Although there is an increase in demand for free-form buildings, there are several problems such as increased cost and duration and decreased constructability arising from difficult member production and installation. To solve these problems, a technology to produce free-form panels using CNC machine was developed. According to the technology, the information on free-form buildings designed is delivered to the CNC machine, a form is shaped using the delivered information and free-form concrete panels are produced using the form. The limited construction site, duration and project cost as well as interferences with other work types should be considered upon in-situ production of free-form concrete panels. Thus, the purpose of this study is to conduct a base study on in-situ production layout of free-form concrete panels by system dynamics. With this study, we will discover the causal relationship of influence factors on in-situ production of free-form concrete panels, and improved productivity is expected through the production layout.
빅데이터 분석에서 텍스트 데이터는 대부분 비정형이고 대용량으로 분석 기법이 정립되지 않아 분석에 어려움이 많았다. 따라서 텍스트 데이터 분석 기법의 하나인 빅데이터 워드클라우드 기법의 실무 적용시 문제점과 유용성 검증을 통한 상용화 가능성을 위해 본 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 R 프로그램 워드클라우드 기법을 이용하여 "대통령 UN연설문"을 시각화 분석을 하고 이 기법의 한계와 문제점을 도출한다. 그리고 이를 해결하기 위한 개선된 모델을 제안하여 워드클라우드 기법의 실무 적용에 대한 효율적인 방안을 제시한다.
본 연구는 중학교 2학년 기하 문제를 해결하는 데 필요한 속성이 무엇인지를 확인하고, 학생들이 그러한 속성을 얼마나 숙달하고 있는지를 분석하였다. 중학교 2학년 기하 영역의 선다형 문항은 회상하기, 분석하기, 정당화하기, 종합하기, 비정형 문제해결의 5가지 속성을 요구하고 있었으며, 이것은 수학 교사들의 내용적 판단뿐 아니라 인지진단이론의 모수에 의해서도 확인되었다. 학생들은 정당화하기와 종합하기의 속성을 많이 숙달하지 못한 편으로 나타났다. 5가지 속성은 서로 높은 상관관계가 있었으며, 회귀분석 결과 분석하기가 기하 성취도 변화를 가장 잘 예측하는 변수였다. 성취수준별로 숙달한 속성의 수는 달랐는데, 중 수준 학생들은 상 수준과 비교하여 정당화하기, 비정형 문제해결의 숙달 비율이 낮았으며, 하 수준 학생들은 종합하기나 정당화하기의 속성을 거의 숙달하지 못했고 회상하기, 분석하기, 비정형 문제해결의 속성 또한 30% 미만의 학생들이 숙달하고 있었다. 이 결과는 개인에 따라 다른 정보를 제공하고 학생 개개인의 강점과 약점을 산출해준다는 점에서 학생 평가에 유용하게 활용될 수 있다.
Free-form buildings serve as landmarks, and interest and demand are increasing. However, in the case of free-form concrete members, different curved surfaces are required depending on the location where they are used, and the formwork is custom-made and used. Concrete is poured into the manufactured formwork to produce FCP (Free-form Concrete Panel). However, since it is an atypical building that requires precise curvature, compaction cannot be performed after concrete is poured. This leads to the occurrence of bughole, which reduce the strength and aesthetics of concrete. Therefore, in this study, we intend to conduct basic experiments to develop a magnetic compaction device that can be used for FCP. As a result of the experiment, it was confirmed that the bug hole was improved when the magnetic compaction device was applied, and there was no significant difference in compressive strength and flexural strength. This technology can be used in the field of Free-form concrete where it is difficult to perform compaction work, and it is expected to be used as a basic research related to technology for new automatic compaction.
코로나19로 인한 팬데믹 상황에서도 여전히 여행에 대한 욕구와 수요가 시장에 존재하고 있다. 이러한 상황에서 정보기술(IT)의 발달로 인해 온라인에 대한 접근성과 유용성 및 디지털 기기의 활용도 함께 증가하였고, 비대면으로도 새로운 경험을 얻을 수 있는 '온라인 체험(Online Experience)' 시장이 급격하게 성장하였다. 본 연구는 AirBnB 온라인 체험 서비스에서 서비스제공자(Provider-oriented)와 서비스이용자(User-oriented)에 의해 생성된 정형 및 비정형 데이터가 고객만족에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 파이썬 웹크롤러로 수집되었으며, 주요 변수인 비정형 데이터는 전처리와 감성분석을 거쳐 회귀분석에 사용되었다. 분석 결과, 주요변수인 호스트가 생성한 체험 소개글, 호스트 소개글과 같은 비정형 데이터는 텍스트의 생성 목적에 따라 주관도(Subjectivity)가 다르게 나타나며, 체험 소개글은 주관적일수록, 호스트 소개글은 객관적일수록 고객 만족에 유의한 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 에어비앤비 온라인 체험에 참여한 게스트가 생성한 정형 데이터는 다른 게스트의 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 온라인 공유경제 플랫폼 이해관계자 및 온라인 체험 지식경영에 관심을 갖는 연구자에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
미리 선언된 구조를 이용하여 수집 저장된 정형적 데이터와는 달리 웹 2.0의 시대에서 일반 사용자들이 평상시에 사용하는 자연어 형태로 작성된 비정형 데이터 분석은 과거보다 훨씬 더 넓은 응용범위를 가지고 있다. 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있다는 특성뿐 만 아니라 인간의 감성이 그대로 표현된 특성을 가진 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하는 빅데이터 분석 기법을 텍스트마이닝(Text Mining)이라 하며 본 연구는 이를 주제로 하고 있다. 본 연구를 위해 오픈 소스인 통계분석용 소프트웨어 R 프로그램을 이용하였으며, 비정형 텍스트 문서를 웹 환경에서 수집, 저장, 전처리, 분석 작업과 시각화(Frequency Analysis, Cluster Analysis, Word Cloud, Social Network Analysis)작업 등의 과정에 관한 알고리즘 구현을 연구하였다. 특히, 연구자의 연구 영역 분석에 초점을 더욱 높이기 위해 Data Dictionary를 참조한 키워드 추출 기법을 사용하였다. 실제 사례에 적용한 R은 다양한 OS 구동, 일반적 언어와의 인터페이스 지원 등 통계 분석용 소프트웨어로써 매우 유용하다는 점을 발견할 수 있었다.
특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
빅데이터 분석에서 원시 텍스트 데이터는 대부분 다양한 비정형 데이터 형태로 존재하기 때문에 휴리스틱 전처리 정제와 컴퓨터를 이용한 후처리 정제과정을 거쳐야 분석이 가능한 정형 데이터 형태가 된다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 데이터 분석 기법의 하나인 R 프로그램의 워드클라우드를 적용하기 위해서 수집된 원시 데이터 전처리를 통해 불필요한 요소들을 정제하고 후처리 과정에서 불용어를 제거한다. 그리고 단어들의 출현 빈도수를 계산하고 출현빈도가 높은 단어들을 핵심 이슈들로 표현해 주는 워드클라우드 분석의 사례 연구를 하였다. 이번 연구는 R의워드클라우드 기법으로 기존의 불용어 처리 방법인 "내포된 불용어 소스코드" 방법의 문제점을 개선하기 위하여 "일반적인 불용어 코퍼스"와 "사용자 정의 불용어 코퍼스"의 활용 방안을 제안하고 사례 분석을 통해서 제안된 "비정형 데이터 정제과정 모델"의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 "제안된 외부 코퍼스 정제기법"을 이용한 워드클라우드 시각화 분석의 실무적용에 대한 효용성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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