• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.316-316
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• 2019

최근 빈번한 자연재해로 인해 기상 및 지구물리학적 요소들을 관측하는 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 그중 지표와 기상을 연결해주는 토양수분 관측은 지구에서 일어나는 현상에 대한 이해도를 높이기 위한 중요한 요소로써 인식되고 있다. 이러한 토양수분 자료는 지난 몇 년 동안 다양한 측정 방법과 알고리즘 개발이 이루어져왔으나 이러한 방식으로 산출된 데이터를 무분별하게 이용하기에 앞서 최적의 사용을 위해 오류 구조를 파악하고 정량적으로 측정하는 분석이 필요하다. 따라서 Triple collocation(TC) 기법을 활용하여 가상의 실제값(hypothetical truth)을 가정하고 각각의 산출데이터의 측정 불확도와 상관성을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 인공위성, 모델자료와 같은 측정 방법뿐만 아니라 지점에 설치하여 물리적인 방법을 통한 토양수분 산출방식에도 관측상의 오차가 존재함을 인지하고, 이러한 오차가 존재하는 다양한 데이터들을 분석하였다. 이용된 데이터는 설마천 산지 사면에 설치된 유전율식(TDR, Time Domain Reflectometer) 측정장비, Cosmic-Ray newtron Probe, Noah 지표모델을 활용한 자료 동화 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력 자료로 하여 TC 기법에 적용하였다. 분석 결과는 유역의 토양수분 관측에 대한 다양한 방법의 불확실성을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대 된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.120-128
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• 2017

장거리 탐지 레이다의 목표물에 대한 고도 탐지 정확도를 높이기 위해서는 대기에 의한 전파의 굴절 현상이 고려되어야 한다. 하지만 모든 탐지 경로 상에서 대기 상태에 의한 정확한 굴절현상을 파악하기에는 물리적인 한계가 있다. 본 논문에서는 장거리 탐지 레이다의 PSR(Primary Surveillance Radar)과 SSR(Secondary Surveillance Radar) 항적의 고도를 이용하여 각 위치에서의 대기 상태를 파악할 수 있는 대기평가함수를 제안한다. 제안된 대기평가함수의 적합성을 파악하기 위해 다양한 대기 상태를 가지는 측정데이터를 이용하여 시간 및 위치에 따른 고도의 평균 오차와 대기의 상태를 분석하였다.

• 기술혁신연구
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• 제25권3호
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• pp.1-24
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• 2017

최근 기술융합의 핵심현상으로 사물인터넷이 대두되면서 사물인터넷의 기술트렌드 및 기술융합에 관해 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들의 대부분이 사물인터넷 기술 동향에 대한 정성적 연구에 그치고 있어 기술융합의 구체적 양상을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 특허 데이터를 기술의 대용데이터로 간주하고, 동시 분류분석과 텍스트마이닝을 바탕으로 사물인터넷 융합 네트워크를 구축하고 융합의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 문헌연구를 통해 사물인터넷의 융합을 일으키는 주요 기술군을 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 네 가지로 정의한 후, "Internet of Things" 키워드를 중심으로 미국 특허청에서 수집된 923개 특허의 클래스를 네 가지 기술군에 할당하여 이들 간 관계를 파악하였다. 대부분의 클래스 및 키워드가 디바이스에 관련되어 있으므로, 본 연구에서는 융합 현상을 디바이스 융합과 전체 융합으로 나누어 기술융합 양상을 파악하였다. 디바이스 중심의 사물인터넷 기술을 분석한 결과 센서 디바이스를 비롯한 헬스케어 디바이스, 냉장 및 냉동 장치, 에너지관리 디바이스, 로봇, 임베디드 등이 주요 융합 그룹으로 도출되었다. 전체 기술을 대상으로 분석한 결과 사물인터넷 요소기술을 중심으로 스마트 헬스케어, 스마트 홈, 무인자동차 등 사물인터넷의 다양한 응용영역들이 기술융합을 이루고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구 결과는 사물인터넷 기술융합 활성화를 위한 정책 및 전략 수립에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제16권5호
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• pp.41-48
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• 2016

