KR20230059277A - 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법 - Google Patents
과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230059277A KR20230059277A KR1020210143291A KR20210143291A KR20230059277A KR 20230059277 A KR20230059277 A KR 20230059277A KR 1020210143291 A KR1020210143291 A KR 1020210143291A KR 20210143291 A KR20210143291 A KR 20210143291A KR 20230059277 A KR20230059277 A KR 20230059277A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- experiment
- data
- report
- experimental
- scientific
- Prior art date
Links
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 19
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims abstract description 195
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 27
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 claims description 6
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 4
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 claims description 3
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003631 expected effect Effects 0.000 description 3
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 3
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000003412 degenerative effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B23/00—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes
- G09B23/06—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for physics
- G09B23/08—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for physics for statics or dynamics
- G09B23/10—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for physics for statics or dynamics of solid bodies
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템은, 과학실험장치로부터 실험 데이터를 네트워크를 통하여 수집하고 분석하며, 분석 결과로 생성되는 실험 보고서를 사용자단말을 통하여 접속 가능한 웹 기반 또는 모바일 앱(Application) 기반으로 조회할 수 있도록 제공하되, 실험 데이터 수집 기능, 데이터 분석 및 실험 보고서 생성 기능, 실험 보고서 조회 및 편집 서비스 기능을 제공하는 분석서버를 포함한다.
Description
본 발명은 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 과학실험장치의 실험 데이터를 수집하고 분석하여 실험 보고서를 생성하며, 실험 결과에 대한 다양한 부가서비스를 제공받을 수 있는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.
학교에서는 교육용으로 다양한 과학실험장치를 활용하는데, 과학실험 후 실험 결과나 실험 보고서를 일일이 수기로 작성해야 됨에 따른 불편함과, 체계적으로나 효율적으로 편집 수정이 어려워 교육자와 학생 간에 비효율적인 수업이 이루지는 문제가 있었다.
따라서, 전술한 문제를 해결하기 위하여 학교에서 사용하는 과학실험장치에 대한 데이터를 체계적으로 수집하고, 관리할 수 있도록 저장하며, 데이터를 분석하여 원하는 보고서 형태로 효율적으로 제공할 수 있는 체계적이고 종합적인 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법이 마련될 필요성이 있다.
본 발명의 목적은 과학실험장치의 실험 데이터를 수집하고 분석하여 실험 보고서를 생성하며, 실험 결과에 대한 다양한 부가서비스를 제공받을 수 있는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템은, 과학실험장치로부터 실험 데이터를 네트워크를 통하여 수집하고 분석하며, 분석 결과로 생성되는 실험 보고서를 사용자단말을 통하여 접속 가능한 웹 기반 또는 모바일 앱(Application) 기반으로 조회할 수 있도록 제공하되, 실험 데이터 수집 기능, 데이터 분석 및 실험 보고서 생성 기능, 실험 보고서 조회 및 편집 서비스 기능을 제공하는 분석서버를 포함한다.
상기 분석서버는 상기 과학실험장치에 대해서 수집된 복수의 실험 데이터에 대해서 기간별, 장치별 또는 실험별로 해당 실험 요소들에 대한 패턴을 인식하고 통계 그래프 또는 표를 산출하기 위해서 데이터 마이닝과 로지스틱 회귀 모형을 활용할 수 있는 것을 특징으로 한다.
상기 분석서버는 상기 과학실험장치로부터 실험한 실험 데이터를 네트워크를 통하여 수집하는 수집부; 상기 수집부를 통하여 수집된 실험 데이터에 대하여 분석하여 실험 보고서를 생성할 수 있도록 필요한 실험 요소들을 추출하는 분석부; 상기 분석부에 의해 분석 및 추출된 실험 요소들을 취합하여 실험 결과에 대한 실험 보고서를 생성하는 보고서관리부를 포함한다.
상기 과학실험장치는 쇠구슬이 낙하시 목표 지점까지 도착하는 낙하 시간을 측정하기 위한 낙하실험장치인 것을 특징으로 한다.
상기 실험 보고서에는 실험 제목, 실험내용 요약, 실험의 구체적 설명, 실험 비교예, 표 또는 그래프가 포함되는 것을 특징으로 한다.
