소셜 네트워크의 인기와 모바일 네트워킹의 발전으로 인한 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기들 사이의 정보 유포의 기회를 가져왔다. 이에 따라 거대한 모바일 소셜 네트워크에서 정보 유포는 중요한 이슈이다. 많은 연구는 diffusion minimization 으로 다뤄져 왔으며 최소한의 시간에 적절한 k 유저로부터 정보를 최대한 유포하는 기법으로 영향력 최대화 문제와 유사한 연구이다. 우리는 모바일 소셜 네트워크 환경에서 이동 패턴과 정보유포와의 연관성을 연구한다. 실험은 기회적 네트워크 환경 시뮬레이터에서 GPS 이동 노드 추적 기반으로 연구 결과를 도출한다. 추가적으로 다양한 커뮤니케이션과 k 개수에서 우리의 연구가 기존 기법보다 정보유포를 더 효과적으로 하는 것을 설명한다.
이동 통신망에서 호의 연결 기능를 수행하기 위해서는 이동체(Mobile Terminal)의 위치를 추적할 수 있어야 한다. 이러한 위치추적은 이동체에 의해 수행되는 위치등록과 기지국에 의해 수행되는 페이징에 의해 이루어진다. 하나의 기지국이 담당하는 영역은 셀이라 불리며. 이러한 여러 개의 셀들이 하나의 영역(Zone 흑은 Location Area로 표현됨)을 형성하여 특정의 이동체가 주어진 영역을 벗어나면 위치등록을 하게 되고, 따라서 이 이동체에게 새로운 호가 발생할 때 그 이동체가 최종적으로 등록한 영역에 있는 모든 셀에 페이징 메시지를 보냄으로써 호의 연결이 이루어지는 것이다. 양자는 서로 상쇄관계에 있으며. 양자간의 적절한 부하를 도출하는 것을 이동성 관리(Mobility Management)라고 한다. 기존의 논문에서는 이동성 관리를 위해 이동체의 이동성 모형을 단순히 호 발생률과 이동체의 이동률의 비를 기준으로 분석하였으나, 이것은 연속적인 이동상태나 장기 정지/이동의 패턴은 보여주지 못하고 있다. 본 논문에서는 셀 체류시간의 분포를 다르게 하여 장기정지 상태와 이동 상태가 반복되는 새로운 이동성 모형을 제시하며, 이를 바탕으로 거리기준 위치등록의 최적 기준치를 새로이 도출하며 분석의 결과를 기존 논문과 비교하여, 그 의미를 탐색하고자 한다.
본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 패턴을 분석하는 알고리즘을 제안하고 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하며, 표준편차 타원체 및 공간밀도 분석과 같은 공간통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄 발생 빈도수를 이용하여 범죄발생지역, 시간, 요일, 장소의 위험지수를 구했고, 범죄 패턴 분석 알고리즘을 통해 범죄 발생 확률을 구했다. 이를 통해 공간통계분석을 했다. 제안된 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었고, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고 범죄발생확률을 위험지수를 통해 수치화하여 위험도를 정량적으로 산출할 수 있었다.
한반도의 강수패턴을 보면 강수일수는 감소하나 호우일수는 증가하고 있는 추세이다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 하계에 집중되어 있고, 단시간에 강수의 변화가 심하기 때문에 기존의 수치예보를 보완해줄 수 있는 예보체계의 확립이 불가피한 실정이다. TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation)기법은 폭풍에 대한 내부 움직임을 결정하기 위한 목적으로 Rinehart와 Garvey(1978)에 의해 처음 개발된 것으로 비교적 간단하게 레이더 에코를 이용하여 강수의 이동경로를 추적할 수 있다. 일정한 시간 간격으로 제공되는 레이더 반사도 자료에 대하여 설정된 두 window 사이의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 강수의 움직임을 파악하였다. 개발된 기법은 레이더 에코로부터 강수의 안정된 이동방향과 이동속도를 제시하기 위하여 상관성 분석과 함께 일치성 분석 및 가중함수에 의한 이동 백터장 보정을 수행하였다. 또한 이동 백터의 외삽을 통하여 강우이동경로와 대상유역의 단시간 예측 면적 강우 산정 방법을 제시하였다. 결과는 개선된 단시간 강수예측 가능성을 보여주었다.
차량과 같이 넓은 범위를 이동하는 환경에서 무선 인터넷 서비스를 사용할 때, 불필요하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하의 주된 요인이다. 본 논문에서는 차량이 일정한 이동패턴을 갖고 있을 때, 핸드오버 빈도를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 차량의 이동 패턴을 Discrete-Time Markov Chain (DTMC)으로 모델링하고, AdaBoost 기법을 이용하여, 각 셀 내의 체류시간과 평균 신호의 세기를 저장하고 분석하여 핸드오버 시, 적합한 목적지 셀을 정하도록 한다. 제안한 방안의 검증을 위해, 서울 시내버스 노선들을 기반으로 성능 평가를 수행하였으며, 결과로 기존의 핸드오버 기법보다 핸드오버의 빈도를 줄이며, 평균 처리율 (throughput)은 비슷한 레벨로 유지할 수 있었다.
