• 대한환경공학회지
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• 제30권7호
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• pp.694-699
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• 2008

유기성 슬러지의 직접 매립 금지와 가까운 장래에 해양투기가 금지될 전망이므로 발생되는 슬러지의 적절한 처리에 대한 발전된 기술의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 슬러지 건조기술 중 하나인 폐유를 활용하여 하수슬러지를 유중 건조시키는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이 공정의 기본 원리는 오일을 가열함으로써 형성되는 급격한 압력변화에 의해 슬러지 공극을 통하여 수분이 빠르게 증발하도록 하는 것이다. 일련의 건조 실험 결과, 건조온도, 건조시간, 오일종류, 슬러지 형상 등 중요한 실험변수에 따른 건조곡선이 얻어졌다. 건조 오일로 폐식용유를 사용한 경우 건조시간에 따른 수분함유량 변화는 건조시간 10분이 지나면서 현저히 감소하기 시작하여 14분 이후에는 건조온도에 관계없이 수분함유량이 5% 이내로 감소하였다. 유중 건조 온도는 120$^{\circ}C$에 비해 140$^{\circ}C$ 이상에서 수분 증발이 급격히 증가한 것으로 나타났다. 그러나 140$^{\circ}C$ 이상에서는 큰 차이를 나타내지 않았다. 슬러지 직경이 감소할수록 효율적으로 건조되는 것으로 나타났는데 이는 단위체적당 표면적의 증가에 기인하는 것이다. 오일 종류의 변화에 따른 영향을 살펴보면 폐 엔진오일을 사용한 경우 점도가 증가함에 따라 폐식용유에 비하여 수분 증발이 현저히 지체되는 현상이 나타났다. 그러나 건조온도 140$^{\circ}C$ 이상에서는 120$^{\circ}C$에 비하여 건조시간이 경과함에 따라 수분 증발이 비교적 크게 증가하는 결과를 나타내었다. 그러므로 폐오일의 종류에 관계없이 건조온도는 140$^{\circ}C$ 이상으로 유지하는 것이 바람직한 것으로 사료된다.

• 한국조경학회지
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• 제48권6호
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• pp.16-24
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• 2020

본 연구는 국내 최초의 공중보행로인 서울로 7017의 이용행태를 이용객이 자율적으로 서술한 블로그를 분석하여 이용현황을 파악하고, 서울로 7017의 이용행태 및 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이에 서울로 7017이 시민에게 개방된 2017년 6월부터 2020년 5월까지로 검색엔진 NAVER·DAUM의 블로그 제목과 원문에 '서울로 7017'이 포함된 텍스트 데이터를 빅데이터 기법인 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network; 사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 서울로 7017의 주요 행태는 '야경'과 '걷다'이고, 영향을 미치는 요소는 문화·예술과 관련된 요소로 여러 가지 프로그램 및 축제를 이용객의 요구에 맞는 프로그램을 개설하고 적극적으로 알린다면 주요 행태가 더 활발하게 일어나게 할 수 있을 것이다. 한편, 서울로 7017의 이용객들이 원하는 주요행태는 정적 행태인 '앉다'인데, 앉는 행태가 일어나기에 물리적인 조건이 충분하지 않으므로 그늘, 벤치 등 앉는 행태가 일어날 수 있는 시설을 개선하여 방문객의 요구를 충족시킬 수 있을 것이다. 서울로 7017의 행태변화의 특이점으로 코로나19로 인하여 공공다중이용시설 및 집단 활동이 제한되면서 혼자 여행하기 좋은 곳, 혼자 산책하기 좋은 곳으로 인식되고 있다는 점이다. 이에 코로나19와 같은 상황에서 사람들이 산책 등을 할 수 있는 시설, 여러 가지 볼거리 증대 등을 통하여 더 다양한 행태가 도출될 수 있고, 이용객의 만족도를 높일 수 있다. 서울로 7017은 국내 최초의 공중보행로서 공공공간의 의미를 넘어 주변 지역의 도시재생 및 도시자원의 효율적 활용을 위하여 조성되었으며, 역사, 자연, 복지, 문화, 관광자원 등 다양한 가치를 지니고 있는 장소이다. 그러나 이용행태 분석 결과, 서울로 7017에서 다양한 행태가 일어나지 않고 있으며, 주요 행태를 방해하는 요소가 도출되었다. 이러한 연구 결과를 참고하여 서울로 7017의 이용행태를 파악하고, 공간체계 및 시설 개선의 계획을 수립하여 서울로 7017이 도시민들에게 중요한 장소이자 도시를 활성화하는 동력이 될 수 있도록 발전시켜 나가야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.167-194
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• 2019

본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.