Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1155-1167
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2009
2007년 경북인의 생활과 의식조사를 위한 표본설계를 연구하였다. 기존 조사에 대한 분석을 바탕으로 새로운 표본설계를 위한 여러 가지 사항을 검토하였다. 최근 시행된 2005년 인구주택총조사의 10% 표본조사자료를 조사모집단으로 사용하였고, 2006년 조사결과를 바탕으로 3가지 주요 항목 (경제활동상태, 연간소득수준, 주택소유)을 이용하여 표본조사구수에 대한 추정의 정도를 제시하고, 여러가지 층별 표본 배분을 검토한 후 비례배분을 사용하여 층별로 표본을 배분하고 적절한 표본의 크기를 결정하였다. 새로운 표본설계에서는 가중치를 계산하였고 이를 이용한 추정량과 추정오차 공식을 유도하여 기존의 단순집계를 벗어나 시군별 그리고 특성별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.
본 연구는 조선 LNG선의 탱크를 제작하는 공장의 관리 및 운영을 지원하는 제조실행 시스템(MES : Manufacturing Execution Sys- tem)의 개발에 대한 내용이다. 본 연구대상 공장에는 가공과 조립라인이 있으며, 가공라인에서는 소재를 가공하고, 조립라인에서는 가공된 소재를 가공하고, 조립라인에서는 가공된 소재를 용접으로 최종 조립한다. 본 연구 대상 공장의 주요 관리 및 운영에 대한 관점은 장비의 고장 방지와 효율극대화, 납기 준수 및 최종 용접 후 결함 최소화 등이다. 이에 본 연구에서는 공장을 체계적으로 관리 운영하기 위해 공정관리와 장비관리 기능을 통합한 제조실행 시스템을 개발하였다. 공정관리는 일정계획 수립, 관리에서부터 작업자 배치 및 입${\cdot}$출고 관리 등의 역할을 수행하고, 장비관리는 장비 모니터링, 장비와 작업 이력 데이터 추출 및 집계, 장비보전 관리, 장비별 작업지시 등의 역할을 수행한다. 본 연구의 개발 시스템은 MSSQL Sever 데이터베이스와 Visual Basic, C++ Builder로 개발되었다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
본 연구에서는 '제품에 대한 사용자의 심리적 가치의식이 디자인 평가에 어떠한 작용을 하는가'에 문제의식을 제기하여 14가지의 제품 샘플을 대상으로 평가를 실시하였다. 이에 따른 주요내용은 '제품평가의 단계별 사고', '제품에 대한 가치의식', '조형이미지 생성과 디자인 평가' 등 크게 3가지 영역을 주요 골자로 하여 분석을 실시하였다. 결론 도출을 위해 먼저 4개의 연구가설을 설정하였고, 이를 검증하기 위하여 '종결적 조사'의 일환으로 사례연구를 실시하였다. 표본은 데이터의 정확성을 높이기 위하여 제품디자인을 전공으로 하는 20대 대학생 120명을 대상으로 선정하였다. 수집된 데이터는 '단순집계'에 의하여 전체적인 흐름을 파악하였고, 이를 토대로 3개의 평가항목에 대한 구체적인 분석을 실시하였다. 분석방법은 '요인분석(factor analysis)', '클러스터분석(duster analysis)' 등 '다변량분석(multivariate analysis)'에 의한 '정량적 분석'에 중점을 두었다. 본 연구의 실증분석은 유의수준 p<.05에서 검증하였고, 통계처리는 'SPSSWIN 12.0' 프로그램을 사용하였다. 그 결과 '제품에 대한 사용자의 가치의식에 따른 디자인 평가의 유형'에 관해 4가지 결론을 얻었다.
무선 네트워크(Wireless Network) 기술의 급속한 발전과 함께, 안전한 무선 통신을 위한 보안문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 무선 네트워크에서 침입탐지 시스템을 운영하기 위해서는 탐지 에이전트가 각 무선 노드에 설치되어야 한다. Ad-hoc 네트워크 구조는 무선 네트워크상에서 AP가 없이 흩어져 있는 노드들에게 통신이 가능하도록 연결시키는 구조이다. 침입탐지 에이전트를 노드에 설치 할 경우 이에 해당하는 에너지 소모가 발생하여 생존기간이 줄어들게 된다. 또한 침입탐지 효과의 증대를 위해서는 많은 트래픽을 감시할 수 있는 노드에 침입탐지 에이전트가 배치되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 Ad-hoc구조를 활용하여 무선 네트워크에서 네트워크의 생존기간을 최대로 하면서 침입탐지의 효과성을 동시에 고려한 침입탐지 에이전트 설치를 위한 방안을 제안하고자 한다. 또한 각 네트워크상에서 데이터 집계 시스템을 설계하여 데이터 중복을 줄이고 네트워크 에너지 소모량을 줄여 네트워크의 부하를 줄여 시스템 성능을 향상 시키고자한다.
