본 논문에서는 그린 IT 분야에 대한 특허 정보를 이용하여 분야별 기술 경쟁력 분석과 분야에 적용되는 기술의 다양성 및 분야간 유사도를 분석하였다. 이를 위해 그린 IT를 전기 전자기들의 에너지소모량의 절감 및 IT기술을 기반으로 전력 소비를 줄이는 친환경적인 기술을 개발하는 분야로 범위를 한정하여, 절전기기 및 시스템, 조명제어시스템, 스마트 전력관리시스템, 클라우드 컴퓨팅, 그린하우스/에코시스템으로 한정하여 특허 분석을 수행하였다. 그 결과 절전기기 및 시스템 분야의 기술개발이 가장 활발히 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 기술분야 간 기술적 유사도의 경우, 절전기기 제어 및 시스템분야와 클라우드 컴퓨팅 분야와 기술적으로 유사한 것으로 나타났으며, 조명제어시스템과 그린하우스/에코시스템 및 스마트 전력 관리 시스템이 기술적으로 유사한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 유역 특성 인자와 지점 유량-유사량 관계식의 상관성 분석을 하였다. 대상 지점은 군남, 청미(이상 한강 유역), 향석, 동문, 선산, 동촌, 개진2(이상 낙동강 유역), 회덕, 합강(이상 금강 유역), 선암, 남평(이상 영산강 유역)을 선정하였다. 대상 지점의 상류에 댐이 있을 경우 유량-유사량 관계식이 왜곡될 가능성이 있기 때문에 이상 지점은 상류에 댐이 없는 곳으로 선정되었다. 이들 지점을 출구로 하는 유역을 정의하고 각 유역의 형상계수, 수면 폭, 단면적, 하천 총 길이 등을 조사하여 유량-유사량 관계식과 비교하였다. 분석 결과 수면 폭, 단면적, 하천 총 길이가 증가할수록 관계식의 계수는 감소하는 경향을 나타냈고 지수는 증가하는 형태를 나타내는 것을 알 수 있었다. 한편, 형상계수는 뚜렷한 상관관계를 나타내지 않았다. 유량-유사량의 경향성을 파악하기 위해 기존의 측정성과와 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석한 결과 대부분 유사한 특성과 경향성을 나타내었으나 일부 다른 특성을 보인 지점도 존재하였다. 본 연구는 특정 지점의 유량-유사량 관계가 유역의 지형 특성에 영향을 받는 다는 것을 시사하는 초기 연구로 향후 추가 연구를 통해 그 영향을 규명할 필요성을 보여준다.
기회적 네트워크(Opportunistic networks)의 포워딩은 간헐적인 연결로 인하여 출발지와 목적지 간에 안정된 경로가 존재하지 않아 기존 포워딩 기법들은 성능이 저하되는 문제를 가지고 있다. 최근 소셜 네트워크 관계망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유사도(Similarity)는 소셜 네트워크 분석을 위한 매우 중요한 분석 방법 중 하나이다. 본 논문은 대표적인 유사도를 이용한 포워딩 기법들을 제안하고 기회적 네트워크에서 유사도에 기반한 포워딩 기법을 적용시에 얼마나 성능 향상이 있는지 알아본다. 그 결과로, 이 기법들은 목적지와 유사도가 높은 노드를 중개 노드로 선정하여 포워딩하기 때문에 낮은 트래픽 및 홉 수를 가지게 되며, 준수한 전송 딜레이를 유지한다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.