본 연구에서는 서울시에서 발생하고 있는 인구이동의 대부분을 차지하는 도시내 인구이동의 지리적 특성을 밝히고, 아파트 평당 매매가를 통해 지역의 경제적 특성이 인구이동에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 구와 행정동을 분석단위지역으로 인구이동을 가시화함으로써 밝혀진 서울시 내부 인구이동의 지리적 특성은 다음과 같다. 첫째, 거리가 증가함에 따라 인구이동은 급격하게 감소하였는데, 지배적인 인구이동은 대부분 인접 구와 인접 행정동 사이에서 발생함으로써 근거리이동이 탁월하게 관찰되었다. 둘째, 근거리이동의 지배적인 패턴은 인접한 모든 지역이 아니라 특정 지역 사이에서 관찰되는데, 특히 한강과 학군이 주요한 경계로 나타나고 있다. 섯째, 분석 단위지역에 따라 상이한 인구이동 패턴이 나타나고 있다. 이와 동시에 행정동별 아파트 평당 매매가의 차이는 인구이동의 발생 및 이동인구의 규모에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 서울시 내부 인구이동의 지리적 특성인 근거리이동은 거리가 인구이동에 미치는 영향력을 의미하는 동시에, 인접한 지역 간의 경제적 유사성 및 주택시장의 분절화에 따른 인구이동에 있어서의 제약을 반영한다. 이는 서울시 내부의 인구이동이 주택가격이 상이한 지역에 거주하는 집단사이의 거주지 분리를 유지 강화시키는 역할을 하고 있음을 시사한다.
2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.
이동 통신 텔레트래픽 모델은 Traffic Source 모델과 Network Traffic 모델이라는 2개의 하부 모델로 구성된다. 본 논문에서는 기지국이 설치되어 있는 지역특성을 고려한 Network Traffic 모델을 제시한다. 기존의 Network Traffic 모델에서는 이동 통신 환경을 시뮬레이션 하기 위해 동일한 환경에 설치되어 있는 몇 개의 기지국을 가정하여 제시하고 있기 때문에, 기지국이 설치되어 있는 지역적 특성에 따라 다른 사용자 호 특성 및 설치 지역 특성이 전혀 반영되지 않고 있다. 도시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지지역으로 되어 있는 도시 계획 용도지역과 이외에 특이한 호 발생 패턴이 예측되는 역과 터널 주변이라는 6개의 지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 수집하였다. 이 자료를 이용하여 기지국이 설치되어 있는 지역에 따라 이동 통신 기지국의 요일별 통화량 분포를 분석하였으며, 이를 시뮬레이터에 적용하기 위한 평균값 및 분포값을 제시하였다. 이 파라메터들은 이동통신 시스템의 성능 및 신뢰성을 측정하기 위한 매우 중요한 값들이다.
다크패턴은 온라인상에서 서비스 제공자가 은밀한 속임수를 통해 필요 정보를 숨겨 사용자가 원하는 행동을 못하게 하거나, 의도하지 않은 행동을 유도하는 사용자 경험 디자인이다. 본 연구에서는 세계 상위 200개 뉴스 웹사이트를 대상으로 배너, 기사형, 팝업, 영상 광고와 같은 다크패턴의 사용 양상과 사용자에게 미치는 영향을 분석했다. 연구 결과, 배너 광고와 사용자 이탈률 및 순방문자 수 사이에는 유의미한 관련성이 없다는 결과가 나왔다. 지역별 분석 결과, 최초 화면 이동배너와 헤드라인 뉴스 화면 이동배너는 남아메리카에서, 헤드라인 뉴스 화면 고정배너는 아시아에서 가장 많이 관측되었다. 나머지 모든 분류는 유럽에서 가장 많이 관측되어 유럽 웹사이트가 가장 많은 수와 많은 종류의 다크패턴을 가지고 있다.
입도경향 분석법은 파이척도로 표현된 평균입도, 분급, 왜도 등 퇴적물 입도조직변수가 퇴적물의 이동경로를 따라 특정한 경향을 보이는 성질을 이용한 퇴적물 이동경로 식별 방법론이다. 적용이 간편하고 저렴하여 지형학 연구에 널리 응용될 수 있는 가능성을 지니고 있으나 방법론상의 한계도 몇 가지 측면에서 지적되고 있어 주의가 필요하다. 이 연구는 McLaren과 Bowles의 1차원 경로분석법, Gao와 Collins, Le Roux의 2차원 이동벡터법 등 현재까지 정립된 입도경향 분석의 대표적인 세 가지 기법을 비교 평가하여 적절한 활용법을 도출하고, 입도경향 분석의 추후 연구과제를 제안한 것이다. McLaren-Bowles의 1차원 경로분석법은 연구자의 현장경험을 분석에 효과적으로 결합시킬 수 있고 X-분포를 통해 퇴적환경에 대한 해석을 제공해주며 장기적인 퇴적물 순이동 패턴을 파악하는데 효과적이나 연구자의 주관적 해석에 의존해야 한다는 점, 식별할 수 있는 시간 해상도가 낮다는 점등이 단점이다. Gao-Collins의 2차원 이동벡터법은 명확한 절차, 2차원적인 시각화, 세밀한 시간 해상도 등이 장점이지만, 임계거리 선정, 잡벡터 제거과정 등이 문제를 유발할 수 있으므로 분석 시 주의를 요한다. 셋째, Le Roux의 2차원 이동벡터법은 확장된 경험규칙과 조직변수 간의 구배를 고려하고 시간해상도도 세밀하지만, 분석개념이 모호하고 복잡하다. 입도경향 분석은 현장에 대한 연구자의 이해도, 조사하고자 하는 퇴적물 순이동 패턴의 시간적 스케일, 초점을 맞추고자 하는 정보 등에 따라 적절한 기법을 선택하고, 거기에 부합되는 시료채취방안을 기획하는 것이 중요하다. 또한 입도경향 분석이 지형학 연구에 기여하기 위해서는 시료채취 깊이, 교란층의 두께 등 시료채취 과정의 요소들과 퇴적물 순이동 패턴이 지시하는 시간스케일 간의 관계가 체계적으로 규명되어야 한다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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