• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권4호
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• pp.225-236
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• 2011

무선 통신 기술의 발달과 컴퓨터의 소형화에 힘입어 사용자의 위치에 따라 맞춤형 서비스를 제공하기 위하여 다양한 위치 기반 서비스 응용들이 개발되고 있다. 그리고 대용량의 차량 위치 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 차량 위치 감지 및 전송, 데이터의 삽입 및 검색과 사용자 질의 처리 기술이 요구된다. 이 논문에서는 대용량의 과거 차량 위치 정보를 빠르게 입력, 검색하는 과거 위치 색인을 설계하고 상황에 따라 입력과 검색 비용을 조절할 수 있는 가변 버퍼 노드인 기법을 제안한다. 설계된 색인은 GIP+와 같이 효과적인 입력을 위해 버퍼 노드를 사용하고 빠른 검색을 위해 프로젝션 스토리지를 사용한다. 그리고 사용자가 지정한 시간 간격에 따라 버퍼 노드에 저장되는 데이터의 개수를 조절하여 입력과 검색 비용을 조절할 수 있다. 실험에서는 버퍼 노드 크기에 따라 비단말 노드 수가 달라지며, 이로 인해 입력과 검색 성능이 달라짐을 확인할 수 있다. 제안된 가변 버퍼 노드 방식은 위치 기반 서비스 응용에 따라 과거 위치 색인의 성능을 조절하는데 효과적으로 사용 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.127-133
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• 2021

산업용 IoT 환경에서 센서들은 감지하고 있는 대상의 데이터들을 연속으로 생성하며, IoT 게이트웨이에 전달한다. 따라서 대량의 실시간 센서 데이터를 관리하는 것은 IoT 게이트웨이에 필수적인 기능이며 이러한 센서 데이터를 관리하기 위해 키-값 스토리지 엔진들이 널리 사용되고 있다. 그러나 IoT 게이트웨이에 사용되는 키-값 스토리지 엔진들은 산업용 IoT 환경에서 생성되는 센서 데이터들의 특징을 고려하지 않고 있으며 이 때문에 제한된 성능을 보인다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터의 특징을 활용하여 키-값 스토리지 엔진을 최적화한다. 제안하는 최적화 기법은 키-값 스토리지 엔진의 입력인 키를 분리하여 계층적인 색인화 작업을 하는 것이다. 이를 통해 과도하게 발생하는 쓰기 증폭을 줄이며 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 최적화 기법을 LevelDB에 구현하였으며, 제안하는 기법을 평가하기 위해 TPCx-IoT의 워크로드를 사용했다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법의 성능은 기존의 방법보다 21배 더 좋으며 이는 제안하는 기법이 산업용 IoT 환경에서 데이터 수집을 고속으로 처리할 수 있음을 보인다.

• 한국습지학회지
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• 제21권2호
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• pp.173-180
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• 2019

본 연구는 도로, 주차장 및 지붕에서 발생된 TSS와 중금속의 거동을 분석하기 위해 수행되었다. 강우시 도로, 주차장, 지붕에서 발생되는 중금속은 입자상 물질(TSS)에 부착되어 이동된다. 이는 TSS 부하량과 Cr, Fe, Cu 및 Pb의 입자상 중금속 및 용존성 중금속의 부하량의 상관관계로 판단 가능하다(r =0.52~0.73, p <0.01). 일반적으로 도로 및 주차장에서 발생된 TSS 및 중금속은 지붕에 비해 더 높은 것으로 분석되었는데, 이는 차량에 의해 중금속이 많이 발생하며, 집수면적 또한 도로 및 주차장이 넓기 때문으로 보여진다. 첨두유출발생시까지 TSS 부하량의 65~75%가 유출되는 것으로 나타났으며, 이는 인근 수계로 유출되는 TSS를 제거하기 위해서는 첨두유출을 제어하는 것이 가장 효과적인 것을 의미한다. 또한 비용경제적인 LID 시설의 규모를 산정하기 위해 시설의 적정 크기(시설의 표면적/배수구역 면적)에 따른 TSS와 중금속 제거율을 평가하였다. 본 연구는 LID 시설의 설계시 참고 가능한 기초데이타로 중요한 의미가 있는 것으로 사료된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권2호
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• pp.19-27
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• 2011

