• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.407-410
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• 2013

전 세계적으로 초고속 인터넷이 보급화 되고 대중화 되는 현재 컴퓨터 온라인 게임 산업뿐만 아니라 스마트폰 모바일 게임 산업이 빠르게 성장하면서 고정된 장소에서 게임하는 시대는 가고 이동 중 게임하는 시대가 열렸다. 이와 동시에 모바일 게임 트래픽 또한 점차 증가되고 있는 실정이다. 본 논문은 모바일 게임의 트래픽 분석을 위해 서로 다른 특성의 게임인 애니팡과 드래곤 플라이트를 이용하여 모바일 속도 측정 프로그램인 벤치비로 트래픽 변동 상황을 정리하고 tPacketCapture 프로그램과 네트워크 측정 분석기인 Wireshark로 일정한 시간 간격을 두고 총 패킷의 수와 전송되는 패킷의 크기 등에 대한 체계적인 네트워크 데이터를 분석하여 시간적 제한이 있는 보드 퍼즐 게임의 특성을 지닌 애니팡은 게임 진행상에서 빈번하게 데이터 패킷이 송 수신 되고 시간적 제한이 없는 슛팅 게임의 특성을 지닌 드래곤 플라이트는 게임 시작과 종료 지점에서만 주로 데이터 패킷이 송 수신 된다는 것을 알 수 있었다. 이러한 스마트폰 모바일 게임의 트래픽 분석은 향후 모바일 게임 네트워크의 성능 평가나 다른 모바일 게임의 설계 및 개발 등에 활용 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.51-51
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• 2020

본 연구에서는 기수역에서의 GPS 전자부자를 활용한 계측 데이터와 염분측정 데이터를 비교분석하여 GPS 전자부자의 거동 특성이 담수의 실제 거동특성과 같이 일치하게 나타나는지 확인하고, GPS 전자부자에 대한 활용성을 증명하고자 하였다. 기수역에서의 담수와 해수의 분포를 확인하기 위해서는 많은 인력과 장비를 소모하며 수리량과 염분도에 대한 측정을 통해 분석을 할 수 있는데, 대표적인 수리량 측정장비인 ADCP 또는 ADV는 각종 측정 한계들이 존재한다. 따라서 이러한 기수역에서의 수체 구간별 흐름 특성이 어떻게 나타나는지 확인하기 위해서 GPS 전자부자를 활용하고자 하였으며. GPS 전자부자의 데이터와 수직방향으로 측정한 염분도 데이터와 비교하고자 하였다. 수영강 좌수영교 상류 1km지점에서 주입하였으며 간조 시와 만조 시에 유하시켜 수영강에 위치한 좌수영교와 수영교에서 각각 좌측, 중간, 우측에서 수심방향으로 측정한 염분도를 상층 중층 하층으로 평균하여 비교하였다. 본 연구에서 사용한 GPS 전자부자는 표면부자이기 때문에 만조 시 하류방향으로 더 뻗어 나가는것으로 확인하였고, 간조 시에는 흐름이 더디거나 정체하는 것으로 나타났다. 이러한 계측 결과는 담수의 흐름 특성과 일치하게 나타나는 것을 확인하였고 이러한 GPS Floater를 활용한다면 굳이 각종 수질을 측정하지 않아도 흐름 상황으로 간조인지 만조인지에 대한 상황과 염분 분포를 대략적으로 알 수 있다. 이러한 GPS 전자부자의 위치데이터와 시간을 잘 이용한다면 ADCP의 유속 측정에 대한 단점을 보완할 수 있는 Lagrangian 타입의 유속을 측정 할 수 있다. 이러한 GPS 전자부자를 하천에서 선주입으로 활용한다면 각 구간별로 수체에 대한 흐름과 유속들을 분석할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 GPS 전자부자를 좀더 활용하여 IoT 기반 수질센서 등과 같은 각종 센서가 GPS Floater에 결합이 된다면, 흘러가면서 각종 데이터 정보취득을 통해 수체내 흐름을 분석하는 것뿐만 아니라 수환경 유출오염사고들에 대한 초기대응에 많은 도움이 될 것으로 사료 된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.421-424
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• 2004

