수치지도가 제 때 갱신되지 않으면 그 정확성과 신뢰도가 떨어지는 것은 당연하다. 본 연구에서는 이 문제를 고민해보고자, 아직 연구가 미흡한 실정인 수치지도 속성부분의 갱신에 있어 건축물대장의 적용가능성을 건물레이어를 중심으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 먼저 수치지도 건물레이어의 속성정보와 건축물대장의 항목들을 살펴보았다. 그 다음, 두 자료 간 연관성을 분석하고, 건축물대장을 이용한 갱신 가능 항목을 선정하였다. 최종적으로는 건축행정정보시스템의 건축물대장동별개요 테이블을 참조하여 갱신 관리 데이터베이스를 설계하였다. 본 연구는 수치지도와 건축물대장의 갱신가능 속성항목을 대응시키는 실제적인 방법론 대신 건축물대장의 적용가능성을 분석해 본 것으로, 허가받은 건물만이 존재한다는 건축물대장의 특성상 수치지도의 모든 건물도형을 갱신하지 못하는 한계점을 가진다.
복지사각지대 발굴은 복지 서비스가 필요하지만 수혜를 받지 못하고 있는 국민을 찾아내서 지원해주는 정부 시스템이다. 본 연구는 이 복지사각지대 발굴 관리 시스템의 효용성을 높이기 위해, 발굴 예측 모델의 정확도를 높이기 위한 방법으로, 발굴 과정에서 사용하는 속성을 선택하고 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 속성의 유효성을 검증하고, 검증된 속성 집합을 선택한 뒤, 예측 기준을 결정하는 세 단계로 구성되며, 이 방법을 통해 기존 복지사각지대 예측 모델의 개선에 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
반려인 1,000만명 시대로 우리나라 전체 가구의 26.4%가 반려동물 양육가구이고 매년 증가하고 있다. 반려동물 산업규모는 매년 성장하고 있으며, 2027년에는 6조억원을 넘어설 것으로 전망하고 있고, 그 중 반려동물병원이 제공하는 의료서비스 산업의 규모는 41.8%로 추정된다. 반려동물 산업의 성장으로 반려동물병원도 증가하고 있다. 반려동물병원은 점점 다양화, 전문화, 대형화되어 가고 있으며, 병원간 경쟁이 심화되고 있다. 뿐만 아니라 고객의 요구는 점점 다양화, 세분화, 고도화되고 있다. 따라서 이제 반려동물병원들은 고객만족 중심의 서비스와 경영 환경 개선에 관심을 갖고, 고객의 충성도를 확보하기 위한 노력이 필요하다. 이렇듯 급변하고 경쟁적인 환경에 대응하기 위해 고객의 요구를 정확하게 파악해야 하지만, 관련 연구는 아직 활발하지 않다. 본 연구에서는 반려동물병원의 선택속성과 이용만족에 관한 연구를 동물병원의 선택속성을 측정하여 분석하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 반려동물병원의 경영 실무자들에게 고객의 이용만족을 높이기 위해 어떠한 요인에 더욱 집중하고, 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 더 나아가 반려동물 산업의 관계자들이 반려동물을 양육하는 보호자에 대해 이해를 하는 데 도움을 주는 결과가 도출될 것으로 기대한다.
데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.
본 연구는 빅데이터의 구성요소(Volume, Variety, Velocity, Complexity)가 가지는 속성을 정의하여 상황인식에 관한 재난대응 활동의 의사결정에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위하여 빅데이터가 가지는 속성과 상황인식 간의 가설을 설정하였고, 시각화가 상황인식을 통한 의사결정간의 인과관계를 조절하는 효과가 있는지를 확인하였다. 분석을 위해 안전행정부, 소방방재청, 시도 및 시군구 재난관리과를 대상으로 설문 332부를 수집하였으며, 불성실한 응답 12부를 제외함으로써 320부를 분석에 사용하였다. 연구 결과, 첫째 빅데이터가 가지는 속성 중 누적성, 확장성, 유연성, 실시간성, 분석성, 융합성은 재난관리 담당자의 상황인식에 유의한 영향을 미쳤으나, 다양성과 비정형성은 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 재난관리 담당자의 상황인식은 재난대응 활동의 의사결정에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 시각화는 상황인식과 재난대응 활동의 의사결정간에 조절효과가 있는 것으로 분석되었다.