공간 분석 연구를 위해 사용되는 대부분의 통계 자료는 행정구역 단위로 구축되어 있어 보다 세밀한 분석을 위해서는 에어리얼 인터폴레이션이 필요하다. 본 연구의 주된 목적은 전체 인구가 아니라 하위 인구집단에 초점을 두어 에어리얼 인터폴레이션을 실행하기 위한 방법들을 비교 검토하는 것이다. 서울의 2010년 센서스 데이터를 이용해 행정동 단위의 고령인구와 일인가구를 사례로 고해상도의 공간 단위로 인터폴레이션 한 후 경험 데이터와 비교함으로써 서로 다른 방법들의 적용 가능성을 평가하였다. 그 결과 전체 집단과 하위 집단 간에, 그리고 하위 집단 간에도 우수한 실행방법이 다소 간의 차이를 나타내었다. 총인구와 총가구는 건물용도 및 GWR(geographically weighted regression)을 이용한 방법이, 고령인구는 건물용도 및 OLS 회귀분석을 이용한 방법이, 일인가구는 토지용도 및 OLS를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 이상의 결과를 토대로 대표적인 사회적 약자인 서울의 일인고령가구에 대한 분포를 고해상도의 공간 단위로 재현하였으며, 이러한 접근은 관련 도시 정책의 실행에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.
실시간으로 유동인구를 계측하는 기술은 다양한 산업 분야에서 공간 밀집도에 대한 통찰력을 제공하여 더 좋은 서비스 환경을 만들어준다. 이에 따라 여러 기업과 학계에서는 특정 공간의 유동인구 데이터를 계측하기 위해 오랫동안 다양한 연구를 시도해왔으며, 최근에는 스마트시티와 디지털트윈의 일환으로 Wi-Fi 신호를 활용한 유동인구 분석 사업화가 더욱 활발한 추세이다. 본 논문에서는 사람들이 소지한 스마트폰으로부터 수집되는 MAC-address 값 기반의 유동인구 추정 방법을 제시하는데, 추정값의 정확도를 분석하기 위해 Real MAC-address와 Random MAC-address 값을 구분한 뒤, Real MAC-address가 추출된 실제 스마트폰 기기 수와 CCTV 화면에 집계된 사람 수를 비교하는 실험을 진행한다. 그 결과 두 데이터 간의 유사한 상관 계수가 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 MAC-address 분류를 통한 Wi-Fi Probe Request 기반 유동인구 분석 방법을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.363-372
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2016
우리나라 가구조사는 흔히 통계청의 조사구를 집락으로 사용한 이단추출의 자체가중 표본설계의 형태로 진행된다. 집락구조는 모집단내 개체변동성을 집락간과 집락내 분산으로 분해되기 때문에 이와 연관된 표본집락수와 집락내 표본수의 결정은 표본추정에 영향을 미치게 된다. 하지만 조사구의 규모, 노후화, 가구명부 접근불가 등의 여러가지 이유로 집계구와 같은 대안적 집락선택이 고려되기도 한다. 또한 2015 인구주택총조사부터는 전통적 가구방문조사 방식에서 행정자료를 이용한 등록센서스 형태로 바뀜에 따라 기존 조사구의 형태나 규모의 변경되어 구축되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 집락추출을 반영한 설계효과식을 통해 계통적 혹은 내포적 구성을 갖는 집락들의 선택이 주는 분산식 차이를 유도하고, 주어진 표본크기에서 동일한 분산을 갖는 집락구조별 표본할당에 대해 살펴보았다. 미국 매릴랜드주 앤어룬델 카운티 자료를 사용하여 우리나라 조사구와 집계구와 다소 유사한 사례연구를 포함하였다. 조사변수별로 집락통합이 주는 동일성 계수의 변화는 같지 않으며 이에 따라 집락구조에 따른 표본할당이 집락표본수와 더불어 종합적으로 고려되어야 할 것이다.
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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