• 정보관리학회지
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• 제31권2호
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• pp.57-77
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• 2014

학문연구에서 공저가 빈번해짐에 따라서 저자 단위의 지적 구조 분석을 수행할 때 복수저자의 기여도 산정 방식이 중요한 고려사항이 되고 있다. 이 연구에서는 복수저자 기여도 산식에 따른 상관분석, 다차원척도법, 패스파인더 네트워크의 차이를 비교 분석해보았다. <한국건축학회지: 계획계>에 2003년부터 2008년까지 발표된 2,014편의 논문을 대상으로 여섯 가지 복수저자 기여도 산식을 적용해보았다. 첫째는 제1저자만 고려하는 산식(m1), 둘째는 모든 공저자 대등 산식(m2), 셋째는 균등분할 산식(m3), 넷째는 합계 1이 되는 차등 산식(m4), 다섯째는 합계 1 이상 2 이하가 되는 차등 산식(m5), 여섯째는 제1저자 가중 산식(m6)이다. 이중에서 m1은 제1저자 이외의 공저자를 모두 무시하는 반면 m2는 제1저자와 다른 공저자를 동등하게 기여도가 1인 저자로 취급하므로 두 산식이 가장 양 극단의 방식인 것으로 분석되었다. 상관분석과 다차원척도분석을 수행할 때 m1을 제외한 다섯가지 산식(m2~m6)의 결과를 비교해본 결과 m3, m4, m5는 상대적으로 유사한 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 그러나 패스파인더 네트워크로 지적 구조를 시각화한 결과에서는 복수저자 기여도 산식을 달리함에 따라 변경되는 한 두 링크의 차이가 전체 네트워크 구조의 현저한 차이를 낳을 수 있는 것으로 나타났다. 저자 군집에 대한 내적 타당도 측정 결과에서는 제1저자 가중 산식(m6)이 좋은 성능을 보였다. 비교 분석 결과 여섯 가지 복수저자 기여도 산정 방식 중 유사한 방식들을 구분할 수 있었으며, 특히 지적 구조를 네트워크로 표현하는 경우에 산정 방식의 차이가 더 큰 영향을 끼치는 것으로 드러났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.1-14
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• 2017

본 연구에서는 퇴적암 유래 농경지 토양의 카테나의 정량적, 객관적인 해석을 위해 세부정밀토양도(축적 1:5,000)의 속성자료 중 토양통자료를 이용하여 지리정보시스템(ArcGIS, ESRI, US)과 R 통계분석프로그램을 이용하여 분석하였다. 분석에 사용된 토양통의 인접한 토양통 길이 산정을 위해 GIS 프로그램의 Buffer 기능을 이용하여 각 토양통에 폭 1m의 buffer을 형성하고 인접한 토양통들의 buffer 면적과 이를 이용하여 길이를 산출하였다. R 통계분석프로그램을 이용하여 각각의 토양통별로 인접한 토양통의 면적을 비율로 환산하고, 그 값을 기준으로 입체군집기준(Cubic Clustering Criterion)을 이용해 군집의 개수를 선정하였다. 군집의 수를 선정 후 인접 토양통의 비율을 이용해 군집분석을 수행하여 퇴적암 유래 농경지 토양들의 유사성 분석을 시도하였다. 군집분석 결과 퇴적암 지대별로 암석의 종류에 따라 입경분포가 다르게 나타나 사양질 토양은 주로 사암 모재, 식양질 토양은 혈암 모재, 미사식양질 내지 식질의 토양은 석회암 모재로 구별되어, 석회암 < 혈암 < 사암의 순이었다. 한편, 혈암유래 농경지 토양은 적색혈암과 회색혈암으로 구분되고, 적색혈암은 사양질과 식양질, 회색혈암은 식양질과 미사식양질이 주로 분포하는 것으로 나타났다. 토양연접군에 대한 정량적인 해석을 의미하며, 이러한 분석방법들을 통한 해석으로 토양통들의 입경분포, 특히 점토함량에 따른 연관성 분석을 할 수 있었고, 분포위치와 모암에 대한 연관성에 대해서는 보다 심도있는 연구가 필요할 것으로 보여진다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.45-67
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• 2017

"2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권4호
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• pp.560-565
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• 2013

국내의 느릅나무(Ulmus davidiana var. japonica) 집단에 대한 유전구조와 유전다양성을 분석하였다. 느릅나무 7개 자연집단, 171개체에 대하여 7개 ISSR 표지자를 이용하여 총45개의 다형적 증폭산물을 확인하였다. 유효대립인자와 다형적 유전자좌 비율의 평균값은 1.5개와 89%이었다. Shannon의 다양성 지수(I)가 0.435, 빈도주의 방법에 의한 이형접합도 기대치($H_e$)는 0.289, 베이즈 추정에 의한 이형접합도 기대치(hs)가 0.323으로 나타났다. AMOVA 분석에서 느릅나무 집단의 유전변이 중 4.2%가 집단간 차이(${\Phi}_{ST}=0.042$)에 기인하였으며, 95.8%를 집단내 개체들이 보유하고 있었다. 베이즈 추정에 의한 집단간 유전분화율(${\theta}^{II}$)은 0.043으로 나타났다. 국내 느릅나무 집단의 유전다양성은 다른 느릅나무속 수종과 유사한 수준에 해당하였으나, 집단간 유전분화 정도는 매우 낮았다. 베이즈 근사추정에서 집단별 고정지수(평균 $PS-F_{IS}=0.822$)나 집단 특이적 유전분화율(평균 $PS-F_{ST}=0.101$)에서 유의할 만한 차이를 보이는 집단은 없었다. 군집분석과 주성분분석에서 7개의 집단들을 3개 군집으로 나눌 수 있었으나, 두 방법의 군집 양상은 일치하지 않았다. 또한 베이즈 군집분석에서 집단간 유연관계와 지리적 분포의 상관성을 확인할 수 없었다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.459-467
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• 2014