음성 중심의 기존 2G CDMA/PCS 시스템과 달리 CDMA2000 및 1xEV-DO와 같은 차세대 이동통신 시스템에서 패킷 데이터 서비스가 부각됨에 따라 효율적인 망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트(Burst)와 자기유사성(Self-similarity)이 반영된 모델이 요구된다. 본 논문에서는 차세대 이동통신 시스템에서 자기유사 특성을 갖는 트래픽의 큐잉 성능을 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 해석적 모델과 비교하였다. 또한 Crossover point의 변화와 출력링크의 변화도 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1401-1404
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• 2003

현재 제공되는 인터넷 서비스들의 동작 특성은 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 자기 유사성(Self·similarity)이라는 성질을 가진다는 것이 증명되었다. 자기 유사성은 장기간 의존성으로 표현되는데, 이것은 단기간 의존성 성질을 갖는 기존의 모델인 포아송(Poisson) 모델과는 상반되는 개념이다. 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽 특성이 서로 다른 다수의 데이터 트래픽의 통합되어 통신망에 입력되는 경우 주요 파라미터인 Hurst Parameter의 변화를 다양한 환경 하에서 분석하였고 이를 시뮬레이션 결과와도 비교하였다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.23 no.4
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• pp.353-361
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• 2013

To analyze the distribution of earthquake-induced strain data in rock masses, statistical analysis was performed on four-directional strain data obtained from a ground movement monitoring system installed in Korea. Strain data related to the 2011 Tohoku-oki earthquake and two aftershocks of >M7.0 in 2011 were used in x-MR control chart analysis, a type of univariate statistical analysis that can detect an abnormal distribution. The analysis revealed different dispersion times for each measurement orientation. In a more comprehensive analysis, the strain data were re-evaluated using multivariate statistical analysis (MSA) considering correlations among the various data from the different measurement orientations. $T_2$ and Q-statistics, based on principal component analysis, were used to analyze the time-series strain data in real-time. The procedures were performed with 99.9%, 99.0%, and 95.0% control limits. It is possible to use the MSA data to successfully detect an abnormal distribution caused by earthquakes because the dispersion time using the 99.9% control limit is concurrent with or earlier than that from the x-MR analysis. In addition, the dispersion using the 99.0% and 95.0% control limits detected an abnormal distribution in advance. This finding indicates the potential use of MSA for recognizing abnormal distributions of strain data.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.14-14
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• 2017

본 연구는 트랙터 주행노면의 토양 특성이 트랙터 승차진동에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 하였다. 여러 토양조건에서 실제 트랙터 주행실험을 진행하는 것은 어렵기 때문에, 상용 CAE 프로그램을 이용하여 트랙터를 모델링하고 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 통해 여러 토양조건에 따른 승차진동의 특성을 비교, 분석하였다. 모델의 유의성은 트랙터 아스팔트 주행실험을 통해 진동데이터를 획득하고 실측 진동 데이터와 시뮬레이션을 통해 얻어진 진동 데이터를 분석해 검토하였다. 이 때, 노면 토양의 특성에 따라서 트랙터가 장애물을 만났을 때 순간적인 진동 특성을 분석하기 위해서 트랙터 주행 노면을 사인범퍼(sine-bumper) 노면으로 설정하고 주행실험 및 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서는 강체 노면, Heavy clay, North Gower Clay Loam 토양, Grenvile Loam 토양의 네 가지 노면 조건을 분석하였다. 분석 결과 침하가 발생하지 않는 강체 노면보다 침하가 발생하는 세 가지 토양 조건에서 장애물에 따른 순간적인 진동이 더 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 다만 승차진동이 토양 파라미터와 단순히 선형적인 관계만을 보이는 것은 아니라는 것도 확인할 수 있었다. 이 후, North Gower Clay Loam 토양 조건에서 트랙터 속도에 따른 시뮬레이션 진행 결과를 분석하였을 때, 토양 침하가 발생하는 토양 조건에서도 속도가 증가함에 따라서 진동 크기가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.67-69
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• 2022

자율운항 선박의 모니터링을 위한 데이터는 센서신호와 같은 텍스트 형태의 데이터와 이미지와 같은 바이너리 데이터로 나눌수 있다. 선박의 위성 통신환경 특성상 네트워크 속도 및 대역폭이 제한적이므로, 효율적인 전송 방법이 필요하며, 이를 위해서는 고용량의 이미지 데이터를 수집하고 처리하는 과정의 분석과 실제 선박의 데이터 분석이 필요하였다. 이를 토대로 선박의 통신환경을 분석하고 개선방향을 모색하고자 하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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• pp.57-63
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• 2014

