• 청정기술
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• 제30권2호
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• pp.134-144
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• 2024

본 연구는 7대 온실가스 중 하나인 HFC-134a를 효과적으로 분해하기 위한 촉매로써 산업 부산물인 red mud를 상업적으로 사용하기 위한 기계적 안정성 향상에 관한 것이다. 알루미늄 공정에서 배출한 산업용 폐기물인 red mud는 분쇄-분취-압축-성형-소성 공정으로 HFC-134a 분해가 가능한 촉매 제조가 가능하였는데, 소성을 통해 촉매 성능 향상 및 기계적 안정성을 확보할 수 있었다. 최적의 열처리 조건을 확인하기 위하여, 펠렛형태로 압축성형한 red mud는 머플퍼니스를 이용하여 300, 600, 800 ℃에서 5시간 소성하여 촉매성능 및 기계적 안정성을 확인하였는데, 기계적 안정성은 증류수에 촉매를 담근 후 초음파 처리 전후 무게 손실률로 확인하였다. 열처리에 따른 촉매성능 및 기계적 안정성을 확인한 결과 800 ℃에서 소성한 촉매(RM 800)가 기계적 안정성은 물론 촉매활성 또한 가장 우수하였다. RM 800 촉매를 사용한 촉매 성능 및 100시간 동안 수행한 내구성 측정 결과 650 ℃에서 1 mol% HFC-134a를 99% 이상 분해하였고, 내구성 측정 기간동안 촉매성능 저하는 관찰할 수 없었다. XRD 분석 결과 800도 소성 후 Ca, Si, 및 Al의 상호작용으로 인해 기계적 강도와 활성 향상에 영향을 미치는 트라이 칼슘알루미네이트와 게레나이트 결정상이 나타났다. 내구성을 측정한 촉매 SEM/EDS 분석 결과 RM 800 촉매는 HFC-134a 분해로 인한 활성물질 저감 및 형상변화가 나타나지 않았다. 본 연구를 통해 산업폐기물인 red mud는 경제성이 매우 높고 분해효율 및 기계적 안정성 또한 매우 높아 폐냉매 처리를 위한 촉매로써 상용화가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제18권1호
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• pp.40-46
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• 2013

안정동위원소 질량분석기를 이용한 탄소와 산소의 동위원소비 측정은, 이산화탄소 표준기체의 동위원소 비에 대하여 그 상대적인 값을 측정함으로써 이루어진다. 따라서 실험실 표준기체는 ${\delta}^{13}C$와 ${\delta}^{18}O$ 값의 국제 표준물질인 PDB와 V-SMOW에 대해 보정된 이산화탄소이여야 하며, 이는 국제적 자료의 비교와 검증을 위해 필수적이다. 그러나 표준기체는 제작 기간이 길며, 가격이 비싼 단점이 있고, 장기간 사용 시 실린더 내부 압력의 변화로 동위원소의 분별이 생길 우려가 크다. 따라서 본 연구는 실험실 표준기체 관리의 효율성을 높이기 위해 장기간 안정적 보관이 가능한 고체 표준물질로부터 동위원소 분별없이 순수한 이산화탄소 기체를 추출하여, 실험실 표준기체로 사용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 Coplen et al.(1983)에 의하여 제안된 방법을 기초로 한 다량의 이산화탄소 표준 기체 제작에 초점을 두었다. 이산화탄소는 탄산칼슘과 100% 순수 인산의 반응에 의해 생성되는데, 두 물질의 반응에 필요한 실험 장치 및 실험 과정을 상세히 기술하였으며, 최적의 실험 조건 결정을 위한 다양한 분석 결과를 소개하였다. 이어 생성된 이산화탄소 기체의 추출, 정제와 포집은 자체 제작된 진공관에서 이루어졌으며, 각 단계에 대한 자세한 설명이 주어진다. 이산화탄소의 ${\delta}^{13}C$와 ${\delta}^{18}O$ 측정은 서울대학교 기초과학교육연구 공동기기원에서 운영 중인 안정동위원소 질량분석기(VG Isotech, SIRA Series II)를 이용하여 이루어졌다. 탄산칼슘 고체 표준물질로부터 이산화탄소 기체 추출과 추출된 기체의 정제 포집 등 전체 분석과정의 정밀도 검증을 위해 동일한 Solenhofen-ori $CaCO_3$(< $63{\mu}m$) 고체 시료로 부터 15회에 걸쳐 표준기체를 제작하였고, 매회 100 mg $CaCO_3$을 이용하여 총 15개의 표준기체 제작이 8일에 걸쳐 이루어졌다. 