• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.54-62
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• 2017

중국은 서태평양, 남중국해, 인도양에서 미국 및 역내 국가들의 해양세력 움직임에 신속히 대처하기 위하여 1960년대부터 기존의 지상 및 항공 감시체계를 벗어나 우주기반 감시능력을 확보하기 위해 군사위성분야에 많은 투자를 해왔다. 수차례의 실험위성 발사 및 운용시험을 통하여 핵심기술을 확보한 후에 2006년 이후 EO, SAR, ELINT분야의 군사 첩보위성인 Yaogan위성을 현재까지 약 40여 차례 이상 발사하여 운용하고 있다. 특히 전구적으로 운용 가능한 수십여 기의 ELINT 신호수집 위성을 중심으로 우주기반 위성네트워크를 구축하여 수집된 자료를 지상으로 실시간 전송함과 동시에 지상기반 C4ISR 네트워크와 연동된 대함탄도미사일인 ASBM에 해양 공격목표 자료를 제공함으로써 중국의 주변 해양세력에 대한 감시 및 미사일 공격능력을 한층 더 강화시켰다. 향후 전자신호 위성수집분야에 더욱더 기술적인 연구를 통해서 정확한 위치 탐색과 분석능력을 확대시킬 것으로 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제46권2호
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• pp.27-36
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• 2018

본 연구는 공원 이용자의 욕구를 파악하여 이용자에 적합한 공원 환경으로 변화되어야 할 필요성에 주목하고, 이용자의 욕구를 파악하기 위하여 행태분석의 필요성을 제기하였다. 이에 온라인 데이터(블로그)를 연구의 기초자료로 선정하고, 5년 단위로 구분하여 데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝을 활용해 시계열적 행태의 특성을 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 유의성을 검증하였다. 텍스트 마이닝 분석 결과, 첫째, '길을 걷다'(산책), '사진을 찍다', '자전거(인라인, 킥보드 등)를 타다', '먹다', '공연을 관람하다'는 올림픽공원에서 행해지는 공통적인 행태로 나타났다. 둘째, 수집된 데이터의 초기에는 운동 등 적극적인 신체활동을 행태가 주를 이루었지만, 최근에는 핸드폰, 게임, 음식을 먹고 커피를 마시는 등의 소극적인 비활동적 행태도 공원에서 나타나는 새로운 행태적 특징으로 나타났다. 셋째, 공원 이용자의 행태에 영향을 미치는 요인은 인터넷 발달, 자신의 개성과 스타일을 표현하는 문화 등 사회의 여러 가지 여건의 변화로 나타났다. 넷째, 올림픽공원에서 나타나는 특별한 행태는 공연 관람 등 문화적인 활동과 역사수업 등 교육적인 활동으로 도출되었다. 결론적으로 공원 계획 설계 시 의도하였던 목적보다는 여러 가지 시대적 변화로 사람들의 라이프 스타일이 변화하고, 공원의 행태에까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 올림픽공원의 주요 행태와 영향을 미치는 요인을 고려하여 이용자에게 적합한 환경으로 변화되어야 할 필요성이 있다. 분석방법으로 활용한 텍스트 마이닝은 과거의 데이터도 수집이 가능하다는 장점이 있어 행태 분석 시 장기적인 관점에서 분석이 가능하고, 도출된 키워드로 새로운 행태 및 가치 측정이 가능하여 이후 행태분석 연구의 영역의 확대가 가능한 것으로 판단된다. 또한, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 타당성을 검증하여 연구결과의 신뢰를 높일 수 있었다. 추후 수집하는 데이터의 종류를 다양하게 하여 더 포괄적인 행태분석에 대한 연구가 수행되어야 하며, 대용량 데이터의 정확성, 신뢰성을 검증할 수 있는 다양한 방법에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 대기
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• 제33권3호
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• pp.319-330
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• 2023

As the need for PM type observation increases, Surface Particulate Matter Network (SPARTAN), PM samplers analyzes aerosol samples for PM mass concentration and chemical composition, were recently installed at two sites: Yonsei University at Seoul and Ulsan Institute of Science and Technology (UNIST) at Ulsan. These SPARTAN filter samplers and nephelometers provide the PM_2.5 mass concentration and chemical speciation data with aerosol type information. We introduced the overall information and installation of SPARTAN at the field site in this study. After installation and observation, both Seoul and Ulsan sites showed a similar time series pattern with the daily PM_2.5 mass concentration of SPARTAN and the data of Airkorea. In particular, in the case of high concentrations of fine particles, daily average value of PM_2.5 was relatively well-matched. During the Yonsei University observation period, high concentrations were displayed in the order of sulfate, black carbon (BC), ammonium, and calcium ions on most measurement days. The case in which the concentration of nitrate ions showed significant value was confirmed as the period during which the fine dust alert was issued. From the data analysis, SPARTAN data can be analyzed in conjunction with the existing urban monitoring network, and it is expected to have a synergetic effect in the research field. Additionally, the possibility of being analyzed with optical data such as AERONET is presented. In addition, the method of installing and operating SPARTAN has been described in detail, which is expected to help set the stage for the observation system in the future.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.197-212
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• 2019