최근 빅 데이터가 중요한 이슈로 부상하면서, 의료 분야에서의 빅 데이터 관리 및 활용에 대한 요구도 급증하고 있다. 하지만 의료 분야의 데이터는 데이터 자체의 특성과 의료 분야의 특수성으로 인해 다른 분야의 일반적인 빅 데이터와는 차별점이 많다. 따라서 의료 분야에서는 데이터 분석에 앞서 다양한 종류와 형태의 의료 데이터를 의미적으로 융합할 수 있는 방법이 전제되어야 한다. 본 고에서는 우선 의료 관련 데이터에 대한 기술(description) 표준 동향을 소개한다. 더불어 다각도의 기준에 따라 의료 데이터를 분류해봄으로써 그 다양성을 확인하고, 의료 데이터 융합의 필요성을 강조함으로써 의료 데이터 관리기술의 나아갈 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.350-350
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• 2022

R은 통계 및 빅데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어로, 통계와 그래픽스에 관련된 기능을 확정할 수 있어 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히, 수자원 분야의 연구에서 그 활용이 늘어나고 있으며, 최근 들어 다양한 수자원 관련 R 패키지가 발표되고 있다. 이중, 미국 지질조사국(U.S. Geological Survey, USGS)이 개발한 EGRET은 수질 및 유출량 자료의 장기 추세 변화 분석을 위한 패키지로 R 프로그래밍 언어를 기반으로 구동되며, 분석·처리한 데이터에 대하여 광범위한 그래픽 프리젠테이션을 제공하여 탐색적 자료 분석에 매우 효과적인 도구이다. 특히, EGRET 패키지는 농도와 유출 사이의 관계 특성, 수집된 자료의 계절성 존재 및 특성, 점진적 또는 급격한 경향의 존재를 검토할 수 있는 그래픽 결과를 제시하며, 가중 회귀(Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season, 이하 WRTDS) 모델을 적용하여 농도와 부하의 상태와 경향을 특성화한다. 시간, 유량 및 계절에 대한 WRTDS 모델은 농도 및 부하의 상태와 경향을 특성화하는 데 사용할 수 있는 수질 데이터 세트의 분석 방법으로, 근본적으로 탐색적 데이터 분석 방법으로 다양한 유형의 트렌드 시나리오에 민감하도록 설계되었으며 선형 또는 2차 함수형에 맞지 않을 수 있는 시간적 추세를 탐지하여 설명할 수 있고, 불규칙한 간격의 자료를 사용하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 북한강 상류의 지속적인 흙탕물 발생으로 문제가 되고 있는 자운지구의 자운천을 대상으로 흙탕물 발생 현황을 분석하기 R을 이용하여 탐색적 자료 분석을 실시하였다. 자료 분석은 EGRET 패키지를 사용하여 수집된 자료(2016년 4월 - 2021년 7월까지 수집된 191개의 SS 자료와 인근 유량측정망의 유량자료)의 유량과 SS 농도 간의 관계, 시간에 따른 SS 농도 분포, SS 농도의 월별 특성 분석 및 유황별 SS 농도 변화 등을 검토하였으며, WRTDS 모델로 SS와 부하량을 예측하고 검토하여 자운천 유역의 흙탕물 부하 특성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.689-690
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• 2021

본 논문에서는 다양한 환경에서 수집된 서로 다른 시계열 데이터를 통합하여 분석 활용하기 위해 추가로 생성해야 할 시계열 데이터의 메타 정보를 정의하고 이를 기반하여 새로운 통합 데이터를 생성하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터는 표준화된 기술 방법이 없고 다양한 소스에서 생성되기 때문에 이를 통합하고 활용할 경우 그 기준이 없기 때문에 전문적 지식이 없다면 처리에 어려움을 겪는다. 그러므로 서로 다른 특성의 데이터를 새로운 기준에 의거하여 통합하는 것을 목적으로 필요한 메타 정보를 정의하고 이를 기준으로 데이터를 재가공할 수 있도록 하였다.