MQTT 기반 스마트 디바이스의 IoT 서비스 구성

2018.10.26

2018.10.04

  • 상현
    <작성한 서비스 선택, 설치 구현>
    디바이스 에서 작동되는 서비스는 node-red dashboard에서 구현(예시)
      
    node-red의 각 flow는 JSON 파일로 추출이 가능
        

    사전에 클라우드에서 작성된 서비스(.JSON 파일)는 사용자가 클라우드 내 웹 인터페이스(드롭다운)을 통해  선택 가능


    위 동작 시 클라우드는 node-red-sftp 노드를 통해 디바이스 내 node-red 라이브러리 디렉토리에 전송

2018.10.02

  • 다현

    <To Do>
    – 서론 자료 수집, 서론 작성
    – 이론적 배경 Node-RED 문장 정리- 구성도 문장 수정 및 시나리오 그림 삽입
    – 구현 및 테스트, 결론 작성
    – 영문 초록 작성

2018.09.27

  • 다현
    논문 구성
    1. 서론
    2. 이론적 배경
    2-1. MQTT
    2-2. Node-RED
    3. MQTT 기반 스마트 디바이스의 IoT 서비스 구성
    3-1. 시스템 구성도
    3-2. 시나리오
    4. 구현
    초기화 ~ 서비스 구성, 액추에이터 시뮬레이션
    5. 결론

2018.09.21

  • 상현
    • Node.JS
      • 서비스는 디바이스 웹 인터페이스에서 제공
    • 가용 서비스
      • 센서 값 모니터링 -> 게이지, 차트 등
      • 액추에이터 상태 모니터링 -> 액추에이터도 센서와 마찬가지로 지속적으로 상태 전송 예) open/closed
    • IoT 플랫폼
      • 각 서비스는 디바이스 내 에서 다운로드 가능한 파일로 제공
  • 다현
    <<전체 구성도>>

    각 요소의 비중을 고려
    MQTT Message Queue의 요소 제거 및 단순화
    Device를 Smart Device 중심으로 변경, Device Agent의 역할을 세분화
    – initalizer : 디바이스의 초기화를 담당
    – Auto Service : 초기화 후 공통적으로 제공되는 서비스들을 자동으로 실행
    – Service Constitutor : 사용자가 선택한 서비스들을 IoT Platform에서 다운받아주는 구성자
    <<초기화 시나리오 그림>>

    이전의 Usecase Diagram을 요약
    actuator와 Smart Device 간의 데이터 전송을 양방향으로 표시,
    Smart Device -> Actuator : 제어 명령 전달
    Actuator -> Smart Device : Actuator의 상태 전달

2018.09.14(면담 전)

  • 상현
    • 디바이스 웹 인터페이스 구상(Node-Red 대시보드)
      • 로그인, 회원가입
        -Elastic Search 내 회원 정보 조회 매치 시 서비스 페이지 이동
        -웹 인터페이스 내 사용자 입력에 따라 Elastic Search내  회원 정보 생성

 

 

2018.09.06 (면담 후)

  • 다현
    참고 논문 : 

    주제 : MQTT를 사용 -> 사용자 개입X
    사용자가 원하는 서비스를 구성
    초기화 :
    >Message Flow Chart<
    서비스 :
    – 자동 서비스 : 초기화 후 데이터 수집 및 제어 명령 실행
    – 관리자 서비스 : 디바이스 상태 모니터링, 디바이스 조작
    – 일반 서비스 : 서비스 구성, 센서 모니터링, 액추에이터 제어 명령
    >Class Diagram<
    >Usecase Diagram<
    구현 :
    – 웹 : 디바이스 및 사용자 등록, 서비스 선택 페이지, 센서 모니터링 및 액추에이터 제어 페이지
    – 스마트 디바이스 : Class Diagram을 기반으로 Device Agent에 존재하는 함수들을 구현
    Service의 함수들은 IoT Platform에서 Smart Device로 다운받아 사용하도록 구현

당뇨병 환자를 위한 딥러닝 기반 CGM IoT 플랫폼

  • 2018-10-04
    • (가제) CGM IoT platform based on deep learning for diabetes patients
    • 논문 뼈대 대략적인 구성
    • 1. 서론
    • 2.이론적 배경
      • 2.1 뉴럴네트워크
      • 2.2 딥러닝
      • 2.3 Tensorflow
      • 2.4 MQTT
    • 3.  CGM IoT 플랫폼
      • 3.1 시스템 구성
      • 3.2 시퀀스 다이어그램
    • 4. 구현 및 테스트
      • 4.1 구현
        • LSTM 모델 생성
          • 사용한 JCHR 데이터 설명
          • LSTM 소스코드 첨부하며 파라미터들 설명
          • 모델 정확도 테스트(실제-예측 그래프 첨부)
        • IoT 각 부분(시뮬레이터, 구성도에서 연결부분)
      • 4.2 테스트
        • 시뮬레이터(CGM Device + IoT Device)
          • MQTT 프로토콜로 IoT Platform의 MQTT 브로커로 전송(소스코드)
        • 웹서버, 스마트폰앱(고/저혈당 알림화면) 캡처하며 설명
    • 5. 결론 및 향후 계획
    • 시스템 구성도
      • 여러개의 CGM 기계에 IoT Device(라즈베리파이나 비글본 등)를 연결하고, MQTT를 이용해 IoT Platform에 있는 MQTT Broker로 혈당 데이터 전송
      • IoT Platform에 있는 머신 러닝 예측 모델(ML Prediction Model)이 MQTT 브로커로부터 혈당 데이터를 받아 예측한 결과를 보고 고/저혈당일 시 Push Server로 전송
      • Push Server는 의사의 스마트폰으로 푸쉬 알림을 전송
      • Push 서버는 구글의 Firebase (FCM)을 이용. 별도 구성할 필요 없이 이용만 하면 OK
      • 모니터링 서버는 CGM Info DB(엘라스틱서치)와 통신해 의사의 스마트폰으로 실제 환자의 측정된 혈당 데이터를 차트로 모니터링 가능
    • 시퀀스 다이어그램
    • 구현 상황
      • (구현됨) 1. CGM Device -> IoT Device 는 파이썬 시뮬레이터로 대체. 5분에 한 번씩 slave6에 있는 MQTT 브로커로 혈당 정보를 전송함
      • (구현됨)2. slave6에 Node.js 구동중. 이는 MQTT Broker와 연결되어 시뮬레이터가 보낸 혈당을 받음
      • (구현됨)3. 받은 혈당을 Elasticsearch에 저장 (나중에 환자 혈당 정보 조회를 위함)
      • (미구현)4. Node.js가 머신 러닝 모델을 돌리고 결과를 받음. (텐서플로 모델 저장 부분에서 문제 발생)
      • (구현됨)5. Node.js가 Push Server(FCM)로 더미 데이터 전송함. (3이 아직 미구현이기 때문에 더미 데이터 전송)
      • (구현됨)6. Push Server(FCM)가 안드로이드 앱으로 고/저혈당 위험 사항 결과 전송받음
      • (구현됨)7. 모니터링 서버를 만들어 과거의 환자 혈당 데이터를 차트로 시각화 (이전에 병원전달용 CGM 서버 조금 변경함)
        • http://220.69.209.17:4071

 

  • 2018-09-11
    • 병원에 전달할 2차 CGM FFNN 결과 파일
    • 병원 + git 데이터 VS 병원 데이터 FFNN 비교 실험
    • LSTM 실험 결과
      • 학습데이터: git에서 구한 139_train.csv 1개
      • 실험데이터: git에서 구한 139_test.csv 1개
      • 반복횟수 500, AdamOptimizer(0.1) 적용
      • RNN 셀 갯수 25개 (git 코드와 동일)
      • 활성함수 ReLU 적용
      • PH +5 예측 (5분 뒤) : RMSE 약 16.39
  • 2018-09-06
    • 교수님 지도 사항
    • 실험
      • 데이터 분리 용어 정리
        • 환자 1명당 데이터 분리
          • 기존의 방식
          • 환자 1명당 그 환자 전체 데이터의 80%는 학습용, 20%는 시험용으로 분리한 것
          • 그렇기 때문에 총 16명 환자에 대한 시험 결과가 나옴
        • 환자 전체 데이터 분리
          • 새로운 방식
          • 16명 환자 데이터의 전체 80%를 학습용, 20%는 시험용으로 분리한 것
          • 12명의 환자 데이터를 학습용(80%)으로 사용
            • patientID: 85655,209019,365303,485709,553778,573060,579883,822250,839654,885633,895646,920087
          • 4명의 환자 데이터를 시험용(20%)으로 사용
            • patientID: 1007000,1185429,1393413,3008387
          • 그렇기 때문에 총 4명의 환자에 대한 시험 결과가 나옴
      • Question 1. 환자 1명당 데이터 분리시, PH+5와 PH+15별 RMSE는?
      • Answer 1.
        • PH+5 (5분뒤 예측, 즉 바로 다음 혈당 예측)와 PH+15 (15분뒤 예측, 즉 다다다음 혈당 예측)를 비교시 RMSE는 PH+15가 높음
          • 당연히, 더 먼 미래를 예측하는 것의 정확도가 낮을 수 밖에 없음

      • Question 2. 환자 1명당 데이터 분리시, PH+5와 PH+15별 RMSE의 표준 편차(SD)는?
      • Answer 2. 

      • Question 3. 환자 전체 데이터 분리시 PH+5와 PH+15별 RMSE는?
      • Answer 3.

      • Question 4. 환자 전체 데이터 분리시 PH+5와 PH+15별 RMSE의 표준 편차(SD)는?
      • Answer 4.

