• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.381-396
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• 2003

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 전체 서브시퀀스 매칭의 처리 시간 중 인덱스 검색 단계와 후처리 단계에서 디스크 액세스 시간 및 CPU 처리 시간이 차지하는 비중을 분석한다. 이를 바탕으로 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거한 수 있다 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 후처리 단계를 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 실제 데이타와 생성 데이타를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 기법의 후처리 단계 수행 시간을 실제 주식 데이타를 이용한 실험의 경우 ,3.91 배에서 9.42배까지, 대규모의 생성 데이터를 이용한 실험의 경우 4.97 배에서 5.61배까지 개선시키는 것으로 나타났다. 또한, 제안된 기법을 채택함으로써 전체 서브시퀀스 매칭 처리 시간의 90%에 이르던 후처리 단계의 비중을 70%이하로 내릴 수 있었다. 이것은 제안된 기법이 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 성공적으로 해결하였음을 보여주는 것이다. 이 견과, 제안된 기법은 전체 서브시퀀tm 매칭의 성능을 실제 주식 데이타를 사용한 실험의 경우 3.05 배에서 5.60 배까지, 대규모의 생성 데이타를 이용한 실험의 경우 3.68 배에서 4.21 배까지 개선시킬 수 있었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권1호
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• pp.92-100
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• 2008

본 연구는 시멘트 구성성분 중 CaO, $Fe_2O_3$, $Al_2O_3$를 중심으로 하여 시멘트/Fe(II) 시스템에서 TCE의 환원성 탈염소화에 관여하는 유효반응성분을 규명하기 위하여 수행되었다. $Al_2O_3$를 함유하는 것으로 밝혀진 hematite($Fe_2O_3$)를 포함하는 hematite/CaO/Fe(II) 시스템에서 시멘트/Fe(II) 시스템과 유사한 TCE 분해능이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. Hematite/CaO/$Al_2O_3$/Fe(II) 시스템에서 $Al_2O_3$의 첨가량의 영향을 알아보는 실험을 수행한 결과 $Al_2O_3$:CaO의 비율이 1:10을 유지한 시스템에서 최고의 분해능(k = 0.895 $day^{-1}$)을 보이는 것으로 보아 1 : 10이 최적의 반응비율인 것을 알 수 있었다. SEM 분석 결과 시멘트/Fe(II) 시스템에서 나타났던 막대결정을 hematite/CaO/$Al_2O_3$/Fe(II) 시스템에서도 관찰할 수 있었다. 이러한 막대결정을 TCE 분해의 유효성분으로 추정하고 막대나 침상 결정으로 알려진 goethite와 ettringite를 유효성분 후보군으로 판단하였다. EDS element map을 살펴본 결과, 막대 결정은 Ca를 주성분으로 하고 있었기 때문에 Fe 성분을 다량 함유하고 있는 goethite를 배제하였다. 추가적으로 시멘트 수화반응 중 ettringite가 생성되는 과정을 재연한 실험 결과, ettringite가 생성되는 반응 중 혹은 생성 후에도 TCE 분해능이 발현되지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 하여 시멘트/Fe(II) 시스템의 유효반응성분은 CaO와 $Al_2O_3$를 주성분으로 하는 막대모양의 결정일 것으로 판단된다.

• 전기화학회지
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• 제24권3호
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• pp.65-75
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• 2021

코인형 전지는 리튬 이차 전지 연구의 주요 평가 플랫폼으로써 새로운 소재 및 개념을 발굴하고 차세대 전지의 기초 연구에도 큰 기여를 하고 있다. 리튬 금속 전지는 500 Wh kg^-1 이상의 에너지 밀도를 구현할 수 있어 유망한 차세대 리튬 이차 전지 후보군으로 고려되고 있으나, 덴드라이트 형태의 리튬 전착과 함께 극심한 부피 변화 및 표면적 증가라는 성능 열화에 매우 취약하다. 특히, 리튬 금속 전지의 수명은 전해질 양, 리튬 두께, 내부 압력 등과 같은 전지 설계 및 구조에 매우 의존하기 때문에 코인셀 수준에서의 성능 평가 및 신뢰성에 치명적이다. 따라서, 기존 코인셀 구조를 개선한 리튬 금속 음극 특화 전지 설계 및 규격화가 요구된다. 본 연구에서는 상용수준에서의 주요 전지 설계 인자인 극소량의 전해질과 높은 양극 로딩 레벨, 박막 리튬 사용 등의 환경에서 성능 및 재현성을 확보한 코인셀 구조를 제안한다. 양극과 음극의 면적비를 1에 근접하게 제어하여 비활성 공간을 최소화하고 용량 저하현상을 완화시켰다. 또한, 코인셀 내 압력을 정량화하여 압력의 균일성이 중요한 인자임을 규명하고 유연성 고분자 (PDMS) 필름 도입과 내부 부품의 변화를 통해 기존보다 높고 (0.6 MPa → 2.13 MPa) 균일한 압력(표준편차: 0.43 → 0.16)이 가하도록 개조하였다. 이를 통해 최적의 설계를 정립을 통해 기존보다 향상된 재현성을 확인하였다.

• 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.