• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.923-932
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• 2017

본 연구는 덕수궁 돌담길의 장소 담론을 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BIGKinds)의 메타데이터 및 연관어 분석 결과를 토대로 해석하였다. 연구 결과 덕수궁 돌담길은 '문화' 분야의 보도가 가장 많았으며, 그중에서도 '요리_여행', '전시_공연' 관련 뉴스가 거의 전 기간에 걸쳐 높은 비율로 보도되었다. 또한 보행친화도로로서의 '걷고 싶은 거리', 문화와 예술적 장소이자 대상으로서 '문화와 예술의 거리', 역사 문화적 장소인 '역사적 거리'로서 시기별로 다양한 문화적, 역사적 이슈들과 함께 보도되고 있었다. 본 연구는 언론을 통해 형성되고 재현되고 있는 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석을 시도했으며, 장기시계열적 뉴스데이터인 빅데이터를 활용했다는데 그 의의가 있다. 한편 본 연구는 정량적 분석결과를 토대로 정성적 해석으로서 보도량이 많은 분야나 이슈 외에도 보다 미시적이지만 이 장소 중요한 의미의 발굴과 해석을 위한 후속연구가 요구된다.

• 한국환경과학회지
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• 제28권8호
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• pp.701-707
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• 2019

Highland farming is agriculture that takes place 400 m above sea level and typically involves both low temperatures and long sunshine hours. Most highland Chinese cabbages are harvested in the Gangwon province. The Ubiquitous Sensor Network (USN) has been deployed to observe Chinese cabbages growth because of the lack of installed weather stations in the highlands. Five representative Chinese cabbage cultivation spots were selected for USN and meteorological data collection between 2015 and 2017. The purpose of this study is to develop a weight prediction model for Chinese cabbages using the meteorological and growth data that were collected one week prior. Both a regression and random forest model were considered for this study, with the regression assumptions being satisfied. The Root Mean Square Error (RMSE) was used to evaluate the predictive performance of the models. The variables influencing the weight of cabbage were the number of cabbage leaves, wind speed, precipitation and soil electrical conductivity in the regression model. In the random forest model, cabbage width, the number of cabbage leaves, soil temperature, precipitation, temperature, soil moisture at a depth of 30 cm, cabbage leaf width, soil electrical conductivity, humidity, and cabbage leaf length were screened. The RMSE of the random forest model was 265.478, a value that was relatively lower than that of the regression model (404.493); this is because the random forest model could explain nonlinearity.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.32-39
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• 2021

기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.243-254
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• 2017

최근 들어 스마트생태환경보장에 대한 논의가 본격화되고 있다. 이는 2000년대 후반부터 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래에 따라 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 요즘 들어 더욱 주목받고 있다. 또한 스마트사회에서의 유비쿼터스 스마트도시건설 측면에서 환경보전과 이에 따른 재난방재차원에서 한층 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 지진발생과 같은 재난상황 시 고리원전 사고와 이에 따른 연속적인 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 스마트생태도시를 구현하는 차원에서 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT 재난방재시스템 마련이 중요하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.345-352
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• 2020

산불재난은 위험요소에 대한 경우의 수가 많고, 범위가 넓으며 파생되는 피해 다양성도 나날이 늘어나고 있다. 산불재난에 대응하기 위해 다양한 연구 및 시스템이 생겨나고 있다. 국외 산불재난 대응 시스템은 빅데이터, GIS 기반 시스템, 의사결정 시스템 등 다양한 기술을 적용하였다. 산불재난대응 체계 및 시스템에 대해, 국내외 사례를 비교 분석하였다. 또한, 이에 대한 국내 산불재난 대응 시스템 대안방안을 제시하였다. 첫째, 국내 각 기관에서 파악한 정보 및 현장 정보를 통합하는 방향을 제안한다. 둘째, 재난대응 시스템에 빅데이터를 적용하는 방안을 제안한다. 셋째, 기존에 GIS 기반 시스템에 의사결정 시스템을 적용한다. 따라서 본 논문에서는 위의 대응방안으로 기존 재난 안전 관리체계에 제안했을 때, 다양한 정보 및 데이터를 가시화하여 쉽게 파악할 수 있다. 또한, 가시화 플랫폼으로 의사결정을 도와줄 수 있으며 최적의 결과로 최소한의 피해를 기대할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.9-16
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• 2022