홍경모(1774~1851)가 기술한 '사의당지'를 원전으로 조선시대 후기 경화세족의 저택 '사의당'의 입지와 공간구성 체계 및 조경문화를 추적한 연구결과는 다음과 같다. 사의당은 정명공주(선조의 딸)가 홍주원과 혼인한 후 인조에게 하사받은 대지면적 530여칸 규모(약 $1,750m^2$)의 저택으로 목멱산, 도봉산, 그리고 인왕산과 장원봉이 풍수적 사신사 구조를 이룬 생룡형(生龍形) 길처에 자리했다. 한양 남부방 목멱산 아래 북동향으로 자리하였는데, 동쪽에 본채(정당) 영역을 설정하여 안뜰과 후정을 가꾸었고, 서쪽에 별당 영역(사의당)을 설정하여 원림을 조성했으며, 바깥마당은 채원을 일구어 버드나무가 줄지어 심어진 큰길과 연결되었다. 사의당을 심원(沁園: 공주의 원림)으로 비유하였고, 남쪽으로 화원과 화계가 어우러진 원림을 가꾸었으며, 북쪽으로 한양성 안팎을 부감(俯瞰)할 수 있었다. 뜰에는 정심수와 분경(盆景)을 가꾸었고 괴석과 화목 등으로 불로장생을 염원하거나 신선경의 세계를 상징화 하는 등 정신세계의 풍요를 추구했다. 식재 수종은 38종이 도입되었는데, 직접 나무를 땅에 심는 지종(地種)과 화분에 가꾼 분종(盆種)으로 구분하였고, 1점식, 2점식, 3점식, 4점식, 5점식, 8점식, 9점식 등 다양한 식재가 이루어졌다. 조경시설 요소로 태호석, 괴석, 석대(石臺), 석주(石柱), 옥대(玉臺), 석구(일영대), 담장과 울타리, 석계(石階), 섬돌, 누(樓) 등이 도입되었다. 한편, 왕희지의 난정수계서, 소식의 취옹정기, 조맹부의 적벽부, 안평대군의 비해당첩 등 조경문화사적으로 의미가 있는 진귀한 명품을 소장하며 즐겼다.

• 한국습지학회지
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• 제23권1호
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• pp.44-53
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• 2021

도시 강우유출수에 함유된 중금속은 저감시설 내에 축적되면서 기능저하와 유지관리를 어렵게 하는 원인이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자연적 물질순환과정을 가진 LID 시설이 널리 이용되고 있다. LID 시설로 유입된 중금속은 식물흡입을 통해 밖으로 배출된다. 그러나 식물별 중금속 흡수율이 규명되지 못하여 LID 설계시 식물 종 선정에 어려움을 주고 있다. 따라서 본 연구는 중금속 노출빈도가 다른 LID 시설 내부, 도로변 식물 및 조경공간 식물을 상호비교하여 식물에 의한 중금속 제거특성을 연구하였다. 차량 활동과 접촉빈도가 높은 LID 및 도로변에 식재된 식물류(초본류, 관목류, 교목류)의 체내 중금속 함량은 조경공간 식재 식물체보다 높게 나타났다. 중금속의 체내 축적은 주변환경(유입수 성상, 주변 대기오염 정도 등)의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 도시 강우유출수에 높은 농도로 함유된 Zn 제거에는 패랭이, 메타세콰이어, 영산홍, 쑥 등이 적정하며, Cu 제거에는 패랭이, 메타세콰이어, 쑥 및 은행나무가 적절한 것으로 평가되었다. Pb 제거에는 벚꽃나무, 메타세콰이어 및 조팝나무가 적정하며, As, Cr 및 Cd 제거에는 패랭이가 적정한 것으로 평가되었다. 식물별 중금속 흡입능력은 서로 다르게 나타났다. 이러한 특성은 다양한 토지이용에서 발생하는 다양한 중금속 제거를 위한 식물 종 선정에 활용될 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권2호
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• pp.59-66
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• 2022

