점점 고갈되어 가는 화석연료로 인한 에너지 부족과 화석 연료사용으로 인해 발생하는 미세먼지 등의 각종 환경 문제로 세계의 각국에서는 화석연료 사용을 제한하려는 방안으로 이산화탄소배출에 대한 각종 규제를 진행하고 있다[1]. 하지만 당장 화석연료가 대체 할 수 있는 뚜렷한 대안이 없는 상황에서는 최대한 효율적으로 이 연료를 사용하여 환경 문제와 에너지 문제를 동시에 해결해야 하는 것이 우리의 과제이다. 최근 건설기술과 에너지 기술, ICT 기술이 크게 발전하여 이 기술들을 융합하여 건물의 상태를 실시간으로 감시하여 데이터를 수집하고 분석하여 그 결과를 바탕으로 건물의 에너지를 효율적으로 관리 하도록 하는 시스템이 활발하게 개발되고 있으며 이로 인해 위에서 언급한 문제들을 개선하고자 노력하고 있다[2]. 국내에서는 전체면적 10,000㎡ 이상의 건축물을 신설하거나 증축할 경우 BEMS의 설치가 의무화되어 있고[3], 이를 설치할 경우 설치비용에 대한 투자금의 1~6%에 대해 세금감면을 하고 있다[4]. 이 시스템의 초기에는 단순히 통계적으로 피크타임, 계절, 날씨 등에 의해 전력을 제어했으나, 근래에는 다양한 센서들이 개발되면서 매일 많은 양의 데이터를 발생시키고 있으며 시스템에서는 그 데이터를 저장하고 분석해야 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 대량의 데이터를 처리하는 방안으로 분산처리와 ...
점점 고갈되어 가는 화석연료로 인한 에너지 부족과 화석 연료사용으로 인해 발생하는 미세먼지 등의 각종 환경 문제로 세계의 각국에서는 화석연료 사용을 제한하려는 방안으로 이산화탄소배출에 대한 각종 규제를 진행하고 있다[1]. 하지만 당장 화석연료가 대체 할 수 있는 뚜렷한 대안이 없는 상황에서는 최대한 효율적으로 이 연료를 사용하여 환경 문제와 에너지 문제를 동시에 해결해야 하는 것이 우리의 과제이다. 최근 건설기술과 에너지 기술, ICT 기술이 크게 발전하여 이 기술들을 융합하여 건물의 상태를 실시간으로 감시하여 데이터를 수집하고 분석하여 그 결과를 바탕으로 건물의 에너지를 효율적으로 관리 하도록 하는 시스템이 활발하게 개발되고 있으며 이로 인해 위에서 언급한 문제들을 개선하고자 노력하고 있다[2]. 국내에서는 전체면적 10,000㎡ 이상의 건축물을 신설하거나 증축할 경우 BEMS의 설치가 의무화되어 있고[3], 이를 설치할 경우 설치비용에 대한 투자금의 1~6%에 대해 세금감면을 하고 있다[4]. 이 시스템의 초기에는 단순히 통계적으로 피크타임, 계절, 날씨 등에 의해 전력을 제어했으나, 근래에는 다양한 센서들이 개발되면서 매일 많은 양의 데이터를 발생시키고 있으며 시스템에서는 그 데이터를 저장하고 분석해야 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 대량의 데이터를 처리하는 방안으로 분산처리와 빅데이터 저장 기술을 활용한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 분산처리와 빅데이터 저장과 관련하여 이론을 설명하고 실제로 구현한 내용을 서술하였다.