상기 분석서버는 수집된 실험 데이터 또는 센싱정보를 토대로 인공지능 기반 예측모델을 활용하여 기준값을 토대로 실험 결과의 효과를 도출하거나 허용오차를 기준으로 센싱부의 오차를 예측할 수 있는 학습예측부(340)를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 분석서버를 이용한 과학실험장치 실험 데이터 분석 방법에 있어서, 상기 분석서버는 실험 결과 및 실험 보고서를 생성하기 위해 과학실험장치의 실험 데이터 수집하는 단계; 수집된 실험 데이터는 실험 보고서 생성에 필요한 실험 요소들을 분석하고 추출하는 단계; 상기 분석서버는 사용자단말의 요청으로 분석 및 추출 결과로 실험 보고서를 생성하되, 실험 보고서에는 수학적 통계 모델을 선택하고, X,Y 축에 대해 정량적인 수치에 해당하는 피팅 요인을 설정하는 피팅 과정을 통하여 원하는 그래프 또는 표를 포함시키도록 생성하는 단계; 및 상기 사용자단말에서는 실험 보고서에 포함된 텍스트를 편집하거나, 완성된 실험 보고서를 편집 및 최종 확인하는 단계를 포함한다.
본 발명은 다양한 각종 과학실험장치로부터 실험 데이터를 수집하고 수집된 실험 데이터를 토대로 다양한 양식의 실험 보고서를 생성할 수 있으며, 사용자 맞춤형 그래프나 도표를 산출할 수 있도록 피팅 및 부가 기능을 제공하여 사용자 편의성이 증대되고 효율적으로 실험 보고서를 작성할 수 있으며 나아가 체계적이면서 종합적인 실험 교육을 수행할 수 있는 장점이 있다.
또한, 실험 데이터 분석시 필요에 따라 전문가가 소지한 사용자단말을 통하여 네트워크 상에서 원격 도움을 받아서 전문적인 보고서 작성을 위한 실험 데이터를 분석할 수 있으며, 웹기반 및 모바일 앱 기반으로 실험 과정 및 실험 결과를 효율적으로 진행할 수 있으며, 이를 통하여 과학 실험에 대한 체계적 관리 및 사용자 친화적인 기능들을 제공하여 흥미를 유발함으로써, 교육 효과를 높이고 나아가 어린 과학자들의 양성에 도움을 줄 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템의 구성을 보인 블록도이다.
도 2는 도 1의 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템의 내부 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 과학실험장치 실험 데이터 분석 방법의 순서도이다.
도 4는 과학실험장치인 낙하실험장치의 예시를 보인 도면이다.
도 5는 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 분석 및 조회를 위한 메인 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 내 실험 리스트를 조회한 화면을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 내 실험 리스트의 상세 내용 조회 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 8은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 등록 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 9는 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 분석 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 10은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 실험 보고서 작성 화면을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템의 내부 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 과학실험장치 실험 데이터 분석 방법의 순서도이다.
도 4는 과학실험장치인 낙하실험장치의 예시를 보인 도면이다.
도 5는 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 분석 및 조회를 위한 메인 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 내 실험 리스트를 조회한 화면을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 내 실험 리스트의 상세 내용 조회 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 8은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 등록 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 9는 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 분석 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 10은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 실험 보고서 작성 화면을 예시적으로 보여주는 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. 또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 과학실험장치(100) 실험 데이터 분석 시스템의 구성을 보인 블록도이고, 도 2는 도 1의 과학실험장치(100) 실험 데이터 분석 시스템의 내부 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
본 발명의 과학실험장치(100) 실험 데이터 분석 시스템은 도 1을 참조하면, 과학실험장치(100)로부터 실험 데이터를 네트워크(400)를 통하여 수집하고 분석하며, 분석 결과로 생성되는 실험 보고서를 사용자단말(200)을 통하여 접속 가능한 웹 기반 또는 모바일 앱(Application) 기반으로 조회할 수 있도록 제공하는 분석서버(300)를 포함한다.
