• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.53-65
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• 2022

GNSS 위성측위시스템의 고도화에 따라 다채널 GNSS 수신기, 다 주파 외장안테나 및 모바일 앱(App)기반 공개형 측위해석 소프트웨어 등 사용자 부문에서도 정확성과 경제성을 반영한 하드웨어 및 운용 소프웨어의 모듈(Module)화가 구현되어 사용자의 목적에 따라 능동적 구성방식(DIY, Do it yourself)의 다채널 GNSS RTK 측위가 가능하다. 특히, Multi-GNSS 위성의 활용 인프라가 확대되고 다양한 모듈의 조합에 따른 활용·확대의 잠재성이 부각되면서 다채널 저가 GNSS 수신기 모듈의 활용에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 형태로 대중시장에 등장하고 있는 다채널 저가 GNSS 수신기를 검토하고 다채널 저가 GNSS 측위 모듈 기반 RTK 측량 시스템(이하, "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템")을 구성하여 행정안전부의 "주소정보시설 조사사업"의 활용 방안을 분석하고 활용 가능성을 평가하였다. 이를 위해 U-blox사의 F9P 칩셋, 안테나, GNSS 관측자료의 Ntrip 전송 및 RTK 측위용 해석 앱(App) 등 관련 모듈을 스마트폰을 매개로 조합, 저가형 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"을 구성하고 원형 궤적에 대한 동적측위 실시 및 주소정보시설을 대상으로 정적측위를 수행하였다. 실험대상지 내 고정점 5점을 대상으로 측지용 수신기 정적측량성과와 비교분석한 결과 평균 ± 1.2cm의 표준편차로 양호한 정적측량성과를 획득할 수 있었다. 또한, 드론영상 해석으로 구성한 정사영상 내 원형구조물의 외곽선에 대한 검사점과 저비용 RTK GNSS 수신기의 동적측량 궤적과 비교한 결과, 평균 ± 2.5cm의 표준편차로 매우 근접한 궤적 성과를 확인할 수 있었다. 특히, 주소정보시설에 적용한 결과, 고가의 상업용 측지형 수신기 대비 저렴한 비용으로 공간정보구축의 효용성을 검증할 수 있었으므로 지적분야에서 본 연구에서 구성한 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"의 다양한 활용성이 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.565-575
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• 2009

최근, 테러 및 전쟁과 관련된 폭발사고가 빈번히 발생하고 있으며, 특히 도심지에서는 이러한 폭발사고로 인해 인명피해 뿐 아니라 주요 시설물에도 큰 손상이 가해져 제2차, 3차의 피해가 발생하게 된다. 폭발사고에 대하여 인명 및 시설물을 안전하게 보호하기 위해서는 기본적으로 구조물에 가해지는 폭발하중 효과에 대한 이해가 필요하다. 폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 콘크리트 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야 한다. 일반적으로, 콘크리트는 다른 건설재료에 비해 상대적으로 높은 폭발저항성을 가진 재료이지만, 일반강도 콘크리트는 충격 및 폭발하중에 대하여 충분한 저항성능을 가지지 않는다. 그러므로 방호설계에서는 고에너지 흡수력과 높은 파괴저항성을 지니는 새로운 재료의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 최근 활발하게 연구 중인 초고강도 콘크리트(UHSC)와 Reactive Powder Concrete(RPC)에 대한 방폭성능을 평가하고자 한다. UHSC와 RPC는 강도 및 성능향상, 부재의 치수 및 중량 감소, 내진저항성 향상과 같은 장점들로 인해 초고층건물 및 초장대교량에서 사용되어지고 있다. 또한 UHSC와 RPC는 9.11테러와 같은 테러 및 충격하중에 의한 사회주요시설물의 방호설계에 적용할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 폭발하중에 대한 UHSC 및 RPC 구조물의 거동을 파악하기 위하여 $1.0m{\times}1.0m{\times}150mm$의 슬래브 구조물 시편을 제작하여 폭발실험을 수행하였으며, 폭발파의 특성 뿐만 아니라 최대 및 잔류 변위와 철근과 콘크리트 표면에서 변형률을 측정하여 구조물의 거동을 분석하였다. 또한 손상 및 파괴모드를 각 시편별로 측정하였다. 본 실험을 통해 UHSC 및 RPC가 일반강도콘크리트에 비해 폭발저항성이 높은 것으로 분석되었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권3호
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• pp.46-59
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• 2023