      • Question 5. 환자 데이터 분리 방식에 따른 RMSE (PH+5)
      • Answer 5.
        • PH+5의 경우만 나타냈지만 PH+15도 위와 비슷한 양상을 보임
        • 환자 전체 데이터 분리 방식이 환자 1명당 데이터 분리보다 훨씬 RMSE가 낮은걸 확인할 수 있음

      • Question 6. 환자 전체 데이터 분리시, 특정 환자의 PH+5와 PH+15별 실제-예측 그래프의 모양은?
      • Answer 6.
        • patientID가 1007000인 환자의 PH+5 테스트(RMES 약 3.56)
        • patientID가 1007000인 환자의 PH+15 테스트(RMES 약 8.33)
      • 실험 결과 자료
  • 2018-08-31
    • 텐서플로우 자체 세미나 (김수아)
  • 2018-08-30
    • 교수님 지도사항
      • 환자별로 테스트셋과 트레인셋을 분리할 것
        • ex) 환자 10명 데이터 전체는 트레인, 6명은 테스트 이런 식으로 분리
      • NN-CGM 논문 읽어보기
        • (실제값-예측값) 의 표준편차계산보다 논문에서 RMSE의 표준편차를 더 많이 씀
        • (예측값-실제값)^2 의 표준편차를 구해볼 것
      • PH가 5가 아닌 PH가 15도 계산해볼 것
        • 각각의 경우에 한해서 RMSE의 표준편차를 계산해볼 것
    • 전체 16명의 환자의 데이터에 대한 학습 (FFNN, 은닉계층 2개, 15뉴런, 선형활성함수)
      • 각 환자당 데이터의 80%는 학습용, 20%는 시험용 데이터로 분리후 실험
      • 미측정 데이터에 대한 보간(interpolate) 작업은 이루어지지 않고, 미측정된 구간은 0의 값으로 설정
        • ex) 아래와 같은 환자 데이터는 중간에 측정되지 않은 구간이 있음. 이런 구간은 모두 혈당치 0으로 설정하고 학습
      • (실제값-예측값)의 표준편차 계산
        • patientID (실제값-예측값)의 표준편차
          85655 12.42315225941561
          209019  25.508759152314173 (최대값)
          365303 14.302928964751395
          485709 9.18793178769357 (최소값)
          553778 12.245915979461149
          573060 15.69203688538201
          579883 15.656021348611832
          822250 17.243704343318765
          839654 22.487324538739117
          885633 15.194183148782226
          895646 21.543522156082716
          920087 16.136867882610808
          1007000 11.481246694308432
          1185429 19.911880364257804
          1393413 22.487324538739117
          3008387 9.22691648568163
      • 각 환자별 예측-실제 혈당 그래프
        • 위의 표준편차 표의 patientID와 같은 순서로 그래프가 나열됨
  • 2018-08-28 세미나 교수님 코멘트
    • 1 데이터 interpolation – 코드 참고
      2 정확도 측정을 위해 고혈당/저혈당 …
      – 하지만 지금 가진 데이터는 고/저혈당 환자가 적습니다
      – 찾으면 있을것이다
      3. 오차평균값, 표준편차값. 이해 후 내부 내용 이해
      – 텐서플로 첫걸음 책 2,3장 다같이 세미나
      – 2장 regression 및 gradiant descent 3장 tensor에 대한 구조 이해, shape
      – 세미나 ppt cs2에 업로드하기병원에서 피드백 올 때까지,,,현재 한 것 : 같은 모델에 같은 데이터
      해야 할 것 : 같은 모델에 테스트 데이터
  •  2018-08-14
    • UCI 데이터셋 분석 …
    • 스마트폰 기반 행동인식 기술 동향 참고문헌 16번 (CNN을 사용한 방법이 95%의 정확도로 가장 높은 성능을 나타내고 있다)

openHAB2를 사용한 MQTT 기반 Edge Computing

2018.10.02 (세미나 이후)

  • 한범
    • 관련연구 내용 줄이고, 세부항목 합치기
    • 본론 → IoT 시스템 구성도
    • 엣지컴퓨팅 시나리오 및 구성도 작성 ( 농장 )
    • Node-RED 다이어그램 그림 필요?
    • 강조내용 : IoT 주요 프로토콜 중 하나인 MQTT를 기반으로 해서 IoT 환경에서 엣지 컴퓨팅 구현.
      엣지 컴퓨팅의 서비스 구성은 사용자가 자유롭게, Node-RED를 통해서 구성 가능함을 작성할 것.
    • 수정 사항 :
      1) 서론 / 관련연구 내용 요약
      2) 시나리오 이미지 추가
      3) 구성도 이미지 수정. (IoT Platform 부분 세분화 필요)

2018.10.02

  • 한범

 

2018.09.21 (면담 전)

  • 상현
    • openHAB rule 작성 공부
      • 각 서비스는 openHAB2 에서 사용되는 Xtend (rule 스크립트) 언어로 작성
    • 가용 서비스
      • 센서 값 모니터링 -> 게이지, 차트 등
      • 액추에이터 상태 모니터링 -> 액추에이터도 센서와 마찬가지로 지속적으로 상태 전송 예) open/closed
    • IoT 플랫폼
      • Node-red 상에서 openHAB2 스크립트 작성파일 전송
  • 한범
    • 논문 작성
      • 서론 : IoT 서비스에서 사용되는 클라우드 컴퓨팅의 동향과 일부 문제점 서술. 그에 따른 에지 컴퓨팅의 소개와 에지컴퓨팅을 통해 구현한 IoT 서비스 제안
      • 이론적 배경 : openHAB2, MQTT의 내용설명
      • 시스템 구성 및 구현 설계 : 위의 두 프로그램을 어떤식으로 사용하였으며, IoT 서비스의 구성내용 설명
        • Node-Red를 통해서 openHAB2 스크립트 작성 파일 다운로드 기능 구현
        • 웹 인터페이스를 통해 보여줄 수 있어야 함.
        • 등록, 모니터링 / 제어, 서비스 설치, 서비스 실행 등에 관련된 플로우 차트 작성?
    • 구성도
      • Non-ip 디바이스 상에서 MQTT Client를 동작시키는 방법 모색
      • MQTT-SN 조사

2018.09.14 (면담 전)

  • 상현
    • GateWay  웹 인터페이스 구상
      • 로그인 및 회원 가입(Elastic Search에 회원 정보 등록)
      • 가용한(다운로드) 서비스  목록(드롭 다운 또는 라디오 버튼 등)
        -차트(일별 온도 현황/시간 별 평균 온도 값 확인)
        -디바이스 등록(Elastic Search에 디바이스 등록)
      • 알아 볼 것
        -Node-Red 대시보드 사용 시  Elastic Search 노드 내 도큐먼트, 또는 타입 생성
        -Node.js 웹 페이지 사용 시 동일 과정 학습
  • 한범
    • 임시 시나리오 작성
      • 과수원 시나리오 : 과수원 관리를 위해 사용하는 각종 디바이스를 효율적으로 관리할 수 있는 IoT 서비스 설계
        • 사용자 : 일반 사용자 / 관리자
          – 일반 사용자 : 디바이스 등록, 디바이스 모니터링 · 제어, 서비스 등록
          – 관리자 : Gateway, Device 단에서 모니터링 · 제어, 고장상태 확인
      • 필요한 것
        • 디바이스 등록과정, 센서 데이터 전송 / 액츄에이터 제어 과정
        • 서비스 등록과정
    • 서비스 구성 (임시)
      • 상황인지 – ex : 현재 습도량에 따라 스프링 쿨러 동작
      • 고장 감지 – ex : 센서값이 비정상적으로 증가하거나 감소, 혹은 변동이 없는 경우
      • 센서 데이터 특정 시간별 평균 산출 – ex : 시간별 평균 온도값 계산
      • 이벤트 (긴급상황) – ex : 화재가 발생하였을 경우, 스프링쿨러에 있는 디바이스에서 상황을 인식하고 작동
    • 클래스 다이어그램


 

2018.09.06 (면담 후)

  • 한범
    • 키워드 : 스마트 디바이스, IoT 게이트웨이, 클라우드, Node-RED IoT 서비스 구성, 스크립트 다운로드
    • Edge Computing 시나리오
      • 게이트웨이 상에서의 Edge Computing
      • 스마트 디바이스 상에서의 Edge Computing
    • 아이디어
      • 다현이의 논문과 다르게, 이미 전부 디바이스 정보가 등록이 되어있다고 가정하고 진행되는 시나리오
      • openHAB2를 이용하여 Edge Computing을 구현
        • openHAB2에 대한 인터페이스 구성을 위한 스크립트를 클라우드로부터 다운로드 받음 ( 클라우드에서 서비스를 구성한 결과에 따라 스크립트 변환 )
        • Edge Computing 근거 및 활용 이유 기술과 Edge Computing을 위해 openHAB2를 활용하였음을 기술

 

2018.09.06

  • 상현
    레퍼런스 논문(청와대 논문) 내 디바이스 관리자 서비스는 관리자 에이전트를 도와
    디바이스를 관리하며 각 IoT 응용을 자바 웹 응용으로 구현

    Node-Red DashBoard로 구현한  Web Interface 는 자바 웹 응용보다  GPIO 컨트롤을 통한 IoT 응용 배치가 손쉽게 가능하다.
    관련 영상 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=RA06ee3jahM라즈베리 파이 내 설치된 Node-Red DashBoard를 통해 웹 인터페이스를 구현하여
    연구실 내 브레드 보드 , LED로 조작, 및 현재 상태를 MQTT Broker를 통해 클라우드까지 전달되는지 시험해보고자 함
  • 다현
    • MQTT 기반 스마트 디바이스
    • 논문 시나리오 작성(디바이스를 중심으로), IoT Platform 포함 가능
    • 논문 개요 작성
    • 스마트 디바이스 서비스 : 초기화, 데이터 발행 및 구독, 센서 및 액추에이터 관리
  • 한범
    • openHAB2를 활용한 MQTT 기반 Edge Computing
    • 메시지 다이어그램 작성 필요
    • 메시지 다이어그램 작성 후, 클래스 다이어그램 작성
      • 현재 서비스 구상 : 상황인지 / 고장감지 / 평균 값 산출 / 차트
      • 클래스 다이어그램 수정 필요
    • Device Discovery 용어 변경 필요 ( 역할 : 디바이스 등록 시, IoT Platform으로 부터 Mac에 따른 Device Id 값으로 변환하고, 변환된 값으로 토픽을 구성하여 디바이스에 전송)
    • 논문 시나리오 작성(게이트웨이를 중심으로)

2018.08.30 (면담 전)

  • 한범

    • 구조도 작성 (최종)
    • 메시지 플로우 차트 작성
    • 실제 구현한 프로그램의 클래스 다이어그램 / 모듈 다이어그램 작성
    • Device agent 중, 작성한 프로그램 수정
      • 메타데이터 캐싱 프로그램
      • 스크립트 작성 프로그램
  • 다현
    • 제조사 등록 및 농민 등록은 웹 상에서 이루어지는 동작이지만 농민 등록은 데이터 플로우 작성 가능
    • 디바이스 데이터 플로우 작성 및 코딩 전 클래스 다이어그램 작성
    • 5개 지역 등록 및 서비스 시나리오 상현오빠랑 얘기할 것
    • 추계 논문 작성
  • 상현Smart Device 기반 IoT 서비스 구성IoT 서비스 구성단계
    Use Case 작성할 것(농민의 요구에 따라 서비스를 구성하는 설치 기사 관점)


    온도 데이터에 대해 사용자에게 보여질 서비스 예)

    온도 데이터는 Node-Red DashBoard의 노드, gauge를 통해 표현, 제어 메시지는
    Button 노드와 연결된 MQTT 노드와의 연동을 통해 제어 토픽을 구독하고 있는 디바이스에 전송 가능
    이처럼 elastic search 내 타입별 센서 데이터에 대하여 Node-Red dashboard의 기능을 통한 서비스가 생성 가능
    , 더 나아가 템플릿 노드를 통해 html 페이지도 보여줄 수 있어 JavaScript 라이브러리를 통한 다양한 구현도 가능

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[18년도 춘계] 아파치 스파크 기반 도로함몰 빅데이터 분석 플랫폼

