The purpose of this study was to investigate how formativeness of shamanism has expressed and developed in modern fashion. Formative expression of shamanism in modern fashion has expressed in the way of on style, color, material and pattern as follows; Style has made animal and human incorporated by expressing abstract animal on the part or whole of costume and it has reconstructed traditional shaman costume into modern costume. Skin colors of living bodies which exist in nature, such as black, blown, yellow and grey, were used to symbolize spirit and low brightness of colors such as blue, white and black were also used to symbolize hyperspace. Artificial materials which imitate animal figure and genuine materials from animal were used. Various natural materials used in traditional shaman costume were also used. Animal patterns and abstract patterns symbolizing the celestial heaven and lower world, and patterns shown on wall painting and rock painting has appeared. The meaning of shamanism in modern fashion can be identified as interchangeable movement of time and space, a cosmic outlook on the world and ration. Spiritually designed costume has made fashion move to hyperspace in spirit trip. Modern fashion with shamanism has expressed its cosmic outlook on the world or universal wish beyond human's real world by patterns such as bird figure which means the celestial heaven and lower world. Corporation and transition of human and animal were symbolized as shaman hypernatural intercourse with designs expressed in costume using a part of animal or animal's characteristics.
여권은 외국을 여행하는 사람의 신분이나 국적을 증명하고 상대국에 그 보호를 의뢰하는 문서이다. 해외여행이 자유로워져 출, 입국 인구가 증가하면서 여권의 위, 변조가 증가하고 있다. 위, 변조 여권은 국제범죄조직들이 수사 당국의 감시망을 피하거나 출입국이 규제된 범법자의 신분을 은폐하기 위해 주로 사용한다. 생체측정인증기술이란 각 개인마다 다른 지문, 홍채, 땀샘구조, 혈관, 장문, 정맥 분포, 음성 등 개인의 독특한 생체정보를 추출하여 분석한 후에, 기존에 저장된 데이터와 비교해서 본인임을 확인하고 인증하는 기술을 말한다. 여권에 생체인식기술을 도입하여 여권 없이도 외국여행이 가능한 생체측정 인증기술에 대해 조사하고, 이 기술을 이용한 현황과 여러 종류의 생체인식 중에 어느 것을 이용하는 것이 가장 바람직한지 등에 대해 조사, 분석하였다.
Incubation routine and sex role of Streaked Shearwaters Calonectris leucomelas at Sasudo Island, in Jeju, South Korea, were studied during the incubation period, June to August in 2002. Incubation routine in Procellariiformes represents a sequence of alternating shifts taken in turn by female and male in a species-specific pattern. Hence, coordination of individual incubation rhythms between partners is crucial for successful breeding attempt. In Streaked Shearwaters, incubation routine represents a sequence of alternating shifts taken in turn by male and female. The first incubation shift was made by male after female had laid the egg. The mean incubation period was 50.8 days until hatching. Males had spent on average 26.5 days incubating and females 24.3 days accordingly. The mean duration of incubation shifts decreased progressively from 6th and 7th shift to hatching. Overall, males had spent more time incubating than females during the incubation period, but the mean duration of the incubation shift 5.6 days for males and 5.7 days for females did not differ between males and females. There were no effect of the body size of the breeding pair on incubation performance. For males the mean of body weight decreased during the incubation, whereas for females it remained approximately stable. In Streaked Shearwaters, the duration of incubation shift and subsequent foraging trip are related to loss of body weight during the period of fasting. In addition, coordination of individual incubation rhythms affects their incubation behaviour.