풍납토성에서는 미래마을부지 마-1호 건물지를 비롯하여 백제 지상식 건물지가 여럿 확인되었다. 그러나 기와가 건물지와 직접적으로 관련되어 출토된 건물지는 마-1호 건물지가 유일하다. 마-1호 건물지와 비견되는 마-2호 건물지와 라-1호·2호 건물지 등의 경우에는 적심시설 및 건물 구조로 보건데 지붕에 기와가 올라갔을 가능성이 매우 높은 건물지라 하겠다. 비록 반지하식의 수혈건물지일지라도 내외부 기와 출토상황상 가-30호 수혈건물지나 현대아파트부지 가-5호 주거지 혹은 지상식에 가까운 경당지구 44호 유구처럼 지붕에 전면 즙와가 아닌 부분즙와의 형태로 기와건물이 조성되었을 수도 있다. 지붕에 기와를 사용한 초기 배경에는 여러 이유가 있을 수 있으나 주요한 배경으로는 건물의 위세적 기능이 우선적으로 고려되었을 것으로 여겨진다. 중국과 일본에서 궁전, 사찰, 예제성 건축물(禮制性 建築物) 등 국가적으로 중요한 건물에 기와를 사용하기 시작한 사례로 보아, 백제도 중앙집권화된 시점부터는 적극 사용하였을 것으로 추정된다. 백제 초기 기와건물은 대형화된 건물을 염두에 두고 화재예방과 구조적 안정성을 고려한 결과, 초보적 주거 건축기술에서 고도화된 공공 건축기술로의 변화가 뒤따라오게 된 것으로 여겨진다. 특히 미래 마-1호 건물지는 고대(高臺)나 지하초석과 같은 구조적인 특징상 국내에 유사사례를 찾아보기 힘들고, 오히려 중국과 일본에서 유사 기술을 사용한 중요 건축물을 찾아볼 수 있다. 중국에서는 주로 장안성 등 궁전 주변에 조성된 예제성 건축물에서 유사 건축기술을 발견할 수 있었다. 이를 토대로 보면 마-1호 건물지 등 현재까지 발견된 기와 건물지는 예제성 건축물 성격과 매우 관련 있어 보이며, 라-1호·2호 건물지와 같은 지상식 건물은 국영 창고와 관련된 중요 시설물로 공공시설물과 연계되어 백제 초기의 도성구조와 관련하여 많은 시사점을 주고 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.915-929
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• 2023

최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.159-172
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• 2023

본 연구는 대학-지역 연계 창업공간 구성에 대한 요구분석을 통해 대학-지역 연계 차원의 협업적 창업공간(Co-Space) 구성방안을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료를 t검정(독립표본, 대응표본), The Locus for Focus 모델을 통해 분석하였다. 또한 창업가 대상 FGI를 실시하여 다각도에서 대학-지역 연계 창업공간 구성의 방향성을 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학-지역 연계 협업적 창업공간의 필요성 분석결과, 지역주민이 인식하는 창업공간 개방의 필요성과 지역 내 창업공간 구축 필요성은 높게 나타났다. 또한, 남성이 여성보다 지역 내 창업공간 개방 필요성을 높게 인식했다. 둘째, 대학-지역 연계 협업적 창업공간에 대한 요구도 분석결과, 대학-지역 연계 창업공간 구성에 대한 현재 중요도와 미래 필요도 차이는 통계적으로 유의미하게 나타났으며, 첨단공간에 대한 요구가 높게 나타났다. 셋째, 대학-지역 연계 협업적 창업공간 구성방안 분석결과, 개방성과 폐쇄성을 고려한 창업공간 구성, 창업단계 및 분야를 고려한 창업공간 구성, 창업공간 규모에 따른 상이한 공간구성 요구가 나타났다. 이상의 연구결과를 종합한 결과, 대학-지역 연계 차원의 협업적 창업공간 구성을 위한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 협업적 창업공간은 대학과 연계하여 지역 내 창업기업의 발전단계 별 요구에 따른 공간구성이 필요하다. 둘째, 창업공간 규모와 운영방식을 고려한 맞춤형 협업적 창업공간 구성이 필요하다. 셋째, 대학의 유휴공간에 체험 기반 지역주민 개방 공간을 구축해야 한다. 넷째, 지역사회, 창업투자사, 창업지원기관, 창업기업 간 유기적인 네트워크가 가능한 협업적 창업공간 구성이 필요하다. 본 연구는 대학과 지역의 연계를 통해서 지역 창업생태계 구성과 창업지속성 강화를 위한 협업적 창업공간 구성의 시사점을 제안한 점에서 그 의의가 있다. 본 연구의 결과는 창업기업에게 영향을 미치는 주요요소인 창업공간의 중요성이 강조되고 있는 흐름 속에서 지역 창업 생태계 구축을 위한 협업적 창업공간 구성의 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권6호
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• pp.461-473
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• 2002