  • 2018-05-29
    • 발표자료 2차
  • 2018-05-14
    •  최종본
      • 어투 및 영어 일부 변경
  • 2018-05-14
    • 지하수 그리고 지열 관련 레퍼런스 삭제
      • 하수관로 건전도와 도로함몰 발생 상관관계 분석 논문 추가
  • 2018-05-11
    • 2차(오후 4시)
      • 함명수 과장 정보 추가 완료
      • Abstract에 구글맵 마커, 차트 라이브러리 이용했다는 문장 추가
      • 참고문헌 관련
        • 아파치 주키퍼 참고 문헌 삭제
          • 삭제하고 함명수 과장에게 받은 도로 함몰 관련 논문으로 대체
        • 지하 水 그리고 지열  주소 레퍼런스 대체 불가
          • 한국 지하수/지열 협회에서 나온 책인데 이 책을 다운로드 받기 위해선 회원 가입 필요
          • 회원 가입시 사업자 번호등을 요구해서 다운로드 사실상 불가능
          • 구글링 해봐도 찾을 수 없으므로 주소밖에 쓸 수 없음
    • ——————————————————————————————————
    • 1차 (오후 1시)
      • 카피 킬러 동작
        • 표절율 약 15%
          • 표절이라 뜨는 문장은 약력이나 참고문헌의 제목 등 의미 없는 부분
  • 2018-05-10
    • 3절에서 코드에 대한 설명은 자세히 하지 않아도 됨
      • 거기에 있는 사람들도 모두 다 알고있을 것
      • 이번엔 바꿀 필요는 없음. 다음 논문때 참고할 것
    • 요약(Abstract)
      • 뭐뭐 썼다 이런 나열하는걸 빼버리고 간단하게 쓸 것
      • 도로 파손의 연도별 지역별 원인별 분석결과를 시각화해 모니터링 한다는 내용을 추가
      • 200단어 안 나와도 됨
      • 한 마디로, 결과물 설명하는 것을 더 늘릴 것
    • 서론
      • 마지막 부분에 요약 부분에 추가하는 결과물을 조금 더 쓸 것
    • 오늘까지 함명수 과장에게 연락이 없으면 저자에서 빼고 진행할 것
  • 2018-05-09
  • 2018-05-08
    • 김동균 박사님과 수정한 논문
      • 키워드 교수님과 고민해보고 크게 고칠 내용 없음
      • 함명수 과장은 내일 (5/9) 수정본 보내주기로 함
    • 교수님 지도 사항 내역
      • 요약 부분에서 도로 관련 이야기 삭제, 3절에 있는 기술적 내용을 추가할 것
        • 비슷한 맥락에서 서론 마지막 부분에 3절에 있는 기술적 내용을 일부 추가해도 됨
      • 참고 문헌 추가
        • 1. Sence Egypt
        • 2. Internet of Things for Smart Cities
        • 3. 도로 관련 논문(함명수 졸업 논문)
      • 박사님 약력 축소
  • 2018-05-05
    • 도로함몰 영어로 Road sinking으로 정정
    • 참고문헌 추가로 넣을 것
      • 1순위
        • [참고문헌 삽입 완료]  Spark 관련 논문 : Apache Spark: A Unified Engine For Big Data Processing
        • [참고문헌 삽입 완료] Spark SQL 관련 논문 : Spark SQL: Relational Data Processing in Spark
      • 2순위
        • 스마트시티(매우 예전 논문일 것으로 예상), 도로/건설과 IT 접목된 것
          • [찾는중]
        • K-means 기계학습 관련 논문
          • K-평균 군집분석에 의한 한반도에서의 지진지체구조구 구분
          • K-평균 클러스터링을 이용한 네트워크 유해트래픽 탐지
      • 3순위
        • [참고문헌 삽입 완료] 람다 아키텍쳐 관련 논문: Apache Spark, Kafka 및 Cassandra를 이용하는 Lambda Architecture 기반 빅 데이터 분석 플랫폼 기술
        • [참고문헌 삽입 완료] Kafka 관련 논문 : Kafka: a Distributed Messaging System for Log Processing
        • [참고문헌 삽입 완료] Uber Taxi 블로그 링크
          • https://mapr.com/blog/monitoring-real-time-uber-data-using-spark-machine-learning-streaming-and-kafka-api-part-2/
      • 4순위
        • Vert.x의 비동기적 특성을 활용한 논문
          • [찾는중]
  • 2018-05-04
    • 5월 3일 교수님 지도 사항 내역
      • 결론부분에 ‘기후, 위치 등의 데이터를 분석하여 도로함몰 예상 지점을 예측하는 머신러닝…’ 언급할 것
      • 특별히 내용 부분에서는 큰 수정사항은 이제 없음
    • 다음 면담 때 봐주셨으면 하는 부분
      • 도로 함몰을 영어로…?
        • 일단 Road collapse로 했는데… 검색해도 정확한 답을 얻기 힘듭니다. 이 단어를 사용해도 될까요?
      •  요약(Abstract)
        • 맨 앞페이지에는 영문 요약을, 맨 뒷페이지에는 한글 요약을 적게 되어있습니다. 영문 요약의 제한 조건이 200 ‘단어’ (글자 아님) 이상이기 때문에 억지로 문장을 끼워넣은 부분이 많습니다.
      • 키워드(Keywords)
        • 키워드는 영어로 5단어 이상 작성해야 합니다. Apache Spark, Apache Kafka, Big data, Road collapse, Spark structured streaming, Spark SQL 을 적었습니다.
      • 소속과 약력
        • 맨 앞페이지에 김동균 박사님의 영문 소속, 맨 뒷페이지에 김동균 박사님의 한글 소속, 그리고 저자 3명 모두의 서술형태의 영문 약력 기입이 필요합니다.
      • 참고 문헌 갯수
        • 규정상 논문과 직접적으로 관련이 있는 참고문헌은 15편 이상 작성해야 한다고 합니다.  8개를 더 채워야 합..니다.
  • 2018-05-03
    • 5월 1일 교수님 지도 사항 내역
      • 서론 맨 마지막 부분에 설계 제안된 시스템은 스파크, 카프카 등을 사용했다는 말 언급할 것
        • 대개 이 내용은 요약부분에도 들어감
      • 시퀀스 다이어그램 수정
        • Web server 라는 말 대신 Vert.x service 로 수정할 것
        • 화살표에 써져있는 영어를 한글로 수정할 것
        • 화살표마다 번호를 붙여서 이 번호를 언급하면서 글을 전개할 것
        • Spark와 Vert.x가 Kafka 구독요청 하는것도 표현
          • 일반 화살표랑 구별되도록 다른 화살표 스타일 이용
      • 성능표 크기 줄여볼 것
      • 클러스터 표현 그림 그릴 것
        •                                
  • 2018-05-01
    • 어제(4/30) 교수님 지도 사항 내역
      • 출처(레퍼런스) 확실히 밝힐 것
        • 아직은 논문지의 규격대로 적지 못했으나 인용한 부분은 기입함
      • 시스템 구성도 자세하게
        • Spark, Kafka, 또 그 안의 모듈들 실제 이름 기입해도 문제 없음
      • 시퀀스 다이어그램 그릴 것
        • 사용자, 카프카, 스파크, 웹서버 등 막대로 그려볼 것
    • 오늘 박사님 지도사항
      • 서론 부분에 필요성을 강조할 때 구체적인 근거를 들 것 (=아예 다시 쓸 것)
        • 국가하수도정보시스템: https://www.hasudoinfo.or.kr/
        • 검색 키워드: 도로함몰, 싱크홀, 재난
      • 이론적 배경 부분을 전개할 때 내가 왜 이걸 쓸 수 밖에 없는지 강조할 것
        • 이런 기술의 이 부분이 매우 뛰어나기 떄문에 내가 쓸 수 밖에 없었다… 이런 방식
      • 시스템 구성도 그림
        • 데이터 흐름 화살표에 번호를 붙여서 구체적인 설명을 텍스트로 써보는 것 생각해보기
        • 정 시간이 없다면 이대로 가도 무방
      • 레퍼런스 많이 읽기
        • 웹 사이트 주소보단 논문을 찾을 것
  • 2018-04-30
    • 교수님 수정 요구한 파일
    • 수정 요구 사항
      • 출처(레퍼런스) 확실히 밝힐 것
      • 시스템 구성도 자세하게
        • Spark, Kafka, 또 그 안의 모듈들 실제 이름 기입해도 문제 없음
      • 시퀀스 다이어그램 그릴 것
        • 사용자, 카프카, 스파크, 웹서버 등 막대로 그려볼 것
      • 구성도와 시퀀스 다이어그램만 수정하면 무난히 진행할 수 있음
  • 2018-04-27
    • To Do List
      • 전체 시스템 구조도 그릴 것 (핵심)
      • 제목: Spark 기반 도로함몰 빅데이터 분석 플랫폼
      • 나중 이야기) 도로 함몰로만 국한하지 말고 일반화 시킬 것
        • 도로 함몰 대신 도로 관리 / 도로 유지보수 등의 일반화된 키워드를 이용할 것
          • 도로관리란 무엇인지도 조사할 것
      • 현재 기준으로
        • 람다아키텍처X
      • 이론적 배경
        • Spark, Spark Streaming, Kafka
        • 도로함몰 (서론이 될 수도 있음)
      • 본론
        • 시스템 구성도와 서비스 시나리오를 하나로 합치는것이 좋음
          • 서비스 시나리오가 별게 없기 때문임
          • MapR의 우버택시도 시스템 구성도와 서비스 시나리오와 합쳐진 것과 비슷
          • 이 구성도를 설명하는 것이 본론
            • Kafka -> JSON 형식으로 저장
          • 우버같은 곳에서 코드 보여주는 예시를 참고하거나 다른 논문 참고
      • 결론
        • 향후 머신러닝과 람다아키텍쳐 도입해서  실시간 분석을~~
        • 도로함몰 뿐만 아니라 일반 도로 유지 보수를 위한~~
    • 논문 검색 
      • 검색 키워드: sinkhole + spark => 스파크를 이용해 싱크홀 관련 데이터 처리한 것 없음
      • Spark와 Kafka등을 사용해 빅 데이터 처리한 비슷한 논문들
        • 1. Apache Spark, Kafka 및 Cassandra를 이용하는 Lambda Architecture 기반 빅 데이터 분석 플랫폼 기술 
          • 한국통신학회 2017년도 추계종합학술발표회
          • 단순히 빅 데이터를 처리하는 시스템 구조 제안만 있는 2페이지 논문
          • 데이터 소스 -> 카프카(수집) -> 스파크(분석/처리) -> 카산드라(저장) 구조
        • 2. Design of a Platform for Collecting and Analyzing Agricultural Big Data
          • 디지털콘텐츠학회논문지(JDCS) 2017년
          • Flume & MapReduce를 이용한 데이터 수집 -> Spark & Hadoop을 이용한 데이터 분석 -> HDFS & HBase & Hive를 이용한 저장
          •   
    • 이전 그림
      •  
  • 2018-04-17
    • <연구실에 발표된 논문을 읽을 것>
    • 제목: 모니터링 말고 분석으로?
    •  시나리오
      • 현 시점에서 과거 데이터는 MySQL DB에서부터 가져옴
      • 새로운 데이터는 실시간으로 입력함
        • -> 시스템 구성도에서 MySQL 그림 하나 더 그릴 것
    • 이론적 배경
      • Kafka 개념
      • Spark 개념
    • 본론 (~~~ 도로함몰 플랫폼)
      • 소제목1. 데이터 수집(or 메시징 시스템)
        • DB로부터 가져오는 것(MySQL)
        • 실시간으로 가져오는 것(Kafka)
          • (핵심) Kafka에서 JSON 형식으로 저장함
      • 소제목2. 데이터 처리(or Spark 빅데이터 처리)
        • Kafka로부터 데이터 적재후 처리
      • 소제목3. 분석
        • 웹 상에서 클라이언트로 보여주기
          • Spark에서 분석하는 과정 (소스코드)
          • 그 결과를 사용자에게 보여주기 위한 과정(Vert.X 소스코드)
          • 클라이언트 웹상에서 보여주기 위한 과정(JavaScript 소스코드)
    • 구현 및 테스트
      • 어떤 환경에서 구현했나?
        • Spark, Kafka 버전, 클러스터 사양표 등
      • 결과화면
    • 결론

