• 한국수자원학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.469-483
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• 2007

질산성질소와 염소이온은 지하수에서 흔히 나타나는 항목으로서 농약의 사용이나 도시화 등에 의하여 주로 발생한다. 일반적으로 동일 지점의 지하수 수질 자료는 관측망의 경우를 제외하고는 샘플의 수가 제한적이기 때문에 시계열 자료를 활용한 추세 평가에 한계가 있다. 본 연구에서는 제주도 수계의 분포 특성, 저지대의 낮은 지형 경사, 수리적 특성 및 다공질 지질 특성 등을 고려하여 $500m{\times}500m$ 간격의 격자를 작성하고 격자내에 포함된 수질검사 자료를 모두 취합하여 시계열 데이터를 형성한 후 Sen의 방법을 활용한 수질 추세분석을 실시하였다. 염소이온 농도의 경우에는 추세평가 대상 격자의 10.6%, 질산성질소의 경우에는 22.4%가 1990년대 상반기에서 2000년대 초까지 상향 추세를 보이는 것으로 나타났다. 특히 질산성 질소의 상향 추세는 서부 및 남부의 하부 중산간 지역에 뚜렷하게 나타났다. 이와 간은 원인은 1990년대 이후의 중산간 인근 지역의 개발에 따른 도시화 등에 의하여 나타난 것으로 추정되었다. 본 연구 결과, 제주도 지역의 지하수 관리 정책은 중산간 지역의 수질 변화와 토지이용 변화 등을 충분히 고려하여 추진되어야 함을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.301-307
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• 2020

최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1221-1230
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• 2004

모바일 환경에서 정보 제공 및 처리의 대상이 되는 사람, 자동차, 비행기 둥과 같은 이동객체는 시간이 경과함에 따라 끊임없이 자신의 위치를 변경하는 특징을 가지며, 이러한 정보들을 데이터베이스에서 효과적으로 처리하기 위해서는 연속적인 위치 변경을 수용할 수 있는 저장공간과 색인 유지 및 관리 기술이 필요하다. 기존의 색인 기법들은 색인의 유지 성능보다 질의 처리 능력을 향상시키는데 노력을 기울여 왔기 때문에 복잡하게 이동하며 매우 빈번하게 위치 정보를 갱신하는 이동객체 정보를 관리하기 어렵다. 이 논문에서는 질의 처리 성능뿐만 아니라 이동객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리하기 위해 고정 그리드 방식의 색인과 R-Tree의 장점을 결합한 ACAR-Tree(Adaptive Cell index with Auxiliary R-Tree)를 제안한다. 제안된 ACAR-Tree는 R-Tree에서 색인의 재구성으로 인하여 갱신 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 고정 그리드 방법의 셀 기반의 색인 방법을 기초로 한다. 또한 고정 그리드 방법에서의 데이터 분포가 편중되었을 경우의 색인 성능저하 문제를 해결하기 위하여, 셀과 버켓이 1 : 1로 매핑되는 셀에서 오버플로가 발생하였을 경우 해당 버켓이 부가적인 색인 구조인 보조R-Tree로 전환하여 처리한다. 제안된 방법을 다양한 데이터 분포 및 데이터 크기에서 실험한 결과, 기존의 R-Tree 기반의 색인 방법과 비교하여 색인의 크기가 크게 감소하였으며, 질의 및 갱신 성능에 대해서도 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.1-19
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• 2023

최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.

• 한국조경학회지
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• 제45권2호
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• pp.40-50
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• 2017

