기후온난화로 인해 해수면 상승은 연안지역의 해수침투 피해를 야기했다. 해수침투에 대한 취약성 지수를 PSR 모형과 계층화 분석 방법(AHP)을 이용하여 개발하였다. 우리나라 삼면의 연안지역 중 강원도 속초시, 인천시 강화군, 충청남도 태안군, 전라남도 여수시, 진도군을 선정하여 인문, 경제, 사회, 환경 등의 자료를 바탕으로 14개 지표를 선정하였다. 스케일 재조정방법을 통해 지표의 표준화를 실시하고, 전문가들의 의견을 반영한 설문으로 얻어진 가중치를 부여하여 해수침투 취약성 지수를 산정하였다. 그 결과 전라남도 여수시가 해수침투에 가장 취약한 지역으로 선정되었다. 개발된 해수침투 취약성 지수는 해수침투 피해를 최소화 할 수 있는 향후 정책을 결정하는 중요한 도구 및 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
태양광은 '저탄소 녹색성장'의 핵심 신재생에너지의 하나이며, 온실가스 감축이라는 당면과제를 해결할 한 방안으로 지속적으로 개발될 필요성이 최근 부각되고 있다. 그러나 국내의 경우 태양광에 대한 조사나 연구가 미흡하여 환경을 고려한 적절한 입지를 찾는 것이 쉽지 않은 상황이여서 체계적인 연구가 뒷받침 되어야 할 것이다. 본 연구의 목적은 태양광 시설 설치에 있어, 입지분석을 위한 방법론을 계획단계에서 제시하는 것이다. 이를 위해서 제약기준과 입지기준을 설정하고, AHP기법을 사용하여 가중치를 부여하고 각 요인들을 정량화하였다. 특히, 지속가능한 개발 전략이 요구되는 부산을 대상으로 하여 도심지내의 태양광시설 입지분석을 실시하였다. 분석결과, 3개의 등급으로 분류하였으며 강서구와 기장군 일대가 후보지비율이 높게 나타났으며 중구와 연제구가 가장 낮게 나타났다.
목적: 본 연구는 보건의료분야 연구주제 중 암유전자 분야의 지식지도를 구축하고 국내외 연구주제 네트워크를 시계열적으로 비교 분석함에 의해 국내 연구동향을 파악하고 향후 암유전자 분야에서 활발하게 연구될 영역을 확인하고자 하였다. 방법: 자료는 PubMed 데이터베이스의 Medical Subject Headings(MeSH) 검색기능을 이용하여 'Oncogene'을 주제로 하는 논문을 추출하였고, 교신저자 소속이 한국인인 논문을 분리한 후 추출된 논문의 키워드를 대상으로 하였다. 분석방법은 사회네트워크 분석 기법 중 가중치가 부여된 연결정도 중심성을 적용하여 연구주제 네트워크를 구축하였으며, 이를 시기별로 나누어 연구주제 변화를 확인하였다. 결과: 암유전자의 경우 국내외 모두 'Genes, ras'와 'Apoptosis', 'Signal Transdction' 등이 연결정도 중심성이 가장 높은 키워드였으며, 시기별로는 국내외 모두 'antineoplastic Agents', 'Prognosis', 'Tumor Markers, Biological' 등 암유전자를 대상으로 치료 및 진단, 예후와 관련된 연구가 활발해졌다. 결론: 암유전자 연구주제 네트워크 분석 결과 시기별로 연구주제에 대한 일정한 흐름이 있었다. 따라서 다양한 연구주제 네트워크 분석으로 각 질환별 연구단계가 확인된다면 다음 단계의 연구진행을 예측할 수 있을 것이며 그에 따른 연구개발 지원을 위한 전략을 수립할 수 있을 것이다.
해상교통관제 업무는 제공하는 정보의 내용에 따라 분류된다. 우리나라는 1993년 포항에 최초의 해상교통관제센터 설립 이후 대한민국의 해상교통관제는 꾸준히 발전하고 있으며, 업무 영역의 확장이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 해상교통관제 업무의 분류에 따른 해상 교통관제사의 업무 중요도 및 작업 부하에 대해여 분석하였다. 중요도 및 작업 부하를 측정하기 위하여 전국의 해상교통관제사를 대상으로 설문을 실시하였으며, 다기준의사결정 기법인 계층화분석과정을 사용하여 결론을 도출하였다. 해상교통관제사의 업무 중요도와 작업 부하의 관계를 고찰하여 향후 해상교통관제 센터에서 관제 구역 설정의 가중치로 사용할 수 있으며, 중요도와 작업부하의 관계를 바탕으로 가변 섹터 운영 등의 자료로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권4호
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pp.456-462
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2014
본 논문에서는 시설물의 효율적인 유지보수를 지원하기 위하여 시설물을 구성하는 부품의 고장 영향 및 교체 주기 알람 기능을 제공하는 시설물 관리 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 시설물의 BOM을 활용하여 시설물을 구성하는 각 부품에 가중치를 부여하여 부품별 중요도를 계산하고 부품 간의 관계를 구조화하였다. 또한 BOM에 FMECA 기법을 도입하여 시설물을 구성하는 각 부품별 고장 원인 및 영향 등을 도출하였으며, 시설물에서의 위험 우선순위를 구하기 위한 심각도, 발생도, 검출도에 관한 기준을 정의하였다. 이러한 내용을 반영하여 웹 기반 시설물 관리 시스템을 개발하였으며 이를 통해 제안하는 방법의 유용성을 실험하였다. 개발한 시스템은 향후 시설물의 관리뿐만 아니라 선박 및 해양플랜트의 유지보수 등 여러 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.
