• 대기
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• 제23권1호
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• pp.93-102
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• 2013

Atmospheric transport pathway of an air mass is an important constraint controlling the chemical properties of the air mass observed at a designated location. Such information could be utilized for understanding observed temporal variabilities in atmospheric concentrations of long-lived chemical compounds, of which sinks and/or sources are related particularly with natural and/or anthropogenic processes in the surface, and as well as for performing inversions to constrain the fluxes of such compounds. The Lagrangian particle dispersion model FLEXPART provides a useful tool for estimating detailed particle dispersion during atmospheric transport, a significant improvement over traditional "single-line" trajectory models that have been widely used. However, those without a modeling background seeking to create simple back-trajectory maps may find it challenging to optimize FLEXPART for their needs. In this study, we explain how to set up, operate, and optimize FLEXPART for back-trajectory analysis, and also provide automatization programs based on the open-source R language. Discussions include setting up an "AVAILABLE" file (directory of input meteorological fields stored on the computer), creating C-shell scripts for initiating FLEXPART runs and storing the output in directories designated by date, as wells as processing the FLEXPART output to create figures for a back-trajectory "footprint" (potential emission sensitivity within the boundary layer). Step by step instructions are explained for an example case of calculating back trajectories derived for Anmyeon-do, Korea for January 2011. One application is also demonstrated in interpreting observed variabilities in atmospheric $CO_2$ concentration at Anmyeon-do during this period. Back-trajectory modeling information introduced in this study should facilitate the creation and automation of most common back-trajectory calculation needs in atmospheric research.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.493-499
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• 2018

본 연구는 2015년 지역사회건강조사 자료를 사용하여 한국의 40~59세 중년의 대중교통 만족도에 따른 체질량지수(BMI)에 대한 걷기 일수의 매개효과를 파악하고자 하였다. 본 연구의 목적은 중장년층의 일상적인 걷기활동 지원 및 증진을 위한 근린환경의 제공, 걷기활동 지원 프로그램 마련에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 지역사회건강조사 원시데이터의 228,558명 중 사용변수에 대해 결측값을 제거하고 40~59세 중년 85,344명을 최종분석 대상자로 선정하였다. 종속변수는 체질량지수(BMI)로 대중교통 만족도를 독립변수로 걷기 일수가 매개효과가 있는지에 대해 자료의 분석은 R 3.4.1로 시행하였다. Sobel test로 매개효과를 검증해 본 결과 대중교통 만족도가 증가하면 걷기 일수는 B=.010(p=.010)만큼 증가하였고, 대중교통 만족도가 증가하면 체질량지수는 B=-.052(p=.021)만큼, 걷기 일수는 B=-.038(p=.001) 감소하였다. 이에 따른 대중교통 만족도와 체질량지수에 대한 걷기 일수의 매개효과는 Sobel z=2.300(p=.021)로 대중교통 만족도가 증가하면 걷기 일수가 증가하고, 그로 인해 체질량지수가 감소하는 매개효과가 존재하는 것으로 나타났다. 대중교통 만족도를 높여 대중교통 이용을 증가시킴으로서 걷기 일수를 증가시키고 체질량지수를 감소시키기 위해서는 고찰에서 언급했던 대중교통 만족도 중 대중교통 요금의 적절성과 접근편리성을 지금 수준보다 더욱 향상시켜야 한다. 아직까지는 수도권이나 대도시를 벗어나 중소도시로 가게 되면 대중교통으로 목적지에 도달하는 것이 불편한 경향이 나타나므로 건강을 향상시키기 위해서는 대중교통 시스템의 개선이 필요하다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.21-29
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• 2015

최근 디지털 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 빅데이터, 데이터시각화, 정보시각화, 인포그래픽 등에 각종 언론매체 및 기관에서 관심을 기울이고 있다. 국내에서는 조선닷컴, 한겨레 신문 온라인판 등에서 데이터 시각화 및 인포그래픽을 선도적으로 다루고 있으며, 국외에서는 영국의 가디언, 월스트리트저널, 뉴욕타임즈 등에서 데이터 시각화 분야에서 두각을 나타내고 있다. 우리나라의 경우 데이터시각화 분야는 아직까지 디자인적인 측면에 중점을 두고 있다. 그러나 최근 주목받고 있는 데이터시각화 프로그램 중 Tableau Public 프로그램을 이용하면 좀 더 효율적인 인포그래픽을 제작할 수 있다. 본 연구에서는 Tableau Public을 통해 데이터 분석 및 인포그래픽을 제작하였다. 인포그래픽 제작을 위해 세계은행 데이터가 사용되었으며, 전세계자동차보유율을 분석하여 두 가지 결과가 도출되었다. 첫째, 고소득국가 그룹에서는 1인당 국민총소득이 증가할수록 기울기는 감소추세를 보였고, 중위소득국가에서는 증가추세를 보였다. 둘째, 기준기간에 비해 금융위기 기간에는 1인당 국민총소득 증가율에 따른 전년대비 자동차보유율 증가율이 1.7배 높게 나타났다. 본 논문에서는 Tableau Public을 이용한 데이터 시각화 사례연구를 통해, 기존 디자인 중심의 인포그래픽 제작환경에서, 향후 데이터 중심의 인포그래픽 제작 설계를 활성화시키고자 하였다. 그리고 더 나아가 데이터 중심의 인포그래픽은 과학적 연구, 그리고 정책결정을 위한 도구로써 널리 이용되어야 할 것이다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제10권4호
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• pp.489-514
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• 2008