점점 고갈되어 가는 화석연료로 인한 에너지 부족과 화석 연료사용으로 인해 발생하는 미세먼지 등의 각종 환경 문제로 세계의 각국에서는 화석연료 사용을 제한하려는 방안으로 이산화탄소배출에 대한 각종 규제를 진행하고 있다[1]. 하지만 당장 화석연료가 대체 할 수 있는 뚜렷한 대안이 없는 상황에서는 최대한 효율적으로 이 연료를 사용하여 환경 문제와 에너지 문제를 동시에 해결해야 하는 것이 우리의 과제이다. 최근 건설기술과 에너지 기술, ICT 기술이 크게 발전하여 이 기술들을 융합하여 건물의 상태를 실시간으로 감시하여 데이터를 수집하고 분석하여 그 결과를 바탕으로 건물의 에너지를 효율적으로 관리 하도록 하는 시스템이 활발하게 개발되고 있으며 이로 인해 위에서 언급한 문제들을 개선하고자 노력하고 있다[2]. 국내에서는 전체면적 10,000㎡ 이상의 건축물을 신설하거나 증축할 경우 BEMS의 설치가 의무화되어 있고[3], 이를 설치할 경우 설치비용에 대한 투자금의 1~6%에 대해 세금감면을 하고 있다[4]. 이 시스템의 초기에는 단순히 통계적으로 피크타임, 계절, 날씨 등에 의해 전력을 제어했으나, 근래에는 다양한 센서들이 개발되면서 매일 많은 양의 데이터를 발생시키고 있으며 시스템에서는 그 데이터를 저장하고 분석해야 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 대량의 데이터를 처리하는 방안으로 분산처리와 빅데이터 저장 기술을 활용한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 분산처리와 빅데이터 저장과 관련하여 이론을 설명하고 실제로 구현한 내용을 서술하였다.
Due to the lack of energy and the depletion of fossil fuels and the various environmental problems such as fine dust caused by the use of fossil fuels, countries around the world are carrying out various regulations on the emission of carbon dioxide as a measure to limit the use of fossil fuels[1]. ...
Due to the lack of energy and the depletion of fossil fuels and the various environmental problems such as fine dust caused by the use of fossil fuels, countries around the world are carrying out various regulations on the emission of carbon dioxide as a measure to limit the use of fossil fuels[1]. However, in the absence of a clear alternative to fossil fuels, it is our task to use this fuel as efficiently as possible to solve environmental and energy problems at the same time. In recent years, construction technology, energy technology, and ICT technology have been greatly developed. By integrating these technologies, it is possible to monitor the state of the building in real time, collect and analyze data, and actively manage the energy of the building based on the result. And it is trying to improve the problems mentioned above[2]. In Korea, the installation of BEMS is mandatory in the case of constructing or expanding buildings with a floor area of 10,000㎡ or more[3], and the tax exemption is applied for 1~6% of the investment cost for the installation cost[4]. In the early days of this system, power was controlled simply by statistical peak time, season, and weather, but in recent years, various sensors have been developed, generating a large amount of data every day, and the necessity of storing and analyzing the data in the system Is emerging. In this paper, we propose a method to process large amount of data using distributed processing and big data storage technology. To do this, we explain the theory about distributed processing and big data storage, and describe actual implementation.
Due to the lack of energy and the depletion of fossil fuels and the various environmental problems such as fine dust caused by the use of fossil fuels, countries around the world are carrying out various regulations on the emission of carbon dioxide as a measure to limit the use of fossil fuels[1]. However, in the absence of a clear alternative to fossil fuels, it is our task to use this fuel as efficiently as possible to solve environmental and energy problems at the same time. In recent years, construction technology, energy technology, and ICT technology have been greatly developed. By integrating these technologies, it is possible to monitor the state of the building in real time, collect and analyze data, and actively manage the energy of the building based on the result. And it is trying to improve the problems mentioned above[2]. In Korea, the installation of BEMS is mandatory in the case of constructing or expanding buildings with a floor area of 10,000㎡ or more[3], and the tax exemption is applied for 1~6% of the investment cost for the installation cost[4]. In the early days of this system, power was controlled simply by statistical peak time, season, and weather, but in recent years, various sensors have been developed, generating a large amount of data every day, and the necessity of storing and analyzing the data in the system Is emerging. In this paper, we propose a method to process large amount of data using distributed processing and big data storage technology. To do this, we explain the theory about distributed processing and big data storage, and describe actual implementation.
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