• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.233-243
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• 2008

도시의 교통문제 증가로 대중교통의 중요성과 역할에 대한 인식이 높아져가고 있다. 이러한 패러다임의 변화에 반해 기존 대중교통 통행배정과 관련한 연구는 여러 측면에서 한계가 있다. 복합대중교통망의 경우, 독립수단으로 이루어지는 도로교통과는 달리 수단간 환승, 운행시간 스케줄, 대기시간, 통행요금과 같은 복잡하고 다양한 특성을 포함하기 때문에 그 분석의 어려움은 배가 될 수밖에 없다. 특히, 수도권 대중교통 통합 환승할인제의 시행에 따른 대중교통 수단간 환승통행의 증가와 이에 따른 경로선택의 변화로 대중교통의 통행행태가 변하고 있으나, 기존의 대중교통교통망 구축방법으로는 이러한 변화를 반영하기에는 한계가 있다. 최근 첨단기술의 발달에 따라 대중교통이용자의 통행정보가 실시간으로 기록되는 첨단교통카드체계가 구축 운영 중에 있다. 이러한 첨단기술의 도입은 복합대중교통망 분석에 대한 새로운 접근방법에 대한 연구를 가능하게 하였다. 이에 본 연구에서는 교통카드자료의 통행정보를 효과적으로 활용할 수 있는 대중교통망을 구축하기 위해 정류장의 위치정보와 노선정보를 활용해서 새로운 복합대중교통망을 구축하는 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 교통카드자료의 통행정보를 활용하기 위하여 정류장 기반의 통합교통망을 구축하는 방안을 제시하였다. 둘째, 컴퓨터 기반의 프로그래밍기법을 활용한 단절된 링크의 연결방안을 통해 대중교통의 환승문제를 해결하고자 하였다. 마지막으로, 복합대중교통망의 경로탐색에 있어 가장 큰 문제가 되는 다수단간의 경로탐색에 대한 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방안으로 복합교통망을 구축할 경우, 기존 정류장 좌표와 대중교통의 노선정보를 그대로 활용하여 교통망을 구축할 수 있어 교통망 구축이 쉬울 뿐만 아니라, 환승링크 연결과 같은 별도의 교통망 작업 없이도 대규모 교통망에서의 활용이 가능해 진다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권5호
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• pp.293-299
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• 2007

지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.65-72
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• 2024

전시 공간에서 작품의 의도를 충실하게 나타내기 위해서는 자연광처럼 높은 색상 재현 성능을 제공하는 조명이 필요하다. 이에 연색성의 향상을 위한 다수의 조명 기술이 소개되었으나 대부분 파스텔 계열의 8가지 색상을 고려하는 일반 연색지수(CRI Ra)만을 평가하였다. 자연광은 R9과 R12의 연색지수로 표현되는 빨간색과 파란색을 포함하여 모든 색상에 대해 우수한 연색 성능을 제공하지만 대부분 인공조명은 R9, R12 등의 연색 성능이 자연광에 비해 현저히 낮다는 문제가 있다. 최근 원색을 포함한 전시물의 색상을 사실적으로 표현할 수 있도록 자연광 수준의 연색성을 제공하는 조명 기술이 요구되지만 관련 연구는 매우 부족하였다. 이에 본 논문에서는 자연광의 특성에 기반하여 CRI Ra, R9, R12를 중심으로 높은 연색성을 실현하는 전시관 조명을 제안한다. 먼저 자연광과 인공조명의 실측 분광에 대한 분석을 통해 R9과 R12의 향상을 위한 보강 파장 대역을 도출한다. 이후 보강 파장 대역 내 피크 파장특성을 가진 가상의 SPD를 생성한 후 상용 LED 광원과의 조합 시뮬레이션을 통해 CRI Ra≥95와 R9, R12≥90을 충족하는 SPD의 조합조건을 도출한다. 이를 통해 R9과 R12 향상에 가장 큰 영향을 미친 405, 630nm 피크 파장 특성의 광원 2종을 특정한 후 W/C White LED 2종을 적용한 전시관 조명을 설계하고 조명의 제어지표 DB를 구축한다. 이후 제안 방법의 실험을 통해 조도(300-1,000 Lux), 색온도(3,000-5,000K) 조건에서 평균 CRI Ra는 96.5, R9과 R12는 96.2, 94.0로 자연광 수준 고연색성의 실현이 가능함을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.