본 연구는 지구과학 ‘해양’ 단원에서 제시된 5가지 주제에 대하여 개념도를 작성한 후 이를 중학교 과학 수업에 적용하여 그 효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 작성된 개념도를 활용한 수업을 실험집단인 고등학교 2학년 2개 학급을 대상으로 운영하고 전통적인 수업을 실시한 비교집단과 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 개념도활용 수업과 전통적인 수업이 과학성취도에 미치는 효과를 검증한 결과, 개념도 활용 수업이 전통적인 과학수업에 비해 학생들의 과학성취도에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습능력 수준에 따라 두 가지 수업의 효과를 비교한 결과, 학습능력이 높은 학습자보다 학습능력이 중 ${\cdot}$ 하위 수준의 학생들에게 더 효과적인 것으로 밝혀졌으며 개념도에서 위계가 분명한 학습내용일수록 개념도 활용 수업이 더 효과적이었다. 둘째, 개념도 활용 수업과 전통적인 수업이 과학에 대한 태도에 미치는 효과를 검증한 결과, ‘과학적 탐구에 대한 태도’ 범주와 ‘과학적 태도의 적용’ 범주에서는 개념도 활용 수업이 전통적인 수업보다 더 효과적이었다. 반면에 ‘과학수업의 즐거움’ 범주에서는 개념도 활용 수업과 전통적 수업의 효과에 차이가 나타나지 않아 개념도 작성에 대한 학습자들의 심리적인 부담을 반영해주었다. 셋째, 개념도 활용 수업 집단에 대한 설문 조사 결과 개념도 수업에 대한 학습자들의 인식은 전체적으로 긍정적인 것으로 나타났다. 하위 영역 별로 살펴보면 개념도 활용 수업이 학습내용의 이해 증진면에서 유리한 것으로 평가하였으며 학생이 작성한 개념도를 통해 수업 내용에 대한 확인이 용이하기 때문 평가도구로 활용가치가 높은 것으로 인식하였다. 파지력면에서 개념도는 배운 내용을 확인하고, 기억하는데 유용한 것으로 인식하였으나 활동성면과 흥미면에서는 다른 영역점수 보다 낮게 나타났다.가 1.2 mM, 1.8 mM인 경우 배양 14일에 염기성 인산분해효소의 활성도가 유의하게 증가하였으나, 2.5 mM인 경우 활성도가 감소하였다. 4. II-1 ${\beta}$의 활성도는 카페인을 단독 처리한 경우 0.2 mM, 1.0 mM에서, 칼슘 단독 처리시에는 1.8 mM에서, 혼합 처리시 0.1 mM 카페인과 1.8 mM 칼슘 혼합 처리한 경우 높게 나타났고, 고농도의 카페인, 칼슘 혼합 처리 시에는 낮게 나타났다 이러한 실험 결과를 통하여 칼슘이 1.2 mM, 1.8 mM 농도로 존재하는 경우 카페인에 의한 골모세포의 염기성 인산분해효소 활성과 IL-1 ${\beta}$의 활성 억제 효과가 어느 정도 회복되나, 2.5 mM 고농도의 칼슘은 억제된 활성을 회복시키지 못함을 확인하였다.지 않고 다양한 분야 즉 디자인, 생활 속에서의 벽지문양과 포장지, 예술작품 등에 활용되고 있음을 체험함으로써 수학이 실생활에 광범위하게 활용되고 있음을 알게 하였다. 역으로 생활 속에서의 테셀레이션을 통해 수학적 개념을 찾는 과정을 통해 수학이 아름다우면서도 실용적이라는 생각을 심어줄 수 있었다. 셋째, 테셀매니아, GSP, 캐브리, 거북기하 등 평소 수업에서는 활용도가 적은 컴퓨터 소프트웨어를 활용함으로써 컴퓨터 소프트웨어 자체에서 오는 호기심뿐만이 아니라 직접 조작하여 테셀레이션 작품과 개념을 익히고 새로운 작품과 학습을 해 내는 과정을 통해 자신감과 성취감 등에 있어 큰 변화가 있음을 발견할 수 있었다. 컴퓨터 기능이 미숙한 학생의 경우 처음에는 당황해 하고 어려워하는 부분도 있었으나 조작할 시간적 여유를 주고 교사와 우수한 학생들이 도우미로서 역할을 잘해내어 나중에는 큰 어려움 없이 마칠 수 있었다. 테셀레이션이라는 용어가 아직은 생소한 현장에서 교수 학습 자료가 부족하고 그에 따른 이해도 부족한