분석서버(300)는 모바일 앱 기반으로 실험 보고서 생성 및 조회 서비스 제공을 위해 별도의 사용자단말(200)에 설치 및 실행되는 실험 관리 앱과 연동하기 위한 API(Application programming interface) 인터페이스가 포함될 수 있으며, 실험 관리 앱을 통하여 실험 데이터 수집 기능, 분석 및 보고서 생성 기능, 실험 보고서 조회 및 편집 서비스 기능 등 전반적인 서비스를 웹기반 서비스와 동일하게 제공할 수 있다.
분석서버(300)는 상술한 기능을 수행하기 위해 내부적으로 도 2를 참조하면, 수집부(310), 분석부(320), 보고서관리부(330), 학습예측부(340), 암복호화부(350) 및 데이터베이스(360)를 더 포함한다.
수집부(310)는 과학실험장치(100)로부터 실험한 실험 데이터를 네트워크(400)를 통하여 수집할 수 있다.
또한 수집부(310)는 필요시 실험 데이터 외에도 각 과학실험장치(100) 식별을 위한 장치고유식별코드나 사용자단말(200) 고유코드, 센싱부(120)에 센싱된 센싱정보를 추가로 수집할 수도 있다.
여기서 과학실험장치(100)는 다양한 형태의 과학 실험 교구가 될 수 있으며, 특히 네트워크(400)를 통하여 데이터 통신이 가능하도록 구현된 기기가 됨이 바람직하다.
과학실험장치(100)의 구체적인 예를 도 4에 도시하고 있으며, 도 4는 과학실험장치(100) 중 일 예인 낙하 실험장치이다.
낙하 실험장치는 구체적으로 필요한 실험 보고서를 생성하기 위한 실험 데이터를 만들기 위해, 서보모터를 통하여 각도 조절이 가능하며, 쇠구슬이 낙하할 수 있는 경사로를 갖는 빗면부(110), 쇠구슬이 낙하시 목표 지점까지 도착하는 낙하 시간을 측정하기 위한 센싱부(120), 낙하 시간을 토대로 실험 데이터를 생성하고 통신부를 통하여 분석서버(300)로 전송하는 제어부, 통신부 및 각종 표시 기능을 갖는 디스플레이부를 포함할 수 있다.
또한 낙하실험장치는 낙하 전 쇠구슬의 출발점을 차단하고, 낙하시 개방되도록 모터에 의해 제어되는 개폐도어(130)가 빗면부(110) 상단에 위치하며, 빗면부(110) 하단에는 조도센서와 레이저모듈을 포함한 센싱부(120)가 위치할 수 있다.
상술한 구성을 토대로 낙하실험장치가 낙하시간을 측정하는 원리에 대해 구체적으로 설명하면, 먼저 센싱부(120)가 레이저모듈과 조도센서 또는 광센서를 포함하고, 레이저모듈이 빗면부(110)의 경사로의 하단에 위치한 조도센서의 수광부에 레이저를 방출하고, 쇠구슬 낙하시 타이머를 시작하고, 상기 경사로를 따라 낙하된 쇠구슬이 경사로 하단을 가로지르는 레이저를 차단할 때 즉 수광부에 레이저가 입력되지 않는 순간에 타이머를 종료하여 타이머 구간을 측정함으로써, 낙하시간을 산출할 수 있으며, 제어부는 적어도 하나 이상 실험한 낙하시간을 포함한 실험 데이터를 생성할 수 있다.
나아가 실험 데이터에는 낙하시간과 같은 실험시 발생하는 필수 실험 요소에 대한 데이터뿐만 아니라, 실험 재료, 실험 구성, 실험 방법 등이 기재된 문서나 실험 현장 등의 사진 이미지나 동영상이 포함될 수도 있으며, 이와 같은 이미지나 동영상에 대해서 분석서버(300)는 광학 문자 인식(OCR)등을 활용하여 텍스트를 인식하고 실험 보고서에 포함될 실험 제목, 실험 내용 등에 대한 텍스트 정보를 자동으로 추출시킬 수도 있다.