그동안 한국교육과정평가원의 교수학습연구센터(KICE-TLC)에서는 내용 교수 지식(PCK)에 관한 연구를 교과별 여건과 진도에 따라 자율적으로 진행해 왔으나, 2007년부터는 PCK 및 수업 컨설팅 지원에 관하여 3개년에 걸친 중장기 연구 계획을 수립하고 KICE-TLC 고유의 PCK 연구 방법과 PCK에 대한 관점을 정립하고자 하였다. 일차년도인 2007년도 연구에서는 참여 교과별로 구체적인 PCK의 구성 영역이나 접근 방법은 차별화하면서도 모든 교과가 공유할 수 있는 연구틀을 정립하였다. 이와 병행하여 수학 교과의 경우, 2007년 개정 교육과정에 따른 수학과 PCK의 의미를 탐색하여 수학과 PCK 분석틀을 설정하고, 이를 기반으로 다양한 유형의 PCK를 마련하고자 하였다. 이를 위하여 세 명의 수학 교사를 대상으로 중학교 1학년에서 다뤄지는 함수 관련 내용에 대한 수업 관찰 및 면담, 수업 노트 작성 등의 분석 결과를 토대로 수학과 PCK를 범주화하였다. 이러한 PCK 연구 과정과 결과는 수학 교사 개개인의 수업 전문성 신장에 실제적 도움을 주고, PCK에 기초한 수업 컨설팅 프로그램 개발에 중점을 두게 될 차기 년도 연구에 시사하는 바가 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.113-118
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• 2013

현재 개발된 GPU 가상화 기술은 모두 미세한 시분할 기법에 의한 스케줄링을 사용하기 때문에 어플리케이션 실행을 위한 오버헤드를 필요 이상으로 유발한다. 또한 이들은 가상 머신 모니터에 GPU 컴퓨팅 API를 포함하고 있어서, 가상 머신 모니터의 이식성이 약하다. 본 논문에서는 이질적 컴퓨팅 시스템에서 바이오 어플리케이션에 최적화된 GPU 가상화 기술을 제안하며, 공개 소스 Xen을 사용하여 개발하였다. 우리가 제안하는 방법은 가상 머신 간의 GPU 공유를 시분할에 의존하지 않는다. 대신에 하나의 가상 머신이 GPU를 할당 받으면 그 가상 머신이 어플리케이션을 종료할 때까지 GPU를 사용하도록 허용한다. 이렇게 하여 바이오 어플리케이션의 성능을 향상시키고 GPU의 활용률을 높인다. GPU 가상화의 이식성을 높이기 위해 하드웨어가 지원하는 IOMMU 가상화를 이용하여 GPU에 대한 직접 접근 통로를 제공한다. 미생물 유전체 분석 어플리케이션을 대상으로 성능을 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 직접 통로 방식에 의한 GPU 가상화는 Domain0를 통한 접근에 비해 오버헤드가 적었다. 또한 직접 접근 방식에 의한 가상 머신의 GPU 접근은, 비가상화된 머신과 거의 성능의 차이가 없었다.

• 지역연구
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• 제34권4호
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• pp.19-34
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• 2018

본 연구의 목적은 2004년부터 2017년까지의 해변과 해수욕장을 키워드로 하는 지역신문기사를 이용하여 계절별 현안을 분석하는 것이다. 분석을 위해 오픈소스 프로그램을 기반으로 한 토픽모델링과 시계열회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 계절별 토픽은 봄 35개, 여름 47개, 가을 36개, 겨울 35개가 도출되었다. 모든 계절에서 공통적으로 도출된 주제는 해수욕장, 축제 행사, 사건사고 및 환경문제, 관광지, 개발 분양, 행정 정책, 날씨로 나타났다. 시계열회귀분석 결과 봄에는 35개의 토픽 중 5개의 상승 토픽과 2개의 하락 토픽이 도출되었다. 여름에는 47개의 토픽 중 6개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 가을에는 36개의 토픽 중 4개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 겨울에는 35개의 토픽 중 3개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 그리고 각 계절별로 상승 토픽과 하락 토픽에 해당하지 않는 토픽은 중립 토픽으로 구분하였다. 본 연구를 통해 해변과 같이 계절별로 용도가 다른 경우에 지역현안에 대한 분석을 위해 계절별 토픽모델링을 진행한다면 더욱 유용한 결과를 도출하고 이에 따른 세부적인 진단이 가능하다고 판단된다.

• 한국결정성장학회지
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• 제32권6호
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• pp.239-245
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• 2022

환원그래핀옥사이드(rGO)는 우수한 전기 화학적 능력으로 많은 응용과 관심이 집중되고 있어, 이에 대한 구조 및 열분석을 통한 rGO의 표준화는 품질개선과 관리를 용이하게 하여 사용자가 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있도록 할 수 있다. rGO 및 그래핀 관련 재료의 경우 레이어 층수의 결정과 그에 따른 물성의 차이를 정의하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 하이드라진 환원공정을 통해 그래핀옥사이드(GO)로부터 3~4층의 rGO-1과 9~10층의 rGO-2를 얻었다. 이렇게 준비된 rGO에 대해 X선 회절(XRD) 패턴인 (002) 반사와 관련된 2θ≈25°에서 회절 피크를 얻어 층간 거리와 FWHM 값을 얻어 층수(layer number)를 결정하였다. 이때 XRD 데이터 분석은 회절분석용 표준물질들을 사용하여 각도 보정을 수행하였다. 정밀한 층간거리와 FWHM 값은, 각도 보정된 회절 데이터를 이용하여 OriginLab 및 오픈 소스 XRD 회절분석 프로그램들을 사용하여 결정하였다. rGO 샘플들의 추가적인 물성 표준화 분석을 위해 TG-DSC 열분석을 수행하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.