As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user's location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.
현재 우리나라 기상청에서는 6개월 누적강수량 기준인 SPI6(standardized precipitation index 6)을 이용하여 기상가뭄을 지역별로 평가하고 있다. 하지만, SPI는 69개 기상관측소의 강수량만을 고려하여 산정되는 지수로 복합적인 이유로 나타나는 가뭄사상은 정확하게 판단하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 강수량만을 고려한 SPI와 강수량, 식생지수 및 기온을 복합적으로 고려하는 SDCI(Scaled Drought Condition Index)를 경기도 지역을 대상으로 산정 및 비교하고자 하였다. 또한, SPI와 SDCI의 비교를 통해 산정된 결과를 활용하여 지점자료기반 가뭄지수와 위성영상기반 가뭄지수의 장단점을 파악하고자 하였다. SDCI를 산정하기 위해 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료, 종관기상관측(ASOS) 자료 및 크리깅 기법을 사용하였다. 강수량의 지속기간은 2014년의 8개 시점에 대해 1개월, 3개월, 6개월을 각각 적용하여 SDCI1, SDCI3, SDCI6을 산정하였다. SDCI 산정 결과, SPI와 달리 약 두달 전부터 가뭄양상을 나타내기 시작하여 경기도 시군별 가뭄에 대해서 잘 드러냈다. 이를 통해, 위성영상자료와 지점자료의 결합이 가뭄지수 변화 양상에 있어서 효율성을 높였으며, 기존의 건조 지역과 더불어 습윤 지역에 대해 가뭄예측 가능성을 증대시켰음을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 공공데이터 개방수준에 미치는 요인을 알아보는 것은 물론 사회자본의 조절효과와 매개효과를 알아보기 위해 총 26개국을 대상으로 공공데이터 개방지수인 ODB와 OUR Index에 대한 다중회귀분석 및 경로분석을 진행하였다. 다중회귀분석결과 종속변수 ODB를 기준으로 할 때 독립변수만을 투입한 모델 1에서는 전자정부, SW시장규모, 정부효과성이 유의미한 정적인 영향을 보였다. 독립변수, 조절변수를 투입한 모델 2에서는 전자정부, SW시장규모, 사회자본이 유의미한 정적인 영향을 보였다. 독립변수, 조절변수, 상호작용항이 투입된 모델 3에서는 전자정부, 사회자본이 유의미한 정적인 영향을 보였다. 종속변수 OUR Index를 기준으로 할 때 모델 1, 모델2에서 전자정부만이 유의미한 정적인 영향을 보였다. 독립변수, 조절변수, 상호작용항이 투입된 모델 3에서는 전자정부, SW시장규모${\times}$사회자본이 유의미한 정적인 영향을 보였다. 경로분석에서는 종속변수 ODB의 대안모형에 대해서 정부효과성만이 사회자본과 완전매개효과를 나타냈다.
최근 지리정보시스템, 움직임 객체관리시스템, 동영상/이미지 내용기반 검색시스템, 시계열 데이터베이스시스템과 같이 다차원 데이터를 이용하는 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 논문은 다차원의 특징벡터를 벡터 근사치로 표현한 후 색인 트리를 구성하여 검색의 효율을 높이는 VA(vector approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 전체적인 색인구조의 저장공간을 줄이기 위해서 VA-파일의 벡터 근사치 개념을 이용하여 데이터량이 증가해도 검색 성능이 저하되지 않도록 하는 트리 형태의 구조를 갖는다. VA-트리는 MBR 기반의 색인구조이지만 MBR 간에 겹침이 발생하지 않는 분할방법을 사용하여 검색 효율을 높인다. 제안하는 색인구조와 기존의 여러 다차원 색인구조와의 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수함을 보인다.
최근 XML(Extensible Markup Language) 사용의 증가와 함께 다량의 이질적 구조를 가진 XML문서들이 이용되고 있으며, 이러한 XML문서들의 효율적인 관리를 위해 데이터 저장 구조에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 이들 XML 문서들의 효율적인 관리를 위하여 분할된 역 인덱스 테이블에서 부모노드의 정보를 이용하여 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 이질적 구조를 가진 대규모의 문서들에 대한 질의 처리 횟수와 처리 데이터 량은 검색 성능에 큰 영향을 주기 때문에 데이터 구조를 설계할 때에 이 두 가지 요소들을 신중히 고려해야 한다. 제안된 방법은 부모 노드의 정보를 이용하여 선형 경로 질의를 위한 질의 처리 횟수를 반감시키고, 역 인덱스 테이블을 XML 트리의 깊이에 따라 적절히 분할하여 탐색 대상이 되는 데이터의 양을 줄이기 때문에 XML 문서에 대한 검색 성능을 향상시킨다. 제안하는 방법의 효율성을 입증하기 위해 인터넷에서 수집한 XML 문서들에 대한 XPath 질의 처리 성능이 기존의 역 색인 기법들에 비해 우수함을 보인다.
