불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.
최근 30년간 경제적, 사회적 및 군사적인 목적으로 국내에 많은 지하구조물의 건설이 수행되었다. 그 결과 지질조사, 실험실 및 현장시험, 계측 등을 통하여 많은 양의 자료가 얻어졌으나 지금가지 이 귀중한 자료들은 체계적으로 축적되지 못하였고 활용되지도 못하였다. 이는 막대한 돈과 시간의 낭비라 할 수 있다. 본 연구에서는 Microsoft Access 97을 개발 도구로 하여 지하 구조물의 건설중에 얻어진 자료를 효과적으로 저장 및 운용할 수 있는 데이터베이스인 GeoINFO를 개발하였다. GeoINFO는 주요 지반 구조물인 터널, 지하저장시설 및 사면의 구축 시 얻어진 자료의 저장 및 운용에 유용하도록 구성되어 있으며 자료 입력을 위해서는 다층의 트리 (tree)군조를, 자료의 검색을 위해서는 Visual Basic을 활용한 고유의 검색 시스템을 갖추고 있다.
본 논문의 목적은 논문초록의 일인칭 대명사 사용 실태에 대한 수량적 고찰이다. 총 9개국 (중국, 독일, 인도, 일본, 한국, 프랑스, 스페인, 영국, 미국)의 네 가지 분야 (화학, 컴퓨터 과학, 사회 과학, 의학)에서 약 144,400개의 논문을 출력하여 수량적 사용빈도수를 분석하고 검토하였다. 이러한 연구를 통해 세계적으로 학계의 저자들이 보여주는 일인칭 대명사의 수량적 활용도를 보고하였다. 더 나아가 이러한 결과는 논문초록에서 일인칭 대명사 사용을 기피하는 저자들의 입장과는 달리 일반적으로 흔하게 사용되는 실태를 보여주고 있다. 이 연구의 의미는 일인칭 대명사에 대한 사용을 수량적 사용도로 측정하여 고찰하였다는 점이다. 또한 이를 근거로 학자들이 초록을 작성할 때 일인칭 대명사 사용에 대한 의견을 개진하기 앞서 사용 실태를 우선적으로 인정해야 할 필요성을 제시해준다는 것이다.
최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹, 바이오 인포매틱스 등 여러 응용 분야에서 그래프 구조를 갖는 대용량 데이터들에 활용됨에 따라 이런 데이터들에 대한 키워드 기반 검색 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 그래프 구조 데이터에 대한 키워드 질의에 대해 질의와 연관성이 높으면서 구조적인 중복성을 갖지 않는 top-k 결과 집합을 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 키워드 질의에 대한 비-중복적인 결과 트리 구조와 그것의 연관도 척도를 정의하고, 그래프 내에 포함된 유용한 경로 정보들에 대한 효과적인 인덱싱 방법을 제안한다. 그리고 기 생성된 인덱스를 활용하여 주어진 키워드 질의에 대해 비-중복적이면서 연관도가 큰 top-k 결과 집합을 생성하는 효율적인 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법의 효과와 성능을 기존 방법과 비교 분석한다.
This study aimed to develop strategies to re-establish the Park Nature Conservation Area in Bukhansan National Park, reflecting landscape ecological value by using the zonation program Marxan with Zones. Planning unit was set by watershed, and the basic data were mapped, considering topographical and ecological values. Mapped indicators were analyzed with the application framework of Marxan with Zones by indexing some indicators. The zones divided into Park Nature Conservation Area (Zone A), Park Nature Environment Area I(Zone B) which is reflected on the concept of Potential Park Nature Conservation Area and Park Nature Environment Area II(Zone C). The best solution for each of the scenarios was fixed through the sensitiveness analysis. From these, the final solution was selected considering five criteria including area ratio of conservation area and grouping. Lastly, the final solution was verified in the overlapped analysis with recent zonation. According to the results, the number of watersheds was 77, with an average area of $1,007,481m^2$. In terms of basic mapping and indexation, the slope index and number of landscape resources for topographical property were average 0.22 and 38 places, respectively. Biotope index was average 0.69 and legally protected species was 14 species, reflecting ecological values. As the social and economic indicators, trail index was average 0.04, and the number of tour and management facilities was 43 places. Through the framework of Marxan with Zones, the best solution for scenario 1 which was set by the highest conservation criteria was selected as the final solution, and the area ratio of Park Nature Conservation Area and grouping was excellent. As the result of overlapped analysis, suggested zonation of the Park Nature Conservation was better than the recent zonation in the area raito (28.3%), biotope grade I(15.4%) and the distribution points (10 places) of legally protected species with verification of proper distribution of conservation features according to the zone.
유류의 해상운송은 필수 불가결한 요소이기 때문에 이로 인한 해양 유류유출 사고는 지속적으로 발생하고 있다. 유류유출을 미연에 방지하는 시스템의 구축도 중요하지만, 불가피하게 사고가 발생하였다면 어떻게 대처할 것인가에 대한 체계적인 대안 마련이 필요하다. 지금까지는 유류유출로 인한 환경적 민감자원들에 대한 대응 및 지원 방안 연구가 주를 이루었다면, 이제는 지역 주민의 삶의 터전을 구성하는 사회 경제적 민감자원에 대한 피해 평가까지 확장하여 연구할 필요가 있다. 본 연구는 해양 유류유출로 인한 사회 경제적 민감자원 평가를 위한 일련의 분석 프레임워크를 구축하기 위한 과정으로, 우리나라의 실정에 맞는 사회 경제적 민감자원을 파악하고 지수화하는 방안을 제안한다. 기존의 민감자원 선정 사례를 정리하여 우리나라에 맞는 민감자원 선정 대안을 제시하는 것도 중요하지만 다양한 지표들 가운데 평가를 위해 실제 분석에서 가용한 데이터를 고려하여야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존의 선정 대안 및 지수화, 사회영향평가 등 다양한 연구들을 기반으로 하여 사회 경제적 민감자원을 수산물 획득, 인구, 토지이용, 관리지역, 문화유산 및 관광지로 구분하였다.
