교통 체증이나 도로의 속도를 이전의 통계를 이용하여 예측할 수 있다면 상당히 도움이 될 것이다. 본 논문은 다양한 종류의 도로 중 고속도로의 속도에 영향을 주는 요소를 분석하여 상호 영향을 주는 요소를 고찰한다. 이를 수행하기 위해 고속 도로 교통에 대한 데이터베이스를 구축하며, 도로 교통 데이터베이스에 연계도로의 속도와 관계을 적용하고, 다양한 데이터 마이닝의 연산을 사용하여 결과를 도출한다.
본 연구는 초기수용자를 대상으로 수집자공급형 웹기반 학술정보데이터베이스의 사용성에 대한 정량적 및 정성적 평가를 실시하고, 개인의 특성에 따른 사용성 평가에 있어서의 차이를 분석한 탐색적 연구이다. Kolb 학습유형, 성별, 이용자교육 참가여부와 같은 이용자의 특성에 따른 탐색소요시간과 이용자 관점에서의 사용용이성, 용어이해도, 주제분류 이해도 및 만족도에 있어서의 차이가 있는지 살펴보았다. 분석 결과, Kolb 학습유형에서의 동화적 학습자와 조절적 학습자 간에 탐색소요시간에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 사용용이성과 용어이해도에 대한 인식에 있어서 성별에 따른 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 그러나 이용자교육 참가여부에 따른 탐색소요시간과 사용성 인식에 있어서는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다.
지속적인 주택공급 증가에 따라 전반적인 주택보급률은 상승하였으나 주택하위시장별로 수급이 차별화되고, 수요자의 요구도 다양해짐에 따라 주택정책의 수립에 있어서 양적정보 뿐만 아니라 지역적으로 세분화된 주택통계에 대한 질적 정보 수요가 높아지고 있다. 이중 주택공급통계(housing supply statistics)는 건축물의 건설, 사용, 수선 및 보수, 폐기의 각 생애주기(life-cycle)별로 인허가, 착공, 분양, 준공, 입주통계 등을 생산한다. 하지만 통계생산시 발생하는 누락 오기, 정보시스템의 미비 연계부족 등의 이유로 신속하고 정확한 통계 생산이 곤란한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템적 통계 생산방안을 모색하고자 주택공급통계를 중심으로 통계 및 시스템 현황을 분석하고 주택 통계와 GIS를 연계한 통합데이터베이스 구축과 시스템 정비방안을 연구하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 데이터 소유자가 자신이 가지고 있는 공간 데이터베이스를 그대로 아웃소싱 할 경우, 서비스 제공자는 이를 불법으로 취득하여 악용할 수 있고, 질의 요청자들의 통계 정보를 통해 개인정보를 획득할 수 있다. 따라서 아웃소싱 환경에서 개인정보 보호 및 공간 데이터베이스를 보호하기 위한 데이터 변환기법 및 변환된 데이터베이스 상에서 질의를 처리하는 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 공간 네트워크를 고려한 가공 데이터 생성 기법 및 암호화 기법을 설계한다. 아울러, 인증된 사용자가 질의 요청 시, 서비스 제공자가 저장한 가공 데이터를 이용하여 효율적으로 k-최근접점 질의를 수행하기 위한 힐버트 커브 기반 k-최근접점 질의처리 알고리즘을 제안한다.