상기 낙하 실험장치는 과학실험장치(100)의 예시에 불과하며, 이외에도 다양한 실험 교구가 포함될 수 있으며, 실험 데이터를 생성하여 네트워크(400)를 통하여 분석서버(300)로 전송 가능한 실험장치면 된다.
분석부(320)는 수집부(310)를 통하여 수집된 실험 데이터에 대하여 분석하여 보고서를 생성할 수 있도록 필요한 실험 요소들을 추출할 수 있다.
특히 다수의 실험 데이터를 기반으로 하나의 과학실험장치(100)에 대해서 수집된 복수의 실험 데이터에 대해서 기간별, 장치별 또는 실험별로 다양한 실험 요소들에 대한 패턴을 인식하고 통계 그래프, 표 등을 산출하기 위해서 데이터 마이닝, 로지스틱 회귀 모형 등을 활용할 수 있다.
즉 이와 같이 수집된 실험 데이터에 대해서 다양한 수학적 통계 모델을 활용하여 정량적인 수치를 X,Y 축에 대해 설정한 피팅 요인을 통해 그래프화하거나 표 등으로 표현하는 작업을 피팅(fitting) 작업이라고 한다.
이와 같이 피팅 작업에 의해 보고서에 필요한 통계적 그래프나 표를 산출할 수 있게 되며, 사용자가 직접 피팅 요인을 설정할 수 있는 사용자 맞춤형으로 그래프 또는 표를 생성할 수 있는 장점이 있다.
보고서관리부(330)는 분석부(320)에 의해 분석 및 추출된 실험 요소들을 취합하여 일정한 규격의 실험 결과에 대한 실험 보고서를 생성할 수 있다.
실험 보고서 양식은 각 학교마다 정해진 양식을 이용하여 해당 양식에 맞게 생성될 수 있으며, 보고서에는 실험 제목, 실험내용 요약, 실험의 구체적 설명, 실험 비교예, 표, 그래프, 실험 현장 사진 또는 영상 등이 포함될 수 있다.
또한 수집된 실험 데이터를 토대로 다양한 조회 및 등록 서비스를 제공할 수 있는데, 예를 들어 도 5는 웹기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험현황 조회 페이지를 예시적으로 보여주고 있으며, 도 6은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 내 실험 리스트를 조회한 화면을 예시적으로 보여주는 도면이며, 도 7은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 내 실험 리스트의 상세 내용 조회 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이고, 도 8은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 등록 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이며, 도 9는 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 과학실험 데이터 분석 페이지를 예시적으로 보여주는 도면이고, 도 10은 웹 기반 또는 모바일 앱 기반 서비스로 실험 보고서 작성 화면을 예시적으로 보여주는 도면이다.
특히 도 9의 과학실험 데이터 분석 페이지에서는 사용자가 직접 실험제목, 실험 데이터를 업로드할 수 있으며, 실험 데이터를 토대로 산출한 실험 결과 그래프를 직접 결정하기 위해 피팅함수(수학적 통계 모델 등)나 피팅인자를 선택할 수 있도록 제공하고, 산출되는 그래프 미리 보기를 통하여 사용자가 확인할 수 있으며, 해당 그래프를 다운로드할 수 있도록 다양한 부가 서비스를 제공하여 사용자 편의성이 증대되는 장점이 있다.
또한 실험 관리 앱을 통하여 실험 영상이 포함되는 실험 설명서를 조회할 수 있으며, 교육상 필요시 과학실험장치(100)를 DIY 형태로 조립할 수 있는데, 이를 위한 실험 장치 조립 영상 조회 화면을 제공할 수도 있다.
또한, 실험일지 작성 화면 및 실험 결과 분석 툴을 조회한 화면을 제공함으로써, 다양한 수학적 통계모델을 직접 선택하고 그래프 산출에 반영될 피팅 파라미터를 직접 설정할 수 있어 사용자 맞춤형으로 실험 결과 그래프를 도출할 수 있도록 제공할 수 있다.
또한, 도 10은 실험 사진 등을 업로드하고 사용자가 직접 텍스트를 입력 및 편집할 수 있는 실험 보고서 작성 화면을 예시적으로 보여주고 있다.
