본 연구는 수생태계 건강성 변화에 대한 다각적인 분석이 가능하도록 정보를 제공하는데 필요한 자료를 수집하고, 상호 연계 또는 중첩, 활용할 수 있는 데이터베이스를 구축하는 방안을 모색하는데 목적이 있다. 특히 수생태계 건강성 정보를 기반으로 생태계를 구성하고 있는 개체 또는 개체군들 간의 상호작용 및 생태계 차원에서 일어나는 여러 가지 생태현상들을 그 지역의 환경변화(오염발생원, 수변환경 변화 등)와 결부시킨 종합적인 분석이 가능한 DB를 구축하고자 하였다. 이를 위해 수생태계 건강성 조사 및 평가 결과자료와 한국형 Reach File(KRF), 하천자연도, 물환경정보시스템 자료 등을 수집하였다. 수집된 수생태계 건강성 조사 결과 및 한국형 Reach File, 하천자연도 등은 자료 DB 개별속성에 대해 상세 분석을 수행하였으며, 수집데이터의 형식이 다양하게 구성되어 있어 데이터형식별 구성현황 및 상세 데이터 내에 대해 조사 및 분류별 정리를 수행하였다. 본 연구에서는 개별데이터에 대한 핵심주제를 도출하였으며, 주제별 특성과 관련된 항목정보들을 추출하여 주제별로 분류 관련 엔터티를 도출하였다. 또한, 개별 주제별 엔터티간 연계를 위한 관계값을 가진 엔터티도 도출하였다. 본 연구에서는 수생태계 건강성 결과 자료의 효율적인 분석 및 보전, 복원을 위한 방안 제시를 위해 수생태계 건강성 조사 및 평가, 한국형 Reach File, 하천자연도 등의 자료를 이용하여 공간 속성 위상 데이터를 구축하였으며, 이를 기반으로 각 자료의 연계성을 분석하여 정확하고 과학적인 수생태계의 건강성 통합정보 분석방안을 개발하고자 하였다.
본 논문에서는 해저케이블 부두 하역용 장비인 코일링 암(coiling arm)에 대한 국산화 자체개발 내용 중 구조설계 및 해석결과 내용을 제시하였다. 상세 구조설계를 위해 3차원 CAD 프로그램을 이용하여 고 정밀도의 모델링을 수행하였고, 유한요소 기법을 이용하여 전산구조해석을 수행하였다. 코일링 암의 활용 목적에 맞추어 하역대상 케이블을 선박에서 케이블 탱크로 하역시 효과적으로 가이드 할 수 있도록 베어링 및 롤러 부품을 설계하여 메인 암이 회전하고 케이블 가이드가 이동할 수 있도록 하였고, 기존의 외국 모델에서 사용하던 와이어 및 모터 시스템을 이용한 케이블 가이드 작동방식을 유압 시스템을 이용한 작동방식으로 변경하여 원가절감을 달성하면서 사용자가 직관적으로 작동할 수 있도록 설계하였다. 장비 자체의 자중 및 하역 케이블 하중조건에 대한 응력 해석을 수행하였고, 유압시스템의 과작동에 따른 파손 가능성을 고려하였다. 케이블 가이드의 운동 및 설치 지면의 경사도에 따른 전복 안전성 해석을 수행하였으며, 설치장소의 풍하중 효과도 추가로 고려하였다. 본 연구를 통해 기존 수입품 코일링 암의 작동방식 개선과 독자적인 구조설계 및 해석 방법을 확립하였으며, 실제 국내 최초로 자체 개발된 제품의 현장설치 완료 및 하역작업의 효율적이고 정상적인 운영을 완료 및 검증하였다.