건설공사는 인력의존도가 가장 높으며 타 산업에 대비하여 자동화가 매우 낮고 외기에 노출된 작업 환경으로 추락 등의 중대재해 위험이 가장 높은 산업이다. e-나라지표에 의하면 2006년부터 2012년까지 전체 산업의 약 21.9%를 차지하는 건설 근로자가 생산 활동에 종사하고 있으며, 이직 및 인력의 이동이 매우 잦은 특성을 갖고 있다. 2006년~2012년까지의 재해발생 통계에 따르면 전체적으로 타 산업은 매년 다소간의 증감은 있으나 재해가 감소하는 추세이지만, 건설공사의 경우는 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 사고성 사망재해의 경우는 7년간 전체 산업에서 발생하는 사고성 사망재해의 평균 40.9%를 건설업이 차지하고 있어 가장 높아 매우 심각한 수준이다. 또한 건설현장과 건설회사의 안전보건경영의 운영방법 및 제도가 매우 단순하고 정성적인 수준으로 타 산업에 비하여 안전경영의 정량화에 대한 노력이 매우 미약하다. 과거 재해사례 및 통계를 분석하여 앞으로의 재해 위험 요소를 제거하거나 안전한 상태로 형성하여야 하나, 발표되는 재해사례나 통계를 구호 또는 슬로건으로 전파, 교육하는 수준에 머물고 있다. 본 연구에서는 아파트공사를 대상으로 2006년~2011년의 과거 재해통계(8,687건)를 분석하여 데이터베이스화하고, 실제 공사한 아파트공사 샘플현장의 자료(89,375명)를 데이터베이스화하여 현 실정에 부합한 정량적 직종별 위험도를 산정하는 연구를 진행하였다. 따라서 아파트공사의 직종별 위험도를 정량적인 데이터로 산출하고, 과학적인 방법으로 현장 위험수준을 실시간 모니터링 함으로써 건설현장의 주된 생산력인 근로자의 생명과 건강을 보호할 수 있는 효과적인 재해예방이 이루어 질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 통계 어플리케이션을 웹 서버에서 내려받기 하여 클라이언트에 저장, 설치하고 stand alone 형태로 운영되도록 개발된 DAVIS에 대하여 개발 기법과 구현된 형태를 연구하고, 서버 기반의 통계 프로그램과 클라이언트 기반의 통계 프로그램에 대하여 고찰한다. 그리고 이들 유형에 대한 장단점을 파악하여 좀 더 발전된 통계학습시스템의 설계 방안을 제안한다. 이 시스템은 클라이언트 요청에 의하여 클라이언트에서 어플리케이션이 실행되고, 통계 데이터는 데이터베이스 서버에서 로드하거나 사용자에 의해 클라이언트에서 입력하는 형태로 설계되어 통계 분석을 수행토록 한다.
이 내용은 문화광광부의‘ 2005문화산업통계’를 인용하여 작성한 내용으로 1부와 2부로 나누어 분석했다. 1부에서는 조사대상 213개 애니메이션업체 중 152개업체의 응답 및 조사를 통해 만들어진 자료를 바탕으로 크게 애니메이션업계의 일반현황과 매출액현황으로 구분했다. 일반현황은 설립연도현황, 제작비용내역현황, 지적재산권 등이며 매출액현황은 사업형태별, 지역별, 매출규모별, 종사자규모별, 수입, 수출별등 다양한 관점에서 조사된 통계내용이다. 따라서 제시된 각 항목의 통계를 통해 특징을 분석하고 이를 통해 애니메이션 산업의 발전을 위한 제안을 모색해 보고자 한다.
최근 들어, 모든 장소에 컴퓨터가 있고 그것을 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인간 중심 유비쿼터스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서의 센서 미들웨어들은 연속적인 스트림 데이터 처리에 대한 막대한 비용을 줄이기 위해서 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 서비스에 삭제된 스트림 데이터가 요구될 경우, 또는 과거 데이터들에 대한 확률 통계 정보가 요구될 경우, 이에 대한 서비스를 사용자에게 제공할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 미들웨어에서의 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해서 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS를 기반으로 하는 효율적인 센서 데이터 미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자에게 재사용될 가치가 높은 스트림 데이터들을 다중 레벨 공간 DBMS 의 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 또한 빈번한 서비스를 가지는 스트림 데이터의 경우 해당 스트림 데이터를 메모리 데이터베이스에 관리함으로서 사용자에게 신속한 서비스를 제공한다. 본 시스템은 기존의 미들웨어에서 지원할 수 없었던 동일한 스트림 데이터에 대한 빈번한 요청, 또는 확률이나 통계 자료와 같은 데이터 서비스 요청 문제들을 해결하였다. 그리고 메인 메모리 데이터베이스에 스냅샷 형태로 저장되는 스트림 데이터의 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서, 사용자에게 지속적으로 정확하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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