본 연구에서는 PMP 조건하에서 농업용 목적의 시례저수지의 가상붕괴에 따른 홍수파 해석을 통해서 하류부에 대한 수리학적 분석을 실시하였다. 그리고, 사력댐으로 구성된 댐 제체의 붕괴로 인한 유사 이송을 모의하고 이로 인한 하류부에서의 영향을 분석하였다. 이를 위하여 경상남도 김해에 위치한 시례저수지 유역을 대상으로 수리 수문자료 및 하천현황을 상세히 조사하고 댐의 가상 붕괴로 인한 하류부 홍수파 해석 및 댐 본체의 유실에 따른 유사의 이송으로 인해 발생 가능한 하류부에서의 영향을 분석하였다. 시례저수지의 댐 형식은 흙댐으로써, 구성방식은 침하량이 적은 중심코아형이며 댐 높이는 34.3 m, 유역면적은 3.13 km이다. 본 연구에서는 하천에서의 흐름과 유사이송 계산이 가능한 1차원 수치 모형인 CCHE1D를 이용하였다. 적용 모형은 확산파 및 동역학적 방정식을 모두 고려한다. 또한, 비평형 이송 모형을 사용하여 유사의 발생과 퇴적을 산정하고 비균질 상태의 유사 이송을 계산 하는데 있어서 하천 단면형의 변화와 하상물질의 구성 상태, 제방침식, 수로 확폭의 과정과 함께 산정된다. CCHE1D는 하상물질의 공극률과 non-equilibrium adaptation length, mixing layer thickness 등의 여러 변수들을 현재까지 개발된 식들을 제공하며, 토사이동해석을 위한 공식은 SEDTRA 모듈, Wu et al(2000) 공식, 수정 Ackers and White(1973) 공식, 수정 Engelund and Hansen(1967)이 사용된다. 비균질 유사이송과 bed deformation, bed-material sorting은 완전연계과정(coupling)로, 유사와 흐름방정식의 계산은 반연계과정(semi coupling)을 적용하여 계산하였다.
유사(sediment)란 지각의 풍화작용에 의해 생성되어 유수나 바람 등에 의해 침식, 이송, 퇴적된 물질을 말하며, 일반적으로 하천유사(fluvial sediment)를 말한다. 유사의 크기는 작게는 미세한 점토입자부터 크게는 자갈에 이르기까지 매우 다양하며, 하천에서의 소류사량과 부유사량을 포함한 총유사량의 추정은 하천유사 문제의 기본이며 하천내의 수리구조물의 설계 및 유지관리, 하천개수 및 하도의 안정, 홍수터 관리, 저수지의 설계 및 운영 등 수자원 개발 및 관리를 위한 하천계획에 필요한 기본적 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 중소하천에서의 실측을 통한 유사산정을 위해 대상하천에서 각 유량에 따른 부유사를 채취하여 시료분석을 통한 결과와 대상하천의 수리특성을 분석하여 총유사량의 산정 및 분석을 하였다. 이를 위하여 대상하천에 대하여 알맞은 측정조사지점을 선정하여 15회에 걸쳐 현장측정을 시행하였으며, 현장 측정시 유량측정을 위한 수위 및 유속을 측정하였고, 부유사농도 및 부유사입도분석을 위한 시료를 채취하여 실내 실험시 SS분석 및 BW관 분석을 시행하였다. 대상하천의 현장실험 측정성과와 수리특성을 기초자료로 하여 각 회차에 걸친 총유사량의 산정을 하였으며, 총유사량의 산정은 총유사량 추정 방법들인 직접 실측에 의한 방법, 간접계산에 의한 방법, '실측+계산'에 의한 방법 중 신뢰도가 높으며 경제성이 높은 '실측+계산'에 의한 방법과 간접계산에 의한 방법을 사용하는 공식으로 산정하였다. 결과들의 비교와 대상하천의 수리특성들에 대한 연구를 통해 적정공식을 선정하고 공식의 선정 원인에 대한 연구를 시행하였다.
최근 인터넷 사용이 보편화됨과 더불어 정치적, 경제적인 목적으로 웹사이트와 이메일을 악용한 악성 코드가 급속히 유포되고 있다. 유포된 악성코드의 대부분은 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드이다. 이에 변종 악성코드를 탐지하기 위해 유사 악성코드를 분류하는 연구가 활발하다. 그러나 기존 연구에서는 정적 분석을 통해 얻어진 정보를 가지고 분류하기 때문에 실제 발생되는 행위에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 악성코드가 호출하는 API(Application Program Interface) 정보를 추출하고 유사도를 분석하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 악성코드가 호출하는 API의 유사도를 분석하기 위해서 동적 API 후킹이 가능한 악성코드 API 분석 시스템을 개발하고 퍼지해시(Fuzzy Hash)인 ssdeep을 이용하여 비교 가능한 고유패턴을 생성하였다. 실제 변종 악성코드 샘플을 대상으로 한 실험을 수행하여 제안하는 악성코드 분류 기법의 유용성을 확인하였다.