본 연구는 문화재 수리에서 조경분야의 독자성을 확보하고 업역을 정립하기 위한 기준이 되는 조경수리 공종 분류 제시를 목적으로 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 현재 문화재수리 표준시방서는 식재공사 중심으로 조경수리 공종을 명시하였고 품셈은 조경분야를 포함하지 않고 있다. 다만 건설산업의 조경공사 시방서와 품셈을 준용하도록 하여 문화재 수리에서 조경수리 공종이 구체적으로 무엇인지 알기 어려운 실정이다. 따라서 실제 시행된 문화재수리 사업의 내용을 토대로 조경수리 공종을 파악하였다. 과거 1961년부터 1980년에는 수목식재뿐만 아니라 다양한 조경시설도 조경수리로 명시되었고 이 공종들 모두 현재 건설산업의 조경공사 공종으로도 정립되었음을 확인하였다. 또한, 2018년부터 2020년의 3년간 문화재를 대상으로 한 실시설계용역 입찰공고서에 명시된 공종 중 건축물보수 및 단청, 식물보호, 보존처리 분야 공종을 제외하고 종합한 결과 총 20개의 공종이 확인되었다. 20개 공종 모두 건설산업의 조경공사 공종에 해당하였다. 따라서 조경수리 공종은 건설산업 조경공사 공종 분류를 토대로 하되 문화재 공간의 특수성을 고려하여 부지조성 및 대지조형, 식재공사, 시설물공사, 포장공사, 생태조경공사, 식생유지관리의 총 6개로 분류하였다. 국내 산업의 한 분야로 조경이 정착해가던 시기에 이미 다양한 조경시설도 건축분야 수리가 아닌 조경수리로 시행되었으므로 이 시설을 모두 포함하여 조경수리 공종이 문화재 시방서에 구체적으로 명시되어야 할 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제43권3호
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• pp.52-62
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• 2015

본 연구는 조경 수목 이식 과정 중 뿌리분 결속재로 사용되는 고무밴드가 지상부 생장과 근계발달에 미치는 영향을 규명하고자 실험적 연구를 수행하였다. 연구기간은 2007년 4월부터 2011년 10월까지 4년간이며, 시험은 강원도 강릉시 사천면 방동리 398-2번지에 소재하는 시험포지에서 노지시험과 포트시험을 실시하였다. 노지시험을 위한 공시수목인 소나무(Pinus densiflora Siebold & Zucc.)는 강원도 강릉시 구정면 제비리 소재 임야에서 생육상태가 양호한 15년생 20주를 굴취 이식하였으며 시험구는 고무밴드 미제거구와 고무밴드 제거구를 각각 10주씩 완전임의배치법으로 배치하였다. 그리고 포트시험의 공시수종은 반송(Pinus densiflora for. multicaulis Uyeki)이며, 근계발달을 육안으로 관찰하기 위해 투명 포트에 식재하였고, 시험구 배치는 고무밴드 미제거구와 고무밴드 제거구를 각각 3 반복, 완전임의배치법으로 하였다. 뿌리분 결속재로 사용되는 고무밴드 제거구와 고무밴드 미제거구 간의 지상부 생장과 근계발달에 미치는 영향의 시험결과는 아래와 같다. 첫째, 노지시험에서의 수고 생장률은 고무밴드 미제거구가 고무밴드 제거구에 비해 4.1% 낮게 나타났으며, 근원직경은 고무밴드 미제거구가 4.2% 높았고, 엽록소는 고무밴드 미제거구가 5.4 높게 나타났으나 수고 생장률, 근원직경, 엽록소 측정에서 처리간 유의성은 인정되지 않았다. 둘째, 노지시험의 뿌리 생장량 비교를 위한 뿌리생체중 비교에서 고무밴드 미제거구가 1,740.0kg, 고무밴드 제거구가 1,433.3kg이었으며 건물중은 고무밴드 미제거구가 522.3g, 고무밴드 제거구가 450.0g으로 조사되었으나 처리간 유의성은 인정되지 않았다. 셋째, 고무밴드 미제거구의 고무밴드 비접촉면과 접촉면에서의 뿌리 수 비교에서 고무밴드 접촉면에서의 발근수가 많은 것으로 나타났으며 유의성이 인정되었다. 넷째, 포트시험에서 신초생장률은 고무밴드 제거구가 고무밴드 미제거구에 비해 1.1% 높게 나타났고, 엽록소는 고무밴드 미제거구가 0.02 높게 나타났으나 처리간 유의성은 인정되지 않았다. 다섯째, 포트시험에서 고무밴드 미제거구와 고무밴드 제거구 간의 뿌리수와 뿌리건물중 비교에서 모두 유의성은 인정되지 않았다. 이상의 시험 결과로부터 결속재인 고무밴드가 소나무와 반송 이식 후 수목의 지상부 생육 및 지하부의 근계발달에 유의할 만한 영향이 없는 것으로 나타났다. 고무밴드 미제거구의 고무밴드 비접촉면과 접촉면에서의 뿌리 수 비교에서는 고무밴드 접촉면에서의 발근수가 많은 것으로 나타나 추가적인 관련 연구가 활발히 계속되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권2호
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• pp.27-34
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• 2016