수정된 IPA는 전통적 IPA와 비교시 실제 방문객 만족도가 반영된 관리전략을 수립하는데 있어 효과적인 방법이다. 그러나 전통적 IPA와 수정된 IPA의 비교연구는 제한적이다. 그러므로 본 연구에서는 순천만 습지 내 효과적인 관리전략을 구축하기 위해 전통적 IPA와 수정된 IPA를 비교분석하였다. 첫째, 수정된 IPA를 선정하기 위해 선행연구를 고찰하였고, 공간 내 방문객의 실제 만족도에 영향을 받는 관리전략과 서비스 질을 정량화 할 수 있는 적절한 방법으로 Deng(2007) 방법론을 선정하였다. 둘째, 순천만 습지 내 전통적 IPA와 수정된 IPA를 적용한 결과를 비교분석하였다. 셋째, 수정된 IPA의 관리전략과 변화된 관리요소에 관해 논의하였다. 그 결과, 전통적 IPA 결과보다 관리요구도가 더 높게 도출된 관리요소로 혼잡도가 나타났고, 관리요구도가 더 낮게 도출된 관리요소 중 집중관리에서 저우선순위로 관리전략이 변화하는 관리요소의 경우, 그늘목, 전시시설 내부, 프로그램, 가이드투어가 분석됐으며, 현 상태 유지에서 과잉노력지양으로 분석된 관리요소의 경우, 휴게시설, 낙조, 생울타리, 전시시설 외부로 도출되었다. 이는 현재 순천만 습지 내 관리전략과 비교시 전통적 IPA 결과값보다 수정된 IPA의 결과값에 더 부합된 결과로 실제 방문객들의 만족변화에 대해 탄력적인 반응을 보이는 것으로 분석되어졌다. 이를 통해 의사결정자들의 관리전략 구축시 수정된 IPA가 더 정확하고 신뢰성 높은 기초자료로 제공될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.153-163
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• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권12호
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• pp.1920-1928
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• 2014

본 연구에서는 부산 소재 중학교 10개교에서 총 826명 학생을 대상으로 개인급식 위생 및 학교급식 위생에서의 중요도와 수행도 조사를 통해 급식위생의 문제점을 파악하여 학교급식 위생을 향상시키는 데 필요한 자료를 제공하고자 하였다. 학생들의 개인급식 위생 전체 평균 점수는 중요도 3.81/5.00점, 수행도 3.60/5.00점이었고 학교급식 위생에 대한 총 평균 점수는 중요도 4.23점, 수행도 3.66점이었다. 개인급식 위생에서 중요도 점수가 가장 높은 항목은 '음식을 향해 기침이나 재치기 하지 않기'였고 가장 낮은 항목은 '배식시에 잡담을 하지 않기'였다. 수행도 점수가 가장 높은 항목 역시 '음식을 향해 기침이나 재치기 하지 않기'였고 가장 낮은 항목은 '올바른 방법으로 손 씻기'였다. 남학생이 여학생에 비해 개인급식 위생의 중요도 수행도 점수가 높게 나타났고, 학년에서는 저학년인 경우 개인위생에 대한 중요도 인식과 수행도가 높았다. 학교급식 위생의 중요도 점수와 수행도 평가 점수는 모두 음식위생> 기기 시설위생> 환경위생> 배식원위생의 순으로 나타났다. 학교급식 위생에 대한 중요도 평가 점수는 여학생이 남학생보다 유의적(P<0.001)으로 높게 나타났고 학년별에서는 3학년이 1, 2학년보다 유의적(P<0.001)으로 낮은 점수를 보였다. 학교급식 위생의 수행도 평가 점수는 남학생이 여학생보다 높은 점수를 나타냈으나 유의적인 차이는 없었다. 학년별 수행도 평가 점수는 1학년이 2, 3학년보다 유의적(P<0.001)으로 높았다. 격자도 분석 결과, 중요도는 높으나 수행도가 낮아서 가장 개선이 요구되는 항목은 학생의 개인급식 위생에서 '식사 전 손 씻기'이며, 학교급식 위생에서는 '식판의 청결도'였다. 중학생들의 개인급식 위생의 중요도와 수행도 점수가 학교급식 위생보다 낮으므로 학교에서는 학생들을 대상으로 손 씻기 실천, 올바르게 손 씻는 방법 등 개인위생 향상을 위한 정기적인 위생교육 실시가 필요하겠다. 또한 학교급식 위생에서 수행도 평가 점수가 낮은 식판의 청결, 식판의 건조 등과 같은 식기류의 위생에 대한 문제를 파악하여 해결 방법을 강구하여야 하며, 전반적인 배식원 위생 수행수준을 높이기 위한 철저한 지도가 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.