• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 환경영향평가
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• 제27권2호
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• pp.124-138
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• 2018

본 연구는 안산시 산림을 대상으로 연간 $CO_2$ 흡수량 평가를 위한 통계 및 공간자료의 활용성을 검토하였다. 통계자료, 임상도(1:5,000), 산림수종 표준 탄소흡수량 자료들을 활용해 산림의 연간 $CO_2$ 흡수량을 산정하였다. 또한 세분류토지피복도를 이용한 연간 $CO_2$ 흡수량 분석 및 활용성을 검증하였다. 통계자료를 이용한 경우 2010년을 기준으로 연간 $CO_2$ 흡수량의 차이가 컸다. 이는 2010년부터 산림기본통계의 작성 방법이 고도화됨에 따라 임목축적이 급격히 증가한 결과이다. 향후 통계자료를 활용할 경우 최근의 산림기본통계를 이용한 보정이 필요하다. 임상도(1:5,000)와 산림기본통계(2015, 2010)의 시기 차이를 이용한 방법은 수종들의 생장량에 따른 $CO_2$ 흡수량이 반영되지 않았다. 산림수종 표준 탄소흡수량 자료와 임상도(1:5,000)를 이용한 결과 연간 42,369 ton을 흡수하였다. 세분류토지피복도와 산림수종 표준탄소흡수량 자료를 이용한 결과는 40,696 ton이었다. 임상도(1:5,000)를 이용하여 세분류토지피복도를 검증한 결과 p<0.01 수준에서 유의했고, 흡수량 차이는 1,673 ton이었다. 본 연구는 다양한 산림활동의 온실가스 감축 효과 평가에 있어 객관적 기준을 적용하는 일환으로서 의의를 지닌다. 나아가 탄소흡수원과 관련된 토지이용 및 관리 등의 의사결정 지원을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권3호
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• pp.390-397
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• 2013

본 연구는 비모수추정 방법인 자료포락 기법을 이용하여 청양, 공주, 부여 등 충남지역의 밤나무 재배임가를 대상으로 경영효율성을 평가하였다. 분석자료는 2012년 3월부터 10월까지 실시한 '|밤나무 경영에 관한 실태조사'결과 중에서 20개 임가의 투입요소(관리비, 수확비, 재료비, 간접비, 재배면적)와 산출요소(조수입액)를 대상으로 하였다. 그리고 DEA 기법중 CCR 모형과 BCC 모형을 이용하여 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성을 분석하였고 비효율성 임가의 개선방안도 제시하였다. 추가적으로 DEA 분석결과의 검증을 위하여 기술효율성과 표준진단표 결과를 비교하였다. 연구결과, 기술효율성은 평균값이 0.667로 전체적으로 비효율적으로 분석되었고 그 원인은 순수기술효율성이 평균 0.944, 규모효율성이 평균 0.703으로 나타나 재배기술적인 측면에서는 순수기술효율성이 높았지만 규모의 효율성에서는 비효율성이 존재하였다. 효율성이 1인 임가는 기술효율성 6개, 순수기술효율성 13개, 규모효율성이 6개 임가로 나타났고, 3개 모두 1인 임가는 6개로 나타났다. 표준진단표 점수와 비교한 결과 80점이상 고득점을 기록한 임가는 5개로 나타났고 이 중 기술효율성이 1로 분석된 임가는 3개로 나타났다. 또한 기술효율성과 표준진단표의 최저점수와 최고점수를 기록한 임가도 동일하게 나타났다. 이것은 DEA를 이용한 경영 효율성 평가가 표준진단표와 함께 현장에 적용 가능하다는 것을 나타낸다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.233-254
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• 2017

본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.604-617
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• 2018

