인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
대다수의 개발도상국은 물수급 계획을 위한 수문 자료 부재로 장기유출량 산정이 불가능하며, 물 분배 의사결정을 진행하는데 합리적인 물수급 계획을 수립하기가 어려운 상황이다. 연구대상지역인 인도네시아 반둥지역은 급격한 도시화 및 인구집중으로 심각한 상수부족 상황이며 물수지 예측 방안이 구축되어 있지 않아 상수도 보급률이 약 20% 정도 수준이다. 이에 본 연구에서는 개발도상국에서의 물수지 예측접근방안을 제시하기 위해 MODSIM(Modified SIMYLD) 네트워크 모형 활용한 이수안전도 및 용수공급 가능량을 분석하였다. MODSIM 모형의 적정성을 검토하기 위해 비유량법을 적용하여 Pataruman 관측소의 19개년(2002~2020년) 유출량 자료를 기준으로 장기유출량을 산정하고 물수지 분석을 수행하였다. 분석결과 기존 월별 최적운영곡선과 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 발전소의 발전용량을 분석한 결과 0.30~0.50% 정도 차이가 났으며, Pataruman 지점 이수안전도는 Q95% 유량 기준 1.64%, Q355 유량 기준 0.47% 높게 나타났다. 기존 저수지 최적운영곡선과 비교한 운영효율이 1% 내외로 유사하게 계측되어, 이를 통해 MODSIM 네트워크 모형을 이용한 용수공급 평가 가능성과 용수공급시설의 필요성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 반변천 상류에 위치한 현동, 산성, 금촌 그리고 금학 지역의 토양을 이용하여 물속에 존재하는 Cu(II), Zn(II) 및 Cd(II)과 같은 중금속 이온의 제거능을 조사하였다. 조사 지역에서 채취한 토양의 pH는 8.8~9.2로서 약알칼리성을 나타냈으며, 토양의 화학적 구성 성분 중 $SiO_2$, $Al_2O_3$ 및 $K_2O$는 양적으로 비슷한 분포를 보였으나, $Na_2O$, $TiO_2$$Fe_2O_3$ CaO 및 MgO는 토양마다 약간의 차이를 나타냈다. 이 지역의 토양을 XRD로 측정 결과, 석영과 장석은 공통된 광물질로 확인되었으나, 카올린, 일라이트, 몬모릴로나이트, 버뮤큘라이트 및 칼사이트는 토양에 따라 다소의 정성적 차이를 나타냈다. 또한 이들 지역의 토양을 사용하여 중금속 제거 실험을 한 결과 Cu(II), Zn(II) 및 Cd(II)의 제거 효율은 98% 이상으로 나타났으며, 특히 다른 중금속에 비하여 Cu(II)의 제거율이 가장 높게 나타났다. 이러한 결과로 보아 본 조사지역의 토양을 폐광과 같은 중금속 상시 유출 지역의 제방 및 복토재로 활용할 경우 폐광 유출수내 중금속을 보다 효율적으로 제거할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 다중 데이터 스트림에 대한 연속 질의 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 데이터 스트림에서 튜플들의 도착 속도가 폭증하여 시스템의 메모리 용량을 초과하는 경우, 일부 튜플을 버림으로써 시스템이 과부하 상태가 되지 않도록 하는 기법을 부하 감소(load shedding)라 한다. 본 논문에서는 다중 데이터 스트림에 대한 다중 윈도우 조인을 위한 효과적인 부하 감소 기법을 제안한다. 기존의 부하 감소 기법들은 버릴 튜플을 선택하기 위해 튜플들의 조인 키 값을 이용하여 각 튜플이 생성할 조인 결자 개수(생산성)를 예측하고, 생산성이 최소가 되는 튜플을 버린다. 그러나 이러한 방법들은 조인 키 값이 다시 나타나지 않거나, 조인 키 값의 분포가 일정하게 유지되지 않는 경우 튜플들의 생산성을 올바르게 예측하기 어렵다. 본 논문은 이러한 경우를 위해 튜플들의 조인 키 값 대신, 튜플의 데이터 스트림에 대한 도착 순서를 사용하여 튜플들의 생산성을 예측하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 조인 키 값으로 튜플들의 생산성을 예측하가 어려운 상황에서 튜플의 도착 순서를 통해 각 튜플의 생산성을 효과적으로 예측할 수 있도록 해준다. 다양한 실험과 분석을 통해 제안하는 새로운 부하 감소 기법이 기존 기법에 비해 더욱 효과적이고 효율적으로 부하를 감소시킬 수 있음을 보인다.