본 논문은 플로우 시각화 기반의 네트워크 보안 상황 감시 방법인 VisFlow를 제안하며, 기존 트래픽 플로우 시각화 기술의 단점인 대량 트래픽 발생 시의 직관성 상실 문제, 대칭적 주소 공간에 의한 반사현상 문제, 종단간 연결 의미의 상실 문제를 해결하고자 한다. VisFlow는 단순하고 효율적인 보안 시각화 인터페이스로써 플로우 시각화 기술을 활용하여 개별적인 트래픽 데이터들에서는 볼 수 없었던 다양한 네트워크 현상들을 패턴으로 형상화하고 관리 네트워크 내의 보안 상황을 실시간으로 분석 및 감시하는 방법이다. 트래픽 플로우의 포트 역할 분석 방법을 이용하여 노드 유형과 중요 정보를 식별 분류하고, 분류된 정보는 중요도에 따라 2D/3D 공간 상에 단순화 및 강조하여 표시함으로써 직관성과 실용성을 높인다. 또한, IP주소값에 기반한 비대칭적 노드 배치를 통해 반사현상 문제를 해결하고 노드간의 연결선을 활용하여 종단간의 세션 의미를 유지함으로써 정보성은 높인다. 관리자는 VisFlow를 통해 방대한 트래픽 데이터를 쉽게 탐색하고 전체 네트워크 상황을 직관적으로 파악함으로써 네트워크 보안 상황을 효과적으로 감시할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.579-586
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• 2021

본 연구는 다양한 빅데이터를 지역관광 정책에 활용한 제주특별자치도의 사례를 토대로, 관광빅데이터의 활용성과와 과제를 제시하였다. 가장 큰 활용성과는 관광빅데이터를 통해 급변하는 관광트랜드와 관광업계의 동향을 시의성있고 구체적으로 파악할 수 있게 되었고, 기존 관광통계를 정교화하는데 활용할 수 있었다는 점이다. 여기서 더 나아가 제주는 빅데이터의 활용 범위를 관광 현상 이해의 수준을 넘어 실시간 맞춤형 서비스 플랫폼 구축까지 영역을 확장하였다. 이것이 가능했던 이유는 데이터 수집 및 분석 환경 구축과 산·관·학의 협력적 거버넌스가 조성되었기 때문이다. 향후 해결해야 할 과제는 첫째, 민간 데이터셋 위주의 분석으로 예산 의존적이라는 한계와 둘째, 스마트관광의 궁극적 목표인 개인맞춤형서비스 구축을 위한 개인수준 데이터 수집 인프라, 개인정보보호법 등의 제도적인 문제의 해결이다. 마지막으로, 데이터 분석과 데이터 연계에 도달하기까지의 전문성과 기술적 한계들이 남아 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제14권1호
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• pp.19-26
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• 2008

SWAT 기법은 자연지형을 기반으로 수질관련 현상을 지속적으로 분석하고 예측하며 복합적인 수질 체계를 연구하는데 널리 쓰여왔다. 이는 기후와 관련된 온도, 강수량을 주 데이터로 소규모 지역단위부터 광범위한 지표면의 수질 체계를 토양, 토지이용 행태, 그리고 경사면의 정도와 연계시켜 지역적 토양과 수질의 특성을 파악한다. 모든 자료는 일간으로 구성되며 첫 일정 연도는 데이터의 셋업과정으로 분석이 되고 중간의 일정 연도는 변화정도를 파악하는 기간으로 활용이되며, 마지막 일정연도는 검증과정으로 분석이 된다. SWAT 기법은 수질오염은 물론, 지표면의 오염형태를 파악함으로써 농업활동의 분석과 연구에 도움을 주고, 도시에서 배출되는 오염원의 유형과 그것이 주변지역에 미치는 영향을 도출해 내어 지역 환경개발에 유익한 모델 기법이다. 지역적인 수질 환경을 모델화시키기 위하여 수치의 교정과정이 필요하고 지속적인 연구로 활용하기 위하여 어떠한 인자가 가장 민감하게 반응하는 가에 관한 차후 분석이 뒤따르고 있으며, 결과화된 수치의 유효성 검증이 중요시되고 있다. SWAT 2005 버전은 ArcView 3.3과 ArcGis9.1에서 공간분석이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1185-1195
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• 2012