본 논문에서는 요구되는 통신 거리가 길고 LOS 확보가 쉽지 않은 산악 지형이 보편적인 군 전술 통신 환경에서 커버리지 확장과 음영 지역 제거를 위한 협력 중계 기반의 IEEE 802.16j 네트워크를 고려한다. 이를 통해 IEEE 802.16j 네트워크의 상향 링크(UL)에서 협력 중계 전송을 위한 대역 할당과 경로 선택을 통합적으로 수행하는 기법을 제안한다. 이를 위해 OFDMA 프레임 구조에서 협력 중계에 의한 처리율 증가량과 UL 접속 구간 및 UL 중계 구간의 대역 제한폭을 고려하여 전체 시스템의 데이터 처리율을 최대화하는 최적화 문제를 정의하고, 다중 차원 다중 선택 배낭 문제(MMKP)로 변환 후, 전역 탐색 알고리즘을 이용하여 최적해를 구한다. 협력 중계를 이용하지 않는 경우에 대해서도 최적화 문제를 정의하고, MMKP 기반 기법을 제안한다. 성능 비교를 위해 링크 품질 기반 (LQB) 기법의 전체 시스템 처리율도 평가한다. 군 전술 통신 환경 중 LOS 확보가 쉽지 않은 산악 지형 환경에서 OPNET 기반 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법들의 전체 시스템 처리율을 비교 분석하고, 제안하는 MMKP 기반 기법들이 LQB 기법들에 비해 좋은 성능을 나타냄을 보이고, 협력 중계를 사용하는 기법들이 그렇지 않은 기법들보다 더 높은 전체 시스템 처리율을 제공함을 보인다.
스마트폰과 Online Social Network Service(OSNS)의 대중화를 통해 언제 어디서든 주변인뿐만 아니라 전 세계 사람들과 상호작용 할 수 있게 되었고, 그 결과 사람들의 OSNS 사용률은 계속 증가하고 있다. 그런데, 일부 OSNS를 통한 대인관계 형성에 집중하는 사람들의 경우, 수많은 Face-to-Face Interaction(F2F Interaction)을 통해 형성되는 인간관계의 과정을 "친구추천" 버튼 하나로 건너뜀으로써 대인관계 기술 발달 및 유지에 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 오프라인에서 F2F Interaction 기회를 발견 및 제공할 수 있는 상황정보 기반의 친구추천 기법을 제시한다. 이를 위해 스마트폰 센서로부터 사용자의 상황정보와 Facebook에서 형성된 사용자 친구관계 정보를 수집하여 텐서 분해 및 결합을 기반으로 오프라인 환경에서 친구를 추천한다. 성능 평가를 위해 12명의 실험 참가자로부터 상황정보를 수집하고, 만족도를 평가하였다.
본 연구는 일반노동시장에서 근로자의 체계적 경력과정이 개인과 조직 모두의 성공적 성과착근과 창출의 핵심적 요소로 인식함을 전제로, 경쟁고용 장애인근로자의 주관적 경력성공에 영향을 미치는 요인을 개인 및 조직(기업)의 다차원적 수준에서 실증적으로 분석함으로써 실천적 통계적 적확성에 기반 한 자료를 토대로 장애인근로자의 성공적 직업생활을 위한 경력관리의 방향성에 대해 실천적 함의를 이끌어내고자 하였다. 이에 본 연구는 서울 경기 및 충청, 강원도 지역의 48개 기업에 취업중인 장애인근로자 126명을 대상으로 구조화된 설문지를 통해 개인 및 조직특성 자료를 수집하고, 다층분석기법을 활용하여 조직효과를 감안한 영향요인에 대해 분석하였다. 분석걸과, 우선 주관적 경력성공의 총 분산 중 조직특성에 의한 설명이 32.1%로 나타나 조직변수의 중요성에 대한 실천적 함의와 다층모형적용의 정당성을 확인할 수 있었다. 한편, 이의 영향요인으로 개인수준에서는 장애정도, 성장욕구, 자기주도적 경력태도, 가치지향적 경력태도 등이, 조직수준에서는 장애관련 편의제공, 경력지원, 인사지원, 대인지원 등이 유의미한 변수로 확인되어 개인수준의 특성변수에 대한 주관적 경력성공의 영향을 의미 있게 조절하는 것으로 나타났다. 이에 조직효과를 감안한 개인요인들의 활성화로 주관적 경력성공을 향상시키기 위한 방안이 요구되는바 장애특성을 반영한 편의지원시스템 구축, 근로자지원프로그램의 적용, 프로티언 경력개발 지원체계구축, 인적 네트워크 구축 지원 등 개인-기업 통합적 실천전략을 제안하고 논의하였다.