논문 자료

순천향대학교 컴퓨터공학과 이상정

 유형별 발표논문  도서  국외논문지  국내논문지  국외발표집  국내 발표집  교내논문지  보고서   기타

도서

1.    예제로 배우는 C++ 객체지향 프로그래밍, 이상정 조영일 김은성 박종득, 사이텍미디어, 2009년 2월

2.    조영일, 이상정, “비주얼 C# 닷넷

”, 도서출판 그린, 2008년 7월

3.    이상정, 조영일, 박홍준, “최신 C++ 프로그래밍”, 도서출판 동광, p.453, 1998년 2월

4.    이상정, 유병강, “PC를 이용한 마이크로프로세서 기초와 응용 실습”,도서출판 동광,p.244, 1998년 3월

5.    이상정, “프리젠테이션 이론+실기” , 도서출판 동광, p.307, 1997년 5월

6.    이상정, 박홍준 “C++ 기초와 응용”, 도서출판 동광, 1994년 9월

7.    이병수,이상정, “C 언어의 이해”, 도서출판 동광, 1993년 2월

8.    임인칠, 이상정,김영우, “최신 C 프로그래밍”,도서출판 동광, 1992년 2월

국외 논문지

1.   Jae-Hwan Cho, Sang-Jeong Lee, Hae-Kag Lee, Ham-Gyum Kim, Woon-Kwan Chung, “Comparative Magnetic Resonance Imaging Investigations of Healthy People and Patients with Ankle Arthritis”, Applied Magnetic Resonance, Vol.42, Issue 2, p.269-282, March. 2012

2.   Moo-Seong Cho,Jae-Hwan Cho,Yong-Min Chang,Yong-Ho Cho,Seok-Kil Zeon,Kyung-Rae Dong,Woon-Kwan Chung,Hae-Kag Lee,Hyun-Ju Kim,Jae-Young Bae,Jae-Ouk Ahn,Sang-Jeong Lee, “Development of MRI Scanning Technique that is Comfortable for Patients with Anxiety Disorder”, Journal of Magnetics, Vol.16 No.4, p.350-362, Dec. 2011

3.   Sang-Jeong Lee, Hae-Kag Lee and Pen-Chung Yew, “Runtime Performance Projection Model for Dynmaic Power Management”, Advances in Computer Systems Architecture, LNCS 4697, p.186-p.197, Springer, Aug. 2007.
(12th Asaia-Pacific Conference, ACSAC 2007)

4.   Q.Zhao, S.J.Lee, D.J.Lilja, “Using hyperprediction to compensate for delayed updates in value predictors”, IEE Proceedings – Computers and Digital Techniques, Vol.152, p. 596 – 608 Issue 5, Sept. 2005.

5.   Sang-Jeong Lee and Pen-Chung Yew, “On Augmenting Trace Cache for High-Bandwidth Value Prediction”, IEEE Transaction on Computers, Vol.51, No.9, p.1074-1088, Sept. 2002.

6.   Qing Zhao, Sang-Jeong Lee, and David J. Lilja,, “Using Hyperprediction to Compensate for Delayed Updates in Value Predictors”, Laboratory for Advanced Research in Computing Technology and Compilers Technical Report No. ARCTiC 01-02 in University of Minnesota, June, 2001.

7.   Sang-Jeong Lee, and Pen-Chung Yew, “On Table Bandwidth and Its Update Delay for Value Prediction on Wide-Issue ILP Processors”, IEEE Transaction on Computers, Vol.50 No.8, Aug. 2001

 

국내 논문지

 

8.   이상정,조영일, “포괄적 마지막 수준 캐시를 위한 바이패싱 기법”, 한국지식정보기술학회논문지, 제11권 제2호, p.155-162, 2016년 4월

9.   전병찬,이광연,조영일,이상정, “스마트폰과 RTP를 활용한 유아 교육 및 감정 교감 서비스”, 한국지식정보기술학회논문지, 제11권 제2호, p.95-106, 2016년 4월

10. 곽호, 김기영, 김동균, 이상정, “한우의 발정 탐지를 위한 활동량 분석”, 한국지식정보기술학회논문지, 제10권 제2호, p.193-202, 2015년 4월

11. 조영일,이상정, “프로세서의 마지막 레벨 캐시의 성능 개선을 위한 캐시 교체 정책”, 한국지식정보기술학회논문지, 제10권 제2호, p.145-152, 2015년 4월

12. 조영일,이상정, “캐시 효율성 향상을 위한 적응적 셋-분할 교체 정책”, 한국지식정보기술학회논문지, 제9권 제5호, p.590-598, 2014년 10월

13. 전병찬,조상엽,이상정, “임베디드 서버 기반 영농 모니터링 자동화 시스템 구현”, 한국지식정보기술학회논문지, 제9권 제3호, p.387-399, 2014년 6월

14.  김기영,김동균,이상정, “소의 발정탐지를 위한 무선 센서 네트워크에서 저속의 ZigBee를 이용한 고속 데이터 수집 방법”, 한국지식정보기술학회논문지, 제9권 제3호, p.331-340, 2014년 6월

15. 전병찬,조상엽,이상정, “스마트폰을 이용한 네트워크 가상 키보드 설계 및 구현”, 한국지식정보기술학회논문지, 제9권 제2호, p.269-278, 2014년 4월

16. Myung-Sam Kim, Jae-Hwan Cho, Hae-Kag Lee, Sang-Jeong Lee, Cheol-Soo Park, Kyung-Rae Dong, Yong-Soon Park, Woon-Kwan Chung, Jong-Woong Lee, Ho-Sung Kim, Eun-Hye Kim, Dae Cheol Kweon, Hwa-Yeon Yeo, “Correlations Between the MR Diffusion-weighted Image (DWI) and the Bone Mineral Density (BMD) as a Function of the Soft Tissue Thickness-focus on Phantom and Patient”, Journal of the Korean Physical Society, Vol. 62, No. 4, pp. 684694, February 2013

17. 최진엽,전병찬,이상정, “스마트폰을 활용한 위치 기반 그린 홈 서비스”, 한국인터넷방송통신학회논문지, 제12권 제3호, p.89-97, 2012년 6월

18. 현승렬, 이상정, “RFID와 센서 데이터 처리를 위한 미들웨어와 EPCIS 통합설계”, 한국컴퓨터정보학회 논문지, 제17권 제1호, p.193-202, 2012년 1월

19. 전병찬,최규석,이상정, “스마트폰을 이용한 정보가전기기 제어시스템 구현”, 한국인터넷방송통신학회논문지, 제11권 제3호, p.67-74, 2011년 6월

20. 전병찬,이상정,김동균, “스마트폰을 이용한 U-영농환경 모니터링 시스템 구현”, 한국지식정보기술학회논문지, 제6권제2호, p.99-107, 2011년 4월

21. 현승렬, 이상정, “RFID와 센서 데이터 처리를 위한 EPICS 저장소 설계 및 구현”, 한국컴퓨터정보학회 논문지, 제15권 제12호, p.151-162, 2010년 12월

22. 이상정, Pen-Chung Yew, “멀티코아 프로세서의 온도변화 분석”, 대한전자공학회논문지, 제47권 CI편 제6호, p.57-67, 2010년 11월

23. 최진엽,이상정,전병찬, “안드로이드 모바일 플랫폼을 이용한 홈 네트워크 응용”, 한국인터넷방송통신학회논문지, 제10권제4호, p.7-15, 2010년 8월

24. 전병찬,김희자,이상정, “UPnP 기반의 홈 네트워크 서비스 탐지 방식에 대한 설계 및 구현”, 한국지식정보기술학회 논문지 제5권 제2호, p.123-132, 2010년 4월

25. 김희자,전병찬,이상정,”블루투스와 UPnP를 이용한 텔레매틱스 서비스 발견”, 한국인터넷방송통신TV학회 논문지, 제9권 제6호, p.125-134, 2009년 12월

26. 현승렬,이상정, “교육과정 수립을 위한 직무분석 시스템 구현 및 적용사례 분석”, 한국컴퓨터정보학회 논문지,제14권 제9호, p.127-134, 2009년 9월

27. 윤희성, 이상정,”성능 모니터링 이벤트들의 통계적 분석에 기반한 모바일 프로세서의 전력 예측”, 한국정보과학회 논문지 컴퓨팅의 실제 및 레터, 제15권 제7호, p.469-477, 2009년 7월

28. 김동균,전병찬,이상정,”RFID 상황인식 시스템을 위한 UPnP 서비스”, 한국해양정보통신학회논문지, 제12권 11호, 2008년 11월

29. 전병찬,변환식,이상정,”UPnP와 GIS 기반 텔레매틱스 POI 서비스 플랫폼의 설계”, 한국인터넷방송통신TV학회 논문지, 제8권 제5호, p.149-157, 200년 10월

30. 전병찬,심재원,홍유식,이상정,”Windows CE 환경에서 모바일 프로세서의 성능 측정 및 전력 모니터링 시스템 구현”, 한국인터넷방송통신TV학회 논문지, 제8권 제5호, p.137-147, 200년 10

31. 나선웅,이상정,김동균,최영길, “무선 센서 네트워크를 이용한 지능형 홈 네트워크 서비스 설계”, 한국컴퓨터정보학회 논문지 제11권 제5호, p.183-193, 2006년 11월

32. 김기영, 김동균, 이상정, “텔레매틱스 단말기용 서비스 플랫폼 설계 및 구현”, 한국인터넷정보학회 논문지 제7권 제3호, p.13-30, 2006년 6월

33. 김동균,이명근,전병찬,이상정, “홈 네트워크 액세스 에이전트 및 테스트베드 설계 구현”, 한국컴퓨터정보학회 논문지 제11권 제 1호, p.167-176,2006년 3월

34. 이상정, “VLIW DSP 프로세서 아키텍처의 설계 기술”, 대한전자공학회학회지 제31권 제11호, p.59-71, 2004년 11월

35. 김동균,김기영,김희자,이해각,이상정, “인터넷 정보가전 제어를 위한 무선 통합 서비스 설계”, 한국디지털컨텐츠학회 논문지, 제5권 제2호, p.114-120, 2004년 6월.