지하철이 설계되기 위해서는 우선 지하철이 놓이는 곳의 지형도와 종·횡단도면, 지하매설물도면의 획득을 위한 측량이 선행되어야 한다. 특히, 지하매설물들에 의한 대형사고 및 지하철의 시공에 있어서의 정확한 물량산출을 위해서 지하매설물에 관련된 정보는 정확하게 지형도상에 표현되어야 한다. 지하철 설계시 고려되는 지하매설물로는 상수도관, 하수도관, 한국전력선로, 한국통신선로, 도시가스관이 고려된다. 또한, 지형도상에 기록되어져야하는 지하매설물들의 속성들은 관의 재질, 관의 길이, 관의 직경, 관의 수, 관의 깊이, 관의 위치 등이다. 이들 속성들은 지하철의 실시설계 및 시공시 물량산출에 매우 중요한 속성들이기 때문에 정확히 기록되어진다. 지하매설물들의 정확한 위치 및 정보를 이용하여 GIS를 구축하므로써 구조물의 시공시 대형사고를 막을 수 긴고, 사고가 발생했을 경우 그 사고범위 및 위치를 파악할 수 있어 보다 효율적인 관리가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 지하매설물 측량조사에서 얻은 속성정보들을 지형도상에 표시한 지하매설물들의 지형정보와 연결하여 지하매설물들의 위험도에 따른 분석 및 사고범위를 예측할 수 있는 지하매설물관리 시스템을 제시하고자 한다.
온라인상에서 거래되는 상품들을 분류하고 관리하기 위해서는 많은 시간과 비용을 들여 상품분류체계를 유지하여야 한다. 일반적으로 상품을 다루는 모든 분야에서 분류체계는 분류전문가에 의하여 수동으로 관리되고 있으며 이는 경제적인 측면, 시간적인 측면에서 많은 낭비를 초래하게 된다. 현대사회에서는 산업의 급속한 발전으로 상품의 다양화 융합화 등이 활발하게 이루어져 상품을 효율적으로 관리하기 위한 분류체계의 필요성은 더더욱 증가하고 있다. 따라서 상품분류체계를 자동화 하고자 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으며 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 분류체계를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 각각의 상품은 속성의 집합이다 라는 관점에서 출발하여 각 상품, 즉 속성집합 간 존재하는 포함관계를 활용하여 계층 트리구조의 분류체계를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제시하고 구현하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 실효성을 입증하였다.
본 논문에서는 초 .중등학교의 교육정보화 시설 및 장비관리의 효율성 제고방안을 제안하였다. 이를 위해 CAD 도면의 BOM 정보를 활용한 학교시설관리와 업무처리 방안을 모색하였다. 먼저, BOM 기능을 활용하여 시설 장비 객체와 관리정보를 함께 기록한 CAD 도민을 얻고, 여기에서 관리대상 객체에 대한 속성을 추출하여 관리정보 DB를 구축하였다. 이를 토대로 구현한 시선관리시스템에서는 사용자가 검색조건을 부여하여 필요한 관리정보를 산출할 수 있도록 하였다. 이 시스템을 통해 효율적이고 통합적인 학교시설 . 장비관리가 가능함을 보였다.
센서 네트워크의 급속한 성장에 따라 센서 네트워크의 효율적 관리를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히, 센서의 저 전력을 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문은 센서에 전해지는 다중 연속 질의의 중복 성을 제거함으로써, 센서 네트워크의 효율적 관리를 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 연속 질의는 두 가지 단계로 최적화가 이루어진다. 먼저, 다중 연속 질의의 시간 속성 중복을 제거하기 위해 B+tree를 이용해 그룹 핑된다. 그룹 핑된 다중 연속 질의들은 연관 속성의 중복 여부 판단을 통해, 중복 성을 제거하여 재구성 된다. 그러므로 재구성된 다중 연속 질의가 센서 노드에 전해지게 되면, 센서는 중복된 결과를 전송하지 않기 때문에 센서 노드의 불필요한 전력을 낭비하지 않게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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