이와 같이 본 발명에서는 실험 결과에 대해서 실험 데이터를 수집하여 실험 결과에 대한 실험 보고서를 생성함과 아울러, 부가적인 기타 서비스들을 제공하여 사용자가 실험에 대한 다양한 서비스를 제공받아 편의성이 증대되고 효과적으로 실험에 대한 결과를 도출할 수 있는 장점이 있는 것이다.
또한 상술한 예시들은 모두 웹기반 서비스와 모바일 앱기반 서비스 동일하게 기능을 제공할 수 있으며, 사용자가 원하는 형태로 접속하여 서비스를 제공받을 수 있다.
학습예측부(340)는 수집된 실험 데이터 또는 센싱정보를 토대로 인공지능 기반 예측모델을 활용하여 기준값을 토대로 실험 결과의 효과를 도출하거나 허용오차를 기준으로 센싱부(120)의 오차를 예측할 수도 있다.
여기서 예측모델은 인공신경망(Artificial Neural Network), RBF(Radial Basis Function) 신경망, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, 이하 SVM) 알고리즘 등을 기반으로 한 예측모델일 수 있다.
또한 센싱정보, 예측결과, 실험 데이터를 빅데이터화하여 미래 예측되는 센서의 고장 또는 이상 여부나 실험 결과의 예상되는 효과 등에 대한 통계자료를 생성할 수 있다.
즉, 수집부(310)로부터 제공받은 센싱정보를 이용하여 인공지능 기계학습 모델인 예측모델의 입력변수로 사용하고, 과학실험장치(100)에 구비된 센싱부(120)의 상태에 따라 허용 오차를 기준으로 정상 또는 비정상을 예측한 예측 결과를 산출할 수 있다.
또한 비정상에 해당하는 경우, 사용자단말(200)로 경고 알람을 전송하여, 해당 과학실험장치(100)의 센싱부(120)의 고장 여부를 사용자가 판단하고 유지보수에 활용할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.
또한 실험 결과의 예상되는 효과 예측은 실험이 정상적인 실험이 이루어졌는지 즉 효과적으로 실험을 수행하였는지를 예측하는 것으로, 실험 데이터의 정상 범위에 대한 기준값을 토대로 예측할 수 있다.
또한 실험 데이터가 누적될수록 SVM을 활용한 누적 패턴에 대하여 향후 예측되는 실험 결과 예상되는 효과 및 정상 범위 오차 등에 대한 통계 데이터를 생성하여 사용자단말(200)에서 조회할 수 있도록 제공되며, 이를 통하여 사용자는 실험이 정상적으로 이루어지는지 혹은 어떤 식으로 실험을 해야 되는지에 대한 참고자료로 활용할 수도 있어 교육적 측면에서도 도움을 줄 수 있다.
암복호화부(350)는 수집되는 실험 데이터의 인위적인 조작이나 변조를 방지하기 위해 데이터 보호를 위한 경량 암호화 알고리즘을 수행할 수 있다.
또한 부가적으로 분석서버(300), 사용자단말(200) 간의 주고받는 정보(예를 들어 센싱정보나 실험 데이터)는 외부 해킹 등의 위험으로부터 정보를 보호하기 위해, 해당 정보의 송/수신에 데이터 암/복호화 기술을 적용할 수 있다. 보다 구체적으로, 분석서버(300), 사용자단말(200)에 각각 신분 증명이 가능한, 식별 정보(identification information)를 부여하여, 각 분석서버(300), 사용자단말(200)의 식별 정보를 사설 암호 키(private key)로 활용하는 경량 암호 알고리즘을 수행한다. 경량 암호 알고리즘에는 본원 발명의 사용자단말(200)과 같은 스마트 기기 등의 제한된 환경에서 구현하기 위해 설계된 암호 기술로서, 대칭키 암호 알고리즘인 HIGHT(HIGh security and light weigHT), LEA(Lightweight Encryption)와 해시함수인 LSH(Lightweight Secure Hash) 등을 활용할 수 있다.