재난 경험자들의 정신건강은 개인적인 측면뿐만 아니라 재난 이후의 지역사회의 회복 측면에서 매우 중요하기 때문에 개인적 수준과 사회적 수준 양쪽에서 접근해야 한다. 또한 재난 경험자들을 이해하고 돕기 위해서는 PTSD, 우울, 불안과 같은 정신 건강 분야뿐만 아니라 심리적 및 사회적 자원 분야, 물질남용 및 중독 분야, 비재난스트레스 분야, 기능상태 분야 등 다양한 방면의 평가가 필요하다. 재난정신건강 평가를 위해서 최소한 1시간 이내에 평가할 수 있는 표준 버전과 30분을 넘지 않는 단축 버전과 같은 기본적인 패키지가 필요하다. 임상 현장보다 재난 현장에서 시간 및 비용이 더 중요한 요소이고 재난 현장의 특성상 실현 가능성도 고려하여야 하기 때문에 이 모두를 고려한 구성을 해야 한다. 적극적인 재난정신건강의 다면적 평가를 통해 조기에 위험군을 선별하고 이를 적절히 관리한다면 재난 이후에 발생하는 외상후스트레스후유증을 최소화할 수 있을 것이다.
연구목적 심리외상에 노출된 이후 신체증상이 매우 빈번히 발생하곤 한다. 이러한 신체증상은 사회기능과 직업기능 및 환자-의사 관계와 종종 연관되지만 외상후스트레스장애 진단 범주에 포함되지 않은 상태이다. 본 논문에서는 이러한 신체증상의 기전, 흔한 임상양상, 그리고 치료에 대해 고찰하고자 한다. 방 법 PubMed, Scopus, Google Scholar, KoreaMed, KISS와 같은 학술검색엔진을 사용하여 2016년 3월 31일까지 검색된 심리외상 노출 이후 신체증상에 관한 자료를 바탕으로 연구하였다. 결 과 심리외상 노출 이후의 신체증상의 발생 기전은 심리적인 측면과 생리적인 측면으로 구분될 수 있었다. 심리기전은 정신역동이론, 인지행동이론, 그리고 다른 이론들이 포함되었다. 생리기전은 신경내분비 및 면역계, 자율신경계, 중추 신경계의 변화로 설명되었다. 심리외상과 연관된 신체증상은 두경부, 흉부, 복부, 기타 근골격계, 피부 및 면역계에서 나타나는 다양한 건강문제로 표현되었다. 이러한 신체증상의 표준화된 치료에 대한 연구는 매우 부족하였다. 결 론 임상의와 재난정신건강지원 실무자는 심리외상에 대한 개입이나 PTSD 치료 동안 동반된 신체증상에 대해 항상 염두에 두어야 한다. 심리외상과 PTSD에서 보이는 이러한 신체증상에 대해 더 많은 연구가 진행될 필요가 있다.
서울 금호동은 응봉의 산자락에 위치한 재개발 주거지역으로, 지형적 문제와 대규모 아파트단지의 조성, 부분적인 재개발사업의 시행 등 다양한 원인에 의해 주민들의 물리적, 사회적 단절이 심각한 곳이다. 본 연구는 이러한 금호동의 단절된 커뮤니티를 회복하기 위한 방안으로, 일상적 장소인 오픈스페이스의 기능과 이의 원활한 네트워크의 가능성에 주목하고자 한다. 연구를 위하여 우선 다양한 유형의 오픈스페이스를 점 또는 면적인 '거점'과 선적인 '통로'로 단순화하여 구분하고, 전체적인 맥락에서 네트워크 현황을 분석하였다. 분석 결과, 거점과 통로의 연결거리가 500m 이상인 구간이 전체의 반수 이상을 차지했으며, 유치권 안에 포함되지 않은 지역도 다수 나타났다. 축선도에 의한 연결도와 통합도 분석을 통해 연계가 취약한 구간을 점검하였으며, 추가로 거점이 필요한 구간도 산정하였다. 또한 거점과 통로의 질을 개선하기 위해 현장 조사를 실시, 문제점을 진단하고 해결 가능성을 검토하였다. 이상의 분석 결과들을 바탕으로 거점과 통로의 수적, 질적인 확보를 위한 금호동의 오픈스페이스 네트워크 계획을 수립하였다. 대상지 중심부에 주요 거점을 추가하고 6개의 보조 거점도 신규로 설치하였으며, 낙후된 보조 거점의 환경을 개선할 수 있는 방안을 마련하였다. 또한 연계가 힘든 대현산지역 근린공원 주변에 연결 통로를 확보하여 주요 통로로 기능하게 하고, 일부 구간을 중심으로 통로의 환경이 개선되도록 하였다. 네트워크 계획의 결과, 연결거리는 상당부분 줄어들었고, 연결도와 통합도는 증가하였으며, 유치권도 적절하게 확보될 수 있었다. 본 연구는 네트워크를 위한 법적, 제도적 뒷받침과 정량적인 지표화 과정 등의 한계점을 가지나, 복잡한 오픈스페이스의 유형을 단순하고 명확하게 정립하고, 이의 유기적인 관계를 정량적, 정성적으로 조명함으로써 전체적인 네트워크 구축을 위한 보다 합리적이고 실질적인 계획 방향을 제안하였다는 점에 그 의의를 갖는다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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