Translational research (TR) as high quality research can accelerate collaboration strongly between biotechnology-based researchers and clinical-research experts for overcoming diseases. TR facilitates basic science translated to clinical efficacy and effectiveness from bench (basic science) to bedside (clinical practice) for the enhancement of human health. Disease-oriented TR programs were defined as unilateral, bilateral and multilateral TR in this patent performance analysis. Patent performance was measured in a R&D project on Health and Medical Technology to enhance the productivity of R&D investment on disease-oriented TR in Health Technology (HT). Patent Map (PM) analysis and Bibliometrics were conducted to collect information for the assessment of research patents of TR programs. Futhermore, PIAS (Patent Information Analysis System) and Thinklear programs were applied for quantitative and qualitative analysis successfully. These indicate that multi-dimensional analysis of patent performance for disease-oriented TR could promote the connection of R&D-IP (Research and Development-Intellectural Property) and R&BD (Research and Business Development) supporting system significantly.
데이타 중심 저장(Data-Centric Storage: DCS) 방식의 센서 네트워크는 같은 값의 데이타를 같은 노드에 저장하기 때문에 센서 네트워크가 확장되거나 같은 값의 데이타가 빈번하게 발생하면 특정 센서 노드에 저장 부하가 집중되어 에너지 효율성이 나빠지는 문제가 발생한다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에 대한 연구들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장에 따른 에너지 효율성 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 확장성(Scalability)을 지원하는 비균등 영역 분할(Non-Equal Region Spilt) 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖도록 서로 다른 크기의 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 또한 분할 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드 개수, 센서 데이타 발생량에 비례하게 증가시켜 센서 노드의 에너지 소모를 분산시킴으로써 센서 네트워크의 수명 연장과 확장성을 높였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1061-1069
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2015
최근 교통 분야에서 발생하는 교통 빅데이터 (교통카드 데이터, ATMS 데이터 등)의 분석결과를 교통 정책에 활용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 또한 교통 데이터 분석 기법을 기존의 단순 빈도 분석 기법에서 다양한 데이터 마이닝 기법으로 확장하여 교통 데이터 속에 숨어있는 의미를 파악하려는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에 대하여 토픽모델링 기법 중의 하나인 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용하여 청주시 버스 승객들의 이동패턴을 분석한다. 이를 위해 교통카드 데이터의 하차 결측치를 추정하고, LDA 기법을 적용하여 이동패턴을 추출하였다. 또한 LDA 분석으로 도출된 값을 측정값으로 하여 다차원적 분석을 함으로써 청주시 버스 승객들의 이동패턴 특징을 파악할 수 있다. 분석 결과, 청주시의 경우 크게 1) 시외지역에서 터미널을 이용해 청주시에서 유입되는 패턴, 2) 주거지역에서 상업지역으로 이동하는 패턴, 3) 청주 인근 학교에서 상업 지역 (청주 중심가)로 이동하는 패턴을 발견할 수 있었다. 이동패턴은 도시 계획, 대중교통서비스 향상, 버스 노선 신설 등 다양한 교통정책의 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.
상수관망시스템의 운영목적은 탄력성을 높여 각종 비정상상황에 유연하게 대처할 수 있는 방향으로 점차 변화하고 있으며 이에 따라 비정상상황에 따른 단수구역 발생에 대한 사후대책 대비를 통한 탄력성 향상이 필수적이다. 이를 위한 가장 효율적인 방법은 수계전환에 따른 비상공급 수원확보이며, 비상관로를 통하여 인접 배수블록으로부터 단수된 구역에 용수를 공급할 수 있다. 성공적인 비상연계 운영을 위해서는, 수리학적 해석을 통하여 시공간적인 측면에서의 공급성능을 평가해야 한다. 비상연계 시, 공간적인 범위를 결정하는 주요 요소는 관경, 위치 및 관저고와 같은 비상관로에 해당하는 제원이며, 시간적인 범위를 결정하는 주요 요소는 연계배수지의 용량과 정수장에 공급 가능한 추가수량이다. 본 연구에서는 A시의 상수관망에 대하여 배수지 1지에 문제가 발생하여 타 배수지들로부터 비상연계를 받는 시나리오에 대하여 모의를 진행하였다. 배수지의 저류량 및 유입량에 대한 모의를 위하여 Advanced-Pressure Driven Analysis 모형을 사용하였으며, 수리해석 결과를 바탕으로 공급범위기준지표 및 공급시간기준지표를 산정하여 연계공급성능에 대한 다각도적인 평가를 진행하였다. 이에 비상연계에 대하여 소비자들이 실제 체감하는 공급성능을 시공간적인 측면에서 파악할 수 있었으며, 설계제원의 타당성에 대한 검토가 가능하였다. 이는 비상연계 성능향상을 위한 구조적 대책 및 비구조적 대책 수립에 대한 의사결정에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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