• 한국전통조경학회지
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• 제32권4호
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• pp.14-23
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• 2014

본 연구는 세연정의 공간구조 및 형식과 공감각적, 상징적 인지적 요소에 내재하는 전통색채를 분석함으로써 첫째, 세연정 작정에 내재한 전통 색채를 찾아내고 동시에 그 의미를 해석함으로써 세연정 작정의 또 다른 해석 방법을 제시하고 둘째, 기존에 제시된 별서정원의 전통색채 분석 방법론의 신뢰성과 타당성을 검증함을 부목적으로 하였다. 연구방법으로는 전통색채 및 세연정의 작정 배경과 이론, 전통색채 분석 방법 등에 대해서는 문헌연구를 통해 수행하였으며, 전통색채 분석 방법을 세연정 별서에 실증적으로 적용하여 연구 결과를 도출하는 방법을 사용하였다. 특히, 전통색채 분석 방법으로는 세연정에서 나타나는 공간적 요소를 크게 시각적, 공감각적, 상징적 인식적 공간 요소로 구분하여 시각적 공간으로 공간 및 경물의 위치와 방위, 공감각적 공간으로 계절과 시간 및 오관, 상징적 인식적 공간으로 칠정과 사단 등으로 구분하고 각각의 공간요소에 대한 오정색 체계 분석하여 그 의미를 해석하도록 하였다. 연구 결과를 정리 하면 다음과 같다. 첫째, 세연정에서 나타난 공간구조 및 형식은 세연정(洗然亭)을 중심으로 하여 세연정의 사각형 누각의 평면 형태에 따라 동남, 서북의 두 개의 방위 축으로 구분될 수 있었다. 둘째, 세연정에 나타나는 전통색채는 '백색', '청색', '흑색', '적색', '황색 '순으로 나타났다. 셋째, 전통색채 분석에서 청렴과 순결을 상징하는 '백색'이 가장 많이 출현하는 것은 작정자인 윤선도가 맑고 깨끗하게 정치적 미련 없이 세속에 묻혀 살아가는 것을 즐기고자 작정하였다는 해석의 여지를 남겼다. 또한 자연의 생명력을 상징하는 청색의 출현이 우세를 보이는 가운데 지혜를 상징하는 '흑색', 신성하고 숭고한 생명력을 상징하는 '적색'이 유사한 비율로 출현하고 높고 고귀한 지위를 상징하는 '황색'이 제일 낮은 빈도로 출현하는 것은 윤선도가 세연정을 통해 벼슬 등 지위보다는 자연을 즐기며, 그를 통해 지혜를 쌓고, 춤과 시 짓기 등 놀이를 통해 윤선도 스스로 신성하고 고귀한 존재로 여생의 삶을 영위하고자 하는 의도로 작정되었다는 것과 일치되거나 적어도 연관되어 해석될 여지를 보였다. 넷째, 이상의 연구 결과는 본 연구에 선행된 소쇄원의 전통색채 분석과 의미 해석과 비교 고찰해 보았을 때 소쇄원에 처음으로 적용된 전통색채 분석 방법론에 대한 신뢰성과 타당성을 검증할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.