우리가 예상했던 DPNs의 지름은 약 500 nm였으며 이는 SEM과 AFM 영상, Size Distribution을 통해 기대했던 것과 유사한 크기를 가진다는 것을 확인하였다. 또한, Zeta potential은 약 $-17.8{\pm}4.4mV$으로 측정되었다. Zeta potential이 +30 mV이상이면 강한 양성을 띤다고 한다. 나노 입자의 Zeta potential이 강한 양성이면 nonspecific cellular interaction이 높아지지만 간에 의해 쉽게 제거되며, hemolytic activity가 높아지기 때문에 약물 전달을 하기에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 또한 강한 음성이어도 간에 의해 제거될 확률이 높아진다. 하지만 나노 입자의 Zeta potential이 중성이거나 약한 전하를 띠면 혈액에서 제거가 잘 되지 않아 혈액에 오랫동안 남을 수 있어 약물전달에 유리하고, 약 -15 mV의 전하를 띤 입자는 tumor site에 high accumulation됨이 알려져 있다[14]. DPNs의 경우 $-17.8{\pm}4.4mV$이므로 인체에 적용하기에 적합한 것으로 판단된다. DPNs의 Encapsulation Efficiency는 약 $43.8{\pm}6.6%$로 Nano-precipitation과 같은 Bottom-up 방식보다 낮은 수치를 나타내었지만, 독성이 강한 Salinomycin을 사용함으로써 이를 해결할 수 있을 것으로 생각되며 적은 양의 약물만으로 항암효과를 나타낼 수 있을 것으로 기대된다. 암세포와 함께 배양했을 때 형광 현미경으로 확인해본 결과 암세포 주변에 나노 입자가 이동한 것으로 보아 Targeting ligand나 Peptide, Aptamer를 이용하면 더욱 정확한 암세포 표적화를 이룰 수 있을 것으로 예상된다[15]. DPNs의 Drug Carrier로서의 평가는 Loading Amount와 Drug Releasing Profile을 통해 추가로 검증을 할 예정이며, Cell viability를 실행하여 DPNs의 In vitro 항암 효과를 확인하고 In vivo 실험을 진행할 예정이다.
수문학적 모델에 대한 연구보고에 의하면 유출량 모의 측면에서 집중형 모형은 분포형 모형보다 적용성이 좋다고 볼 수 있다. 분포형모형은 컴퓨터 계산환경 및 현장 실험이 허용하는 범위내에서 지형인자를 단순화하여야만 하기 때문에 양적인 오차를 가진다. 하지만 공간적 지형인자를 고려한다는 측면에서 분포형모형은 지표수 흐름을 분석하는데 더욱 효과적이다. 본 연구의 목적은 흐름의 특성을 결정짓는 최소한의 지형인자(흐름경사, 방향, 누적도)를 고려한 저류함수를 이용하여, 격자기반의 공간적 강우-유출모형을 개발하는 것이며, 이러한 작업의 과정은 개인용 컴퓨터에서 이루어진다 모형의 원형은 비교적 작은 유역인 횡성다목적댐을 대상으로 개발하여, 유역면적이 비교적 넓은 합천댐 유역을 대상으로 적용하였다. 댐지짐에 대한 유역유출 모의결과 Nash J.E. 와 Sutcliffe J.V.가 제안한 효율계수는 약 0.9를 상회하였으나, 유역내 상류 수위관측소에 대한 효율계수는 양호하지 못하였는데, 이러한 이유는 대상댐 유역에 대하여 산정된 수위-유량 곡선식의 고수위부분이 과추정 되었다고 판단된다. 본 연구결과 유역의 공간적으로 분포된 유역특성을 고려한 강우-유출모형은 GIS를 이용하여 손쉽게 구현할 수 있었다. 향후 강우레이더와 같이 공간적으로 분포된 강우량의 실시간 취득이 범용화되면, 본 연구의 분포형 모형을 직접 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