이 표준기체들의 분석 표준편차($1{\sigma}$)는 ${\delta}^{13}C$의 경우 ${\pm}0.01$‰, ${\delta}^{18}O$는 ${\pm}0.05$‰로 매우 높은 정밀도를 보여주었다. 이러한 분석 정밀도는 안정동위원소 질량분석기기 자체와 같은 내부 정밀도에 상응하며, 본 연구에서 제시한 실험실 표준기체 제작방법의 높은 신뢰성과 재현성을 입증하는 결과이다. 따라서 본 연구는 표준기체 보유가 어려워 정밀, 정확한 안정동위원소 분석에 어려움이 많았던 연구 분야에 자체 표준기체 제작 기술을 제공하는데 크게 기여할 것으로 생각된다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권9호
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• pp.955-960
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• 2008

본 연구는 전자빔 공정에서 실험계획법(design of experiment: DOE) 중 일반요인배치법(general factorial design)을 이용하여 2개 인자(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))를 토대로 요인(X$_1$: benomyl concentration) 1에서 3개 수준(3 level: 0.5, 1 및 1.5 mg/L)와 요인(X$_2$: E-beam irradiation) 2에서 6개 수준(6 level: 100, 800, 600, 400, 200 및 100 Gy)으로 구성된 3블록(block) 실험조합에 따라 Benomyl의 분해(Y$_1$: the % of decomposition), 무기화(Y$_2$: the % of materialization) 및 독성평가(acute toxicity assessment)를 수행하였다. 우선 HPCL 분석에 의한 Benomyl에 분해특성은 처리조합(treatment combination) 3 블록(block)의 17 및 18번을 제외한 모든 실험조건에서 100% 분해되었고 등분산(equal variance) 조건에서 일원분산분석(one-way ANOVA)결과 수준 간 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 전자빔 조사에 의한 Benomyl에 무기화(materialization) 특성은 각 3개의 처리조합에서 평균 46%, 36.7% 및 22%의 제거효율을 나타났고 각 조합에서 처리수준 간 예측식은 block 1(Y$_1$ = 0.024X$_1$ + 34.1(R$^2$ = 0.929)), block 2(Y$_2$ = 0.026X$_2$ + 23.1(R$^2$ = 0.976)) 및 block 3(Y$_3$ = 0.034X$_3$ + 6.2(R$^2$ = 0.98)) 등의 1차 선형 회귀식을 만족하였다. 또한 Benomyl에 무기화(materialization)에 대한 Anderson-Darling 검정을 이용한 정규성(normality)을 만족하였다(p > 0.05). 또한 무기화에 대한 반응에 대한 선형 및 비선형을 포함한 다중회귀분석(multi regression analysis)을 도출한 결과 다음과 같은 예측식 Y = 39.96 - 9.36X$_1$ + 0.03X$_2$ - 10.67X$_1{^2}$ - 0.001X$_2{^2}$ + 0.011X$_1$X$_2$(R$^2$ = 96.3%, Adjusted R$^2$ = 94.8%)을 도출하였다. 2가지 반응변수(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))에 의한 2차 반응표면 모형식 추정으로부터 정준분석을 통해 최적조건을 도출한 결과 Benomyl 초기농도(X$_1$) 0.55 mg/L, 전자빔 조사량 950 Gy에서 TOC 제거율 57.3%으로 나타났다. 마지막으로 V. fischeri를 이용한 MicrotoxTM modified 81.9% test을 이용하여 전자빔에 의한 Benomyl에 대한 급성 독성을 평가한 결과 전자빔 조사전 block 1의 0.5 mg/L에서 10.25%, block 2의 1 mg/L에서 20.14% 및 block 3의 1.5 mg/L에서 26.2%의 생물학적 방해(inhibition)작용이 발생하였으나 전자빔 조사 후 모든 조건에서 생물학적 방해영향을 나타나지 않았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.3856-3868
