Kim, Jihyun;Ryu, Dongsu;Kim, Suk;Rey, Soo-Chang;Kang, Hyesung
천문학회보
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제42권1호
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pp.36.3-36.3
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2017
The Telescope Array (TA) experiment reported the arrival direction distribution of ultra-high-energy cosmic rays (UHECRs) with energies above $5.7{\times}10^{19}eV$ in the northern sky. A clustering of TA events, the so-called hotspot, was found; however, its nature has not yet been understood. To understand the origin of the TA hotspot, we examine the sky distributions of the TA UHECR arrival direction and filamentary structures of galaxies in the local universe. By statistical tests for anisotropy, we find a close correlation of the TA events with the filaments of galaxies connected to the Virgo cluster. We discuss our finding and its implications.
This article presents a multi-dimensional spatial pattern analysis of crime events in San Francisco. Our analysis includes the impact of spatial resolution on hotspot identification, temporal effects in crime spatial patterns, and relationships between various crime categories. In this work, crime prediction is viewed as a classification problem. When predictions for a particular category are made, a binary classification-based model is framed, and when all categories are considered for analysis, a multiclass model is formulated. The proposed crime-prediction model (HotBlock) utilizes spatiotemporal analysis for predicting crime in a fixed spatial region over a period of time. It is robust under variation of model parameters. HotBlock's results are compared with baseline real-world crime datasets. It is found that the proposed model outperforms the standard DeepCrime model in most cases.
최근 컴퓨터 가상화 기술이 발전됨에 따라 필요한 소프트웨어를 서비스 형태로 사용하는 소프트웨어 서비스(Software as a Service SaaS)가 많은 응용분야에서 사용되고 있다. 그러나 소프트웨어 서비스를 제공하는 기존 시스템은 사용자의 증가에 서버 성능이 급속히 저하되는 문제점과 일시적인 사용자 폭증으로 생기는 핫스팟(Hotspot)에 안정적인 서비스를 제공하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문은 소프트웨어 실행을 위한 작업들이 모두 서버에서 실행되는 것이 아니라 데이터 집중적인 작업들은 서버에서 직접 실행하고 그래픽 집중적인 작업들은 네트워크 전송을 통하여 클라이언트에서 처리되는 분할 실행 방식과 개별적으로 운영되는 SaaS 서버들을 하나로 통합하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 효율적인 웹 파노라마(panorama) 콘텐츠의 효율적인 생성을 위한 에디터를 설계하고 구현한다. 이 에디터는 360° 카메라로 촬영한 파노라마 사진을 활용하여 제작하는 웹 콘텐츠의 주요소인 파노라마 관리, 핫스폿(hotspot) 지정, 추가 및 수정 관리, 파노라마 방향 보정 등의 기능을 구현 할 수 있게 마련하여 누구나 손쉽게 웹 파노라마 콘텐츠를 제작, 관리 할 수 있게 한다. 또한, 파노라마 에디터에 대한 라이브러리와 자료구조를 마련하여 콘텐츠를 개발하고자 하는 초보자나 전문 지식을 가지고 있는 개발자에게도 생산성 향상을 기대할 수 있을 것이다.
Objectives of this study were to identify the hotspot for displacement of the on-line water quality sensors, in order to detect illicit discharge of untreated wastewater. A total of twenty-six water quality parameters were measured in sewer networks of the industrial complex located in Daejeon city as a test-bed site of this study. For the water qualities measured on a daily basis by 2-hour interval, the self-organizing maps(SOMs), one of the artificial neural networks(ANNs), were applied to classify the catchments to the clusters in accordance with patterns of water qualities discharged, and to determine the hotspot for priority sensor allocation in the study. The results revealed that the catchments were classified into four clusters in terms of extent of water qualities, in which the grouping were validated by the Euclidean distance and Davies-Bouldin index. Of the on-line sensors, total organic carbon(TOC) sensor, selected to be suitable for organic pollutants monitoring, would be effective to be allocated in D and a part of E catchments. Pb sensor, of heavy metals, would be suitable to be displaced in A and a part of B catchments.
아키텍처 유닛 단위의 프로세서 온도 시뮬레이션은 신뢰성 있는 프로세서 개발이 중요해진 오늘날에 반드시 필요한 실험이다. 프로세서 공정이 미세화하고 회로 집적이 고밀도화하면서 기존의 냉각 기법으로 효과적인 해결이 어려운 열섬(hotspot) 현상이 발생하고 있기 때문이다. 그러나 지금까지 제안되었거나 개발되어있는 온도 시뮬레이션 도구들은 시뮬레이션 시간이 너무 오래 걸리거나 정밀도가 떨어지는 등의 제약으로 인하여 실제 시스템을 모델링하기에 부족한 점이 있었다. 본 논문에서는 성능계수기를 이용한 실시간 온도 추적 도구의 정밀도를 높이는 방법을 제시하고, 이를 구현하는 것을 목표로 한다. 그 결과, 동적 전압 및 주파수 조절(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)과 같은 온도 제어 기술을 실제 프로세서에 적용시켰을 때 일어나는 온도 변화를 실시간으로 추적할 수 있는 기반환경이 조성되었다.
