본 고에서는 차량 내에서 WiFi 기기를 사용하여 사용자들에게 인터넷 접속 서비스를 제공하는 구조인 모바일 핫스팟 (Mobile Hotspot)에 대한 연구 동향을 기술한다. 모바일 핫스팟과 관련된 연구 주제로는 1) 차량이 이동하더라도 인터넷 서비스를 끊임 없이 제공하는 이동성 관리 기술, 2) 사용자들의 향상된 서비스 품질을 보장하는 기술, 그리고 3) 모바일 핫스팟의 성능을 심도있게 분석하는 연구 등이 있다. 본 고에서는 이와 같은 연구 주제로 진행된 연구 결과를 정리하고 향후 연구 주제를 살펴본다.
공간통계 분석중 하나인 핫스팟 분석은 "인접해 있는 것은 멀리 있는 것 보다 더 연관성이 있다"는 법칙에 따라 공간속성이나 사건의 공간 패턴을 쉽게 파악할 수 있는 기법 중 하나 이지만, 공간의 인접성이 고려되어야 하므로 분산 처리하기 용이하지 않다. 본 논문에서는 핫스팟 분석의 분산처리 방안을 기술하고 성능을 하둡 및 인메모리 기반인 Spark으로 평가한 결과 단일 시스템 대비 하둡기반 처리는 625.89%, Spark기반 처리는 870.14%의 성능향상을 확인하였으며, 하둡 기반과 Spark기반의 비교에서는 대용량 데이터 셋을 처리 할수록 Spark기반의 성능향상율이 높아짐을 확인하였다.
이 연구는 부산소방재난본부의 119 구급활동일지를 이용하여 부산의 구급서비스의 지역적 불균형을 조사하였다. 2017년 구급신고 자료를 집계구 단위로 취합하여 구급서비스의 수요(신고건수, 인구대비 신고건)와 공급(신고건수, 인구대비 신고건수, 현장도착시간의 평균·변동계수·이상치, 관할구역 외 출동건수)의 공간분포를 GIS 공간통계분석 중 핫스팟분석을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 구급서비스의 수요와 공급 모두 집중적으로 나타나는 핫스팟지역과 콜드스팟지역이 명확하게 구분되었으며, 이는 부산 내 구급서비스의 수요 뿐 아니라 공급이 지역적으로 불균형함을 의미한다. 특히 원도심과 그 주변지역과 부산시 외곽지역에서의 구급수요 및 공급에서 극명한 차이를 보였다.
본 연구에서는 공간 검색 통계량(spatial scan statistics)과 에셜론 해석법을 이용한 범주형 자료분석을 다룬다. 이를 위해 우선, 에셜론 덴드로그램을 이용하여 주어진 분활표의 계층적 구조(hierarchical structure)를 결정하고서 이로부터 핫스팟(hotspot)의 후보를 검출한다. 다음으로 우도비(likelihood ratio)를 기초로 유의하게 높거나 낮게 나타나는 지역에 대한 공간 검색 통계량을 산출한다. 마지막으로, 이 통계량을 바탕으로 핫스팟을 검출한다.
우리나라는 최근 도시지역의 광역화로 인해 시가화 지역이 지속적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 증가한 불투수면적은 이수 및 치수 측면에서 다양한 문제를 야기하여 유역의 물순환 체계를 왜곡하고 있다. 더불어 하천의 건천화에 따른 하천 유지유량의 감소 및 공공수역으로 방출되는 오염물질의 증가는 하천의 다양한 환경적, 생태학적 문제를 야기하고 있다. 따라서 최근에는 유역 물순환 관리가 국가 물관리 정책의 핵심 전략으로 부각되고 있으며, 적절한 물순환 관리를 위해서는 물순환 건전성이 취약한 우선관리 유역을 도출하고, 해당 유역을 중심으로 보다 체계적이고 통합적인 유역관리 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 유역 물순환에 영향을 미치는 주요 요소들을 기후, 수문, 수질 및 사회·경제적 요인 측면으로 구분하고, Pressure-State-Response (PSR) framework를 적용하여 각 요소 별 주요 평가 지표들을 압력 (Pressure), 상태 (State) 및 반응(Reponse) 요인으로 분류하였다. 또한 전국 소권역 단위에 대하여 각 지표들을 분석하여 기후, 수문, 수질 및 사회·경제적요인 별 물순환 건강성 점수를 산정하였다. 한편, 지역 및 요인별 물순환 건강성 점수를 기반으로 핫스팟 분석 (Hot Spot Analysis)을 수행하여, 통계적으로 유의미한 패턴을 나타내는 지역을 중심으로 우선관리가 필요한 지역을 도출하였다. 본 연구에서 도출한 물순환 건강성 평가 요소별 점수 및 핫스팟 분석 결과는 향후 물순환 우선관리 지역 선정에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이전 연구에서 83명의 한국인 폐선암 환자의 차세대 염기서열 분석법(next generation sequencing, NGS) 분석 결과 돌연변이 빈도가 높은 상위 5개 유전자 TP53 (60%), EGFR (48%), KRAS (14%), PIK3CA (8%), CDKN2A (6%)를 확인했다. 