• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권10호
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• pp.651-657
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• 2015

웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.75-82
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• 2007

터널 내 축적된 다양한 오염원들은 간헐적으로 수행되는 세척과정 중에 폐수로 배출되게 되며, 서울 시내 3개 터널 지점에서 수행된 수질분석결과 SS, $COD_{Cr}$, T-N, $NH_3-N$, $NO_3-N$, Zn, Cu, Cr(+6). Mn, Mg, Phenol. $CN^-$, E-Coli 등이 고농도 형태로 배출되는 것으로 나타났다. 한편, 이러한 오염수질의 배출농도 특성은 터널 세척 폐수의 채취 방법, 세척횟수, 세척수량, 터널내벽 특성, 통행량, 배수 특성 등에 따라 다양한 농도범위를 보여주는 것으로 나타났다. 한편, 수집된 터널 세척폐수를 단순 중력침전을 이용하여 저감실험을 수행한 결과, $COD_{Cr}$는 80%, T-N, T-P는 각각 30, 90% 제거됨을 확인하였고, 중력침전 분리를 통하여 제거되지 않은 잔여 오염물질에 대하여 GAC 소재를 통한 흡착실험(터널 세척폐수 $1{\ell}$에 대하여 GAC를 50g을 투입) 결과, $COD_{Cr}$, T-N, Zn, Cu, Mn, Phenol, CN 항목에서 80% 이상 제거됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.179-186
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• 2008

위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.

• 설비공학논문집
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• 제15권8호
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• pp.630-640
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• 2003

As tunnel ventilation has recently been playing a major role in the tunnel construction and maintenance, longitudinal ventilation systems with jet fans have been utilized a great deal because they are economical and effective. However, due to the length of tunnels and heavy traffic, it is hard to take the field measurements. In this study, therefore, the computer simulation and the model experiment of producing a wind tunnel were carried out simultaneously and the results were compared. The ultimate objective of this research was to interpret the air flow pattern inside the tunnel with a jet-fan was set up, and to offer the useful data for jet-fan installation and operation. The experiment was carried out with varying the jet-fan diameters, location of installation, the discharge velocity. Result showed that as the initial static pressure came up with the negative pressure, the tunnel air flowed into the inside of tunnel from outside due to the entrainment-effect and the backflow-phenomenon by separation-effect was observed in the lower half part of the tunnel. As the jet-fan was getting closer to the tunnel wall, the entrainment-effect caused by the interaction with the wall was increased; however, the mixing distance and irregular flow section became longer, and also the air pressure loss generated by wall friction was large.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.950-958
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• 2019

공유경제의 등장은 디지털 기술을 사회혁신에 활용하는, 디지털 사회혁신을 사회문제의 새로운 해결책으로 주목 받게 하고 있다. 그런데 또 한편으로는 부스러기 공유경제, 주문경제처럼 디지털 기술의 부정적 영향을 우려하는 목소리도 있다. 본 연구는 디지털 사회혁신에 의해 창출되는 가치의 성격과 원천 그리고 작동방식을 밝힘으로써 제기된 의문과 우려에 대한 답을 구해보고자 한다. 먼저 사회혁신이 창출하는 비즈니스 가치의 성격과 원천에 대해 논의하고 디지털 기술에 의해서 창출되는 비즈니스 가치의 성격과 원천을 검토한다. 기부, 연대, 공유라는 사회혁신 활동 창출 가치의 원천, 그리고 디지털 기술이 만들어내는 가치의 원천인 효율성과 효과성을 알아보고 소비자/사용자의 역할을 논의한다. 실제 디지털 사회혁신 성공사례인 행복주차골목 리빙랩의 비즈니스 모델 분석을 통해 창출되는 가치들이 실제 현장에서 어떤 방식으로 발생하고 구현되는지 알아본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.83-95
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• 2019

Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.263-272
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• 2019

본 연구는 실제 고속도로 인접지역에서 발생한 토석류를 대상으로 고속도로에서의 토석류 거동을 FLO-2D 모형을 적용하여 재현함으로써, 고속도로에서의 토석류 영향 해석에 대한 FLO-2D 모형의 활용성을 검증하고자 하였다. 대상유역으로는 2005년 8월 집중호우로 토석류가 발생하여 24시간 동안 교통이 차단된 대전-진주간 고속도로의 덕유산 휴게소구간으로 선정하였다. 발생 토석류에 대한 현장조사 및 토성 시험분석 자료를 활용하여 GIS를 이용한 지형분석, HEC-HMS를 이용한 수문분석, 그리고 토석량을 산정하였다. 그리고 나서 FLO-2D 모형의 매개변수 민감도 분석을 통한 최적 매개변수 조합을 선정한 후, FLO-2D 모형을 적용한 토석류 거동해석을 수행하였다. 모형의 예측치와 실측자료와의 비교 분석을 통하여 고속도로에서 토석류 거동해석을 위한 FLO-2D 활용 가능성을 보여주었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.279-286
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• 2013

This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.47-55
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• 2024

The aim of this study is to evaluate the possibility of damage to cultural assets resulting from vibrations generated by construction vehicle traffic. The cultural heritage's natural vibration frequency was determined to be 150Hz by measurement. The damping ratios were calculated as 4.7% using the logarithmic decrement approach and 4.3% using the half-power method. The vibration measurements obtained during vehicle operation indicated that, despite an increase in vehicle velocity of up to 15 km/h, the vibrations remained below the detectable level of 0.13 mm/sec. When the road is curved and the terrain is sloped, a suitable speed for vehicle operation was found to be around 17 km/h, at which point vibrations were seen. The highest recorded vibration amplitude at this velocity was 0.217 mm/sec, which remains below the stringent regulation limit of 2 mm/sec. Thus, it can be concluded that there is no actual harm caused by vibrations.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.