• 환경영향평가
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• 제21권1호
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• pp.219-227
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• 2012

Daily solar radiation is essential for water resources planning and environmental impact assessment. However, radiation data is not commonly available in Korea other than in big cities, and there has been no direct measurement for rural areas where water resources planning and environmental impact assessment is usually most needed. In general, missing radiation data is estimated from nearby regional stations within a certain distance, and this study compared two dominant methods (modified Angstrom equation and transmittance interpolation method) at six stations in Nakdong River watershed area. Two methods shows a similar level of accuracy but the transmittance interpolation method is likely to be superior in that there is no need for any measurement element since the modified Angstrom equation require the sunshine hour measurement. This study will contribute to improve water resource and water quality management in Nakdong River watershed.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권3호
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• pp.159-182
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• 2018

본 연구의 목적은 해운항만조직에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용함에 있어 조직구성원들이 빅데이터 사용을 통해 기대하는 성과와 사용의도를 파악함으로써 경쟁력을 높일 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이고 때로는 자의보다는 기업이 처한 환경적 압박에 대처할 수 있는 수단인 점에서 기술 조직 환경(Technology Organization Environment)프레임워크와 기업의 혁신을 주도하는 혁신기술로 보고 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory)모형을 기반으로 본 연구에 적합한 변수들을 도출하여 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 본 연구에서는 TOE모형의 기술적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인 중에서 기술적 요인 대신에 혁신특성인 혁신확산모형 변수를 사용하였다. 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수들 중 상대적 이점, 복잡성, 호환성을 선택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 조직의 규모와 최고경영층의 지원, 환경적 요인에 속하는 변수로는 경쟁자 압력과 규정지원을 선택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 변수들과 빅데이터 사용에 대한 기대성과와 사용의도 간의 관련성에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 기술적 요인에서는 상대적 이점, 복잡성, 호환성이 기대성과에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 조직적 요인에서는 최고경영층의 지원은 기대성과에 유의한 영향을 미쳤으나, 조직 규모는 기대성과에 미치는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 환경적 요인에서 경쟁자의 압력은 기대성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 규정지원은 기대성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 빅데이터 사용에 대한 기대성과는 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.183-191
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• 2018

본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.767-785
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• 2021

With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.

• International Journal of Safety
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• 제9권1호
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• pp.35-42
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• 2010

We measured the concentrations of air pollutants at several residential sites, roadside sites and industrial sites in Iwate Prefecture, Japan. And the concentration distributions of air pollutants were estimated by atmospheric dispersion model using air emissions data. Based on those results, we calculated environmental risk of air pollutants emitted in Iwate Prefecture. As a result, it was found that the surround of factories with high emissions and highly toxic chemicals and the roadsides were high risk area, benzo(a)pyrene, formaldehyde and ozone exceeded the $10^{-5}$ risk level. Moreover, we tried to use "Loss of life expectancy: LLE" for an index to explain those risk to general public intelligibly. The total LLE of the carcinogenic chemicals was about 8.6 hours. Moreover, LLE of ozone was about 9.2 hours. Ozone has a big influence compared with the carcinogenic chemicals.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권6호
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• pp.205-220
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• 2023

This study aimed to analyze the needs and interests of the public on endangered wildlife using complaint big data. We collected 1,203 complaints and their corresponding text data on endangered wildlife, pre-processed them, and constructed a document-term matrix for 1,739 text data. We performed LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling and network analysis. The results revealed that the complaints on endangered wildlife peaked in June-August, and the interest shifted from insects to various endangered wildlife in the living area, such as mammals, birds, and amphibians. In addition, the complaints on endangered wildlife could be categorized into 8 topics and 5 clusters, such as discovery report, habitat protection and response request, information inquiry, investigation and action request, and consultation request. The co-occurrence network analysis for each topic showed that the keywords reflecting the call center reporting procedure, such as photo, send, and take, had high centrality in common, and other keywords such as dung beetle, know, absence and think played an important role in the network. Through this analysis, we identified the main keywords and their relationships within each topic and derived the main issues for each topic. This study confirmed the increasing and diversifying public interest and complaints on endangered wildlife and highlighted the need for professional response. We also suggested developing and extending participatory conservation plans that align with the public's preferences and demands. This study demonstrated the feasibility of using complaint big data on endangered wildlife and its implications for policy decision-making and public promotion on endangered wildlife.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권2호
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• pp.770-780
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• 2022

In 1993 the University of Extremadura initiated the design, construction and management of the Radiological Alert Network of Extremadura (RAREx). The goal was to acquire reliable near-real-time information on the environmental radiological status in the surroundings of the Almaraz Nuclear Power Plant by measuring, mainly, the ambient dose equivalent. However, the phased development of this network has been carried out from two points of view. Firstly, there has been an increase in the number of stations comprising the network. Secondly, there has been an increase in the number of monitored parameters. As a consequence of the growth of RAREx network, large data volumes are daily generated. To face this big data paradigm, software applications have been developed and implemented in order to maintain the indispensable real-time and efficient performance of the alert network. In this paper, the description of the current status of RAREx network after 30 years of design and performance is showed. Also, the performance of the graphing software for daily assessment of the registered parameters and the automatic on real time warning notification system, which aid with the decision making process and analysis of values of possible radiological and non-radiological alterations, is briefly described in this paper.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-86
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• 2023

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-295
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• 2021

오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.130-133
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• 2020

Smart pig farm which is based on IoT has been widely adopted by many pig farmers. In order to achieve optimal control of smart pig farm, the relation between environmental conditions and performance metric should be characterized. In this study, the relation between multiple environmental conditions including temperature, humidity and various performance metrics, which are daily gain, feed intake, and MSY, is analyzed based on data obtained from 55 real pig farm. Especially, based on preprocessing of data, various regression based machine learning algorithms are considered. Through performance evaluation, we show that the performance can be predicted with high precision, which can improve the efficiency of management.