The purpose of this study is to identify the maturity stages of venture firms through classification analysis, which is widely used as a big data technique. Venture companies should develop a competitive advantage in the market. And the maturity stage of a company can be classified into five stages. I will analyze a difference in the growth stage of venture firms between the survey response and the statistical classification methods. The firm growth level distinguished five stages and was divided into the period of start-up and declines. A classification method of big data uses popularly k-mean cluster analysis, hierarchical cluster analysis, artificial neural network, and decision tree analysis. I used variables that asset increase, capital increase, sales increase, operating profit increase, R&D investment increase, operation period and retirement number. The research results, each big data analysis technique showed a large difference of samples sized in the group. In particular, the decision tree and neural networks' methods were classified as three groups rather than five groups. The groups size of all classification analysis was all different by the big data analysis methods. Furthermore, according to the variables' selection and the sample size may be dissimilar results. Also, each classed group showed a number of competitive differences. The research implication is that an analysts need to interpret statistics through management theory in order to interpret classification of big data results correctly. In addition, the choice of classification analysis should be determined by considering not only management theory but also practical experience. Finally, the growth of venture firms needs to be examined by time-series analysis and closely monitored by individual firms. And, future research will need to include significant variables of the company's maturity stages.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권11호
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• pp.929-938
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• 2020

본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국독성학회:학술대회논문집
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• 한국독성학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.65-74
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• 2006

Modem drug discovery requires rapid pharmacokinetic evaluation of chemically diverse compounds for early candidate selection. This demands the development of analytical methods that offer high-throughput of samples. Naturally, liquid chromatography / tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) is choice of the analytical method because of its superior sensitivity and selectivity. As a result of the short analysis time(typically 3-5min) by LC-MS/MS, sample preparation has become the rate- determining step in the whole analytical cycle. Consequently tremendous efforts are being made to speed up and automate this step. In a typical automated 96-well SPE(solid-phase extraction) procedure, plasma samples are transferred to the 96-well SPE plate, internal standard and aqueous buffer solutions are added and then vacuum is applied using the robotic liquid handling system. It takes only 20-90 min to process 96 samples by automated SPE and the analyst is physically occupied for only approximately 10 min. Recently, the ultra-high flow rate liquid chromatography (turbulent-flow chromatography)has sparked a huge interest for rapid and direct quantitation of drugs in plasma. There is no sample preparation except for sample aliquotting, internal standard addition and centrifugation. This type of analysis is achieved by using a small diameter column with a large particle size(30-5O ${\mu}$m) and a high flow rate, typically between 3-5 ml/min. Silica-based monolithic HPLC columns contain a novel chromatographic support in which the traditional particulate packing has been replaced with a single, continuous network (monolith) of pcrous silica. The main advantage of such a network is decreased backpressure due to macropores (2 ${\mu}$m) throughout the network. This allows high flow rates, and hence fast analyses that are unattainable with traditional particulate columns. The reduction of particle diameter in HPLC results in increased column efficiency. use of small particles (<2 urn), however, requires p.essu.es beyond the traditional 6,000 psi of conventional pumping devices. Instrumental development in recent years has resulted in pumping devices capable of handling the requirements of columns packed with small particles. The staggered parallel HPLC system consists of four fully independent binary HPLC pumps, a modified auto sampler, and a series of switching and selector valves all controlled by a single computer program. The system improves sample throughput without sacrificing chromatographic separation or data quality. Sample throughput can be increased nearly four-fold without requiring significant changes in current analytical procedures. The process of Bioanalytical Method Validation is required by the FDA to assess and verify the performance of a chronlatographic method prior to its application in sample analysis. The validation should address the selectivity, linearity, accuracy, precision and stability of the method. This presentation will provide all overview of the work required to accomplish a full validation and show how a chromatographic method is suitable for toxirokinetic sample analysis. A liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method developed to quantitate drug levels in dog plasma will be used as an example of tile process.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.261-270
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• 2020

본 연구는 피기백 화차운송 시스템의 특허문서를 활용하여 관련 분야의 유망기술을 파악하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 피기백 운송 시스템의 선행연구 및 관련 보고서로 기술 키워드를 추출하여 특허문서를 추출한다. 추출된 특허문서에 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도수가 높은 키워드를 확인하고 피기백 운송 시스템의 핵심기술의 토픽을 식별하기 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로, 시계열 분석 기법인 ARIMA 모델을 핵심기술의 토픽에 적용하여 기술 추세를 예측하고 피기백 운송 시스템에 대한 유망한 기술을 식별하였다. 특허 분석 결과, 데이터 기반 통합관리 시스템과 운영 계획 시스템 그리고 복합수송 중 특수 화물(기체, 액체류) 운송 및 보관 기술이 미래에 유망한 핵심기술로 도출되었고, 데이터 송수신 및 분석 기술이 중요한 세부 기술임을 확인하였다. 제안된 분석 방법은 피기백 운송 시스템의 R&D 연구개발 전략 및 기술 로드맵을 개발하는 데 있어 충분한 자료가 될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.200-217
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• 2023

본 연구는 부산의 도시공간 네트워크를 시계열적으로 분석하여 중심지 변화 및 공간관리의 계획적 역할을 살펴보는 것이 목적이다. 분석 방법은 공간구문론의 ASA(Angular Segment analysis) 기법을 사용하였고 분석 기간은 부산시가지계획이 수립된 1937년부터 2022년까지 세 시기로 구분하여 살펴보았다. 그 결과 남포동, 광복동 지역에서 형성된 중심지가 분화하여 서면으로 이동하였고, 이후 서면에서 연산으로 재분화하는 과정을 확인하였다. 아울러 향후 중심지가 서부권으로 이동할 여지가 있고 정책적으로 설정된 중심지 및 어메니티적 요소로 형성되는 중심지를 파악할 수 있었다. 또한 공간구문론의 명료도 분석을 통해 도시공간구조의 체계성을 검토한 결과, 기존 연구들에서 정성적으로 해석한 것과 공간구문론 관점에서 해석한 것이 서로 일치하였다. 이를 통해 공간관리를 위한 계획의 역할을 확인할 수 있었다.