범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.
과거 정부는 4대강 사업으로 국가하천 내 휴식공간을 조성하기 위하여 총 357개소의 친수지구를 공원화하였다. 2014년도 친수지구 국민 이용도 조사를 실시하여 조사결과에 따라 이용도가 저조한 친수지구 60곳을 2017년 1월 해제하였고, 현재는 297곳의 친수지구를 중점으로 관리하고 있다. 이러한 친수지구를 유지하는데 필요한 보수 비용들을 지자체에서 담당하고 있는데, 이는 상당한 비용이 소요되므로 친수지구 지정 후 운영단계에서 지역 주민들의 특성 및 요구에 대해 정확히 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 해당 친수지구 지역 주민들의 특성을 사회적 요인과 하천 이용객의 상관관계에 대해 분석하고, 소셜네트워크 데이터를 크롤링하여 방문 패턴 분석, 및 연관 키워드 도출을 통한 방문 목적을 분석하였으며, 방문객의 연령대를 분석하여 친수지구의 특징을 분석하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락과 대저생태공원이다. 사회적 요인들은 통계청에서 제공하는 공공데이터를 통해 행정구역 단위의 부동산 실거래가 데이터, 경제활동 소득, 가구수, 스트레스 인지율, 반려동물 사육의 공간적 거리를 고려하여 상관관계를 분석하였으며, 구글지도에서 제공하는 Google Popular Times를 통해 주중 주말의 이용객 방문 패턴 분석, 인스타그램의 게시글 키워드와 이미지 키워드를 도출하여 방문 목적을 분석하였으며, 통신데이터를 활용한 이용객 패턴과, 단말기 신호를 기반으로 위치를 추정하는 유동인구 데이터를 통해 각 연령대별 방문 상관관계를 분석하였다.
유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.
유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.
IoT환경에서 스마트 디바이스로부터 사람의 신체 활동을 인식하여 생활 패턴 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안된 모델은 예측단계와 추천단계로 구성한다. 예측 단계는 생활 패턴 데이터로부터 수집된 데이터셋을 기계학습을 통해 로지스틱 회귀와 k-최근접 이웃 알고리즘을 활용하여 불안과 우울의 척도를 예측한다. 추천 단계는 불안과 우울 증상으로 분류된 경우 이를 호전시킬 수 있는 음식과 가벼운 운동을 추천하기 위해 주성분 분석 알고리즘을 적용한다. 제안한 불안·우울 예측과 음식·운동 추천은 개인의 삶의 품질 개선에 파급효과가 있을 것으로 기대한다.
주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.
정보화의 진전에 따라 공공 서비스인 대중교통 정보서비스 제공의 올바른 방향 제시가 필요하게 되었다. 이에 본 연구는 상황에 따른 의사결정 특성이 강한 대중교통 정보서비스의 내용과 매체 이용 행태를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 주로 개인의 사회 인구학적 특성과 정보이용의 특정 행태 간 상관관계를 분석하는 전통적 접근 방법론을 보완하여, 상황에 따라 가변적인 의사결정 특성 분석이 가능한 접근 방법론을 채택하였다. 보다 구체적으로, 인지심리학적 의사결정 테이블(decision table)을 바탕으로 하는 분석도구인 CHAID의 귀납적 의사결정트리 추론(decision tree induction)을 이용하여 대중교통 이용자의 활동패턴과 정보이용 행태에 대해 분석하였다. 주요 연구결과로, 대중교통 정보서비스 이용은 사회 인구학적 변수 이외에도 정보 이용 당시의 상황 변수가 큰 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구의 결과는 효율적 대중교통 정보서비스 제공을 위한 시장세분화(market segmentation)에 대한 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
모바일 GPU가 발전함에 따라 멀티코어 GPU를 효과적으로 최적화하는 것은 스마트폰의 성능을 높이는데 있어 중요한 문제가 되고 있다. 하지만 대부분의 모바일 GPU에 관한 연구는 싱글코어 모바일 GPU에 대해 다루고 있거나, GPU 공급자에 의한 제한적인 연구만을 다루고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 GPU의 작업 분배 패턴과 효율성 분석을 통해 성능향상의 가능성에 대한 분석을 수행하였다. 실험은 DS-5 Streamline을 사용하여 시스템 사용자 인터페이스를 조작하였을 때, GPU의 코어 수의 변화에 따른 그래픽 처리 소요 시간을 측정한 실험과 GPU의 코어 수에 따른 작업 분배 패턴에 대한 실험을 수행하였다. 프로파일링 결과, GPU의 코어수가 더 증가했음에도 불구하고 그래픽 애플리케이션을 실행하는데 요구되는 전체 소요시간이 증가하는 경우를 발견하였다. 또한 GPU가 그래픽을 처리할 때, 약 4ms의 오버헤드가 CPU와 GPU 사이의 통신에서 발생하고, GPU 내부 드라이버의 활동으로 인한 지연이 발생했음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 GPU 동작의 비효율성에 대한 분석결과는 앞으로의 모바일 멀티코어 GPU의 연구에 있어 참고가 될 수 있을 것이라 예상한다.
소비자입장에서 쉽고 편리하게 상품 검색 및 구매를 할 수 있는 웹기반 전자상거래 시스템의 구축이 필요하다는 것은 현실적인 일이다. 이러한 취지하에 본 연구에서는 소비자의 사용편의성과 수용도를 향상시키기 위해 웹기반 전자상거래 시스템의 소비자의 구매과정특성을 분석하였다 그리고 이를 기초로 특정 국내 쇼핑몰 사이트의 구매과정의 활동을 분류한 후 구매과정의 로그파일 분석 및 데이터 마이닝을 통하여 쇼핑몰 사용자의 유사특성에 따라 사용자를 그룹화하고 사용패턴을 분석하였다. 실험적 결과는 다양하면서도 공통적인 구매행위 특성을 함께 지닌 쇼핑몰 소비자를 동시에 수용할 수 있는 맞춤형 쇼핑몰의 설계방안으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
우리나라에서 산불 발생 공간분포는 인간 활동과 큰 관련성이 있기 때문에, 지역별 군집형태의 강한 공간의존성을 갖는다. 본 연구에서는 공간의존성의 개념에 입각하여 점자료 분석법을 통한 산불발생의 공간분포패턴을 분석하였다. Ripley의 K 함수를 이용하여 산불 발생 원인별 공간분포 형태를 파악하였으며, Kernel 함수를 통해 산불발생의 공간적 집중도를 분석하였다. 그 결과 정도는 상이하지만 모든 원인의 산불이 임의(random) 분포가 아닌 군집화(clustered)되어 발생하는 특징이 있는 것으로 나타났다. 또한, 산불 발생의 군집성을 원인별로 크게 두 집단으로 나눌 수 있었다. 첫째는 전국적 발생 패턴을 가지는 원인으로 입산자 실화, 논밭두렁 소각과 같은 활동과 관련된 것이고 또 다른 하나는 국지적 군집성을 가지는 원인으로 담뱃불이나 어린이 불장난, 방화이다. 그 군집성의 범위는 30 km내외로 나타났으며, 그 범위 밖에서는 임의 분포하고 있었다. Kernel 함수에 의한 원인별 집중도 분석에서는 강한 군집도를 나타냈던 3가지 원인(담뱃불, 어린이 불장난, 방화)의 경우 대부분 인구밀도가 높은 수도권을 중심으로 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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