36. 이상정,전병찬, “값 예측 오류를 위한 순차적이고 선택적인 복구 방식”, 한국정보과학회논문지: 시스템 및 이론 제31권 제1-2호 p.67-77, 2004년 2월

37. 이상정,이명근,신화정, “슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측을 이용한 모험적 실행의 전력소모 측정 및 감소 기법”, 한국정보과학회논문지: 시스템 및 이론 제30권 제11-12호 p.724-735, 2003년 12월

38. 이명근,이상정,서정민,임재용,”리눅스 기반 실시간 처리 VoIP 단말기 시스템의 설계 및 구현”, 한국정보처리학회 논문지 제8-A권 제4호, p.345-352, 2001년 12월.

39. 전병찬,이상정, “와이드 이슈 프로세서를 위한 스트라이드 값 예측기의 모험적 갱신”, 한국정보과학회 논문지: 시스템 및 이론 제28권 제11호, 2001년 12월

40. 박희룡, 이상정, “슈퍼스칼라 프로세서에서 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이터 값 예측기의 설계”, 한국정보과학회 논문지(A) 제27권 제8호,p.741-751, 2000년 8월

41. 최준기,이상정, “EPIC 아키텍쳐를 위한 적극적 레지스터 할당 알고리즘”, 한국정보처리학회 논문지, 제6권 제2호, p.497-511, 1999년 2월

42. 최준기,조성범,정상수,이상정, “CTI 호출제어 방식을 이용한 행정업무지원 시스템의 개발”, 한국 OA학회 논문지 제4권 제2호, p.46-60, 1999년 6월

43. 유병강,이상정, “ILP 프로세서를 위한 조건실행 지원 스케쥴링 알고리듬”,
한국정보처리학회 논문지, 제5권 제1호 p.202-214, 1998년 1월

44. 이상정 “선택적 취소 분기방식에 의한 ILP프로세서의 분기손실 최소화”, 한국정보과학회 논문지(A), 제25권 제 7호 p.766-776, 1998년 7월

45. 이상정, “ILP 프로세서를 위한 성능측정 및 평가 시스템”, 한국정보처리학회 논문지 제5권 제8호, p.2164-2178, 1998년 8월

46. 최준기,이상정, “코드 스케쥴링의 효율을 높이기 위한 레지스터 할당 알고리즘”, 한국정보과학회 논문지 제25권 12호 p.1825-1837,1998년 12월

47. 이상정, 김광준, “병렬 파이프라인 프로세서 아키텍처의 설계”, 대한전자공학회논문지,제32권 B편 제3호,pp.11-23, 1995년 3월.

48. 이상정,조영훈,임인칠, “마이크로명령어 기술언어를 사용한 마이크로코드 자동생성 시스템”, 대한전자공학회 논문지 제28권 B편 제7호,pp.42-49,1991년 7월

49. 이상정, 임인칠, “머신 독립적인 고급 마이크로프로그래밍 언어의 설계”, 대한전자공학회 논문지, 제25권 제3호, pp. 39-49, 1988년 3월

50. 이상정, 임인칠, “최적화 마이크로프로그램 컴파일러 구성을 위한 레지스터 할당 알고리즘”, 한국정보과학회 논문지, 제15권 제2호, pp.97-111, 1988년 4월

51. 이상정, 임인칠 “마이크로프로그램의 레지스터 할당을 위한 변수결합 알고리즘”, 대한전자공학회 논문지, 제24권 제2호, pp.48-55, 1987년 3월

52. 최기호, 이정옥, 이상정, 임인칠, “Matrix를 이용한 마이크로코드의 국소적 최적화 알고리즘”, 한국정보과학회 논문지, 제13권 제3호, pp. 200-209, 1986년 8월

53. 이상정, 박종득, 조영일, 임인칠, “Total Execution Time 및 Contorl Memory Space의 감소를 위한 Micro-program의 광역적 최적화 기법”, 한국정보과학회 논문지, 제11권 제3호, pp. 210-222, 1984년 8월

국외 발표집

1.  Dong-Kyun Kim and Sang-Jeong Lee, “UPnP-Based Telematics Service Discovery for Local Hot-Spots“, Proceedings of 2007 International Conference on Multimedia and Ubiquitous Engineering, April 2007.

2.  Sang-Jeong Lee, and Pen-Chung Yew, “On Some Implementation Issues for Value Prediction on Wide-Issue ILP Processors”, IEEE/ACM International Conference on Parallel  Architectures and Compilation Techniques, Oct. 2000.

3.  Sang-Jeong Lee, Yuan Wang and Pen-Chung Yew, “Decoupled Value Prediction on Trace Processors,” IEEE 6th Symposium on High Performance Computer Architecture, p.231-240, Jan. 2000

4.  Joon-Kee Choi, Sang-Jeong Lee, “An Extended Graph Coloring Register Allocation Scheme to Enhance the Efficiency of Code Scheduling“, Proceedings of The 1998 International Technical Conference on Circuit/Systems, Computers and Communications(ITC-CSCC’98), Vol.II, p.1243-1246, July 1998.

5.  Sang-Jeong Lee, In-Chil Lim “A Register Allocation Algorithm For Automatic Microc ode Generation Systems”, KITE/IEEE,JTC-CSCC 88′, pp. 24-29, 1988년 11월

6.  Young-Il Cho, Sang-Jeong Lee, Jong-Deuk Park, In-Chil Lim, “A TECHNIQUE FOR GLOBAL MICROCODE COMPACTION”, IEEE Proceedings of International Symposium on Circuits And System(ISCAS), pp.1051-1054, June 1985.

 

국내 발표집

 

54. 강다현,배찬민,김수아,김기영,이상정, “IoT 기반 중환자실 실시간 모니터링 플랫폼”, 한국지식정보기술학회 춘계학술대회논문집, 2017년 6월, 우수 논문상

55. 한동민,황대영,조중현,김동균,이상정. “웹 기반 옛한글 문서 실시간 검색 플랫폼”, 한국지식정보기술학회 춘계학술대회논문집, 2017년 6월

56. 조중현,강다현,김기영,이상정,”클라우드 기반 임베디드 헬스케어 서비스 게이트웨이”, 한국지식정보기술학회 추계학술대회논문집, 2016년 10월

57. 장예슬,조중현,김기영,이상정, “REST 기반 헬스케어 데이터 전송”, 한국지식정보기술학회 춘계학술대회논문집, 2016년 6월

58. 이진실,곽호,김기영,김동균,이상정,”IoT 기반 가축 관리 빅데이터 시스템”, 한국지식정보기술학회 추계학술대회논문집, 2015년 10월

59. 김정주,김희진,김동균,이상정,”IoT 기반 날씨 측정 서비스”, 한국지식정보기술학회 추계학술대회논문집, 2015년 10월

60. 장예슬,조중현,김기영,이상정,”REST 서비스 기반 강의실 환경 모니터링 시스템”, 한국지식정보기술학회 추계학술대회논문집, 2015년 10월

61. 김문성,최진우,전병찬,이상정,”웹 서비스 기반 IoT 프록시 서버”, 한국지식정보기술학회 추계학술대회논문집, 2015년 10월

62. 정구준,이상정,전병찬, “6LoWPAN을 이용한 센서 네트워크 구현”, 2013 한국지식정보기술학회 추계학술대회논문집, 2009년 11월

63. 김혁진,전병찬,임흥순,이상정, “U-영농 모니터링 시스템 개발”, 한국산학기술학회 학술발표논문집 제13권 1호, p.704-707, 2012년 5월

64. 최진엽,이상정,전병찬, “제스쳐를 이용한 스마트폰 기반 사용자 편의 네트워크 제어”, 한국인터넷방송통신학회춘계학술대회논문집, 제9권1호, p.292-295, 2011년 5월

65. 최진엽,이상정,전병찬, “안드로이드를 이용한 네트워크 영상 처리 설계 구현”, 한국인터넷방송통신학회 2010 춘계학술대회 논문집, 제8권1호, p.254-257, 2010년 5월

66. 전병찬,최진엽,이상정,김현진,”안드로이드를 이용한 네트워크 어플리케이션”, 2009 한국지식정보기술학회 추계학술대회논문집, 제3권제2호,p.42-49, 2009년 11월

67. 현승렬,조병섭,김영우,김형래,이상정, “교육과정체계 수립을 위한 직무분석 시스템 설계 구현”, 한국인터넷정보학회 2009 춘계할술발표대회, 2009년 5월, 발표자료

68. 윤희성,심재원,이상정, “성능 모니터링 카운터를 이용한 모바일 프로세서의 전력 예측”, 2008 한국정보과학회  한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 제35권 1호, p.305-306, 2008년 6월, 발표자료

69. 변환식,김동균,전병찬,이상정, “UPnP와 GIS 기반 텔레매틱스 서비스”, 2008 한국정보과학회  한국컴퓨터종합학술대회 논문집(A), 제35권 1호, p.181-182, 2008년 6월, 발표자료

70. 심재원, 이상정, “Windows CE 환경에서 PXA320 프로세서의 DVFS 위한 성능 모니터링”, 제28회 한국정보처리학회 추계학술발표대회 논문집 하권 p.974-977, 2007년 11월, 발표자료

71. 변환식,김동균,이상정,”GIS 기반 텔레매틱스 POI 단말기 설계”, 제28회 한국정보처리학회 추계학술발표대회 논문집 하권 p.970-973, 2007년 11월, 발표자료

72. 김동균,윤희성,이상정,”UPnp 기반 RFID 서비스 발견”, 제28회 한국정보처리학회 추계학술발표대회 논문집 하권 p.1092-1095, 2007년 11월

73. 윤희성,김동균,이상정,”SQL 기반 RFID 클리닝 모듈 설계”, 제28회 한국정보처리학회 추계학술발표대회 논문집 하권 p.1088- 1091, 2007년 11월

74. 변환식,김동균,전병찬,이상정,”GIS 기반 텔레매틱스 POI 응용 서비스 플랫폼”, 2007 한국정보과학회  한국컴퓨터종합학술대회 논문집(A), 제34권 1호, p.123-124, 2007년 6월, 발표자료

75. 나선웅,김동균,최영길,이상정, “무선 센서 노드 데이터를 이용한 네트워크 서비스”, 2006 한국정보과학회  가을학술발표논문집(D), 제33권 제2호, p.728-733, 2006년 10월 21일, 발표자료

76. 김동균,이상정,이주원,최영길,”로컬 핫스폿 서비스를 위한 UPnP기반 텔레매틱스 미들웨어”, 2006 한국정보과학회  한국컴퓨터종합학술대회 논문집(D), 제33권 1호, p.265-267, 2006년 6월 발표자료