모바일 방송 단말기의 일반적인 녹화 방법은 대상 콘텐츠의 내용과 관계없이 녹화 시작 및 종료 시점까지의 모든 수신 데이터를 저장하게 되는데, 이러한 경우 콘텐츠 중간에 삽입되는 광고 등 시청자가 원하지 않는 콘텐츠도 같이 녹화되는 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 녹화 대상 방송 스트림에서 광고 등이 삽입되어 MPEG-2 (Moving Picture Expert Group-2) TS (Transport Stream) 패킷 스트림의 단절이 발생하는지를 파악한 후, 단절이 발생할 경우에는 그 시점을 예측하여 이를 녹화 과정에 적용하는 끊김 없는 (seamless) 녹화 방법을 제안한다. 제안한 끊김 없는 녹화 방법에서는 먼저 TS 패킷 확장 헤더인 적응 필드 (adaptation field)의 관련 플래그 (flag)를 통해 스트림의 단절 유무를 파악한 후, 단절이 발생할 것으로 판단된 경우에는 적응 필드의 splice_countdown값을 분석하여 단절 시점을 예측한다. 이와 같이 TS 스트림의 단절 시점을 파악한 후 단절 이후의 TS 스트림은 저장하지 않고 광고 등이 종료되어 다시 원 TS 스트림으로 복귀한 이후의 데이터를 저장함으로써, 콘텐츠의 내용이 끊기지 않는 녹화 콘텐츠를 제공할 수 있다. 기존의 모바일 방송 단말기의 소프트웨어를 일부 수정하여 실시한 모의실험을 통해 제안한 끊김 없는 녹화 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.17-22
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• 2019

네트워크 트래픽 세션 데이터를 이용한 공격 분석 및 시각화 방법들은 세션 데이터 내의 송신지 및 수신지 IP주소 및 연결관계를 시각화하여 네트워크 이상 현상들을 감시한다. 트래픽의 송수신 방향은 이상 현상을 탐지하는데 있어서 매우 중요한 특징이지만, 단순히 송신지와 수신지 IP주소를 좌·우 또는 상·하 대칭적으로 시각화하는 것은 분석을 난해하게 만드는 요소가 된다. 또한, 시계열적인 트래픽 세션들의 시간 특성을 고려하지 않고 시각화 인터페이스를 설계할 경우에는 시간별 보안 상황 정보가 손실되는 위험을 감수해야 한다. 본 논문에서는 방사축을 이용하여 시계열 트래픽 데이터를 시각화하고 IP주소를 네트워크 부분과 호스트 부분으로 분할 및 원통좌표계에 표출시켜 효과적으로 네트워크 공격을 감시할 수 있는 시각화 인터페이스와 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 네트워크 공격을 직관적으로 인지하고 공격 활동을 시간흐름에 따라 파악할 수 있는 장점을 가진다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.23-29
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• 2020

ICT의 발전, ICT 기기와 서비스의 다양화, 소셜 미디어의 확장 등으로 생성된 데이터들은 그 데이터의 양, 다양성, 속도 등으로 특징 지워지는 빅데이터로 분류되고 있다. 빅데이터의 활용 확산은 모든 산업에서 데이터 분석에 의한 현상태 파악, 미래의 예측, 적용할 기회의 창출 등의 효과를 기대하고 있다. 그러나 이러한 일들이 이루어지려면 그 일을 수행할 인력의 배출이 절실하나 국내에서는 아직까지도 전문 인력 양성 기관이나 교육과정이 부족한 현실이다. 이에 본 사례연구에서는 국내의 빅데이터 인력양성 교육의 상태를 조사하고, 빅데이터에 대한 인식제고에 따라 교육의 필요성이 대두되고 있는 이 때 균형잡힌 전문 인력을 육성하기 위해서 어떤 단계와 수준으로 교육되고 있는지를 알아보고 학생들의 가치를 높일 수 있는 방안을 고민하는 계기를 마련하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.