대기경계층고도 (Planetary Boundary Layer Height, PBLH)는 기상예측모델과 대기확산모델에 중요한 예측 인자이다. PBLH는 지역의 특성에 따라 시공간 빠르게 변화하기 때문에 이를 분석하기 위하여 시공간 고해상도로 관측된 자료가 필요하다. 본 연구에서 국립기상과학원 재해기상연구센터에서 운영중인 차량에 탑재된 라이다 시스템(Lidar observation Vehicle, LIVE)을 소개하고 이것으로 관측된 PBLH의 분석결과를 제시하였다. 분석기간 (2014년 6월 26일~30일) LIVE에서 산출된 PBLH는 WRF와 라디오존데에서 산출된 값과 비교하여 결정계수가 각각 0.68, 0.72로 높은 상관도를 나타내었다. 하지만, 라이다로 산출된 PBLH는 WRF, 라디오존데와 비교하여 값을 과대모의 하는 경향을 보였다. 이는 라이다가 중첩고도 이하 (< 300m)에서 나타나는 PBLH를 찾아내지 못하고 중첩고도 이상에서 나타나는 잔류층 (Residual Layer, RL)을 PBLH로 산출한 결과라 생각된다. 라이다를 활용하여 10분 시간 해상도로 산출된 PBLH는 일출 뒤 성장하다 태양의 남중이 최고가 되는 시점의 2시간 이후 서서히 감소하는 전형적인 일변화 경향을 보여주었다. 분석기간 평균 PBLH의 성장률은 1.79 (-2.9 ~ 5.7) m $min^{-1}$ 였다. 또한, 이동 중 관측된 라이다 신호를 고정관측 기반자료와 비교한 결과 잡음이 적은 것으로 나타났다. 이동 중 관측된 PBLH의 평균은 1065 m 였으며 인근 속초에서 비양된 라디오존데 (1150 m)와 유사한 값을 보였다. 본 연구에서 LIVE가 고해상도의 시공간 자료를 안정적으로 산출 할 수 있음을 제시하였다. 이 같은 LIVE의 장점은 에어로졸 및 대기구조에 대한 새로운 관측 패러다임 제시와 관측기술선진화에 기여도가 클 것으로 기대된다.
화장품 내용물의 모니터링이 가능한 화장품 스마트 패키징을 제작하기 위하여 화장품 업계 실무자를 대상으로 경험 및 선호도를 조사하였다. 대부분의 설문자가 화장품 사용 시 유통기한 준수를 위해 기한을 확인하며, 보관환경에 의한 화장품 내용물의 변질이 빈번한 것을 확인하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 보관환경의 온·습도, 사용빈도, 유통기한, 내용물 제조성분 표시기능을 추가하여 센서·PCB 및 모바일 어플리케이션을 제작하였으며, 기능의 작동성을 확인하였다. 제작한 센서의 고온, 상온, 저온의 3가지 환경조건에서의 작동성능을 확인한 결과, 온도 및 습도가 (±3)℃, (±5)%R.H. 이내로 작동하였고, pH는 (±1) 이내로 측정되어각 환경조건에서 설정한 기준치 이내로 정상 작동하는 것을 확인하였다. 제작한 센서 및 PCB를 적용할 수 있는 스마트 화장품 용기를 설계, 디자인하였고, 제작한 스마트 화장품 용기의 내구성을 확인하였다. 비교적 부피가 큰 센서를 적용하기 위하여 크래들 형태를 적용하였으며, 내용물 용기에 회전토출방식을 적용하여 밀폐성을 높였다. 제작한 화장품 용기의 감압누설, 내열성, 내한성, 낙하, 크로스컷트 시험 결과, 각 시험 후 용기의 변형, creep 현상, 분리, 균열, 파열, 변색 등의 손상이 발생하지 않았으며, 누설 및 작동불량이 발생하지 않았다. 본 연구에서 개발한 화장품 스마트 패키징 용기, 센서 및 어플리케이션을 통해 화장품의 보관환경, 사용빈도 등을 측정할 수 있었고, 측정 정보를 용기의 색변화 및 어플리케이션을 통해 효율적으로 소비자에게 전달할 수 있을 것으로 사료된다. 소비자 UI/UX 디자인 개발을 통한 어플리케이션 및 용기에 대한 연구가 추가적으로 이루어진다면, 상용화를 통한 다양한 화장품 제품군에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.
The reason location based service is drawing attention recently is because smart phones are being supplied increasingly. Smart phone, basically equipped with GPS that can identify location information, has the advantage that it can provide contents and services suitable for the user by identifying user location accurately. Offering such diverse advantages, location based services are increasingly used. In addition, for use of location based services, release of user's personal information and location data is essentially required. Regarding personal information and location data, in addition to IT companies, general companies also are conducting various profitable businesses and sales activities based on personal information, and in particular, personal location data, comprehending high value of use among personal information, are drawing high attentions. Increase in demand of personal information is raising the risk of personal information infringement, and infringements of personal location data also are increasing in frequency and degree. Therefore, infringements of personal information should be minimized through user's action and efforts to reinforce security along with Act on the Protection of Personal Information and Act on the Protection of Location Information. This study aimed to improve the importance of personal information privacy by empirically analyzing the effect of perceived values on the intention to strengthen location information security and continuously use location information for users who received location-based services (LBS) in mobile environments with the privacy calculation model of benefits and risks as a theoretical background. This study regarded situation-based provision, the benefit which users perceived while using location-based services, and the risk related to personal location information, a risk which occurs while using services, as independent variables and investigated the perceived values of the two variables. It also examined whether there were efforts to reduce risks related to personal location information according to the values of location- based services, which consumers perceived through the intention to strengthen security. Furthermore, it presented a study model which intended to investigate the effect of perceived values and intention of strengthening security on the continuous use of location-based services. A survey was conducted for three hundred ten users who had received location-based services via their smartphones to verify study hypotheses. Three hundred four questionnaires except problematic ones were collected. The hypotheses were verified, using a statistical method and a logical basis was presented. An empirical analysis was made on the data collected through the survey with SPSS 12.0 and SmartPLS 2.0 to verify respondents' demographic characteristics, an exploratory factor analysis and the appropriateness of the study model. As a result, it was shown that the users who had received location-based services were significantly influenced by the perceived value of their benefits, but risk related to location information did not have an effect on consumers' perceived values. Even though users perceived the risk related to personal location information while using services, it was viewed that users' perceived value had nothing to do with the use of location-based services. However, it was shown that users significantly responded to the intention of strengthening security in relation to location information risks and tended to use services continuously, strengthening positive efforts for security when their perceived values were high.