77. 나선웅,오홍록,이해각,이상정,”무선 센서 네트워크를 이용한 네트워크 개인화 서비스”, 2006 한국정보과학회  한국컴퓨터종합학술대회 논문집(D), 제33권 1호, p.244-246, 2006년 6월, 발표자료

78. 변환식,김재철,홍인식,이상정,”지상파 DMB 및 TPEG 소프트웨어 디코더의 개발”, 2006 한국정보과학회  한국컴퓨터종합학술대회 논문집(D), 제33권 1호, p.37-39, 2006년 6월, 발표자료

79. 이주원,김동균,이상정,전병찬,”PLC 기기의 Auto ID 설계 구현”, 2006 한국산학기술대회 춘계 학술발표논문집, 2006년 5월25일 발표자료

80. 김기영,김동균,이상정, “텔레매틱스 단말기용 소프트웨어 플랫폼 설계”, 2005 제4회 한국 ITS 학회 추계학술대회, 2005년 11월

81.  김희자,김동균,이상정, “UPnP 기반 텔레매틱스 서비스 발견”, 한국정보과학회 2005 가을학술발표논문집, 제32권 제2호, p.244-246, 2005년 11월 12일   발표자료

82. 김기영,김동균,이상정, ”텔레매틱스 서비스 게이트웨이 설계 구현”, 한국정보과학회, 한국컴퓨터종합학술대회 2005, 2005년 7월

83. 김희자,김동균,최영길,이상정, ”블루투스 PDA와 UPnP 이용한 네트워크 서비스의 계층적 발견 ”, 한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회 2005, 2005년 7월

84. 김동균,김기영,전병찬,이상정,”개방형 네트워크 액세스 에이전트 설계”, 한국정보과학회 2004 가을학술발표논문집, p.634-636, 2004년 10월 23일

85. 조성배,김희자,이상정,” 네트워크 제어를 위한 블루투스 통합 리모트 컨트롤러”, 한국정보과학회 2004 가을학술발표논문집, p.625-627, 2004년 10월 23일

86. G.Natsag,D.K.Kim,B.C.Jeon,S.J.Lee,”Controlling home appliances using XML”,한국멀티미디어학회 2004 춘계학술발표대회논문집제7권제1호, p.499-502, 2004년 5월

87. 김희자,김동균,김기영,이상정,” 네트워크 테스트베드 설계 구현”,한국멀티미디어학회 2004 춘계학술발표대회논문집 제7권 제1호, p.479-482, 2004년 5월

88. 송재훈,김동균,이상정,”블루투스를 이용한 상황인식 서비스”, 한국통신학회 2003 추계종합학술발표회, 2003년 11월 22일

89. 김동균,송재훈,이상정, “모바일 단말기의 정보가전 제어를 위한 게이트웨이 설계”, 한국정보처리학회 2003 추계학술발표대회 논문집 제10권 제2호, 2003년 11월 15일

90. 김기영,김희자,이상정, “정보가전 제어를 위한 휴대폰 인터페이스 설계”, 한국정보처리학회 2003 추계학술발표대회 논문집 제10권 제2호, 2003년 11월 15일

91. 김동균,전병찬,조성배,이상정, “PDA 이용한 인터넷 정보가전용 유니버설 리모트 컨트롤러”, 한국정보과학회 2003 봄학술발표논문집, 2003년 4월 25일

92. 전병찬,김동균,김희자,이상정, “인터넷 정보가전 위기관리 서비스 모델”, 한국정보과학회 2003 봄학술발표논문집, 2003년 4월 25일

93. 송재훈,조성배,이상정, “블루투스와 CDMA 연동 무선 PDA 핸드오프”, 한국정보과학회 2003 봄학술발표논문집, 2003년 4월 25일

94. 이명근,서정민,임재용,이상정, “QoS 지원형 리눅스 기반 VoIP 게이트웨이 설계 구현”, 한국정보과학회 2003 봄학술발표논문집, 2003년 4월 25일

95. 김효성,이명근,김재철,이상정,”SIP기반 인터넷 텔레포니 아키텍처 설계 구현”, 한국통신학회 2002 추계종합학술대회 발표집, 2002년 11월 23일.

96. 김동균,전병찬,윤홍수,이상정,”SIP와 UPnP 이용한 광역 인터넷 망에서의 정보가전 제어”, 한국정보과학회 2002 가을학술발표논문집 제29권 제2호, p.283-285, 2002년 10월 26일.

97. 김재철,이명근,이상정,”SIP와 VoiceXML 이용한 다이얼로그 서버의 구현”, 한국정보과학회 2002 가을학술발표논문집 제29권 제2호, p.412-414, 2002년 10월.26일.

98. 이명근,이상정,”슈퍼스칼라 프로세서에서의 예측의 전력소모 측정 분석”, 한국정보과학회 2002 가을학술발표논문집 제29권 제2호, p.688-690, 2002년 10월 26일.

99. 전병찬,박희룡,이상정,”고성능 마이크로프로세서에서의 순차적 예측 실패 복구 방식”, 한국정보과학회 2002 가을학술발표논문집 제29권 제2호,p.685-687, 2002년 10월 26일.

100.           김효성, 송재훈,김동균,이상정, “SIP UA 기반 통합 인스턴트 메신저 구현,” 한국정보과학회 2002 봄학술발표논문집(A) 제29권 제1호,p.262-264, 2002년 4월 27일.

101.           이명근,권진호,이상정, “SIP 기반 VoIP 게이트웨이 설계 구현,”한국정보처리학회 2002 춘계학술발표논문집(하), 제 9권 제1호, p.1361-1364, 2002년 4월 13일

102.           김동균,이상정,홍인식,”인터넷을 이용한 원격 보일러 관리 시스템의 설계,” 한국인터넷정보학회 2001추계학술발표대회,2001년 11월 16일.

103.           전병찬,박희룡,이상정, “슈퍼스칼라 프로세서에서 예측기의 성능 평가,” 한국정보과학회 2001 가을학술발표논문집(III) 제28권 2호,p.10-12, 2001년 10월 20일.

104.           심재원, 이상정, “액션게임 저작도구의 설계“, 한국멀티미디어학회 춘계학술대회, 2001년 6월 1일.

105.           이명근,이상정,조성범,임재용, “실시간 처리 리눅스 기반 VoIP 시스템 설계 및 구현”, 한국정보과학회 2001 봄학술발표논문집(A) 제28권 제1호, p.289-251, 2001년 4월 27일

106.           전병찬,박희룡,이상정, “고성능 슈퍼스칼라 프로세서를 위한 분기예측기의 설계 구현“, 한국정보과학회 2001 봄학술발표논문집(A) 제28권 제1호, p.13-15, 2001년 4월 28일

107.           서정민,김귀우,이상정, “고성능 슈퍼스칼라 프로세서를 위한 분기예측기의 설계 구현“, 한국정보과학회 2001 봄학술발표논문집(A) 제28권 제1호, p.22-24, 2001년 4월 28일

108.           전병찬,박희룡,이상정, “와이드 이슈 슈퍼스칼라 프로세서의  혼합형 예측기의 성능평가“, 대한전자공학회충청지부 학술발표대회, 2000년 10월

109.           박희룡,전병찬,이상정, “슈퍼스칼라 프로세서에서 데이터 예측기의 성능효과“, 대한전자공학회하계종합학술대회 23권제1호, 2000년 6월

110.           박희룡,전병찬,이상정, “ILP 프로세서의 혼합형 데이터 예측기 모델“, 한국정보과학회 ’99 봄학술발표회논문집,제26권 1호, 1999년 4월

111.           최준기, 이상정, “후단계 코드 스케쥴링의 최적화를 위한 확장된 레지스터 할당 기법”, 한국정보처리학회 춘계학술발표대회 논문집, 1998년 4월

112.           박희룡,전병찬,이상정, “ILP 프로세서에서 데이터 예측기의 성능 평가“,
한국정보과학회 ’98가을학술발표회논문집(III),제25권 2호 p.21-23,1998.10.

113.           한정선,이상정, “슈퍼스칼라프로세서에서의동적분기예측방식의성능평가”, 한국정보과학회충청지부 ’98가을학술발표회논문집,제10권 1호, 189-194,1998년 11월

114.           심현규,김유신,이상정, “ILP 프로세서를 위한 성능 측정 도구의 개발“, 한국정보과학회 ’97봄학술발표회논문집(A),제24권 1호 p.3-6,1997년 4월

115.           최준기, 심현규, 이상정, “Retargetable 컴파일러의광역레지스터할당기법”, 한국정보과학회 ’97가을학술발표회논문집,제24권 2호, p.351-354, 1997년 10월

116.           황은석, 최준기, 유병강, 이상정, “슈퍼스칼라프로세서를위한선택적취소분기방식”, 대한전자공학회추계학술대회논문집,제18권제2호,pp.381-384, 1995년

117.           유병강,이상정, “명령어수준병렬처리프로세서를위한소프트웨어스케쥴링알고리즘”, 대한전자공학회추계학술대회논문집,제17권제2호,pp.826-829, 1994년 11월

118.           고우종,허용민,김영우,김성중,최성업,이상정,임인칠, “VLIW 아키텍처의효율적인메모리액세스방식”, 한국정보과학회봄학술발표논문집, Vol.19 No.1, pp.491-494, 1992년 4월

119.           최치호,고우종,김영우,허용민,김성중,이상정,임인칠, “병렬 RISC 시스템상에서의효율적인데이타저장기법”, 대한전자공학회추계종합학술대회논문집, 제15권제2호, pp.149-153, 1992년11월

120.           김광준, 고우종, 허용민, 이상정, 임인칠, “VLIW 아키텍쳐상에서의효율적인지연분기처리에관한연구”, 대한전자공학회하계종합학술대회논문집, 제14권제1호, pp. 254-258, 1991년 6월

121.           조영훈, 김광준, 고대경, 서선희, 김영우, 이상정, 임인칠,”마이크로명령어기술언어를이용한마이크로코드자동생성시스템”, 한국정보과학회컴퓨터그래픽스및설계자동화연구회학술발표논문집, pp.64-67, 1990년 6월

122.           민경철, 박병수, 김의정, 이상정,임인칠,”마이크로코드자동생성을위한레지스터할당알고리즘”,한국정보과학회컴퓨터그래픽스및설계자동화연구회학술발표논문집, pp.68-72, 1989년 6월

123.           김의정, 박병수, 고대경, 조영훈, 이상정,임인칠,”마이크로프로그래머블프로세서에대한마이크로코드자동생성”, 대한전자공학회하계종합학술대회논문집, 제12권제1호, pp.289-293, 1989년 7월

124.           고대경, 김의정, 조영훈, 이상정,임인칠, “타이밍을고려한마이크로코드컴팩션알고리즘”, 대한전자공학회추계종합학술대회논문집, 제12권제2호, pp. 538-541, 1989년 11월

