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OAS(OpenAPI Specification)을 활용한 주행 데이터 분석 OpenAPI 서비스 구조
심별희(Byeolhee Sim),김창우,최효섭,강정훈(Jeonghoon Kang) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문에서는 차량 분석 OpenAPI 서비스 아키텍처 구조에 대해 제안한다. OAS(OpenAPI Specification)을 활용하여 일반 사용자가 사용할 수 있는 차량 분석 API 가이드 정보를 제공하기 위한 목적으로 구현하였다. API 테스트를 진행함과 동시에 API를 문서화 할 수 있도록 Postman Collection File을 추출하고, 또한 다양한 응용에서 재활용할 수 있도록 APIMATIC Transformer로 OAS와 같은 API 표준 문서화 기술로 재변환하여 효율적인 서비스를 제공하도록 구현하였다.
심별희(Byeolhee Sim),방은진(Eunjin Bang),윤동식(Dongsik Yoon),최효섭(Hyosub Choi),강정훈(Jeonghoon Kang) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문에서는 전기자동차의 주행 중에 지속적으로 발생, 저장되는 전기차 주행 빅데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하여 시계열 데이터베이스에 저장, 통계를 통해 결과를 가시화하기 위하여 OpenTSDB 시스템을 조합하여 소프트웨어를 구성하였다. 다양한 오픈소스 도구의 사용으로 빅데이터 패턴 그래프 또는 특징 부분을 가시화하여 전체 패턴과 세부 특징을 추출하는 소프트웨어 시스템 구조에 대해 기술한다. This paper constructed software by combining OpenTSDB system collects and efficiently preprocesses big data on electric vehicles that are continuously generated and stored while driving, stores them in time series databases, and visualizes the results as statistics. It describes the structure of a software system that visualizes big data pattern graphs or feature parts using various open source tools to extract the entire pattern and detailed features.
시계열 공정 데이터의 조건 분석 알고리즘 설계 및 컨테이너 적용
홍영복(YoungBok Hong),심별희(ByeolHee Sim),방은진(EunJin Bang),김창우(ChangWoo Kim),최효섭(HyoSeop Choi),강정훈(JeongHoon Kang) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 스마트 팩토리 공정 및 설비에서 발생하는 빅데이터를 기반으로 생산 효율을 높이기 위한 데이터 분석, 의사결정을 지원할 수 있는 소프트웨어 플랫폼 설계 방법을 제안한다. 공정 효율은 작업 속도 및 장비의 가동율에 영향을 받기 때문에 장비와 설비의 생산 성능을 지속적으로 모니터링 하여, 기준값 이상으로 유지할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 설비 운영 데이터를 수집하고, 관리를 실시간으로 처리하기 위해 클라우드 기반 데이터베이스 시스템 구조를 제안하였다. 데이터 분석의 정확도를 향상하기 위해 도커 컴포즈를 활용하여 빅데이터 파일시스템, 데이터 수집관리, 데이터베이스 및 서비스 운영관리 컨테이너로 구성하여 시험 공장에 적용하였으며, 공정조건에 대한 조건 분석에 적용하여 실시간 처리 기능을 검증하였다.
방은진(BANG EUNJIN),심별희(SIM BYEOLHEE),윤동식(YOON DONGSIK),최효섭(CHOI HYOSUB),강정훈(KANG JEONGHOON) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
정부가 2003년 내연자동차 신차에 대한 생산을 중단하는 정책 계획을 발표하면서 전기차 연구가 더욱 중요해지고 전기차 데이터 수집이 많은 주목을 받고 있다. 이동통신, CAN 스캔을 활용한 전기차 관련 데이터 수집 건수는 많아지고 있으나 이를 통해 유의미한 결과를 도출하기 위해서는 소프트웨어의 기능과 편의성이 개선되어야 한다. 의미있는 결과를 추출하기 위해서는 대용량의 데이터에 대한 전처리 과정이 중요하다. 본 논문에서는 전기차 산업플랫폼 관리를 위한 데이터의 전처리 시스템 설계에 대해서 제안한다. As the government announced a policy plan to stop production of new combustion cars in 2030, electric vehicle research has become more important and electric vehicle data collection is drawing much attention. The number of collection of electric vehicle-related data using mobile communication and CAN scans is increasing, but the function and convenience of the software must be improved to derive significant results through this. In order to extract meaningful results, a preprocessing process for large amounts of data is important. This paper proposes the design of a data preprocessing system for the management of the electric vehicle industry platform.