천구상에서 빠르게 움직이는 인공위성, 우주잔해물 및 빠른 속도의 지구접근천체 등과 같은 고속이동천체들은 별들을 추적하며 관측한 영상에서 선 형태의 궤적으로 나타나게 된다. 이 논문에서는 이러한 궤적을 검출해내기 위해 개발한 궤적탐지 알고리즘에 대한 소개와, 개발된 알고리즘을 이용한 YSTAR-NEOPAT 영상분석결과에 대해 기술하였다. 알고리즘은 기본적으로 외곽선 추적방법을 이용하였으며, 벌들이 밀집한 곳에서의 검출효율을 높이기 위해 차감영상기법을 사용하였다. 알고리즘의 수행속도 테스트 결과, 궤적탐지에 소요되는 시간은 1초 미만으로 대용량 자료의 실시간 분석에도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 검출 결과를 GIF 영상으로 저장함으로써, 눈으로 직접 확인할 수 있도록 하였다. 총 7,000여 장의 YSTAR-NEOPAT 영상을 분석한 결과, 약 700개의 궤적을 발견하였으며 발견된 궤적들 중 고속이동천체는 시계열 영상에서 여러 장에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성을 이용하여 기타 다른 궤적들과 구별해 낼 수 있었다. 이렇게 발견된 고속이동천체는 모두 인공위성 혹은 우주잔해물인 것으로 나타났으며, 기타 궤적들은 우주선 및 유성인 것으로 분류되었다.
본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.
국내의 경우 연평균 22건의 지하 가스관사고가 발생하며 그중 5 건이 외부 굴착공사에 기인한다. 삼자 굴착사고로 인한 가스관 폭발사고의 예방을 위한 방안으로, RFID인식 기술의 적용에 대하여 연구하였다. 지상에서는 RFID는 원거리 인식이 가능한 장점으로, 물류 및 자재관리 등 다양한 분야에 널리 이용되고 있지만, 지하에서는 인식거리의 제한으로 연구 및 적용 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 지하에서 투과율이 비교적 높은 900 MHz대역의 주파수 리더기로 지하에 매설되어있는 RFID Tag의 안정적인 인식거리 및 적용법을 연구하였다. 실제 가스관이 매설되어 있는 조건과 유사하게 흙, 콘크리트5 cm+흙, 그리고 지중수에 Tag를 묻고, 지상에서 RFID 리더기로 최대 및 가능 인식 거리를 측정하였다. 안정적인 인식 거리는 사전 사고 예방이 가능한 거리로 볼 수 있는 50, 45, 25 cm로 나왔다. 더하여 시제품 중에서 24 byte정보를 담을 수 있는 Tag 에 효과적으로 필요한 정보를 넣는 방법을 제안하였다. 본 연구결과는 RFID인식기술의 지하 가스관 적용은 가스 사고를 예방할 수 있을 뿐 아니라 가스관 관리에도 도움을 줄 수 있음을 나타낸다.
DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 가장 큰 특징은 단계 k-1에서 k 개의 항목으로 구성된 해시 키 조합에 대한 계수를 미리 실시하고, 이를 단계 k에서 후보 빈발 항목 집합을 구성할 때 전지 정보로 활용하여 그 크기를 줄임으로써 성능을 개선한다는 점에 있다. 이 때, 모든 해시 키 조합에 대한 계수를 독립적으로 관리할 수 있다면 가장 이상적이나, 메모리 소요가 너무 많으므로 여러 개의 해시 키 조합들이 계수 공간을 공유하는 직접 해싱 메커니즘을 활용한다. 그러나, 연관 규칙 탐사 알고리즘의 특성상 해시 키 조합의 분포 공간이 불규칙하여 해싱 함수에 일반적인 단순 제산 연산을 사용할 경우 직접 해싱의 효율이 저하된다. 이 논문에서는 단계 3을 위한 길이 3인 해시 키 공간을 연속되는 정수 공간으로 사상하여 직접 해싱의 효율을 극대화시키는 사상 완전 해싱 함수를 제안한다. 42개의 시험 데이터 유형을 대상으로 실험한 결과 제안된 해싱 함수는 기존 방법보다 평균 7.3%, 최대 16.9%의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났고, 특히 평균 거래 길이, 평균 빈발 항목 집합의 크, 전체 항목의 개수 등이 클수록 성능 개선 정도가 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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