이러한 경량 암호 알고리즘을 활용하여 센싱정보 등을 암/복호화 시킴으로써 해당 데이터의 외부 유출이나 외부 해킹으로 인한 불법적인 제어 등을 막을 수 있다. 경량 암호 알고리즘은 이러한 임베디드 컴퓨팅 환경에서 적합한 경량 해시 함수(lightweight hash function)를 사용하는 것이 바람직하다.
경량 해시 함수란 SHA-3와 같은 표준적인 암호화 해시 알고리즘에서 일부 컴퓨팅 파워가 높게 소요되는 특징들을 제외하고도 송신 또는 수신되는 데이터의 무결성을 보장할 수 있도록 설계된 컴퓨팅 파워가 상대적으로 낮게 소모되는 해시 함수(일방향 함수)이다.
보다 구체적으로는 이러한 경량 해시함수 중에서도 키가 없이(unkeyed) 데이터의 치환(permutation)이 가능하도록 하는 스폰지(Sponge) 알고리즘을 사용하는 것이 바람직하다.
좀더 구체적으로 스폰지는 원본 메시지(여기서는 랜덤키의 원본 데이터)를 일정한 크기로 만든 뒤(padding), 이를 키의 생성자만 알 수 있는 특정한 기준 크기(예를 들어 특정 비트 사이즈로 분할된 원본 메시지)로 복수 개로 분할한 뒤, 복수 개로 분할된 데이터(분할된 원본 메시지)의 후단에 랜덤한 데이터들을 여러 업데이트 함수를 활용하여 교환하고, 반대편에서는 이미 알고 있는 기준 크기를 활용하여 복호화도록 구현된다.
즉, 이러한 경량 해시함수를 활용하여, 해시함수의 보안성을 확보하면서, 일반적인 해시함수의 사용보다 상대적으로 적은 컴퓨팅 파워가 필요하도록 하여 결과적으로 사용자단말(200)의 전력소모를 적게 하고, 오래 사용하도록 할 수 있다.
데이터베이스(360)는 정보 저장 및 관리를 위해 수집된 실험 데이터, 센싱정보, 통계정보, 통신 이벤트 정보 등을 저장할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 과학실험장치(100) 실험 데이터 분석 방법의 순서도이다.
먼저 분석서버(300)는 실험 결과 및 실험 보고서를 생성하기 위해 과학실험장치(100)의 실험 데이터 수집한다(S100).
수집된 실험 데이터는 실험 보고서 생성에 필요한 실험 요소들을 분석하고 추출할 수 있다(S102).
사용자는 분석 및 추출 결과로 실험 보고서를 생성하며, 실험 보고서에 포함될 그래프는 수학적 통계 모델을 선택하고, 피팅 요인을 설정하는 피팅 과정을 통하여 원하는 그래프 또는 표 형태로 산출할 수 있다(S104).
사용자단말(200)에서는 실험 보고서에 포함된 텍스트 등을 편집하거나, 완성된 실험 보고서를 편집 및 최종 확인할 수 있다(S106).
본 명세서에서 ‘단말’은 휴대성 및 이동성이 보장된 무선 통신 장치일 수 있으며, 예를 들어 스마트폰, 태블릿 PC 또는 노트북 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치일 수 있다. 또한, ‘단말’은 네트워크(400)를 통해 다른 단말 또는 서버 등에 접속할 수 있는 PC 등의 유선 통신 장치인 것도 가능하다. 또한, 네트워크(400)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.