125.           박병수,민경철,김의정,이상정,임인칠, “머신독립적인마이크로코드자동생성”,  대한전자공학회하계종합학술대회논문집, 제11권제1호, pp.651-654, 1988년 7월

126.           이상정, 조영일, 임인칠, “고급마이크로프로그래밍언어의개발”, 한국정보과학회봄학술발표논문집, 제14권제1호, pp. 161-164, 1987년 4월

127.           이상정, 임인칠, “마이크로프로그램의레지스터할당알고리즘”, 대한전자공학회전자계산연구회학술발표회논문집, pp. 54-58, 1987년 9월

128.           이상정, 문성일, 정하중, 임인칠, “마이크로프로그램의레지스터할당을위한Compatibility Scheduling 알고리즘”, 대한전자공학회하계종합학술대회논문집, 제9권제1호, pp.264-267, 1986년 6월

129.           정하중, 이상정, 김은성, 임인칠, “마이크로프로그램의레지스터할당을위한 Spill 알고리즘”, 한국정보과학회가을학술발표논문집, pp. 112-120, 1986년 10월

130.           문성일, 이상정, 조영일, 임인칠, “효율적인마이크로코드생성을위한 Extended Linear Scheduling 알고리즘”, 대한전자공학회추계종합학술대회논문집, 제9권제2호, pp. 276-281,1986년 12월

131.           박종득, 이상정, 조영일, 임인칠, “Microprogrammable machine의구성과 Microcode의 Local Compaction”, 한국정보과학회춘계학술발표집, 제12권제2호, pp. 108-115, 1985년 4월

132.           이상정, 박종득,조영일, 임인칠, “마이크로코우드의루프콤팩션알고리즘”, 대한전자공학회하계종합학술대회논문집, 제8권제1호, pp. 183-186, 1985년 6월

133.           이정옥, 이상정, 조영일, 임인칠, “HLML compiler에서의마이크로코우드최적화기법”, 대한전자공학회추계종합학술대회논문집, 제8권제2호, pp. 739-741, 1985년 11월

134.           이상정, 박종득, 조영일, 임인칠, “Microprogram의국소적인최적화”, 한국정보과학회춘계학술발표집, 제11권제1호, pp. 281-290, 1984년 4월

135.           이상정, 박종득, 조영일, 임인칠, “Microprogram의광역적최적화기법”, 대한전자공학회하계종합학술대회논문집, 제7권제1호, pp. 267-271, 1984년 7월

136.           박종득, 이상정, 최기호, 임인칠 “고속처리시스템의구성에의한 마이크로프로그램의국소적최적화”, 대한전자공학회통신및전자계산연구회합동발표회논문집,제8권제2호, pp.34-37, 1984년 9월

137.           조영일, 이상정, 박종득, 임인칠, “마이크로코우드의 Global Compaction”, 한국정보과학회추계학술발표집, 제11권제2호, pp. 441-450, 1984년 10월

138.           박종득, 이상정, 조영일, 임인칠, “Horizontal machine의구성에의한마이크로프로그램의 local compaction”, 대한전자공학회추계종합학술대회논문집, 제7권제2호, pp.307-310,1984년 11월

139.           조영일, 이상정, 박종득, 임인칠, “마이크로프로그램을사용한디지틀시스템의제어기억용량의최소화”, 대한전자공학회하계종합학술대회논문집, 제6권제1호, pp. 222-225, 1983년 7월

140.           박종득, 이상정, 조영일, 임인칠, “Local Microprogram의병렬수행최대화”, 대한전자공학회추계종합학술대회논문집, 제6권제2호, pp. 207-211, 1983년 11월

교내 논문지

1.  박세건,강투무르,김동균,이상정, “ 네트워크 테스트베드 설계 구축”, 순천향대학교 산업기술연구소논문집 제10권 2호, 2004년 12월

2.  유병강,이상정, “VLIW 프로세서를위한스케쥴러의설계”, 순천향대학교산업기술연구소논문집, 제3권제3호 p.507-515, 1998년 2월

3.  이상정, 김유신 “ILP 프로세서에서 성능향상을 위한 조건실행에 관한 연구“,
순천향대학교산업기술연구소논문집, 제3권제3호 p.517-527, 1998년 2월

4.  최준기, 이상정, “레지스터 생존시간을 줄이는 선단계 코드 스케쥴링“,  순천향대학교산업기술연구소논문집, 제3권제3호 p.529-536, 1998년 2월

5.  심현규,이상정, “Retargetable Compiler 위한 중간언어의 설계 구현“,
순천향대학교산업기술연구소논문집, 제3권제3호 p.537-549, 1998년 2월

6.  박희룡,전병찬,이상정, “ILP 프로세서에서 2-단계데이터값예측기의 Aliasing에대한효과”, 순천향대학교산업기술연구소논문집, 제4권제2호, p.229-236,  1998년 5월

7.  오종만,이상정, “인터넷을 이용한 원격교육 코스웨어의 설계 구현“, 순천향대학교산업기술연구소논문집제4권제1호, p.69-80, 1998년 10월

8.  서재선,이상정, “멀티미디어 저작도구를 이용한 상호작용적 코스웨어의 설계 구현“, 순천향대학교산업기술연구소논문집제4권제1호, p.81-90, 1998년 10월

9.  황순기, 안종근, 주경수, 조충호, 이병수, 홍상은,이상정, “대학 전산 정책의
방향설정및추진계획에관한연구”,순천향대학교논문집제17권제1호, pp.249-259, 1994년

10. 이대영,안종근, 이상정, “국민학교컴퓨터학습의저해요인에관한연구”, 순천향대학교논문집제17권제3호, pp.1173-1180,1994년11월

11. 송제국,안종근, 이상정, “반복연습유형의 CAI 프로그램설계및구현”, 순천향대학교논문집, 제17권제3호, pp.1181-1189,1994년11월

12. 이상정, “VLIW 아키텍처를위한효율적인지연분기방식”, 순천향대학교논문집, 제16권제3호, pp.887-893, 1993년

13. 이상정,”VLIW 아키텍처를위한효율적인메모리액새스성능평가기법”, 순천향대학교논문집, 제15권제3호, pp.961-966, 1992년

14. 이상정, “고급마이크로프로그래밍언어를사용한마이크로코드자동생성시스템의설계” 순천향대학논문집, 제12권제4호, pp. 335-339, 1989년 12월

15. 이상정, “마이크로코드자동생성시스템을위한컴팩션알고리즘”, 순천향대학논문집, 제11권제4호, pp. 685-690, 1988년 12월

보고서

1.  이상정, “CTI를 이용한 사설교환기 시스템의 구현”, 순천향대학교 산업기술연구소 최종보고서, 1999년 6월

2.  이상정, “ILP 프로세서를위한성능측정및평가시스템의개발에관한연구”, 한국학술진흥재단최종보고서, 1998년 9월

3.  이상정, “순천향대학교교육/연구정보화시스템구축을위한기본계획수립” 중멀티미디어 CD-ROM 타이틀을이용한실험실습기자재관리시스템개발, 순천향대학교정책과제,1997년 8월

4.  이상정, “VLIW 프로세서를 위한 스케쥴러의 개발”, 순천향대학교 자체연구비 최종연구보고서, 1997년 12월

5.  이상정, “마이콤프로그램분석및소스생성도구의개발”, 삼성전자주식회사기술총괄최종연구보고서, 1996년 2월

6.  이상정, “마이콤컴파일러의최적화기법에관한연구” , 삼성전자주식회사반도체최종연구보고서, 1996년 12월

7.  이상정, “병렬파이프라인구조컴퓨터에관한연구”, 한국학술진흥재단최종연구보고서 1995년 2월

8.  이상정, “소프트웨어 재사용을 위한 프로그램 분석 도구의 개발”, 삼성전자주식회사 기술총괄 최종연구보고서, 1995년 5월

9.  이상정, “VLIW 아키텍처의 효율적인 지연분기 방식에 관한 연구”, 순천향대학교 자체연구비 최종연구보고서, 1993년 6월

10. 이상정, “마이크로명령어기술언어를사용한마이크로코드자동생성”, 한국학술진흥재단최종연구보고서, 1991년 10월

11. 임인칠, 최기호, 조영일, 정종화, 김은성, 이상정,박종득, 홍인식, 손철모,신경준, 황병현, 이병노, 김주형, 이형우, 조정삼, 장태석, 장명환, 최양조,진은경, 김중환, “RISC구조컴퓨터의최적코드스케쥴러기술개발에관한연구”,상공부공업기반기술개발 3차년도최종보고서, 1990년 6월

12. 임인칠, 최기호, 조영일, 김영균, 김은성, 이상정,박종득, 정종화, 신경준,박기호, 황병현, 이병노, 김주형, 정성호, 유광석, 김동익, 이형우, 조정삼,”RISC구조컴퓨터의최적코드스케쥴러기술개발에관한연구”, 상공부공업기반기술개발 2차년도최종보고서, 1989년 5월

13. 임인칠, 최기호, 조영일, 김영균, 김은성, 이상정,정준모, 박동규, 정종화,김수인, 성낙인, 신경준, 박병수, 김의정, 고대경, 조영훈, 허용민,민경철, “마이크로프로그램자동생성도구기술개발에관한연구”,상공부공업기반기술개발 2차년도최종보고서, 1989년 8월

14. 임인칠, 최기호, 조영일, 김영균, 이상정, 김은성, 정준모, 박동규, 정종화,김수인, 성낙인, 신경준, 손갑철, 박병수, 허용민, 김춘수, 김의정, 민경철, 진은경, “마이크로프로그램자동생성도구기술개발에관한연구”, 상공부공업기반기술개발 1차년도최종보고서, 1988년 6월

15. 임인칠, 최기호, 조영일, 김영균, 김은성, 이상정, 박종득, 김수인, 성낙인,신경준, 최용락, 김수연, 임동규, 박기호, 황병현, 이병노, 김주형, “RISC구조컴퓨터의최적코드스케쥴러기술개발에관한연구”, 상공부공업기반기술개발 1차년도최종보고서, 1988년 6월

16. 임인칠, 최기호, 조영일, 김은성, 이상정, 박종득, 정하중, 임동규, 문성일,민경철,박기호, “Reduced Instruction Set Computer에관한연구”, 한국전자통신연구소위탁연구과제최종보고서, 1987년월

17. 임인칠, 최기호, 조영일, 이상정, 문성일, 최홍규, 이정옥, “Machine Independent Microcode Generator에관한연구”, 한국전자통신연구소위탁연구과제    최종보고서, 1986년 6월

기타

1.  이상정, 박승우, “멀티미디어프로토콜패킷모니터링시스템”, 프로그램등록번호 R2002-01-11-148, 프로그램심의조정위원회, 2002년 3월 26일

2.  이상정, 조성범, 이호준, “CTI Application”, 프로그램등록번호 99-01-24-2579, 한국소프트웨어진흥회, 1999년 6월

 

 

