올리고당의 구조중 연결위치(linkage position)는 충돌 탄뎀 질량분석법(FAB CAD MS/MS: Fast Atom Bombardment Collision Activated Dissociation Mass Spectrometry/Mass Spectrometry)을 이용하여 알 수 있다. 연결위치-이성질체 올리고당을 아세틸화시키면 자유올리고당보다 연결위치의 구별이 쉽고 독특한 분절이온 패턴을 얻을 수 있다. 그 이유는 연결위치에 따라 각 올리고당이 충돌에너지(collision energy)를 흡수하여 glycosidic 결합 주위를 회전하는 회전운동의 자유도가 달라지기 때문이다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업의 운영 결과 축적된 히스토리 정보를 기반으로 택시들의 운행기록을 분석하여 승객들이 택시를 찾는 지점을 분석하는 기법을 제시하고 이를 바탕으로 시간별 지역별 링크별 승차 패턴을 분석한다. 이를 위하여 택시의 상태도 천이에서 승차지점을 추출하였으며 해당 데이터를 데이터베이스 테이블에 저장하였다. 이후 승차지점들을 그루핑하여 승차 패턴의 추이를 발견하고 이에 대한 분석을 수행하였다. 이 분석 데이터는 택시들을 지역별 시간대별로 승객이 많이 찾는 위치로 이동시키고 택시의 공차 운행율을 감소시키는 배차 방식을 개발하여 택시의 영업 수익 증대와 승객의 택시 대기시간 감소를 기할 수 있다.
하천에서 유사이동 분석이 중요한 이유는, 지속가능한 하천관리의 관점에서 하도, 구조물, 생물 서식처와 수질에 이르기까지 하천 내 유사이동이 미치는 영향이 광범위하기 때문이다. 특히, 유사가 어느 지점에서 유실되며 어느 지점에 쌓이는지와 같은 이슈는 하천 지속가능한 관리를 위한 핵심이라 해도 과언이 아니다. 상대적으로 크기가 작은 부유사 입자의 이동은 일상적인 하천의 흐름에서도 대부분 관찰되기 때문에, 그 이동패턴을 파악하는 것이 하천의 효율적 관리에 밑바탕이 된다. 기존연구들에서 주로 연구되었던 부유사 농도 또는 플럭스 산정은 유사에 의한 영향을 파악하기 위한 좋은 지표임은 분명하지만, 유사 입자가 움직이기 시작하는 지점이나 침전하는 지점 등 공간적 분석을 위해서는 입자의 움직임에 초점을 맞춘 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 부유사 입자를 추적하는 모의 방법을 이용하여, 개수로에서 부유사 입자를 방류하는 형태가 바뀌었을 때, 입자의 공간적 분포가 어떤 식으로 영향을 받는지에 대하여 분석하였다. 모의결과와 실험결과를 비교하여 연구의 접근방법이 부유사 이동의 공간적 분석을 위한 타당한 방법을 검증하였으며, 나아가 실험으로 측정하기 어려운 부유사 이동 패턴을 제시하였다. 입자의 방류 위치나 방류 간격 등 부유사 입자의 분산에 영향을 미치는 요인들 또한 함께 분석하였다.
서울시의 공공 자전거 대여 서비스인 따릉이는 서울시민의 생활교통 수단으로 자리 잡아가면서 매년 이용이 증가하고 있다. 코로나19 이후 우리의 삶은 여러 부문에서 크게 바뀌었고, 비대면 단거리 교통수단인 따릉이 이용도 행태와 패턴이 변화하였을 것으로 추측해볼 수 있다. 본 연구의 목적은 기술통계 분석과 네트워크 분석을 이용하여 코로나19 이전과 이후 따릉이 이용 패턴의 변화를 탐색하는 것이다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 코로나19 이후 전 시간대에 걸쳐 평균주행거리와 평균주행속도가 감소하였다. 왕복주행비율은 새벽과 아침에 높아졌고 저녁과 밤에 낮아졌다. 평균가중연결과 평균군집계수는 감소하였고 모듈성은 증가하였다. 서울시의 한강 북쪽에 위치한 군집들은 코로나19 전후의 지리적 분포가 비슷한 반면, 한강 남쪽에 위치한 군집들은 지리적 분포가 달라졌다. 강남의 서쪽에 위치한 군집들은 코로나19 이후 지리적 범위가 변동되거나 지리적 위치가 변동되었다. 하지만 강남의 동쪽에 위치한 군집들은 큰 변동이 없었다. 아침 시간에는 코로나19 이후 대부분의 상위 주행경로가 변경되었다. 코로나19 이후 새롭게 추가된 경로들은 평균주행거리가 1000미터 미만으로 현격하게 줄어들었다. 낮 시간과 밤 시간 모두 '고속터미널역 8-1번, 8-2번 출구 사이'의 왕복주행 경로가 목록에서 사라지고, 이를 대체하는 왕복주행 경로가 새롭게 추가되었다. 본 연구의 결과가 서울시 공공 자전거 서비스의 개선과 시민들의 공익 향상에 도움이 되기를 기대한다.