정보통신기술의 발전과 모바일 기기 사용의 생활화로 인해 최근 많은 소비자들이 멀티채널 쇼핑(multi-channel shopping)이라는 새로운 쇼핑 행태를 보이고 있다. 온라인 쇼핑이 등장한 이후, 온라인 매장에서 상품을 구매하기 전 오프라인 매장에서 상품을 먼저 확인하는 쇼루밍(showrooming) 형태의 멀티채널 쇼핑이 한 때 대세를 이루었으나, 최근에는 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트워치 등 스마트 기기 사용의 폭발적 증가와 옴니채널(omni-channel) 전략으로 대표되는 오프라인 채널의 대대적 반격으로 인해 오프라인 매장에서 상품을 구매하기 전 온라인(혹은 모바일)으로 정보를 먼저 확인하는 웹루밍(webrooming) 현상이 도드라지게 나타나 온라인 소매업자를 위협하고 있다. 이러한 상황에서 소비자의 온라인 쇼핑에서 웹루밍으로의 쇼핑전환 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 의미가 있음에도 불구하고, 기존 대부분의 선행연구는 싱글채널(single-channel) 혹은 멀티채널 쇼핑 자체에만 초점을 맞추고 있다. 이에, 본 연구에서는 밀고-당기기-이주이론(push-pull-mooring theory)을 바탕으로 소비자의 온라인 채널 쇼핑이 웹루밍 형태의 쇼핑으로 전환되는 과정을 상품정보 탐색과 구매행위로 각각 구분하여 그 영향을 실증하였다. 연구모형을 검증하기 위하여, 웹루밍 경험이 있는 수도권 소재 대학생을 대상으로 280개의 설문 표본을 수집하였다. 본 연구의 결과는 현업 마케팅 종사자에게 멀티채널 소비자들을 관리하는 데 있어 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 향후 다양한 형태의 멀티채널 쇼핑전환 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.
높은 알칼리량을 함유하는 LiF-$Li_{2}O-B_{2}O_{3}-P_{2}O_5$계 유리의 전기적 특성을 분석하였다. $Li_{+}$ 이온은 모두 전기전도에 기여하지 않으나 조성에 따른 전기전도도의 변동은 약전해질 모델을 따르지 않았다. 또한 이동이온의 농도를 구하는데 사용되는 승법칙(power law)의 적용이 가능하지 않았다. 이들 계에서 조성에 따른 전기전도도의 변동은 유리내에서의 이동 가능한 $Li^{+}$이온의 농도변화만으로 또는 이동도의 변화만으로는 설명할 수 없었다. 전도도의 향상은 $(B-O-P)^{o}$ 보다 $Li^{+}$이온의 확산에 부가적인 자리를 제공하는$(B-O-P)^-,di^-$, 및 metaborate가 형성된 것과 관련이 있었다. 전기전도성이 가장 좋은 조성의 $150^{\circ}C$에서의 전기전도도는 $2.43 \times 10^{-4}$S/cm였고 분해포텐샬은 5.94V, emf는 3.14V였고 에너지 밀도는 22Wh/Kg이었다.
The purpose of this study was to develop the $PM_{2.5}$ source profiles for diesel and gasoline-powered vehicles, which contained mass abundances in terms of mass fraction of $PM_{2.5}$ of chemical species. Seven diesel-powered vehicles and nine gasoline-powered vehicles were sampled from a chassis dynamometer exhaust dilution system. The species measured were water-soluble ions, elements, elemental carbon (EC), and organic carbon (OC). From this study, the large abundances of EC (54.5%), OC (26.0%), ${SO_4}^{2-}$ (1.5%), ${NO_3}^-$ (0.8%), and S (0.6%) were observed from the diesel-powered vehicle exhaust showing that carbons were dominant species. The gasoline-powered vehicle exhaust emitted large abundances of OC (38.3%), EC (4.2%), ${SO_4}^{2-}$ (3.6%), ${NH_4}^+$ (3.5%), and ${NO_3}^-$ (3.0%). The abundances of ${SO_4}^{2-}$, ${NH_4}^+$, and ${NO_3}^-$ from gasoline vehicle were greater than those of diesel vehicle. The emissions of P, S, Ca, Fe, and Zn among trace elements for the gasoline vehicle were greater than 1% of the $PM_{2.5}$ mass unlike those for the diesel vehicle. Particularly, the fraction of Zn was five times higher from the gasoline vehicle than that from the diesel vehicle. The source profiles developed in this work were intensively examined by applying chemical mass balance model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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