[18년도 춘계]빅데이터 프레임워크에서 노드 수에 따른 성능 분석

  • 5/15 
    • 제출본 
  • 5/14
    • 초록(Abstract) 데이터 설명과 결론 부분 추가
    • 그림 7 선형 그래프 그림 추가, 설명 추가
  • 5/11
    • 최종 수정 (면담 후 수정/제출)
    • 카피킬러 검사 결과 17%(양호)
  • 5/4 면담
  • 1. 찬민이가 작성한 클러스터 그림을 참고해서 작성하려함.(교수님 수정사항)
    2. 찬민이 논문에는 상세 스펙으로 CPU i3의 세대까지 기술하였는데, 수아 논문의 실험 환경에서 세대를 통일해서 작성하였음. 이유는 세대가 다르다고해서 코어의 갯수가 변하지 않았고 클럭 만 변경되었기 때문…
    3. 수아 논문 실험환경을 변경하는 것은 어렵지 않으나 13대의 클러스터 실험 환경이 동일하지 않다고 오해 할 소지가 있음. (실제 코어 갯수는 변경되지 않음에도 불구하고, 하드웨어의 세대 수가 다르게 기술하면…)
  • 5/3
    • 서론 수정 내역
      • 자연어 처리로 서론 시작할 것…. “최근 자연어 처리에 대한 관심이 높아지고 있다, 활용 증대”
      • 설명이 아닌, 읽는 사람이 다 알고 있다는 생각 하에.
      • 자연어 처리, 단어 임베딩 뒤에 “최근 분산처리시스템-스파크- (스파크 기반 등 예시?…) 활발히 사용되고 있다”
      • “본 논문에서는 스파크 기반 분산처리 클러스터 환경에서 자연어 처리를 위한 단어 임베딩 기법인 word2vec의 성능을 분석한다”
    • 2.1 자연어처리
      • 그림 2 에 대한 설명을 추가하고 그림 내에 있는 벡터 생성(임베딩)에 대한 추가설명.
      • Konlpy에 대한 설명이나 실험환경에 쓰이는 것들은 실험환경 파트로 옮김.
        • 현재 한국어 정보 처리를 위한 오픈소스 라이브러리로는 국내 2014년에 한국어 정보처리를 위한 파이썬 패키지인 KoNLPy가 제안되었다. KoNLPy는 사용자에게 여러 형태소 분석기를 사용할 수 있도록 지원하는데, 본 논문에서는 이를 이용해 Komoran 형태소 분석기를 이용한다.
    • 2.2 ~2.3
      • 스파크 설명추가
    • 3.x
      • 절차 그림(그림4) 설명 추가
      • 교수님께서 큰 틀만 일단 보셨음
    • 4.1
      • 실험환경 – 그림그린거 … 찬민’s 클러스터 그림 … 그냥 그대로 이용해도 된다! (spark만) (kafka는 안 쓰니까)

4/30 논문면담

 

 

  • 서론 짤막하게
    절차표시 실험부분
    자연어처리 이론적배경
    실험과정 그림
    데이터 사이즈. count.

word2vec 모델 그림 / gensim

word2vec 단어 임베딩에 대한 이론적 배경 ratsgo 참조 … 분산표상

flow를 설명하면서 중요한 것들이 소제목이 된다

자연어 처리 기법. 단어 임베딩 필요 -> word2vec ..분산표상
word2vec의 성능 중요 … 클러스터
자연어 처리의 이용
왜 word2vec 성능을 측정하려하는가?
spark 클러스터상에서, 하둡분산시스템에서 분산처리한 성능

4/27 논문 면담 준비 (면담 전 논의)
1) 큰제목
빅데이터 프레임워크 (or 클러스터 환경)에서 노드 수에 따른 성능 분석

2) 흐름도
Data -> Crawler -> Spark -> Word2vec -> ?
(그림을 조만간 그려오도록 하겠습니다 …)

3) 키워드
분산처리, word2vec, 빅데이터 + 한두개 정도 추가

4)요약

최근 대형 검색 포탈을 통해 노출되는 기사들이 여론의 지표가 되는 경향이 높아지고 있다 ?
본 논문에서는 조기대선이라는 특정 기간동안 크롤링한 기사의 제목과 내용을 가지고
최종적으로는 사람이 아닌 기계학습을 통한 분류의 자동화를 위해
빅데이터 프레임워크/클러스터 환경에서 효율적인 분산처리를 위해 노드 수에 따른 성능을 분석한다
소제목 정하기

1. 서론

2. 연구배경 ?
2.1 빅데이터 프레임워크
2.2 word2vec

….기계학습, 형태소분석or 기사 데이터

3. 본론
3.1 시스템 구성
– (흐름도 그림 들어갈 것) ~ 그림설명 …
3.2 실험환경 구성
– 각 노드 스펙 표

4. 결론
4.1 결과 표 / 그래프
– 설명
4.2 향후 진행 연구 방향

4/17

  • 논문 서론 구성
  • “빅데이터 프레임워크에서 노드 수에 따른 성능 분석”
    • word2vec의 소개(무엇인지)
    • 크롤러와 크롤링 과정 설명
    • 자연어처리 설명 – konlpy, gensim
      • 자연어처리에서 왜 word2vec을 사용했는지?
    • 전체 시스템구성도. (절차)
      • ex) 기사 데이터 – crawler – spark – word2vec – ?

 

[18년도 춘계] 농업용 IoT 상황인식 서비스 플랫폼

2018.5.15(최종본)

 

2018.5.11(수정본5)

 

오후에 기영선배님 수정 첨삭

 

이후 해야할 일
1)약력
2)레퍼런스 (스마트팜, 관수센서관련 논문)
3)교수님 면담 후 재수정

2018.5.8(수정본4)

수정사항

-서론내용추가

-결론내용추가

-시뮬레이션 추가(관수센서)

-참고문헌(스마트팜 추가)

-시나리오 용어 수정

-데이터 흐름도 재구성 및 수정

-본론 시나리오 (CO2부분 재검토 및 수정 – 식물에 공급하는 CO2)

 

*해야할 것

-초록쓰기(영단어200)

-요약

 

 

2018.5.4(수정본3)

수정사항

-스펙사항넣기

-단어통일(소문자,대문자) & 송신,수신

-약어 Full name표기

-시나리오

-사진사이즈 변경

-서론,본문,결론내용

-센서 사진 첨부

-토픽을 통한 제어신호 수신 캡처본

& MQTT 프로토콜로 발행된 메시지캡처본

& 그래프를 나타내는 대시보드 캡처본 첨부

-약력추가

-사사

 

<목차>
초록
1.서론
2.이론적배경
2.1 MQTT
2.2 openHAB2
3.농업용 IoT 상황인식 서비스
3.1 시스템 구성 및 시나리오
3.2 MQTT 구독 및 배포
3.3 openHAB2 모니터링 서비스
3.4 openHAB2 상황인식 서비스
4.구현 및 테스트
4.1 구현4.2 테스트
5.결론

 

*해야할 것

-결론,시나리오 수정

-요약쓰기

-초록쓰기(한글 후 -> 영어로)

-참고문헌

 

2018.5.3(수정본2)

<목차>
초록
1.서론
2.이론적배경
2.1 MQTT
2.2 openHAB2
3.농업용 IoT 상황인식 서비스
3.1 시스템 구성
3.2 MQTT 구독 및 배포
3.3 openHAB2 모니터링 서비스
3.4 openHAB2 상황인식 서비스
4.구현 및 테스트
4.1 테스트 및 시뮬레이션
5.결론

2018.5.1 (수정본)

2018.4.27

<그림 3개 완성해야 함>

  1. 데이터 수집
  2. 모니터링
  3. 상황인식

2018.4.17

논문(구성도)

서론

*농업용 (IoT환경)무선환경

IoT protocol(MQTT)-> OpenHab2-> sensor data monitoring & context aware service(Actuation)

본론

  • 1. 내부동작도들

(그림)

1. 센서파트(MQTT client) : 센서수집

2. 데이터 수집한 것을  MQTT Protocol로 전송

3)OpenHab2

  • 2. 구현 및 테스트
  1. 개발 및 환경
  2. 시물레이션

1)전체틀 => 가현

2)시뮬레이션 + openhab(상황인식 시나리오) 1)모니터링           // flow chart이용    =>한범

2)상황인식

3)MQTT protocol(센서) => 다현

——————————

농업 모니터링 관련 논문

모니터링 관련 논문

논문 틀 작성

 

<MQTT>
MQTT를 사용하는 이유(이론적 배경)
Topic 설계
센서 데이터 전송

<openHAB>
MQTT와 연결되는 부분
rule base 상황 인식 -> 시나리오 생성(flow chart)
비닐 하우스 재배 작물
작물 별 환경 


Monitoring
센서관리 X

 

[17년도 추계] Apache Spark 기반 소셜 빅데이터 플랫폼

2017-10-31

논문 – 겨울방학 논문 완성 목표, 플랫폼 그림

데이터 – spark 에서 데이터 로드 방법, 테스트 데이터 구축, 디렉터리 체계 정리

spark 시스템 안정화 – spark-submit 안전한 종료방법, 데이터 과부화를 줄이기 위한 데이터 정제

크롤러 – 단일머신과 클러스터 머신간의 차이를 비교, 논문 작성과 세미나

분석 – 빅데이터를 활용한 사회 통계 및 분석 관련 논문, 현재있는 데이터를 분석하여 그래프 관계망

댓글의 의미(성향)분석에 관한 사회과학 논문 찾아보고 현재 데이터에 적용할 패턴 찾아보기

 

2017-10-24

spark 기반 분산 크롤러 완성

카프카 서버에서 구동하기위해 paraller python 모듈 연구

2017-10-12

들어갈 구성도(아키텍쳐, 웹 크롤러)

2017-10-10

ReadCommentApp 생성(sbt 프로젝트) : 각 디렉토리에 흩어져있는 Comment.txt 파일들을 읽어들여 데이터프레임 생성 시도, 결과를 json으로 저장(hdfs) 시도

파일들을 읽어들이는데에는 문제가 없음. 데이터프레임으로 변환시 220604개의 댓글들을 사용하는데 110000개 정도(1/2)에서 변환속도 느려짐 및 지연문제 발생

sns 크롤러 : pyspark상에서 url리스트를 생성하고 4개의 파티션으로 나누어 분산 크롤링 성공 / 메모리상에 객체로 생성

RDD로 저장하는데 오류가 발생하여 정확한 방법을 찾는중임

2017-09-26

pyspark를 사용한 분산처리 – 가상의 urlListRDD를 생성하여 임의의 크롤링 함수를 MAP함수를 이용하여 분산처리하는것 테스트

python크롤링 프로그램 모듈화 – 기존에 작성된 테스트 크롤러를 모듈화 시켜 유지보수 용이하도록함

젭플린 개발환경

사회과학 관련 빅데이터 활용 논문세미나

 

시스템 시나리오 및 아키텍쳐 설계

데이터 분류 기준 설계

 

스파크를 이용한 분산 크롤러 설계 및 구현 – 황대영

데이터 분석 및 데이터 정제 – 조중현

분석 모델 설계 및 시각화 – 김수아 Graph-X