• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.57-69
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• 2014

우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, $1km^2$당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인 보완 분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

• 수면정신생리
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• 제4권1호
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• pp.57-65
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• 1997

누구나 시차가 큰 여행을 할 때 몇일 간 비행시차증이라고 불리우는 증상을 경험하게 된다. 비행시차증은 수면박탈, 비행요인, 지연요인의 복합적인 원인으로 인해 생기는 하나의 증상군이라고 말할 수 있다. 특히 빠른 시차변화로 인한 생리적 지연효과(Jet lag)는 외적 비동조화, 내적 비동조화, 그리고 수면상실의 결과를 낳는다. 인간의 수면을 조절하는 기전에 있어 일중체계가 중요하다. 즉, 평균적인 수면-각성주기는 중심체온의 주기와 내적 비동조화가 일어나더라도 수면경향, 졸리움, 자발적 수면 기간, 그리고 렘수면 경향은 중심체온의 내인성 일중주기에 따라 통제된다. 수면의 구성요소중에서 서파수면은 중심체온의 주기보다는 수면시작시간에 따라 나타나며 이전에 깨어있었던 기간이 길수록 강력하게 나타난다. 따라서 수면은 일중체계와 항상성 기전의 상호작용으로 조절된다. 비행시차 후에 변화되는 수면양상을 이해하는데 있어 일중 체계 이외에 도항상성 기전을 고려하여야한다. 수면에 대한 일중리듬체계의 영향과 수면의 항상성 과정이 비행시차후 도착지에서의 수면양상을 설 명할 수 있을 것이다. 도착지에서의 적응은 통과한 시간대 수, 여행 방향, 일주기 리듬의 부조화에 적응 할 수 있는 개인별 능력에 따라 다르다. 도착지의 시간적 단서에 빨리 노출되어 일중체계의 위상반응곡선에 의한 재동조화를 촉진시키고 수면의 항상성 과정을 고려하여 도착지의 밤 이전까지 충분히 깨어 있는 것이 Jet Lag를 극복하고 적응하는 지름길일 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.