최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국의류산업학회지
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• 제19권2호
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• pp.166-179
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• 2017

Fashion industry have been emphasizing on eco-friendly business to enhance their public image. Due to the lack of consumers' awareness and experience of eco fashion advertising, this have resulted in adverse outcomes. Therefore, it is required to develop eco fashion advertisement that meets the public interest of Koreans. This study aims to obtain practical implications which can be applied to further eco fashion advertising. The study examines the public opinion towards eco fashion using Twitter as big data analysis and the protracted implication was provided to consumers as consumer vocabulary to see the advertising effect of consumer vocabulary. In addition, this study focuses on the environmental claim types to identify the most effective advertisement in eco fashion. The results are as follow. Associative claim types had a more positive influence on advertising attitude than substantive claim types. Substantive claim types had a more positive influence on brand cognition than associative claim types. In addition, the moderating effects of consumer vocabulary on advertising attitude and brand cognition were supported in substantive claim types. Advertisement attitude shows positive effects to both brand cognition and brand attitude. It has been proved that brand cognition leads to positive influence towards brand attitude and brand attitude eventually increases consumers' urge to buy products. This study has implication when providing a guideline for eco fashion advertisements.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.1-13
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• 2021

This study was performed to investigate the ecosystem service patterns in relation to climate change acceleration utilizing big data analysis. This study aimed to use big data analysis as one of the network of views to identify convergent thinking in two fields: climate change and ecosystem service. The keywords were analysed to ascertain if there were any differences in the perceiving problems, policy direction, climate change implications, and regional differences. In addition, we examined the research keywords of each continent, the centre of ecosystem service research, and the topics to be referred to in domestic research. The results of the analysis are as follows: First, the keyword centrality of climate change is similar to the detailed indicators of The Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) regulations, content, and non-material ecosystem services. Second, the cross-analysis of terms in two journals showed a difference in value-oriented point; the Ecosystem Service Journal identified green infrastructure as having economic value, whereas the Climate Change Journal perceives water, forest, carbon, and biodiversity as management topics. The Climate Change Journal, but not the former, focuses on future predictions. Third, the analysis of the research topics according to continents showed that water and soil are closely related to the economy, and thus, play an important role in policy formulation. This disparity is due to differences in each continent's environmental characteristics, as well as economic and policy issues. This fact can be used to refer to the direction of research on ecosystem services in Korea. Consistent with the recent trend of expanding research regarding the impacts of climate change, it is necessary to study strategies to scientifically predict and respond to the negative effects of climate change.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.785-792
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• 2023

Because hyperspectral imaging provides detailed spectral information across a broad range of wavelengths, it can be utilized in numerous applications, including environmental monitoring, food quality inspection, medical diagnosis, material identification, art authentication, and crime scene analysis. However, hyperspectral images often contain various types of distortions due to the environmental conditions during image acquisition, which necessitates the proper removal of these distortions through a data preprocessing process. In this study, a preprocessing method was investigated to effectively correct the distortion caused by artificial light sources used in indoor hyperspectral imaging. For this purpose, a halogen-tungsten artificial light source was installed indoors, and hyperspectral images were acquired. The acquired images were then corrected for distortion using a preprocessing that does not require complex auxiliary equipment. After the corrections were made, the results were analyzed. According to the analysis, a statistical transformation technique using mean and standard deviation with reference to a reference signal was found to be the most effective in correcting distortions caused by artificial light sources.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.73-80
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• 2018

고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.