최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있지만추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 판매가격의 흐름을 시계열 패턴으로 분석하여 상품의 구매시점 정보를 제공하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준이 되는 패턴과 유사한 변화를 보이는 패턴을 정규화된 유사도로써 검색하고, 검색된 가격 패턴을 기준으로 미래의 가격 패턴의 변화를 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화 폭에 따라 상품에 대한 구매시점을 제공한다.
데이터 마이닝 기법 중 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)은 연관 규칙에 시간의 개념을 추가하여 시간의 흐름에 따른 항목(item)들의 상호 연관성을 찾아내는 것이다. 본 연구의 목적은 순차적인 상병의 발생 가능성이 높은 상병 군의 패턴을 찾아내어 이를 모형화함으로써 차후에 발생된 상병을 예방하고 이를 통하여 환자와의 관계를 관리하여 보다 나은 의료서비스를 제공하는데 있다.
본 논문에서는 패널조사와 같은 종단면 연구에서 시간의 흐름에 따라 패널의 노후화 등의 원인으로 각 조사주기별로 발생하는 무응답(결측)에 대해 특정한 패널집단을 대상으로 무응답 패턴을 통계모형을 이용하여 분석하였다. 이러한 무응답 패턴분석을 기반으로 결측자료가 존재하는 종단자료의 분석에서 적절한 방법을 선택하여 분석을 수행할수 있으며, 만일 무응답 대체가 필요한 경우 적절한 대체 방법을 결정할 수 있을 것이다. 횡단면 조사와는 달리 이용가능한 보조정보가 각 웨이브별로 다양하게 존재하며, 이와 같은 보조정보를 무응답 대체에 활용할수 있다면, 결측자료가 존재하는 패널 자료에 비해 전통적인 통계분석 방법을 적용하여 표준적인 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 대정해상풍력단지 설치 해역과 인근수역을 이용하는 선박교통량과 해상교통흐름의 패턴을 분석하고 단지 조성 후 합리적인 대체통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 또한 예측된 교통량을 근거하여 통항로별 통항안전성을 평가하고 검토함으로써 선박의 안전운항에 필요한 제반조건 및 대책을 제시하였다. 풍력단지 설치 해역과 인근수역의 해상교통흐름 패턴을 분석한 결과 총 8가지의 교통흐름으로 분류되었고, 연간 교통량은 8,975 척으로 예측되었다. 이를 근거로 단지 조성 후 4가지의 대체 통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 예측된 교통량과 SSPA의 동력선충돌모델을 이용하여 통항안전성을 평가한 결과 충돌 및 침로이탈확률에 관한 국내 안전기준 $10^{-4}$ 이하를 만족하므로 계획된 대체통항로가 유용함을 확인하였다.
이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.
사람의 생각을 사람들이 인지할 수 있게 표현한 인문학적 기호를 물리학적 기호로 체계적으로 변환한다. 기호를 체계적으로 사용하는 언어의 개념 구조를 수학적 형식으로 정리하고, 합리적인 개인의 선택을 함수로 표현하는 효용을 도입하였다. 일관성을 도입하여 효용을 보편화하고, 언어의 개념구조와 호환되게 함수를 구성하였고, 확률 형태로 변형하였다. 확률에 대한 랜덤변수를 도입하고, 물리적 위치 변수와 랜덤변수를 연결하여 물리학적 기호를 도입하였다. 기호변화의 패턴을 유도하고 물리적 기호의 변화모델을 구성하였다. 모델은 점프형, 표류형과 확산형 변화 패턴을 예측하고, 주가흐름의 패턴에서 약 2분, 약 3.5분과 약 6분 정도에 나타나는 것을 보였다. 또한 인문학적인 도상기호, 상징기호와 지표기호가 모델에서 예측되는 것을 보였다.
수목이 존재하지 않는 하천과 비교하여 하천 내에 수목이 존재하는 경우, 수목에 의한 항력에 의하여 수위는 상승하지만 차이는 크지 않으며, 수목이 식재된 구간의 유속이 현저하게 저하되는 것으로 알려져 있다. 식재구간과 비식재구간의 현저한 유속차이는 활발한 에너지 교환에 기인한다. 이러한 특성은 하천에 여러 가지 시설물 설치 및 수목 식재 계획 수립 등에 있어 고려되어야 할 사항이다. 또한 수치해석을 통한 정확한 흐름예측을 위해서는 두 구간 사이의 합리적인 에너지 교환계수를 결정하여야 한다. 수목 식재구간과 비식재구간의 에너지교환 특성에 대한 연구는 대부분 모형식생(단순한 봉 형태 위주)을 이용한 소규모 개수로 실험장치를 이용하거나, 이론적으로 접근하고 있다. 이러한 연구는 흐름 상사 등을 고려할 때, 정성적인 분석에 그치고 있으며, 정량적인 분석을 위해서는 원형에 가까운 실험시설을 이용하는 것이 타당할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 단면의 높이, 상단폭, 저면폭이 각각 2 m, 11 m, 3 m인 소하천에 가까운 실험수로에 관목류(왕버들)를 식재하여 실험을 수행하였다. 수로의 중앙부와 사면에 식재된 경우, 식재 패턴이 다른 경우(parallel space, staggered space) 등 다양한 조건에 대하여 흐름특성을 분석하였다. 각 경우에 대하여 배수곡선을 측정하여 흐름저항 특성을 분석하였으며, 50Hz의 자료 획득이 가능한 micro-ADV를 이용하여 횡단면의 난류량을 측정하였다. 측정된 난류량을 이용하여 전단속도의 변화, 난류에너지 변화 등을 분석하였다. 이 연구는 하천내 수목식재 계획 수립, 수치모형의 중요한 매개변수인 에너지교환계수의 합리적 결정에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
