본 논문은 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 IoT와 Cloud 기반의 연계를 지원하는 해양환경 모니터링을 지원할 수 있도록 오픈소스 기반의 모델링 제안한다. 제안 모델은 Apache Hadoop 기반의 시계열 데이터베이스를 이용한 스케일 아웃(Scale out)이 가능하도록 설계하여 수집되는 데이터가 늘어나더라도 컴퓨터 자원을 늘려서 쉽게 처리할 수 있다. 또한 수집되는 데이터를 시각화함으로써 해양 자료를 분석하는데 이용할 수 있다.
본 연구의 목적은 2004년부터 2017년까지의 해변과 해수욕장을 키워드로 하는 지역신문기사를 이용하여 계절별 현안을 분석하는 것이다. 분석을 위해 오픈소스 프로그램을 기반으로 한 토픽모델링과 시계열회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 계절별 토픽은 봄 35개, 여름 47개, 가을 36개, 겨울 35개가 도출되었다. 모든 계절에서 공통적으로 도출된 주제는 해수욕장, 축제 행사, 사건사고 및 환경문제, 관광지, 개발 분양, 행정 정책, 날씨로 나타났다. 시계열회귀분석 결과 봄에는 35개의 토픽 중 5개의 상승 토픽과 2개의 하락 토픽이 도출되었다. 여름에는 47개의 토픽 중 6개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 가을에는 36개의 토픽 중 4개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 겨울에는 35개의 토픽 중 3개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 그리고 각 계절별로 상승 토픽과 하락 토픽에 해당하지 않는 토픽은 중립 토픽으로 구분하였다. 본 연구를 통해 해변과 같이 계절별로 용도가 다른 경우에 지역현안에 대한 분석을 위해 계절별 토픽모델링을 진행한다면 더욱 유용한 결과를 도출하고 이에 따른 세부적인 진단이 가능하다고 판단된다.
시뮬레이션에서 모델의 검증 문제는 그 모델의 신뢰성을 의미하며, 그에 따라 모형의 정당성을 입증하는 가장 중요한 열쇠 중 하나이다. 하지만 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 시계열형태의 자료를 이용한 검증 방법론은 개념적인 측면에서는 정립되었으나 구체적인 기법에 대한 연구는 부족한 상태이다. 그리하여 본 연구에서는 Wavelet 변환과 Power Spectrum을 이용한 시계열 데이터의 시뮬레이션 검증 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 첫 번째로 비주기적인 신호분리가 가능한 Wavelet 변환을 이용하여 스펙트럼을 추출하고, 두 번째로 스펙트럼 분석을 이용하여 실제 시스템에서 출력 데이터의 패턴이 시뮬레이션을 통해 나온 패턴과 일치하는지의 여부를 Coherence를 이용해 검정하였다. 실제 사례를 통하여 다른 검증방법들과 비교한 결과, 시뮬레이션 모델링의 완성도에 따른 모델의 일치도 여부를 보다 명확하게 검증하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해, 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 한 구간별 검증을 통해 지금까지의 획일적인 타당성 검증 방법에서는 할 수 없었던 다양한 상황에서의 시뮬레이션 모형의 타당성 검증이 가능하게 하였다.
본 연구의 목적은 온라인 공간의 속성을 규명하고, 이러한 속성이 민주주의 운영에 미칠 영향을 경험적으로 분석하는 데 있다. 본 연구는 2021년 4월 7일 치러진 서울시장 및 부산시장 보궐선거에 관한 언론 기사와 댓글을 수집하여 온라인 공간의 속성과 정치 양극화를 경험적으로 분석하고 있다. 구체적으로 본 연구는 토픽모델링을 활용하여 보궐선거에 나타난 언론 보도의 다양성을 측정하였으며, 감성분석을 활용하여 기사 댓글에 비친 온라인 여론을 측정하였다. 이후 언론이 가장 주목한 보도가 온라인 여론에 영향을 미치는 여부를 단절적 시계열 분석을 통하여 분석하였다. 이러한 시도는 온라인 여론의 견고성을 검증하는 시도로써 정치 양극화의 수준을 측정하는 지표로 사용된다. 분석 결과를 보면, 첫째 언론은 보궐선거 지역과 후보에 따라 선거 관심도와 주제가 달랐다. 둘째, 언론 보도의 다양성에도 불구하고, 기사 댓글에 나타난 온라인 여론은 높은 부정 여론, 낮은 긍정 여론이 지속적으로 나타났다. 특히 선거일에 즈음할수록 양극화의 수준은 더욱 분명했다. 셋째, 단절적 시계열 분석 결과를 보면, 선거 관심도에 따라 정치 양극화의 변화 가능성이 차별적인 것으로 나타났다. 향후 온라인 공간을 통한 정치참여가 거부할 수 없는 흐름이란 점을 고려할 때, 본 연구는 온라인 공간에서 재현되는 정치 양극화 해소를 위한 방안 마련이 시급하다고 제언하고 있다.