유사도 검색은 전통적으로 데이터베이스 그리고 웹검색 분야의 핵심이었으나, 대용량 데이터의 등장으로 검색의 정확도뿐만이 아니라 효율성 측면에서의 요구가 증가하며 여전히 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 아이템간의 유사도를 측정하기 위한 방법론 중 코사인 유사도 방법론은 고차원공간에서의 활용이 유리하다는 이점 때문에 가장 널리 활용되고 있는 방법론으로, 정보검색, 장바구니 분석, 생물정보학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 코사인 유사도를 소개하고, 연관성 분석 측면에서 코사인 유사도를 사용한 기존의 연구들을 소개한다.
본 연구에서는 한강 상류의 소양댐 유역을 대상으로 SWAT-K 모형을 적용하여, 토지이용별, 하도구간별, 월별 및 연별 유사 발생을 비교 검토하였다. 모형 보정과 검증을 거쳐 대상유역에 대해 유출과 유사 모의의 정성적, 정량적 적용성을 검토하였으며, 이로부터 대상유역에서의 시공간적인 유사량 자료를 확보하였다. 확보된 유사량 자료를 이용하여 토지이용별 토양 유실량을 산정하고 기존 다른 연구자들의 결과와 비교함으로써 침식 영향을 판단할 수 있는 개략적인 평가를 하였다. 댐 상류로부터의 유입 유사량의 발생 원인 지역을 파악하기 위하여 모형으로부터 추정된 각 하도구간별 유사량을 오염원에 따라 점원, 비점원으로 구분하여 비교해 본 결과 비점원에 의한 영향이 99% 이상으로 나타났으며, 고랭지밭이 많이 분포한 자운천 상류유역을 제외하고는 대부분의 상류 소유역에서의 유사량이 작게 나타났다. 월별 유사량 분석 결과, 소양댐으로 유입되는 총 유사량의 88%가 여름철인 $7{\sim}9$월에 집중적으로 발생하는 것으로 나타났으며, 연도별 분석에서는 소양호의 고탁도가 문제가 되었던 2006년의 유사 발생이 다른 해에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.89-99
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2015
세계 경제 포럼과 대한민국 지식경제부에서 10대 핵심정보기술 가운데 하나로 빅 데이터를 선정한 바 있다. 빅 데이터에 대한 분석은 결국 데이터들이 가지고 있는 속성을 얼마나 효과적으로 분석하느냐가 관건이다. 이를 위한 기법들 중에서 군집 분석 방법은 거리 또는 유사성 측도를 이용하여 각 개체의 유사성을 측정하여 유사도가 높은 대상 집단을 분류하고 군집에 속한 개체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 개체간의 상이성을 밝혀내는 통계분석 기법이다. 군집분석에서 이용되고 있는 유사성 측도는 데이터의 속성에 따라 여러 가지의 형태로 분류할 수 있으며, 범주형 데이터에 적용 가능한 측도들은 음의 일치 빈도를 고려한 측도, 음의 일치 빈도를 고려하지 않는 측도, 그리고 주변 확률 분포의 포함 여부에 의한 측도 등으로 구분할 수 있다. 음의 일치 빈도는 동시발생빈도와 더불어 두 항목간의 관련성에 대한 순방향성을 의미하므로 이를 고려하지 않는 유사성 측도들보다 이를 고려한 유사성 측도들이 좀 더 현실적인 측도라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이분형 데이터에 대해 일반적으로 많이 활용되고 있는 음의 일치 빈도를 고려한 측도들에 대해 대소 관계를 규명함으로써 이들의 상한 및 하한을 설정하는 문제를 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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