단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.
본 논문에서는 사운드 기반 진동 시스템을 위한 진동 패턴 에디터와 진동 패드를 제어하기 위한 컨트롤러를 개발한다. 사운드 기반 진동 시스템은 PC의 사운드 출력단자로부터 나오는 신호를 실시간으로 분석하여 다양한 진동 효과를 발생시키는 시스템이다. 이것은 사운드 분석을 위한 DSP 시스템, 사용자의 팔 등에 부착하여 진동을 전달하는 진동 패드, 그리고 이를 제어하는 컨트롤러로 구성된다. 진동 패턴 에디터에서는 패턴을 결정하는 요소를 진동소자 위치, 진동 시작시간, 지속시간, 세기의 네 가지로 정의하고 이러한 패턴을 쉽고 빠르게 생성할 수 있는 GUI기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 이렇게 정의된 패턴은 저장이 가능하여 재사용성이 높다. 또한 진동 패턴 데이터를 해석하여 진동 패드를 제어하는 컨트롤러 구조를 제안한다. 이 경우 진동 패턴에 따라 컨트롤러의 펌웨어를 수정해야 하는 불편함을 없앨 수 있다.
세계 주요 도시는 대중교통이 가지고 있는 문제를 보완하기 위해 공공 대여 자전거 시스템을 운영하고 있다. 대전시에서 최근에 대여 이력 데이터를 공개하여 새로운 분석 가능성을 열었다. 본 연구는 시각화를 이용해서 데이터의 의미를 파악할 수 있는 분석 방법을 제안한다. 실험 결과 이용률에 따른 정류장의 위치적 특징을 발견하였고, 시간/요일/월에 따라서 달라지는 자전거 이용 패턴을 알 수 있었다. 한편 이동 경로 분석을 통해서 정류장간 이용 패턴을 발견하였으며, 각 정류장별 목적지 비율 분석을 통해 이용 목적을 파악할 수 있었다. 이러한 데이터를 기반으로 대전시 공공 대여 자전거 시스템 발전 방향을 제시한다.
모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.
IoT (Internet of Things) 기술과 위치기반 기술의 발전은 대용량의 이동데이터를 급속하게 생성하고 있다. 대용량 이동 데이터의 분석은 도시 이동의 흐름 및 교통 계획 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 불규칙한 공간적 및 시간적 해상도의 택시 승차 정보로부터 빈번 승차 패턴을 분석하였다. 택시 승차 지점을 중심으로 군집 분석을 실시한 후 군집분석에 기반한 영역을 기준으로 순차패턴 분석을 적용하여 택시 승차 지점이 빈번하게 일어나는 패턴을 분석하였다. 실험용 데이터는 서울특별시 택시 운행 정보로부터 아침 출근 시간인 7시부터 9시 사이의 승차 정보를 분석하였다. 분석 결과는 아침 출근 시간대에 가장 빈도가 높게 발생하는 승차 순차 패턴은 강남 지역 안에서 많이 발생하였으며 지역과의 연계에 있어서는 강남으로부터 서울 시청 지역으로의 이동이 많이 발생하였다. 또한 본 연구는 순차 패턴 분석을 위한 기본 단위로 행정동 경계를 기준으로 분석하였다. 하지만 행정동 경계 기반의 분석은 지역간의 이동 패턴을 찾기가 어려웠다. 본 연구 결과는 향후 택시 공차율 감소와 도시 흐름관리를 위하여 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 고정폐색구간에서 차량운전 특성과 속도패턴이 다양한 다종의 열차들이 동일선로에서 복합되어 고밀도 운행을 위한 방법으로, 신호현시에 대한 제반정보를 차상으로 전송 받아 기관실 신호표시반에 신호를 현시 하는 차상신호방식(Cab Signalling System)중에서, 선행열차의 위치, 선로조건 등 지상의 상태정보를 후속열차가 수신하여 열차 자신의 제동특성 등 차량정보와 비교 분석하여 제동거리를 계산하는 distance to go 방식으로 열차운전속도를 제어하는 ATP (Automatic Train Protection) 시스템을 제안하였다. 폐색구간별 고정된 신호속도단계가 부여되는 ATC(Automatic Train Control) 시스템에서는 운행패턴이 같은 단일차종의 열차만 운행하는 구간에서는 일정속도에 의한 폐색구간 분할로 구간내 distance to go 신호체계가 이루어지지만, 차종과 속도패턴이 서로 상이한 복합열차들의 운행구간에서는 안전거리 확보를 위하여 저속열차의 제동거리를 기준으로 폐색구간 분할 및 속도결정이 이루어지므로 ATP 방식보다 운행효율이 다소 떨어짐을 알 수 있었다. 이를 차량특성과 속도패턴이 다른 3개의 열차를 모델로 하여 열차별 감속도에 의한 제동특성을 ATC와 ATP 신호제어체계에 접목시켜 시뮬레이션을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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