본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.
연안 도시인 목포는 시 면적의 약 70%가 바다를 매립하여 이루어진 도시로(Kim et al., 2005) 매립에 의한 지반침하 현상이 지속적으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 ALOS PALSAR L-band 위성에서 얻어진 영상을 이용하여 2006년부터 2010년까지 목포시 일원에서 발생한 지반침하를 관측하였고, 2010년부터 2012년까지 획득된 GPS 현장 자료의 시계열 분석을 통해 지반침하의 양상을 비교, 분석하였다. GPS 자료처리 결과 일정한 주기를 가지고 지표의 상승과 하강이 반복되는 양상이 나타났다. 따라서 이를 제외한 정확한 지반침하량만을 계산하기 위해서 시계열 분석을 수행하였다. 분석결과 GPS 자료로부터 계산된 지반침하 속도는 3.89cm/yr이고, 같은 지점에서 SAR 영상으로부터 관측된 지반침하 속도는 2.65cm/yr로 관측되었다. SAR와 GPS 자료처리 결과가 매우 유사하게 나타났으며 이를 바탕으로 두 자료를 통합하여 새로운 지반침하 모델링이 가능함을 시사한다. 또한 지반침하가 관측된 곳은 간척지에 해당하며, 2012년까지 지반침하가 지속적으로 발생했음을 확인하였다.
수자원 분야에서 이용하고 있는 모형을 구동하기 위해서는 대상 지역의 지형특성과 시계열 자료 및 비공간적 매개변수 등의 많은 정보가 필요하다. 이러한 자료들은 다양한 과정을 거쳐서 모형에 입력되며, 모의대상이 복잡한 구조를 가지고 있거나 모형의 구동조건이 변할 경우, 모형의 구동과 결과의 관리를 위해서는 더욱 많은 노력이 필요하게 된다. 따라서 이러한 자료들을 효과적으로 관리하고 운용하는 것은 모형구동의 효율성과 객관성을 유지하는데 매우 중요한 요소가 될 수 있다. 이를 위하여 국내 기술로 개발된 GIS 기반의 수자원시스템인 HyGIS(Hydro Geographic Information System)와 수자원 모형을 연계하여 운영할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 이를 HyGIS-Model이라고 한다. 본 연구에서는 HyGIS의 시공간 데이터 모델을 소개하고, HyGIS-Model 중 HyGIS와 SWAT2000 모형이 연계된 시스템(HyGIS-SWAT)을 개발하기 위한 데이터 모델링에 대해서 기술하고자 한다. 연구결과 HyGIS 데이터 모델과 HyGIS-Model 통합시스템 운영 표준은 HyGIS-SWAT 데이터 모델링과 시스템 설계에 효과적으로 적용될 수 있었다. 이를 통하여 GIS와 수자원 모형의 연계 시스템을 개발하기 위한 시스템 설계에 대한 기술을 확보할 수 있었으며, GIS를 이용한 수자원 모형의 입력자료의 생성, 운영 및 모형 구동 결과의 관리에 대한 표준적 절차를 수립할 수 있었다.
네트워크 트래픽의 연구 동향은 LAN, WAN 및 VBR 비디오 트래픽이 통계학적으로 자기 유사과정에 의해 더욱 더 잘 모델링화 된다는 사실을 입증하고 있다. 이것은 기존의 단기간 의존성만을 고려한 포아손 과정에 비해 다른 이론적 특성을 가진다. 즉 광범위한 시계열상에서 aggregation의 정도가 변하더라도 통계학적으로 동일한 특성을 지니게 된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 자기유사과정을 갖는 데이터를 실시간 운영중인 네트워크로부터 측정하여 트래픽을 모델링하고, 비교분석하므로서 다양한 데이터를 지원하는 초고속 네트워크의 성능분석에 적용할 수 있으리라 여겨진다.
중독 문제가 사회문제가 되고 있으며 이를 해결하고자하는 사회적 노력이 계속되고 있다. 이러한 노력 중의 하나로 중독에 대한 수학적 모델링과 이 모델링을 이용하여 거동해석을 수행하며 이 결과를 가지고 중독이전과 중독이후의 상태를 판정하는 연구를 중독 이전의 상태에서 중독 상태로 진행하는 단계의 관찰을 통한 연구를 진행하는 것이 필요하다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 운동에 대한 중독 방정식을 전개하기 위하여 Spring-Damper-Mass 시스템과 등가적으로 구성할 수 있는 새로운 2차계로 구성한 운동에 대한 운동 중독 방정식 모델을 제안하고 이 중독 방정식에서의 거동을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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