터 품질 측정 방법들은 간단한 임계치를 이용한 방법 혹은 시계열 데이터의 이상치를 찾아내는 것을 제외하고는 많이 알려져 있지 않다. 그래서 우리는 IoT 실시간 데이터 특성을 감안하여 다양한 각도에서 IoT 데이터 품질을 측정하는 방법을 먼저 정의하였다. 우리가 정의한 “IoT 데이터 프로파일링” 은 크게 세가지 타입, Single Signal Quality Indicator (11종류), Multi Signals Quality Indicator (6종류), Structural Quality Indicator (3종류) 으로 구성되어 다양한 각도에서 센서 데이터가 발생하는 오류를 인지할 수 있도록 제안한다. 또한 이러한 “IoT 데이터 프로파일링” 기반으로 실시간 데이터에 대한 품질을 측정하기 위해서는 센서에 대한 Static Metadata, Dynamic Metadata 등을 관리하고 있어야 하며, 각 센서 별 품질에 대한 기준을 정하는 부분과 실제 실시간으로 데이터의 품질을 측정하는 부분을 따로 관리되어야 한다. 그 외 실제 현장에 적용할 때 필요한 다양한 모듈을 추가로 정의하여 이 전체를 IoT 실시간 데이터 품질 측정 아키텍처로 제안한다.
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Analysis of the Effect of The Internet Activation on Students in IoT Environment
이동우,조광문,이성훈,Lee, Dong-Woo,Cho, Kwangmoon,Lee, Seong-Hoon The Korea Internet of Things Society 2021 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.7 No.1
인터넷이 확산되고 다양한 스마트 기기가 등장하면서 세상은 빠르게 변화하고 있다. 고성능 PC와 초고속 통신망이 모든 가정에 빠르게 확산되고 있으며 여러 다양한 종류의 인터넷 사이트가 등장하고 있다. 특히 한국 부모들의 고학력 열광이 여기에 더해져 10대 인터넷 이용자 비율이 날마다 폭발적으로 증가하고 있다. 청소년의 경우 대부분이 온라인 게임에 인터넷을 사용하여 온라인 게임이 인터넷 중독의 주요 원인임을 나타내고 있다. 본 연구는 인터넷을 이용하는 남녀 고등학생을 대상으로 설문지를 이용하여 실시하였으며, 인구 통계학적, 사회학적 특성은 기초 자료로만 사용하였다. 본 연구에서는 학부모, 학생, 교사가 생각하는 바와 같이 인문계 고등학생의 학업 성취도에 따른 인터넷 중독 유형 분석 결과를 이용하여 인터넷 사용이 학업 성취에 영향을 미치는지 여부를 판단한다. The world is changing rapidly as the Internet spreads and various smart devices appear. High-performance PCs and high-speed communication networks are rapidly spreading in every home, and all kinds of the internet sites are emerging. In particular, the high education enthusiasm of Korean parents adds to this, and the ratio of the internet users among teenagers is exploding every day. In the case of adolescents, most of them use the Internet for online games, indicating that online games are the main cause of the internet addiction. This study was conducted using a questionnaire for male and female high school students using the Internet, and demographic and sociological characteristics were used only as basic data. In this study, as much as parents, students and teachers think, the results of the internet addiction type analysis according to academic achievement in humanities high school students are to be investigated to determine whether internet use has an effect on academic achievement.
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Interative Consensus 방법에 의한 일반적인 형태의 논리함수 간소화
이동우,이태원 고려대학교 공학기술연구소 1984 고려대학교 생산기술연구소 생기연논문집 Vol.20 No.1
If an original switching function to be minimized is not of Canonical form, it is desirable to obtain the minimized form directly without having to expand it first. This thesis describes an algorithm, the iterative consensus method that well suits to the minimization of a switching function whose form is either arbitrary or Canonical one. Especially, redundancies are immediatly eliminated in process of minimization, therefore the prime implicant selection which is essential to conventional methods, is not required.
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이동우,이상엽,이진우,김선호,이창수 대한산업공학회 2018 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2018 No.4
성공적인 연구 및 개발을 위해서는 고품질의 데이터가 필요하며, 이러한 사실은 실시간으로 데이터처리 및 분석, 대응이 되어야 하는 IoT환경에서 더욱 중요하게 적용된다. 하지만 중단되지 않는 정보의 흐름 속에서 다양한 변화를 하는 스트림 데이터 품질 평가를 위한 패턴 및 지식 구조의 추출은 기존 정적 데이터에서와는 다른 여러 가지 제약사항 들로 인하여 매우 어려운 일이다. 본 논문(발표)에서는 IoT환경에서의 데이터 특징을 먼저 살펴보고, 이러한 특성을 반영한 데이터 품질 관리 프레임워크에 대해서 소개한다. 그리고 IoT 환경에서 발생할 수 있는 데이터 관련 이슈 및 이를 해결할 수 있는 다양한 스트림 데이터 마이닝 기법들에 대해 살펴보고, IoT 데이터 프로파일링에 적용할 수 있는 방안을 제시한다. In this article, we have proposed a framework for managing IoT data quality, taking into account the various IoT environments. When IoT data is analyzed, it is said that not only the device data which is collected and processed in real time but also general data to store and deep analyze it should be treated as well. Therefore, IoT data profiling technology should be divided into general (big) data profiling technology applicable to general data and streaming data profiling. We also discussed the difficulties in analyzing IoT data. So we have summarized the algorithms available in IoT environment. Finally, we summarized the tasks and algorithms of the IoT Data Profiling that can be used in various data types, relational data, big data and stream data.
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