슈퍼컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술이 발전함에 따라 기후 예측 모델도 고도화되고 있다. 한국 기상청 역시 영국 기상청으로부터 GloSea5을 도입하였고 한국 기상 환경에 맞추어 업데이트된 GloSea6를 운용 중이다. 각 대학 및 연구기관에서는 슈퍼컴퓨터보다는 사양이 낮은 중소규모 서버에서 활용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 구축하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 효율성을 위한 Low-GloSea6 소프트웨어를 분석하여 가장 많은 CPU Time을 점유하는 대기 모델의 tri_sor.F90 모듈의 tri_sor_dp_dp 서브루틴을 Hotspot으로 검출하였다. 해당 함수에 머신러닝의 한 종류인 선형 회귀 모델을 적용하여 해당 기법의 가능성을 확인한다. 이상치 데이터를 제거 후 선형 회귀 모델을 학습한 결과 RMSE는 2.7665e-08, MAE는 1.4958e-08으로 Lasso 회귀, ElasticNet 회귀보다 더욱 좋은 성능을 보였다. 이는 Low-GloSea6 수행 과정 중 Hotspot으로 검출된 tri_sor.F90 모듈에 머신러닝 기법 적용 가능성을 확인하였다.
투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제의 중심으로 알려진 서울시 강남 서초 송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전후로 한 2해3년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8,9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이 발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이 기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다.
생태계서비스의 개념을 적용한 공간계획을 수립하기 위해서는 생태계서비스 우수지역 파악하고, 이를 관리하는 것이 필요하다. 생태계서비스가 주변보다 높은 지역을 의미하는 생태계서비스 우수지역 평가와 지도화는 생태계서비스를 효과적으로 관리하는데 필요한 정보를 제공한다. 지역 환경분야 이해당사자들의 인식을 반영한 우수지역 평가는 지역에서 관리가 필요한 우선지역을 파악하는데 용이하다. 본 연구는 안산시를 대상으로 설문조사를 수행하여 조절서비스별 가중치를 산정하고, 이를 반영하여 조절서비스 우수지역을 파악하였다. 환경분야 이해당사자 분석결과, 조절서비스의 중요도는 수질조절, 대기조절, 침식조절, 기후조절의 순서로 나타났다. 생태계서비스 우수지역은 주로 안산 북동부에 위치한 산림지역에서 나타났다. 이해당사자 가중치를 반영한 경우에도 우수지역의 공간분포는 유사하게 나타났다. 환경분야 이해당사자 인식을 반영한 생태계서비스 우수지역 평가는 지역에서 생태계서비스 관리정책 수립 시 의사결정지원도구로서 활용될 수 있다.
도시의 개발과 고밀화는 도시공간의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시열섬(Urban Heat Island)현상의 원인이 되고 있으며, 도시열섬현상은 기후변화와 함께 그 강도가 증가하고 있다. 이와 더불어 여름철 도시의 대기온도가 상승할 때 소득이 낮은 계층, 고령인구, 건강에 문제가 있는 사회적 취약계층은 높아진 열환경에 대처할 수 있는 능력이 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 서울시의 열섬지역을 공간통계 기법인 Hotspot 분석을 통해 도출하고, 로지스틱 회귀분석을 활용하여 열섬지역의 물리적 환경과 인구 및 사회경제적 특성을 분석하는 것이다. 서울시 423개 행정동을 대상으로 동별 평균 대기온도를 이용하여 도시열섬 Hotspot 분석을 실행한 결과, 서울시 중구, 종로구, 용산구, 영등포구에서 도시열섬 지역이 집중적으로 분포하는 것을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 열섬지역의 물리적 환경 특성을 분석한 결과, 주거시설 연면적 비율, 상업시설 연면적 비율, 용적률, 불투수면 비율, 정규화식생지수(NDVI)가 열섬지역에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한, 열섬지역의 인구 및 사회·경제적 특성을 고려한 열환경 취약지역을 분석한 결과, 기초생활수급자 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급을 받는 독거노인 비율 등이 유의한 변수로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시열섬현상에 영향을 미치는 물리적 환경변수를 도출하고 사회적 취약계층의 공간적 분포와 도시열섬지역이 중첩되어 있는 지역을 판별함으로써 향후 취약계층을 고려한 도시 열환경 설계와 정책 개발에 있어 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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