최근 공공기관에서 다양한 공간 정보를 제작하고 보급함에 따라 정부기관 및 지자체 등의 구축된 공간정보를 융합하고 연계하는 일의 중요성이 점점 증대되고 있다. 현지 조사와 별도의 측량 작업 없이 필요한 공간정보를 융합을 통해 생성할 경우 시간과 노동 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 예산의 이중 집행을 근본적으로 막을 수 있다. 그러나 새롭게 도입된 안전행정부의 도로명주소지도와 기존의 국가 기본도인 국토지리정보원의 수치지도2.0의 통합과 연계에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 실제 공공기관의 공간정보 관련 업무에 도로명주소지도를 활용하도록 장려하고 있으나 대부분의 업무에는 국가 기본도인 수치지도가 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 수치지도2.0과 도로명주소지도의 통합과 연계를 위해 두 지도의 건물 레이어에 대한 매칭을 실시하고 신규 건물을 갱신하였다. 가구계 기반의 ICP(Iterative Closest Point) 기하보정을 통해 두 지도의 건물에 대한 기하학적 차이를 보정하고 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 다대다 매칭을 수행하였다. 제안된 매칭기법의 정확도 평가 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 보였으며 매칭 된 두 지도 데이터의 건물 레이어에 대한 통합적인 활용과 융합이 가능함을 확인하였다. 또한 최신성이 높고 갱신주기가 짧은 도로명주소지도를 이용하여 수치지도의 신규건물을 갱신함으로써 융합된 공간정보를 생성하고 비용 절감 효과를 거둘 수 있음을 확인하였다.

• Toxicological Research
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• 제29권2호
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• pp.121-127
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• 2013

Nanotoxicological research has shown toxicity of nanomaterials to be inversely related to particle size. However, the contribution of agglomeration to the toxicity of nanomaterials has not been sufficiently studied, although it is known that agglomeration is associated with increased nanomaterial size. In this study, we prepared aerosols of nano-sized carbon black by 2 different ways to verify the effects of agglomeration on the toxicity and deposition of nano-sized carbon black. The 2 methods of preparation included the carbon black dispersion method that facilitated clustering without sonication and the carbon black dispersion method involving sonication to achieve scattering and deagglomeration. Male Sprague-Dawley rats were exposed to carbon black aerosols 6 hr a day for 3 days or for 2 weeks. The median mass aerodynamic diameter of carbon black aerosols averaged $2.08{\mu}m$ (for aerosol prepared without sonication; group N) and $1.79{\mu}m$ (for aerosol prepared without sonication; group S). The average concentration of carbon black during the exposure period for group N and group S was $13.08{\pm}3.18mg/m^3$ and $13.67{\pm}3.54mg/m^3$, respectively, in the 3-day experiment. The average concentration during the 2-week experiment was $9.83{\pm}3.42mg/m^3$ and $9.08{\pm}4.49mg/m^3$ for group N and group S, respectively. The amount of carbon black deposition in the lungs was significantly higher in group S than in group N in both 3-day and 2-week experiments. The number of total cells, macrophages and polymorphonuclear leukocytes in the bronchoalveolar lavage (BAL) fluid, and the number of total white blood cells and neutrophils in the blood in the 2-week experiment were significantly higher in group S than in normal control. However, differences were not found in the inflammatory cytokine levels (IL-$1{\beta}$, TNF-${\alpha}$, IL-6, etc.) and protein indicators of cell damage (albumin and lactate dehydrogenase) in the BAL fluid of both group N and group S as compared to the normal control. In conclusion, carbon black aerosol generated by sonication possesses smaller nanoparticles that are deposited to a greater extent in the lungs than is aerosol formulated without sonication. Additionally, rats were narrowly more affected when exposed to carbon black aerosol generated by sonication as compared to that produced without sonication.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.740-748
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• 2016

도시철도는 많은 사람들이 이용하는 대표적인 대중교통 수단으로 이용객의 안전 및 편의를 위한 다양한 장비들이 지속적으로 설치되어 왔다. 최근에는 IT기술의 발전에 힘입어 무선네트워크 기술과 접목된 여러 센서들을 설치한 후 데이터를 수집하여 이용객에게 편의를 높이고 있다. 도시철도 역사 내에 무선 센터 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 센서들의 데이터를 수집할 수 있는 AP의 설치 방법이 중요하다. 그러나 현재 AP의 설치방법은 역사 내를 이동하며 전파 세기를 측정한 후 AP를 설치하는 방법을 사용하고 있다. 효율적인 AP설치는 적은 수의 AP설치만으로 넓은 지역에 설치된 센서들의 데이터를 수집할 수 있으며, 추후 추가적인 센서 설치시 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 센서들의 설치 위치와 AP의 전파 범위를 기반으로 최적의 AP설치 위치와 개수를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 이용하여 시뮬레이터를 개발한 후 부산 서면역 도면에 적용하여 WSN을 구축하는 모의실험을 수행하였다. 개발된 시뮬레이터는 향후 도시철도 환경에 WSN을 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.