가구통행실태조사를 통한 O/D 조사는 조사대상인 모집단의 규모가 대규모이므로 현실적으로 전수 조사는 가능하지 않아 일부 표본 자료에 국한하여 조사가 이루어지고 있다. 따라서 표본 자료를 전수화하여 모집단의 통행 O/D패턴을 추정할 수밖에 없다. 따라서 표본조사와 전수화 과정에서 발생할 수 있는 오차를 가능한 최소화하기 위해서 관측 교통량과 전수화 자료를 비교 검증하고 수정하는 과정이 절대적으로 필요하다. 이 논문에서는 다수의 스크린라인 선상의 관측 교통량과 표본조사자료를 기반으로 추정된 전수화 O/D 통행을 비교 검증하고 수정하는 방법을 제안하였다. 그리고 스크린라인으로 검증이 되지 않는 O/D 쌍에 대해서는 노선배정분석 결과와 관측 링크 교통량을 비교하여 수정하는 방안도 제안하였다. 그리고 우리나라 2004년도 전국 O/D 통행 자료를 활용한 사례연구 분석을 수행하였다.
자유 여행자들이 증가함에 따라 다양한 자동여정생성 서비스가 생겨났지만, 자동여정생성 방법에 대한 연구는 아직 활발히 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이미 개발된 전문가 추천 경로를 바탕으로 여행지별 선호점수를 수집하고 거리와 선호에 따라 여정을 자동생성하는 알고리듬을 개발하였다. 제안된 여정생성 알고리듬을 성능을 검증하기 위해 싱가포르, 방콕 및 다낭의 세 여행지에 대해서 30개의 여정을 본 연구에서 제안한 자동여정생성 알고리듬과 차량경로문제 알고리듬을 사용하여 생성한 두 여정 데이터의 평균 이동거리를 t-검정과 평가자간 신뢰도를 통해 제안된 알고리듬의 효율성과 효과성을 비교하였다. 실험결과, 제안 알고리듬을 기반으로 한 여정이 차량경로문제(Vehicle routing problem: VRP) 알고리듬의 여정과 다르지 않아 제안된 알고리듬의 효율성을 입증하였고. 두 여행전문가의 정성적 평가를 통해, 제안된 알고리듬으로 생성된 여정이 실제 사용에 충분히 효과적임을 보였다.
본 논문은 양방향 트래픽에서 비동기 전송모드 네트워크의 동적인 TCP 연결을 분석하고 트래픽 패턴을 프로토콜 상에서 네트워크 경로를 통해 개선됨을 연구한다. RTP(Round Trip Delay time)가 결정한 피드백루프의 시간 한계를 초과하는 정보의 형태로 조정하는 LTS 제어 모듈과 TCP를 연계시키는 방법에서 정보를 개연적인 특성을 갖고 여러 시간대에 걸처 분산하는 기존 윈도우를 기반으로 시연하기 때문이다. 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 개선하며 TCP의 성능에서 자기 유사성 트래픽의 물리적 모델링에 기반한 시뮬레이션을 벤치마크 환경을 통해 수행한다. 본 논문은 양방향 네트워크에서 자기 유사성 트래픽 조건으로 스텍의 전송 프로토콜 변화의 영향을 파악 및 평가하는 방법론을 활용하고 과중한 조건에 자기유사성에 의해 경로 트래픽 혼잡제어 개선을 나타낸다.
In this study, various usage patterns were analyzed after establishing a data mart for micro mobility analysis based on the rental history of public bicycles in Seoul. Rental history data is origin-destination data that includes the rental location and time, and the return location and time. About 1500 rental locations were classified according to the characteristics of the location to create a 'station type' dimension. We also created a 'path type' dimension that displays whether the rental location and return location are the same. In addition, a derived variable called speed, which is obtained by dividing the distance used by the time used, is added, and through this, the characteristics of the riding area and the reason for the rental can be estimated. Meanwhile, administrative district link, administrative neighborhood link, and station type link were created to apply network analysis. Through this analysis, the roles and proportions of administrative districts, public facilities, and private facilities engaged in micro-mobility services were visualized. 49.9% of rentals occur at rental offices near transportation facilities, and half of them occur at rental offices near subway stations. The number of rentals during the evening rush hour is more than double that of the morning rush hour. When the path type is unidirectional, there is a fixed destination, so the distance and time used are short, and the movement speed tends to be high. In the case of round-trip, the purpose of use is exercise or leisure, so the distance and time used are long, and the movement speed is slow. It is expected that the results of the analysis can be used as reference materials for selecting new rental locations, providing convenient services for users, and developing user-specialized products.
Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.
고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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