도로 증가로 산림파편화 현상이 심화됨에 따라 도로 주변의 산림이 영향을 받았을 것이란 가정 하에 도로 거리에 따른 산림 내 온 습도 관계에 대해 연구를 진행하였다. 산림 모니터링을 통해 세동, 공주 지역의 침엽수림과 활엽수림에 대해 온 습도를 도로경계에서 산림내부까지 각각 10m, 20m, 30m 총 3개의 지점으로 관찰하였고, 영동 지역은 도로 내부 구조물로 인해 0m, 10m, 20m 3개 지점으로 달리 관찰하였다. 연구기간동안 수목 생장의 변화량이 적다고 판단되어, 도로에 의한 산림 내부의 온습도 변화를 2017년도 9월부터 2018년도 1월까지 각 지역 및 성상별로 도로로부터 산림내부까지 일정간격을 기준으로 온 습도를 교차, 비교하여 도로 등 선형개발로 인한 산림내부의 온 습도 변화를 정량적으로 분석하였다. 특히, 주 야간에 따라 소형기상기록장치(HOBO data logger, MX2301, Onset Corp.)를 이용해 각 지점 마다의 온 습도 변화량을 측정하였으며 월별로 평균을 구하여 각 지점 간의 특성을 분석하였다. 2017년 9월 공주 침엽수림의 경우, 평균 주간 온도가 산림경계에서 $26.05^{\circ}C$로 $25.48^{\circ}C$인 산림외부보다 $0.57^{\circ}C$ 높고 $24.82^{\circ}C$인 산림내부보다 $1.23^{\circ}C$ 높아 산림내부로 들어갈수록 온도가 내려갔다. 야간에는 2017년 11월 세동 활엽수림에서 산림경계가 $0.04^{\circ}C$, 산림외부는 $0.35^{\circ}C$, 산림내부는 $0.64^{\circ}C$로 산림 외부에서 산림 내부로 들어갈수록 더 높은 온도를 띄는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 도로에 따른 산림의 온 습도 조절 능력은 도로경계에서 산림 내부로 거리가 멀어질수록 크고 변동성이 적었으며 산림 내부 성상에서는 침엽수에서 온 습도 조절 능력이 더 큼이 확인되었다. 본 연구를 통해 도로 등 인위적 선형개발에 따른 산림 및 주변 지역의 온 습도의 높은 변화량을 야기해, 수목 생장에 영향이 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 산림 생장의 영향을 미치는 선형개발의 정량적 범위를 파악하기 위한 연구 및 선형 개발 시 야기되는 산림 변화의 관리를 위한 토대가 될 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.325-338
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• 2023

구상나무는 한반도 아고산대 생태계에 미치는 기후변화 영향 평가에 중요한 환경지표종이다. 하지만 아고산대의 특성상 해발고도 약 1,000 m 이상에 주로 분포한 구상나무를 주기적으로 현장 조사하는 것은 많은 인력을 요구한다. 따라서 본 연구는 주기적인 관측이 가능한 원격탐사 자료를 활용하여 한라산과 지리산을 대상으로 2003년부터 2020년까지의 9월 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 normalized difference vegetation index (NDVI)와 지표면 온도 그리고 Global Precipitation Measurement (GPM)Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM의 강수량 자료를 이용해 구상나무의 식생 변동 및 환경변수와의 연관성을 분석하였다. 2003년과 비교하여 2020년에 구상나무 서식지역의 식생지수 감소를 확인하였으며, 이를 바탕으로 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역을 선별하였다. 이러한 지역들에 대한 장기간 식생지수 시계열 분석 결과, 한라산과 지리산 모두 고사지역에서 식생지수가 감소하는 경향을 보였다(한라산: -0.46, 지리산: -0.43). 또한 Hodrick-Prescott 필터를 통해 추출된 식생지수와 지표면온도 그리고 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석한 결과, 한라산의 경우 지표면온도가 증가하고 강수량이 감소하는 시기에 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역의 식생지수 차이가 증가하였다. 이는 온도 상승과 강수량 감소가 한라산 구상나무 생육쇠퇴에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 반면 지리산은 장기적으로 구상나무 고사지역의 장기적인 식생지수 감소 추세를 보여주었으나, 식생지수 변화 패턴이 지표면온도와 강수량과는 유의미한 상관성을 발견하지 못하였다. 추후 지표면 온도와 강수량 외에 선행연구에서 구상나무 생육쇠퇴와 연관이 있다고 알려진 환경인자(토양수분, 일사량, 강풍 등)에 대한 추가 분석이 필요하다. 본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 모니터링 및 환경 변수들의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 본 연구를 토대로 위성 기반 모니터링이 구상나무의 생태학적 연구에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제32권1호
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• pp.36-63
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• 1976