본 논문에서는 pdf 파일 형태로 주어진 119 구조대원 현장지침을 Open AI의 Llama index에 학습시켜 대화형 모델을 만들고 응급현장에서 발생할 수 있는 질의들을 쿼리 엔진에 제시하고 그 결과의 타당성을 확인한다. 기존 지식모델에서 학습된 내용과 추가된 정보에서 추론된 결과들이 제시되고 있으나 안정적인 사용을 위해서는 필요한 정보들만 요약하는 전처리 과정에 대한 설계가 필요하며 FHIR에 기반한 환자 정보 분석 모델과 결합된다.
The purpose of the Consumer sentiment index survey is to determine the consumer's economic situation and consumption spending plan, and it is used as basic data for diagnosing economic phenomena and forecasting the future economic direction. The purpose of this paper is to analyze and predict the future Consumer sentiment index using the ARMA model based on the past consumer index. Consumer sentiment index is determined according to consumer trends, so it can reflect consumer realities. The consumer sentiment index is greatly influenced by economic indicators such as the base interest rate and consumer price index, as well as various external economic factors. If the consumer sentiment index, which fluctuates greatly due to consumer economic conditions, can be predicted, it will be useful information for households, businesses, and policy authorities. This study predicted the Consumer sentiment index for the next 3 years (36 months in total) by using time series analysis using the ARMA model. As a result of the analysis, it shows a characteristic of repeating an increase or a decrease every month according to the consumer trend. This study provides empirical results of prediction of Consumer sentiment index through statistical techniques, and has a contribution to raising the need for policy authorities to prepare flexible operating policies in line with economic trends.
빅데이터가 다양한 가치를 만들어내기 시작하면서, 더 다양하면서도 막대한 량의 데이터를 수용할 수 있는 데이터베이스가 필요하게 되었다. 그래서 기존 RDBMS의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 NoSQL 데이터베이스가 등장하게 되었고, 그 중 대표적으로 MongoDB가 많이 사용되며, 오픈 소스로 제공되고 있다. MongoDB에서 사용되는 B-트리 인덱스는 데이터양이 증가함에 따라 그 성능이 현저히 떨어진다. Fractal 트리 인덱스는 B-트리의 삽입 알고리즘을 개선하여 상당한 성능향상을 가능하게 한다. 이 논문에서는 MongoDB에서 B-트리 인덱스를 사용하는 경우와 Fractal 트리 인덱스를 사용하는 경우를 구별하여 그 성능을 비교해 본다.
The main objective of this research is to develop a hydroclimate drought index (HCDI) using the gridded climate data inputs in a Variable Infiltration Capacity (VIC) modeling platform. Typical drought indices, including, Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), and Self-calibrated Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) in South Korea are also used and compared. Inverse Distance Weighting (IDW) method is applied to create the gridded climate data from 56 ground weather stations using topographic information between weather stations and the respective grid cell ($12km{\times}12km$). R statistical software packages are used to visualize HCDI in Google Earth. Skill score (SS) are computed to evaluate the drought predictability based on water information derived from the observed reservoir storage and the ground weather stations. The study indicates that the proposed HCDI with the gridded climate data input is promising in the sense that it can help us to predict potential drought extents and to mitigate its impacts in a changing climate. The longer term drought prediction (e.g., 9 and 12 month) capability, in particular, shows higher SS so that it can be used for climate-driven future droughts.
센서 네트워크는 센서 노드에서 수집된 최신의 현장 데이터를 기반으로 사용자 질의를 처리할 수 있는 시스템이다. 센서 네트워크에서 사용자 질의를 처리하기 위하여 먼저 사용자 질의를 데이터가 저장되어 있는 각 센서 노드에 전파하여 수행한 후에 질의 결과를 서버로 전송한다. 그러나 만약 연속 질의를 처리하면 반복적으로 사용자 질의를 센서 노드에 전파해야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 센서 네트워크에서 센서 스트리밍 데이터에 대하여 연속 질의를 처리하기 위한 질의 처리 기법에 대하여 제안한다. 이를 위하여 각 센서 노드는 자신의 노드에 질의 색인을 구축하여 사용자 질의를 처리한다. 그리고 센서 노드에서 발생 가능한 불확실 센서 데이터를 처리하기 위한 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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