Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.39-47
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2017
현재 국내에는 무인 관측소인 AWS를 포함하여 많은 지상 강우 관측소를 통해 강우 데이터를 생성하고 있으며, 최근 국토해양부에서는 국내 최초로 대구 비슬산에 이중편파 강우레이더를 설치하여 운영 중에 있으며 이를 통해 전국적으로 강우강도와 강우의 분포를 추정하고 있다. 일반적으로 AWS의 경우 실제 지면에 내린 강우량을 직접 측정하므로 실제 강우량과 근사한 값을 갖지만 AWS의 개수가 적어 강우의 공간분포를 확인하기에는 불충분하다. 반면에 레이더의 경우 광범위하게 측정할 수 있으나 강우 강도와 반사율의 관계식을 통해 강우량을 측정하기 때문에 실제 지면에 내린 강우량과 는 다소 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 시간적 공간적 강우강도 및 분포를 확인하는데 이점이 있는 레이더 강우 자료와 실제 강우량과 근접한 지상 관측소에서 측정한 강우자료를 사용하여 두 자료에 대한 선형모형을 적용하고, 이 선형모형으로 설명되지 않는 오차에 대해서 공간구조를 가정하여 AWS의 강우자료가 없는 지역의 지상강우량을 추정하여 지상 강우 필드를 생성하였다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 제적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현되며, 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 제적을 위한 구간 데이터 모델을 정의한다. 또한 구간 데이터 모델에 적합한 R-tree 기반 색인 구조인 IR-tree(Interval R-tree)를 제시하며 효율적인 질의처리를 위해 시간에 종속적인 동적 구간의 특성을 고려한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 다양한 데이터 집합에서 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 색인의 우수성을 입증한다.
도시개발에 있어 도로의 건설은 교통의 목적 외에 전기, 가스, 통신, 난방, 하수, 상수, 오수 등의 도시 편의시설을 위한 공간으로도 활용되고 있다. 하지만 현재 도로 시공과정에서 각 기능에 따른 관련 주체들이 진행되는 공사수행일정에 대한 의사소통이 충분히 이루어지지 않아 재굴착 작업이 빈번히 이루어지고 있으며 이로 인해 예산의 중복투입, 공사기간 지연, 품질저하, 이용자의 불편 등 여러 가지 문제점들이 나타나고 있다. 본 연구에서는 신도시 개발과 같은 대규모의 프로젝트에서 도로 재굴착으로 인한 문제를 사전에 예방하기 위해 시간과 공간데이터를 활용한 재굴착 방지 프로세스 모델을 개발하였으며, 이를 활용하여 도시기반시설 건설주체간 원활한 협의를 돕기 위한 재굴착방지시스템을 개발하였다. 아울러, 개발된 시스템을 개발중인 신도시 건설사업에 활용하여 그 적용성을 검토하였다.
After the nuclear accident of the Fukushima Dai-ichi Nuclear Power Plants (FDNPPs) on 11 March 2011, a large amount of radioactive materials has been released into the atmosphere and the ocean. A compartment model is used to evaluate the circulation characteristics and the spatiotemporal concentration distributions of radionuclides in the ocean. In the comparison with observed concentrations of $^{137}Cs$ in seawater, calculated concentrations by the compartment model were well agreed with them. On the basis of these results, we performed evaluation of the effective dose and the cancer risk. In the early stage of the accident, the effective doses from ingestion of the seafood near the Fukushima region were much higher than 1 mSv which is the value of the annual effective dose limit to individual recommended by the International Commission on Radiological Protection (ICRP). However, the effective doses by ingestion of the seafood decreased below 1 mSv as distance from the FDNPPs increased and time passed. In addition, it was estimated that the cancer risks by intake of the contaminated marine products were less than natural occurrence probability of cancer. Consequently, it was inferred that the health risk due to the $^{137}Cs$ was low after since mid-term period of the accident.
전자충격반응을 고려한 three moment 플라즈마 모델과 전기적 중성성분의 반응을 고려한 유체 유동 모델을 결합하여 용량결합형 산소플라즈마에 대한 2차원적 전산모사 연구를 수행하였다. 전자의 에너지에 의하여 좌우되는 전자충격반응에 대한 반응속도는 전자와 $O_2$ 및 O 사이의 전자충돌단면적으로부터 계산되었다. 플라즈마 모델과 유체 유동 모델을 결합하고 상세한 반응메커니즘을 포함시킴으로써 전하를 띠는 전자와 이온($O_2{^+}$, $O^+$, $O_2{^-}$, and $O^-$) 그리고 기저상태의 산소($O_2$ and O)뿐만 아니라 $O_2(a^1{\Delta}_g)$, $O_2(b^1{{\Sigma}_g}^+)$, $O(^1D)$, $O(^1S)$ 등과 같이 산소플라즈마 특성에 중요한 역할을 하는 준안정상태 성분들의 시공간적 분포를 예측할 수 있었다. 또한 산소플라즈마의 전산모사로부터 sheath 경계에 이중층이 존재함을 확인할 수 있었다.
주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.
The purpose of this study was to analyze traffic safety assessments for fishing vessels near the southwest offshore wind farm. This study applied a collision model for safety assessment. It also involved a spatiotemporal analysis of vessels engaged in fishing to identify fishing hotspots around the offshore wind farm. This study used data from fishing vessel location transmission devices gathered over 1 year in 2014. As a result, in September, when the average number of vessels engaged in fishing is high, 62 ships were operating in fishing section 184-6 and 55 ships in section 184-6. In addition, in fishing sections 184-8 and 192-2, where an offshore wind farm was located, there were 55 and 38 ships operating, respectively. As the recovery period for a seaway near wind farm turbines is 55 years, it was determined that safety measures are required in order to reduce collision frequency while allowing fishing vessels to navigate through offshore wind farms. Meanwhile, the return period of Seaway B between the groups of generators considered was 184 years. A safety zone for offshore wind farms should be installed covering a distance of at least 0.3 NM from the boundary of turbines. Then, the collision return period was derived to be close to 100 years. Through this traffic safety assessment, it has been concluded that such measures would help prevent marine accidents.
Personalized media includes user-targeted and user-generated content (UGC) exchanged through social media and interactive applications. The increased consumption of UGC presents challenges and opportunities to multimedia information systems. We work towards modeling a deep structure for content networks. To gain insights, a hybrid practice with Media Framework (MF) is presented for network creation of personalized media, which leverages the authoring methodology with user-generated semantics. The system's vertical integration allows users to audition their personalized media networks in the context of a global system network. A navigation scheme with dynamic GUI shifts the interaction paradigm for content query and sharing. MF adopts a multimodal architecture anticipating emerging use cases and genres. To model diversification of platforms, information processing is robust across multiple technology configurations. Physical and virtual networks are integrated with distributed services and transactions, IoT, and semantic networks representing media content. MF applies spatiotemporal and semantic signal processing to differentiate action responsiveness and information responsiveness. The extension of multimedia information processing into authoring enables generating interactive and impermanent media on computationally enabled devices. The outcome of this integrated approach with presented methodologies demonstrates a paradigmatic shift of the concept of UGC as personalized media network, which is dynamical and evolvable.
To understand the genesis of tropical cyclones (TC), we computed TC genesis probability (GPr) by partitioning a highly localized genesis frequency (GFq) into nearby grid boxes in proportion to the spatial coherence of genesis potential index (GPI). From the analysis of TCs simulated by the Seoul National University Atmosphere Model Version 0 and the observed TCs, it was shown that GPr reasonably converges to GFq when averaged over a long-term period in a decent grid size, supporting its validity as a proxy representing a true TC GPr. The composite anomalies of the gridded GPr in association with the Asia summer monsoon, El Nino-Southern Oscillation (ENSO), and the Madden-Julian Oscillation (MJO) are much less noisy than those of GFq, and consequently are better interpretable. In summary, GPr converges to GFq, varies more smoothly than GFq, represents the spatiotemporal variations of GFq better than GPI, and depicts GFq with greater spatial details than other spatially smoothed GFqs.
언어 특히 의미에 대한 연구와 마음의 구조를 연구하는 인지과학이 어떻게 중요한 관계를 가지고 발전하는가를 살펴보기로 한다. 언어의 구조는 마음의 구조의 일부라고 본 촘스키의 입장에 동조하면서도 의미의 구조에 대해서 소극적인 입장에 서는 그의 입장에서 자유롭게 벗어나 발전하고 있는 의미에 대한 연구를 조명하고 전망하기로 한다. 언어의 의미는 내면적(internal)인 것인가 외부적(external)인 것인가 의미 내용(content)과 맥락(context)의 관계는 어떠한가, 왜 정보구조가 중요한가 등을 점검한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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