무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
100 : 과학실험장치
110 : 빗면부
120 : 센싱부
130 : 개폐도어
200 : 사용자단말
300 : 분석서버
310 : 수집부
320 : 분석부
330 : 보고서관리부
340 : 학습예측부
350 : 암복호화부
360 : 데이터베이스
400 : 네트워크
110 : 빗면부
120 : 센싱부
130 : 개폐도어
200 : 사용자단말
300 : 분석서버
310 : 수집부
320 : 분석부
330 : 보고서관리부
340 : 학습예측부
350 : 암복호화부
360 : 데이터베이스
400 : 네트워크
Claims (7)
- 과학실험장치로부터 실험 데이터를 네트워크를 통하여 수집하고 분석하며, 분석 결과로 생성되는 실험 보고서를 사용자단말을 통하여 접속 가능한 웹 기반 또는 모바일 앱(Application) 기반으로 조회할 수 있도록 제공하되, 실험 데이터 수집 기능, 데이터 분석 및 실험 보고서 생성 기능, 실험 보고서 조회 및 편집 서비스 기능을 제공하는 분석서버
를 포함하는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 분석서버는
상기 과학실험장치에 대해서 수집된 복수의 실험 데이터에 대해서 기간별, 장치별 또는 실험별로 해당 실험 요소들에 대한 패턴을 인식하고 통계 그래프 또는 표를 산출하기 위해서 데이터 마이닝과 로지스틱 회귀 모형을 활용할 수 있는 것을 특징으로 하는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템. - 청구항 2에 있어서,
상기 분석서버는
상기 과학실험장치로부터 실험한 실험 데이터를 네트워크를 통하여 수집하는 수집부;
상기 수집부를 통하여 수집된 실험 데이터에 대하여 분석하여 실험 보고서를 생성할 수 있도록 필요한 실험 요소들을 추출하는 분석부;
상기 분석부에 의해 분석 및 추출된 실험 요소들을 취합하여 실험 결과에 대한 실험 보고서를 생성하는 보고서관리부
를 포함하는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템. - 청구항 3에 있어서
상기 과학실험장치는
쇠구슬이 낙하시 목표 지점까지 도착하는 낙하 시간을 측정하기 위한 낙하실험장치인 것을 특징으로 하는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템. - 청구항 3에 있어서,
상기 실험 보고서에는 실험 제목, 실험내용 요약, 실험의 구체적 설명, 실험 비교예, 표 또는 그래프가 포함되는 것을 특징으로 하는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템. - 청구항 5에 있어서,
상기 분석서버는
수집된 실험 데이터 또는 센싱정보를 토대로 인공지능 기반 예측모델을 활용하여 허용오차를 기준으로 센싱부의 오차를 예측할 수 있는 학습예측부
를 더 포함하는 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템. - 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항의 분석서버를 이용한 과학실험장치 실험 데이터 분석 방법에 있어서,
상기 분석서버는 실험 결과 및 실험 보고서를 생성하기 위해 과학실험장치의 실험 데이터 수집하는 단계;
수집된 실험 데이터는 실험 보고서 생성에 필요한 실험 요소들을 분석하고 추출하는 단계;
상기 분석서버는 사용자단말의 요청으로 분석 및 추출 결과로 실험 보고서를 생성하되, 실험 보고서에는 수학적 통계 모델을 선택하고, X,Y 축에 대해 정량적인 수치에 해당하는 피팅 요인을 설정하는 피팅 과정을 통하여 원하는 그래프 또는 표를 포함시키도록 생성하는 단계; 및
상기 사용자단말에서는 실험 보고서에 포함된 텍스트를 편집하거나, 완성된 실험 보고서를 편집 및 최종 확인하는 단계
를 포함하는 과학실험장치 실험 데이터 분석 방법.