주식 예측은 주식 시장이 생긴 이래로 투자자들이나, 금융 전문가들 사이에서 매우 중요한 일이 되어 왔다. 그러한 중요성으로 인해 엘리오트 파동이론과 같은 많은 주식 예측 기법이 제시되었고, 또한 이러한 예�G의 자동화를 위해 인공지능분야에서도 많은 연구가 있어왔다. 주가 예측에 패턴인식 방법을 적용한 기존의 연구로는 주로 ANN(Artificial Neural Network)방식과 은닉 마코프 모델(HMM, Hidden Markov Model)이 있었고, 본 논문에서는 HMM을 이용한 방법을 제안한다. HMM은 시간 순차적인 패턴을 가지는 모델의 인식에 좋은 성능을 보여 주로 음성인식 분야에서 많이 이용되고 있다. 주식 변화 역시 시간 순차적 흐름에 따라 기울기의 변화가 어느 정도 일정한 패턴을 가지는 성질이 있고, 이것은 HMM을 이용한 패턴인식으로 주식의 앞으로의 변화를 예측하기에 적합한 요인이 된다. 본 논문에서는 이를 위해 다음과 같은 과정을 걸쳤다. 첫 번째로 실존 회사의 장기간의 주식 테이터를 기반으로 여러 개의 HMM모델을 학습 하였다. 두 번째로 예측하고자 하는 기간 이전의 주식 변화 데이터를 입력으로 하여, 이전에 이와 유사한 패턴이 있었는지를 HMM을 통해 알아냈다. 마지막으로 이렇게 알아낸 패턴을 이용하여 앞으로의 주식 변화를 예측하였다. 실험은 실제 주식 변화와 예측값의 비교를 통해 정확도를 검증하였다.
하천 및 수자원의 효율적인 관리와 더불어 다양한 수공구조물의 운영 및 관리를 위해서 구조물 주변에서 발생하는 불연속 흐름 및 급변류 등의 현상과 구조물 운영을 반영한 수치해석 기법을 이용한 모델 개발의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 하천의 불연속 흐름을 모의하기 위한 1차원 흐름해석 모형(K-River)을 개발하였다. 본 모형은 천이류와 급변류를 수치적으로 안정하게 처리하기 위하여 지배방정식을 보존형 Saint-Venant 방정식으로 선정하고, FVM과 Forward Euler 방법을 이용하여 이산화를 수행하였다. 수치흐름률을 계산하기 위해서 불규칙 단면과 하상의 급경사 등에 신뢰도가 높은 기법으로 판단되는 근사 Riemann해법 중 하나인 HLL flux를 이용하였다. 개발된 K-river 모형의 검증을 위해서 해석해가 존재하는 타원형의 하상융기가 있는 하도에 적용하였으며, 국내에서 하천 설계 및 관리를 위해서 광범위하게 이용되고 있는 1차원 흐름해석 모형인 FDM기반의 HEC-RAS 모의결과와 비교 검토를 수행하였다. 그 결과, FDM기법에서는 모의되지 않는 일부 급변류 패턴을 개발 모형을 통해 모의가능하였으며, 전체적으로 K-River가 기존 모형 보다 해석해에 근사한 결과를 나타내었다. 또한, 배수문을 비롯하여 합류부, 분류부, 펌프장, 암거 등이 설치되어 운영되고 있는 아라뱃길에 적용하여 K-River의 적용성을 평가하였다. K-River를 이용하여 아라뱃길의 흐름분석을 수행한 경우가 HEC-RAS를 이용한 경우보다 수위와 유량의 유동을 시간에 따라 세밀하게 모의하였으며, 이는 배수효과에 의한 파의 전달이 FDM기법 대비 정확히 모의되기 때문으로 판단된다. 추후 연구에서는 현재보다 시간간격을 상세화 하여 수집된 관측수위를 통해 추가적인 검증을 수행하고, 다양한 특성을 가진 타 하천 등에 적용하여 모형의 적용성을 확대하고자 한다.
IoT (Internet of Things) 기술과 위치기반 기술의 발전은 대용량의 이동데이터를 급속하게 생성하고 있다. 대용량 이동 데이터의 분석은 도시 이동의 흐름 및 교통 계획 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 불규칙한 공간적 및 시간적 해상도의 택시 승차 정보로부터 빈번 승차 패턴을 분석하였다. 택시 승차 지점을 중심으로 군집 분석을 실시한 후 군집분석에 기반한 영역을 기준으로 순차패턴 분석을 적용하여 택시 승차 지점이 빈번하게 일어나는 패턴을 분석하였다. 실험용 데이터는 서울특별시 택시 운행 정보로부터 아침 출근 시간인 7시부터 9시 사이의 승차 정보를 분석하였다. 분석 결과는 아침 출근 시간대에 가장 빈도가 높게 발생하는 승차 순차 패턴은 강남 지역 안에서 많이 발생하였으며 지역과의 연계에 있어서는 강남으로부터 서울 시청 지역으로의 이동이 많이 발생하였다. 또한 본 연구는 순차 패턴 분석을 위한 기본 단위로 행정동 경계를 기준으로 분석하였다. 하지만 행정동 경계 기반의 분석은 지역간의 이동 패턴을 찾기가 어려웠다. 본 연구 결과는 향후 택시 공차율 감소와 도시 흐름관리를 위하여 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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