본 연구의 목적은 코로나19 확산으로 가족생활에서 급격한 변화가 일어난 1차 확산기에 블로그와 온라인 카페에 게시된 소셜 빅데이터를 분석하여 키워드를 파악하고, 게시글에 잠재된 주요 토픽을 발견하는 것이다. 강화된 사회적 거리두기가 처음 시행되었던 2020년 2월 23일부터 4월 19일까지 네이버와 다음의 블로그 및 카페에 게시된 글 중 '코로나'와 '가족' 또는 '코로나'와 '가정'이 함께 언급된 문서 총 351,734건을 분석하였다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. TF-IDF 가중치 값을 바탕으로 상위 100개 단어를 살펴보았으며, 잠재디리클레할당 방식의 토픽모델 분석을 통해 총 22개 토픽을 도출하고 토픽명을 부여하였다. 연구결과, 코로나19가 가족의 일상생활에 미친 전방위적 영향이 나타났으며, 특히 식생활, 주거생활, 여가생활, 종교생활, 자녀돌봄, 자녀교육, 가족관계, 가족의례 등에서 변화가 두드러졌다. 더불어, 가족 관련 국내 문헌에서는 잘 논의되지 않던 건강공동체로서의 가족을 시사하는 토픽도 등장하였다.
본 논문에서는 포아송 방정식을 기반으로 하는 영상 합성에 있어서 합성된 영상의 자연성을 향상시키기 위한 효율적인 동영상 혼합 블랜딩 기법을 제안한다. 영상 블랜딩 과정에서는 영상 합성의 목적에 따라 포아송 블랜딩과 알파 브랜딩 등 다양한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 혼합 블랜딩 방식은 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩의 장점들을 조합함으로써 합성 영상에서 이음매가 없고 또한 객체의 색상 왜곡이 감소되는 특징을 갖는다. 먼저 소스 영상의 객체를 포아송 블랜딩 방법으로 합성한 후, 블랜딩 된 객체와 원래의 객체의 색차를 비교한다. 그리고 색차값이 임계값 이상인 경우, 소스 영상의 객체에 대해 알파 블랜딩을 수행하고 이를 포아송 블랜딩 된 객체와 가중치를 부여하여 합산한다. 모의실험과 분석을 통해 제안된 방법이 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩에 비해 합성 영역의 자연성이 우수할 뿐 아니라 요구되는 계산량도 비교적 적다는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.
RFID 기술은 전자태그를 이용한 비접촉식 식별기술의 하나로서 IT기술의 큰 시장으로 부상하면서 다양한 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 특히, 유통물류 분야에서 다량의 물품을 실시간적으로 식별해야하는 경우, 다중태그 식별을 위한 충돌방지 알고리즘의 성능은 전체 시스템의 성능을 좌우한다. Gen2는 UHF대역의 단일 통합표준으로 정착 예상됨에 따라 이에 대한 활발한 연구 개발이 이루어지고 있다. 본 논문은 Gen2기반 RFID 시스템에서의 슬롯 알로하 기반 충돌방지 알고리즘과 관련하여 태그개수 추정과 슬롯개수 설정에 초점을 맞추어 기존 연구들에 대하여 살펴보았고 태그개수를 효율적으로 추정할 수 있는 새로운 기법을 제안하고 슬롯개수 설정 시 사용되는 시스템효율을 새롭게 정의하였으며 시뮬레이션을 통한 기존 기법들과의 비교 분석의 결과를 제시하였다. 제안하는 태그개수 추정기법은 구현이 쉽고 태그개수가 설정된 슬롯개수의 4배 범위이내에서 효율적으로 태그를 추정하였으며 기존 슬롯효율의 정의와 구별되게 슬롯에 가중치를 부여하여 계산한 식별효율은 시스템효율을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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