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210143291A KR20230059277A (ko) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법 |
| CA3229563A CA3229563A1 (en) | 2021-10-26 | 2022-08-09 | System for analyzing experimental data of scientific experimental device and method of the same |
| PCT/KR2022/011853 WO2023075097A1 (ko) | 2021-10-26 | 2022-08-09 | 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법 |
| US18/444,405 US20240193476A1 (en) | 2021-10-26 | 2024-02-16 | System for analyzing experimental data of scientific experimental device and method of the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210143291A KR20230059277A (ko) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230059277A true KR20230059277A (ko) | 2023-05-03 |
Family
ID=86160097
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210143291A KR20230059277A (ko) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20240193476A1 (ko) |
| KR (1) | KR20230059277A (ko) |
| CA (1) | CA3229563A1 (ko) |
| WO (1) | WO2023075097A1 (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20050083186A (ko) | 2003-04-14 | 2005-08-26 | 김성일 | 레이저를 이용한 시간 측정 장치 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110113831A (ko) * | 2010-04-12 | 2011-10-19 | 주식회사 영재마루 | 지능형 과학실험보고서 제공시스템 및 방법 |
| KR20120117110A (ko) * | 2011-04-14 | 2012-10-24 | 동국대학교 산학협력단 | 태블릿 ｐｃ를 활용한 집단지성 과학실험 정보 제공 시스템 |
| KR101660640B1 (ko) * | 2015-05-12 | 2016-09-27 | 강원대학교산학협력단 | 랩미팅 서버 및 그 실험노트 공유 방법 |
| US10978172B2 (en) * | 2015-06-30 | 2021-04-13 | Emerald Cloud Lab, Inc. | System and method for management, execution, and analysis of laboratory experiments |
| KR102356346B1 (ko) * | 2019-11-21 | 2022-01-26 | 순천향대학교 산학협력단 | 센서기반 미세먼지 정보 처리 고도화를 위한, 보간 및 이상데이터 탐지 및 수정 시스템 |
-
2021
- 2021-10-26 KR KR1020210143291A patent/KR20230059277A/ko not_active Application Discontinuation
-
2022
- 2022-08-09 WO PCT/KR2022/011853 patent/WO2023075097A1/ko active Application Filing
- 2022-08-09 CA CA3229563A patent/CA3229563A1/en active Pending
-
2024
- 2024-02-16 US US18/444,405 patent/US20240193476A1/en active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20050083186A (ko) | 2003-04-14 | 2005-08-26 | 김성일 | 레이저를 이용한 시간 측정 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20240193476A1 (en) | 2024-06-13 |
| WO2023075097A1 (ko) | 2023-05-04 |
| CA3229563A1 (en) | 2023-05-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Atlam et al. | Internet of things forensics: A review | |
| US10594713B2 (en) | Systems and methods for secure propagation of statistical models within threat intelligence communities | |
| Resch | People as sensors and collective sensing-contextual observations complementing geo-sensor network measurements | |
| EP3241129B1 (en) | User terminal, service providing apparatus, driving method of user terminal, driving method of service providing apparatus, and encryption indexing-based search system | |
| US20200364525A1 (en) | Rf tag operating system with iot connector core | |
| CN109684047A (zh) | 事件处理方法、装置、设备和计算机存储介质 | |
| CN104246785A (zh) | 用于移动应用声誉的众包的系统和方法 | |
| KR101878707B1 (ko) | 산업용 클라우드 커넥터를 위한 보안 시스템 및 그 방법 | |
| KR20190026115A (ko) | 클라우드 커넥터 기반의 제조설비 공정운영 방법과 이를 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 | |
| KR102296274B1 (ko) | 사용자 학습 기반 딥러닝 객체 인식 서비스 제공 방법 | |
| CN116934285B (zh) | 一种实现数字化与实体档案管理的视觉智能系统及设备 | |
| Arnaldo et al. | The Holy Grail of" Systems for Machine Learning" Teaming humans and machine learning for detecting cyber threats | |
| Diaz Linares et al. | Iot privacy, security and forensics challenges: an unmanned aerial vehicle (uav) case study | |
| Bhardwaj et al. | ISF: Security analysis and assessment of smart home IoT-based firmware | |
| CN116432210B (zh) | 一种基于安全保护的档案管理方法和系统 | |
| KR20230059277A (ko) | 과학실험장치 실험 데이터 분석 시스템 및 방법 | |
| KR20190026111A (ko) | 클라우드 커넥터 기반의 제조설비 공정운영 시스템 | |
| Cha et al. | A blockchain-enabled IoT auditing management system complying with ISO/IEC 15408-2 | |
| KR102613084B1 (ko) | 침입을 탐지하는 전자 장치 및 그 방법 | |
| KR102390000B1 (ko) | 문서 이미지 내 텍스트 추출 서비스 시스템 및 방법 | |
| Hilgenberg et al. | Digital forensic investigation of Internet of Thing devices: A proposed model and case studies | |
| KR20230033239A (ko) | 생활용 폐기물의 수거 관리 시스템 및 방법 | |
| KR20110070767A (ko) | 네트워크 기반 원격 포렌식 시스템 | |
| US20160283562A1 (en) | Community policing via multi-platform integration | |
| Sharma | Cybercrimes and Digital Forensics in Internet of Things |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal |