• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.149-162
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• 2005

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.21-29
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• 2016

This study has estimated the traits of conscious eye moving with the objects of the halls of subway stations. For that estimation, the observation data from eye-tracking were matched with the experiment images, while an independent program was produced and utilized for the analysis of the eye moving in the selected sections, which could provide the ground for clarifying the traits of space-users' eye moving. The outcomes can be defines as the followings. First, The application of the independently produced program provides the method for coding the great amount of observation data, which cut down a lot of analysis time for finding out the traits of conscious eye moving. Accordingly, the inclusion of eye's intentionality in the method for extracting the characteristics of eye moving enabled the features of entrance and exit of particular objects with the course of observing time to be organized. Second, The examination of eye moving at each area surrounding the object factors showed that [out]${\rightarrow}$[in], which the line of sight is from the surround area to the objects, characteristically moved from the left-top (Area I) of the selected object to the object while [in]${\rightarrow}$[out], which is from the inside of the object to the outside, also moved to the left-top (Area I). Overall, there were much eye moving from the tops of right and left (Area I, II) to the object, but the eye moving to the outside was found to move to the left-top (Area I), the right-middle (Area IV) and the right-top (Area II). Third, In order to find if there was any intense eye-moving toward a particular factor, the dominant standards were presented for analysis, which showed that there was much eye-moving from the tops (Area I, II) to the sections of 1 and 2. While the eye-moving of [in] was [I $I{\rightarrow}A$](23.0%), [$I{\rightarrow}B$](16.1%) and [$II{\rightarrow}B$](13.8%), that of [out] was [$A{\rightarrow}I$](14.8%), [$B{\rightarrow}I$](13.6%), [$A{\rightarrow}II$](11.4%), [$B{\rightarrow}IV$](11.4%) and [$B{\rightarrow}II$](10.2%). Though the eye-moving toward objects took place in specific directions (areas), that (out) from the objects to the outside was found to be dispersed widely to different areas.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.340-348
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• 2019

본 연구는 2015년에서 2018년간, 자료가 축적된 서울시 158개 상권별 주요변수를 이용하여, 상업젠트리피케이션 발생에 영향을 미치는 요인을 로짓모형과 기계학습 방법론을 사용하여 분석하였다. 로짓분석 결과 log(상권 월평균임대료), 음식 소매업종 총매출대비 40세 이하 매출 비중이 유의수준 1%수준에서, 음식 소매업종 30대 여성 객단가 변화는 유의수준 5%에서, 프랜차이즈업종 2년이내 개업한 업소비율 변화는 유의수준 10%에서 유의하게 나타났다. 기계학습 결과 중요도가 높은 순서는 상권 전체 바닥면적, 상권의 월평균 임대료, 40세 미만 유동인구 비율, 프랜차이즈 30대 객단가, 음식 소매업종 30대 여성 객단가 변화 등 5개이다. 본 연구의 기여는 세 가지이다. 첫째, 본 연구는 서울시 전역의 상업 공간에 대한 자료를 분석하였다. 둘째, 본 연구는 상업젠트리피케이션의 발생에 영향을 미치는 요인을 실증하여, 예측지표 마련을 위한 기초연구를 제공하였다. 끝으로 기계학습 분석을 추가하여 다양한 접근방법을 소개하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제21권4호
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• pp.335-349
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• 2018

본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.64-78
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• 2019

본 논문은 공간 상관성을 고려하여 서울의 택시통행에 영향을 미치는 요인을 분석한 것으로 택시의 GPS 자료를 이용하였다. 먼저 이들 자료를 이용하여 택시통행의 평균 통행시간, 평균 통행거리, 시공간적 분포 등의 통행특성을 분석하였다. 분석결과, 상당수의 택시통행이 평일 오전 첨두(8-9시)와 심야(0-1시) 시간대에 집중하는 것으로 나타났으며, 평균 통행거리와 통행시간은 각각 5.9km와 13분으로 나타났다. 이는 택시가 주로 단거리 통행수단이나 심야에 대중교통의 대체수단으로 활용되고 있음을 보여주고 있다. 다음으로 Moran's I 검정을 통해 교통존 기반의 택시통행들이 공간적으로 상관성이 있음을 규명하였다. 따라서 이를 고려한 택시통행에 대한 공간회귀모형(공간시차모형과 공간오차모형)을 추정하였으며, 인구사회 변수(가구수, 고령자수, 여성인구비, 자동차대수 등), 교통서비스 변수(지하철역수, 버스 정류장수 등), 토지이용 변수(인구밀도, 고용밀도, 주거면적 등) 등을 독립변수로 고려하였다. 모형분석 결과 이들 변수들이 통계적으로 유의하게 택시통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Safety and Health at Work
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• 제10권3호
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• pp.377-383
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• 2019

Objectives: Exposure to fine particles in urban air has been associated with a number of negative health effects. High levels of fine particles have been detected at underground stations in big cities. We investigated the exposure conditions in four occupational groups in the Stockholm underground train system to identify high-exposed groups and study variations in exposure. Methods: $PM_1$ and $PM_{2.5}$ were measured during three full work shifts on 44 underground workers. Fluctuations in exposure were monitored by a real-time particle monitoring instrument, pDR, DataRAM. Qualitative analysis of particle content was performed using inductively coupled plasma mass spectrometry. Nitrogen dioxide was measured using passive monitors. Results: For all underground workers, the geometric mean (GM) of $PM_1$ was $18{\mu}g/m^3$ and of $PM_{2.5}$ was $37{\mu}g/m^3$. The particle exposure was highest for cleaners/platform workers, and the GM of $PM_1$ was $31.6{\mu}g/m^3$ [geometric standard deviation (GSD), 1.6] and of $PM_{2.5}$ was $76.5{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.3); the particle exposure was lowest for ticket sellers, and the GM of $PM_1$ was $4.9{\mu}g/m^3$ (GSD, 2.1) and of $PM_{2.5}$ was $9.3{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). The $PM_1$ and $PM_{2.5}$ levels were five times higher in the underground system than at the street level, and the particles in the underground had high iron content. The train driver's nitrogen dioxide exposure level was $64.1{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). Conclusions: Cleaners and other platform workers were statistically significantly more exposed to particles than train drivers or ticket sellers. Particle concentrations ($PM_{2.5}$) in the Stockholm underground system were within the same range as in the New York underground system but were much lower than in several older underground systems around the world.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.231-240
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• 2022

본 연구는 복합상업시설이 인근 아파트 가격에 미치는 영향을 헤도닉 가격모형으로 실증분석하였다. 연구의 공간적 범위는 수도권 2기 신도시 중 판교에 위치한 H 백화점의 도보 생활권역으로 하였고, 시간적 범위는 2020년, 1년간으로 하였다. 종속변수는 아파트 실거래 가격이며, 독립변수는 주거 특성과 단지 특성 및 지역 특성으로 하였다. 분석 결과, 전용면적과 거래 층, 고속도로 진입로와의 거리는 아파트의 가격에 정(+)의 영향을 미치며, 경과년도는 부(-)의 영향을 미쳤다. 그러나, 대단지 여부는 아파트 가격에 거의 영향을 미치지 않았고, 복합상업시설에서의 거리는 아파트 가격과 부(-)의 관계로 나타나 복합상업시설에서 멀어질수록 아파트 가격이 감소함을 보였는데, 그 영향력이 지하철역과의 거리가 아파트 가격에 미치는 영향력에 비하여 훨씬 크게 나타났다. 이는 아파트 가격 영향요인과 그 영향력의 크기가 신도시 지역과 기존의 대도시 지역에서 서로 다르게 나타난다는 점을 확인해준다.

• 한국과학예술포럼
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• 제26권
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• pp.179-187
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• 2016

본 연구는 도시소공원 색채환경에 관한 연구로서 사회체육시설 영역을 중심으로 서울과 동경사례를 비교, 분석하여 색채환경 차이를 이해하고 시민건강증진을 위한 도시소공원 사회체육시설 색채계획을 수립하기 위한 자료로 활용하고자 한다. 서울과 동경에 위치한 순환선인 2호선과 야마노테선을 중심으로 인근 지하철역에 위치한 도시소공원을 선정, 분광측색기로 환경색채를 측정하였다. 서울 도시소공원 4곳, 동경의 도시소공원 4곳 총 8곳을 직접방문하여 현장조사를 실시하였으며 도시소공원의 사회체육시설물, 공원시설물, 바닥 포장면으로 구분하여 조사하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째 서울과 동경의 도시소공원의 사회체육시설 영역의 환경색채는 전반적으로 Y계열(Y, YR, GY)의 색채의 분포가 높게 나타났다. Y계열 다음으로 서울의 경우 B계열(B, BG, PB), 동경은 R, P계열로 나타나 색상분포가 차이가 있는 것으로 나타났다. 두 번째, 사회체육시설물의 경우, 서울보다 동경이 다양한 색상분포를 보였고, 서울이 명도가 다소 높게 나타나 밝은 색채가 시설물에 적용되었고 동경의 경우 원색에 가까운 고채도의 색채가 적용되고 있었다. 세 번째, 공원시설물 색채는 서울과 동경이 비슷한 명도, 채도값을 나타냈고, 색상분포에서 서울은 Y계열-B계열 순으로 높게 나타나며, 동경은 Y계열-R계열 순으로 높게 나타나고 있다. 바닥포장면의 명도와 채도도 서울과 동경이 비슷하게 나타나지만 색상분포에서 차이를 보였다. 향후, 색채의 생리적, 심리적 반응에 대한 연구결과를 사회체육시설 색채에 적용하는 것이 바람직하다고 사료된다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.147-165
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• 2020

공유경제 서비스는 현재 숙박, 자동차, 자전거 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 특히 공유 자전거 서비스는 세계 각지에서 크게 인기를 끌고 있고, 서울시도 2015년 9월부터 '따릉이'라는 공공자전거 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자의 자전거 이용이 증감함에 따라 지속적으로 대여소 간의 자전거 수 불균형이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2017년 1년간의 서울시 따릉이 공공자전거 데이터에 소셜 네트워크 분석에서 활용되는 연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 k-코어 분석을 적용하여 시간대별 '따릉이' 이용자들의 이동 패턴을 분석하였다. 그 결과, 연결 정도 중심성은 대중교통 환승과 밀접하게 연계된 곳으로 나타났다. 근접 중심성은 출발과 도착 빈도가 불균형하거나 대중교통 근접성이 미흡한 곳으로 나타났다. 매개 중심성은 출발과 도착의 빈도가 동시에 많이 발생하는 곳을 의미한다. 마지막으로 k-코어 분석 결과, 시간대별로 가장 핵심 집단으로 간주 되는 자치구는 마포구로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 서울의 자전거 정류장 재배치, 추가 설치 등에 대한 방안을 계획하는 데 기여할 수 있을 것으로 본다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제8권1호
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• pp.35-47
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• 2014

The purpose of the study is to evaluate the pollution level (gaseous and particle phase) in the public facilities for the PAHs, non-regulated materials, forecast the risk level by the health risk assessment (HRA) and propose the guideline level. PAH assessments through sampling of particulate matter of diameter < 2.5 ${\mu}m$ ($PM_{2.5}$). The user and worker exposure scenario for the PAHs consists of 24-hour exposure scenario (WIES) assuming the worst case and the normal exposure scenario (MIES) based on the survey. This study investigated 20 PAH substances selected out of 32 substances known to be carcinogenic or potentially carcinogenic. The risk assessment applies major toxic equivalency factor (TEF) proposed from existing studies and estaimates individual Excess Cancer Risk (ECR). The study assesses the fine dusts ($PM_{2.5}$) and the exposure levels of the gaseous and particle PAH materials for 6 spots in each 8 facility, e.g. underground subway stations, child-care facilities, elderly care facilities, super market, indoor parking lot, terminal waiting room, internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms), movie theater. For internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms) in particular, that marks the highest $PM_{2.5}$ concentration and the average concentration of 10 spots (2 spots for each cafe) is 73.3 ${\mu}g/m^3$ (range: 6.8-185.2 ${\mu}g/m^3$). The high level of $PM_{2.5}$ seen in internet cafes was likely due to indoor smoking in most cases. For the gaseous PAHs, the detection frequency for 4-5 rings shows high and the elements with 6 rings shows low frequency. For the particle PAHs, the detection frequency for 2-3 rings shows low and the elements with 6 rings show high frequency. As a result, it is investigated that the most important PAHs are the naphthalene, acenaphthene and phenanthrene from the study of Kim et al. (2013) and this annual study. The health risk assessment demonstrates that each facility shows the level of $10^{-6}-10^{-4}$. Considering standards and local source of pollution levels, it is judged that the management standard of the benzo (a)pyrene, one of the PAHs, shall be managed with the range of 0.5-1.2 $ng/m^3$. Smoking and ventilation were considered as the most important PAHs exposure associated with public facility $PM_{2.5}$. This study only estimated for inhalation health risk of PAHs and focused on the associated cancer risk, while multiple measurements would be necessary for public health and policy.