본연구는 NGS 분석을 이용하여 최근 한국인의 폐선암에서 돌연변이 발생 빈도가 높은 상위 5개 유전자에 대한 돌연변이 핫스팟을 분석하여 폐선암을 유발하는 새로운 표지자를 확인하고자 했으며 가장 많은 돌연변이가 발생한 TP53 유전자의 돌연변이 유형과 패턴을 폐암의 주요 원인인 흡연과의 연관성을 분석했으며 TP53 P72R SNP가 발생한 폐선암 환자의 임상병리학적 특성을 분석하고자 했다. TP53, EGFR, KRAS, PIK3CA, CDKN2A의 돌연변이 핫스팟을 분석한 결과 이전에 보고된 결과와 일치했으나 TP53의 경우 약간의 차이를 나타냈다. TP53 돌연변이 핫스팟은 DBD에 집중하여 발생하는 점은 기존 연구 결과와 같았으나 코돈 72에서 발생하는 높은 돌연변이 빈도는 이전에 보고된 연구 결과와 다르게 나타났다. TP53 돌연변이가 발생한 폐선암 환자의 임상 특성을 분석한 결과 남성보다 여성, 흡연자보다 비흡연자에게 더 많이 발생했다. 또한, TP53 돌연변이 유형은 흡연 여부와 상관없이 전환의 비율이 가장 높았으며 전환 또는 결실 그리고 전환과 결실이 동시에 발생하는 비율이 전이의 발생 비율보다 높게 나타났다. 한국인의 폐선암 증례에서 흡연 여부와 상관없이 가장 발생 빈도가 높은 돌연변이 핫스팟은 TP53 코돈 72 뉴클레오타이드 염기가 C에서 G로의 전환되어 아미노산이 proline에서 arginine으로 치환되는 TP53 P72R SNP 발생 비율이 가장 높게 나타났다. TP53 P72R SNP가 발생한 폐선암 증례들의 임상병리학적 특성을 분석한 결과 환자의 연령, 성별, 흡연 유무 그리고 종양의 분화도와 유의한 상관관계를 보이지 않았지만 낮은 병기와 유의한 상관관계를 나타냈다(P-value=0.026). 본연구는 NGS를 통해 한국인의 폐선암에서 돌연변이 발생 빈도가 가장 많이 보고되었던 EGFR이 아닌 TP53의 증가를 확인했고 그중에서도 흡연 여부와 관계없이 TP53 P72R SNP의 발생 빈도가 가장 높음을 보고하는 바이다.
기반시설부담구역제도(DIF)는 상당 수준 난개발이 이미 진행되고 있는 지역에서 바람직한 도시환경을 사전에 계획적으로 확보하기 위한 매우 공익적 제도이다. 그러나 제도 유용성이 확보되기 위해서는 효율적 구역경계지정 기준과 방법론이 매우 필수적이라 하겠다. 본 연구는 이러한 맥락에서 현행 국토부 지침 상 기반시설부담구역 제1단계구역 지정시 공간분석에 적용토록 하고 있는 50m 격자규모의 적정성을 시험해 봄과 동시에 분석기법에서도 현행 합역(Aggregate)을 통한 구역지정방법 외 우수한 하나의 대안으로서 핫스팟(Hot Spot) 분석방법을 비교 시연해 보았다. 검토결과 인구증가율을 적용할 때와는 달리 개발행위허가건수 증가율을 기반시설부담구역 지정기준으로 적용할 경우, 현행제도에서 양자 간 구분 없이 제시하는 50m 단일 격자규모의 획일적 적용은 제한적일 수 있다는 점과, 합역 및 핫스팟 분석 등 채택 방식별로 적정 격자규모가 다르게 나타날 수도 있다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 후속연구를 통해 제도개선을 위한 보다 합목적적 격자규모 기준과 구역지정 방법론을 추가 검토할 필요가 있다고 여겨진다.
본 연구에서는 보행자사고 개선구역 선정을 위한 객관적 기준 마련을 위해 서울시의 2009년~2013년 보행자사고 54,208건에 대해서 Getis-ord Gi*와 커널 밀도를 결합하여 보행자사고 개선구역을 선정하였다. Getis-ord Gi*를 통해 보행자사고 발생 지점의 공간적 분포를 고려하여 보행자사고 핫스팟이 군집된 보행자사고 개선구역을 선정할 수 있었고 값을 통해 선정된 구역 간의 우선순위를 판별할 수 있었다. 그리고 보행자사고 개선구역 내부에 대해 커널밀도추정을 시행함으로써 사고 발생 지점의 미시적인 분포를 파악하고 사고 발생에 중대한 영향을 미치는 핫스팟을 식별할 수 있었다. 또한, 핫스팟에서 높은 밀도 레벨을 가지는 부분을 확인함으로써 핫스팟 내부를 분석할 수 있었다.
본 논문에서는 이종무선 네트워크 환경에서 다중모드 단말의 네트워크 간 핸드오버를 위한 무선 네트워크 탐지기법을 제안한다. 제안하는 무선 네트워크 탐지기법은 중첩 무선 네트워크 환경에서 매크로 셀에 접속되어 있는 단말이 핫스팟(hot-spot) 무선랜 모뎀을 활성화하지 않고도 핫스팟 서비스 가능 여부를 탐지할 수 있도록 참조 정보로 사용되는 핫스팟 지역 맵을 구축한다. 이를 위해 LCS 서버는 위치에 따른 전파환경 정보를 수집하여 핫스팟의 실제 서비스 영역과 근사하게 이상적 서비스 영역을 설정하고 그 맵을 단말에게 제공한다. 다중모드 단말은 이를 바탕으로 핫스팟 탐지를 위한 모뎀 활성화를 제어하여 배터리 전원을 효율적으로 사용하면서 신속하고 정확하게 서비스 가능한 무선 네트워크를 인지 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법과 기존의 기법들의 성능을 비교$\cdot$분석한다.
기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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