1974년(年) 천연(天然)소나무집단(集團)에 대한 유전적변이(遺傳的變異)를 분석(分析)하고져 먼저 경북(慶北) 청송군(靑松郡) 소재(所在) 주왕산(周王山)소나무림(林), 충남(忠南) 서산군(瑞山郡) 소재(所在) 안면도(安眠島) 소나무림(林), 그리고 강원도(江原道) 평창군(平昌郡) 소재(所在) 소나무림(林)을 대상(對象)으로하여 각(各) 집단(集團)에서 되도록 소면적(小面積)의 범위내(範圍內)에 서있는 소나무 개체(個體)를 각(各) 20주(株)씩 총 60주(株)를 택(擇)하여 그 모수(母樹)에 대한 형태학적(形態學的) 특성(特性)등을 조사측정(調査測定)하고 집단간(集團間)에 보이는 차이(差異) 그리고 한 집단내(集團內)에 있는 각개체수목(各個體樹木)의 형질(形質)을 조사보고(調査報告)한바 있다(제일보고문(第一報論文). 1974년(年) 가을에 가계별(家系別)로 종자(種字)을 채취(採取)하여서 가계별(家系別) 및 산지별(産地別)의 차이(差異)를 분석(分析)하고 동시(同時)에 그 종자(種字)를 파종하여서 1-0묘(苗) 및 1-1묘(苗)를 대상(對象)으로 생장인자(生長因子)에 대한 측정(測定)을 하고 그 유전력(遺傳力)을 계산(計算)해 보았다. 그밖에 엽록소함량(葉綠素含量) 또는 monoterpene등의 함량(含量)의 차이(差異)를 분석(分析)해 보았다. 종자(種字)의 형태학적(形態學的) 특성(特性)에 있어서는 집단간(集團間) 또 가계간(家系間)에 유의차(有意差)를 보이지 않는 것도 있었으나 대체(大體)로 유의차(有意差)가 인정(認定)되었다. 그리고 각형질간(各形質間)의 상관(相關)을 보았는데 구과폭(毬果幅)과 종자익(種字翼)의 폭(幅), 구과장(毬果長)과 종자익(種字翼)의 길이간(間), 그리고 구과(毬果) 생중량(生重量)과 종자중량간(種字重量間)에는 정(正)의 상관(相關)이 보였다. 묘고(苗高)와 근원경(根元徑)의 성장(成長)에 있어서는 가계간(家系間) 그리고 집단간(集團間)에 차이(差異)가 인정되었다. 묘고(苗高)의 유전력(遺傳力)은 집단(集團)의 평균치(平均値)를 가지고 분석(分析)하였다. 즉 집단(集團)에 관계(關係)되는 분산(分散)을 유전분산(遺傳分散)으로 보고서 유전력(遺傳力)을 계산(計算)해 보았는데 1-0묘(苗)의 묘고(苗高)에서는 0.29, 1-1묘(苗)에서는 0.14가 그리고 근원경(根元徑)에 있어서는 1-0묘(苗)는 0.15, 1-1묘(苗)에서는 0.06이였다. 기공열수(氣孔列數)에 있어서는 집단간차이(集團間差異)가 있었으나 거치밀도(鋸齒密度)에는 차이(差異)가 없었다. 침엽(針葉)의 특성(特性)에 관(關)해서는 모수(母樹)와 차대간(次代間)에 상관(相關)이 없었다. 엽록소함량(葉綠素含量)은 집단간차이(集團間差異)는 보였으나 가계간차이(家系間差異)는 없었다. monoterpene의 성분(成分)에 있어서는 myrcene과 ${\beta}$-phellandrene의 함량(含量)으로 집단차(集團差)를 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.107-118
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• 2016

2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.