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• 2011

최근까지 부동산 부분에 대한 전반적인 연구경향은 부동산시장 및 시장분석에 관한 논문이 중심을 이루었고, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이었다. 따라서 본 연구는 충남지역(천안)을 중심으로 부동산 비즈니스 현장에서 경영활동 중인 부동산중개인을 대상으로 직무능력 향상을 위한 교육프로그램에 대한 니즈를 파악하기 위하여 실증분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육내용에 대한 설문에서는 응답자의 대다수가 부동산 권리관계분석 및 법적지식, 부동산경영 회계, 부동산마케팅, 부동산 정책의 이해 등이 절실하게 필요한 것으로 나타났다. 이와 같은 변화의 움직임은 진화하는 고객들의 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 최적의 대안이 교육훈련과정으로부터 발생됨을 인식하기 때문이라 하겠다. 둘째, 부동산마케팅 전략에 대하여 조사한 결과, 응답자의 대부분이 고객 욕구를 충족시키기 위해 새로운 형태의 마케팅전략이 필요함을 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 현상은 정보기술(Information Technology)등 패러다임 변화에 따라 인터넷 광고 등과 같은 새로운 형태의 마케팅 전략이 경영현장에서 요구되기 때문인 것으로 판단된다. 셋째, 산학연계를 통한 부동산관련 교육프로그램 필요성에 대하여 조사한 결과, 응답자 가운데 92%가 대학의 평생교육원에서 진행하고 있는 부동산 교육프로그램의 운영이 필요하다고 응답하였다. 또한 지역에 소재한 대학의 자원(resources)을 이용한 부동산중개인의 재학습 과정이 필요한 것으로 나타났다. 이외에도 효과적이고 효율적인 교육프로그램을 위해서는 대학 평생교육원의 인적 자원(human resources)을 활용한 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 '부동산 계약학과' 형태의 교육훈련시스템 운영을 요구하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위해 정규과정에서 수강하고 싶은 교육내용의 순위를 조사한 결과, 부동산경영(44.2%)과 부동산마케팅(42.3%)부분이 빈도가 높게 나타났다. 이와 같은 응답결과는 부동산경영과 부동산마케팅 마인드를 통해 고객들의 니즈를 파악하려는 의지를 보여주는 것이라 하겠다. 경영지식의 습득을 위해서는 정규과정 형태의 교육프로그램 운영보다는 비정규과정 형태의 교육훈련 프로그램을 더욱 더 선호하는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구는 부동산중개인의 특성을 고려, 천안지역에서 부동산중개업을 운영하고 있는 대상만을 중심으로 표본을 추출하였다. 따라서 모집단을 보다 광범위하여 다양한 지역을 중심으로 조사할 필요가 있다. 천안지역 이외에도 부동산 비즈니스 활동이 활발하게 진행되고 있는 지역(평촌, 일산, 분당)과 부동산학을 전공하는 학부생과 대학원생들을 대상으로 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 니즈를 실증적으로 분석할 필요가 있다. 이를 통하여 부동산중개인들이 고객만족과 직무능력 향상을 위하여 필요로 하는 요인들을 측정함으로서 맞춤형 교육프로그램개발을 위한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 연구결과를 통하여 측정된 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발 변수들은 대학의 부동산학 커리큘럼에 접목됨과 동시에 부동산학의 발전을 위한 실사구시적 정보(information)로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 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.