"기헌(寄軒)집"에 실린 "심원정수석기(心遠亭水石記)"의 '심원정 25영'을 바탕으로, 일제강점기인 1937년에 기헌 조병선에 의해 조성되고 향유된 칠곡 심원정원림의 공간구성과 경관특성을 고찰한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 심원정원림은 북쪽으로는 송림이 있는 '임수형(林藪型)'이자 원림 내부로 구야천이 흐르는 '계류형 별서원림'의 입지 특성을 공유하며 본제(本第)와는 직선거리로 약 400m 이격되어 있다. 2. 북쪽에는 가산(假山)인 학림산을, 동쪽과 서쪽에는 만경류를 올린 취병(翠屛)을, 남쪽으로는 구야천변의 석벽(隱屛)을 포치시키는 등 사방에 '가림'시설을 조성함으로써 위요공간 속에 은일을 추구한 기헌의 정신을 표출하고 있다. 3. 심성을 수양하는 선비의 소우주이자 거처로 조성되고 향유된 심원정원림은 송림사의 경역 내에 위치함으로써 불교사상을 수용하며, 도연명의 전원사상과 시선(詩仙)이라 불리는 이백의 낭만주적 감성을 통한 도가적 삶의 추구 그리고 주자의 성리학적 가치를 실현하는 통섭(統攝)의 장으로서의 면모를 엿볼 수 있다. 4. 심원정 25영 중 5영은 정운루 암수실 위류재 이열당 등의 용도가 다른 부속실과 이를 아우르는 정각인 '장수지소(藏修之所)' 심원정에 의탁되었으며 외원에 부여된 20영은 자연에 이름을 붙인 것 9개, 조성한 것 11개로 나뉘며, 자연에서 얻은 9영은 "석경기"에 기술된 바를 바위에 각인시켰다. 5. 현존하는 실내경물 4영은 편액으로, 원림내 경물 중 5개소는 바위글씨로 그리고 8개소는 표지석으로 각 경물이 인식되도록 의도했으나, 8개 영의 표식은 유실 및 훼철 등으로 확인되지 않는다. 6. 심원정 25영 중 '괴강(槐岡)'에는 학자수를 상징하는 회화나무, '유제(柳堤)'에는 도연명과 줄기찬 생명력을 상징하는 버드나무, '기천(杞泉)'에는 '가족의 단란함'을 상징하는 구기자나무 그리고 '동 서취병(東 西翠屛)'과 '방원(芳園)'에는 만경류와 초본류 등 다채로운 의미를 담는 식물경관이 등장한다. 또한 폭포(은폭(隱瀑)), 소(군자소(君子沼)), 못(양지(湯池)), 샘(기천(杞泉)), 바위를 가운데 두고 갈라 흐르는 물(반타석(盤陀石)) 그리고 바위 사이로 흐르는 물(수구암(水口巖)) 등 다채로운 수경관이 기도되었다. 7. 심원정원림은 수계 인접형 원림임에도 불구하고 11개 영을 직접 조성하는 등의 적극적인 개입이 두드러진다. 기존의 여타 정자원림이 가깝고 먼 곳에 자연 중심의 경(景)과 곡(曲)의 경물 설정에 충실한 곳이었다면, 심원정원림은 정자를 시점으로 의미 강화된 경물을 취경(聚景)하도록 유도된 적극적인 수경(修景)이 두드러진다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.