• 정보관리학회지
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• 제36권2호
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• pp.175-199
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• 2019

불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.135-142
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• 2016

시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제3권3_4호
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• pp.173-179
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• 2000

Recent changes in the coastal sea surface temperatures (SST) in Korea are studied by time series analysis of daily SST data during the last 60 years (1936-1995) at 18 coastal observation stations of the National Fisheries Research and Development Institute. The climate of coastal SST in Korea are rapidly changing in recent years. General trends of coast SST changes in Korea are as follows. The annual averages of SST are increasing. The annual ranges of SST variation are decreasing. The winter SST are increasing while the summer SST have a decreasing tendency. Climatic changes in coastal SST in recent 30 years (1965-1995) are more pronounced than those in the last 60 years (1936-1995). The observed trend of coast SST implies that the climate in Korea shows a tendency to shift from temperate zone to subtropical zone.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.562-565
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• 2018

A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.

• 한국의상디자인학회지
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• 제19권2호
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• pp.129-144
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• 2017

Throughout the rich human history, patterns have developed as a symbolic sign and representation of the inner psychology of human beings. Thanks to its intrinsic beauty and emotional richness, the flower has been utilized as a one of the major materials for patterns used in everyday life and art. As a product of nature, floral patterns have played a key role in fashion trends as a Surface Design with other elements of fashion design such as silhouette, fabric and color. Therefore, this research sought to identify the trends of floral patterns of women's garments that appeared at the four major global fashion collections (Paris, Milano, New York and London), and to analyze how importantly the fashion magazines' prediction were applied in the actual collections. Furthermore, the research aimed to suggest possible methods to utilize trend magazines for collections in the future. As a main research method, the authors investigated professional fashion literature and internet websites to extract a total of 4,681 items presented by sixteen designers who participated in the four major global fashion collections each time during the period of the 2012 S/S~2017 S/S seasons. First View Korea and Samsung Design Net were used as major sources for the pattern extraction and analysis. According to the analysis, floral patterns account for 31%(1,454 items) among the total number of patterns appearing in the four major global fashion collections(4,681 items). For the reflection ratio, Samsung Design Net recorded a 4% higher ratio(52%) than First View Korea(48%). Based on the data and analysis of this research, the authors expect that floral patterns in various forms will be continuously presented in fashion collections, and conclude that utilizing fashion magazines is highly useful due to their appropriate predictions.

• 융합보안논문지
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• 제14권2호
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• pp.35-41
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅 네트워크와 함께 IT 및 ICT 융합 서비스 개발을 통하여 미래 신성장 동력을 발굴하기 위한 정부, 기업 및 학계에서의 관심이 높다. 본 논문에서는 2000년 중반 이후 ICT 융합 키워드에 대한 트렌드 분석을 통하여 일반인들의 이해와 관심도를 측정하고 효율적인 정책 추진 방안을 제시한다. 이를 위하여 융합의 개념과 발전 단계를 짚어보며, 한국정보통신기술협회에서 선정한 ICT융합 서비스들에 대한 검색어를 분석한다. 융합 서비스를 스마트 홈 워크 교통, Health ICT, RFID USN, M2M IoT, e-Navigation, 지능형 로봇으로 분류하여 키워드 트렌드를 분석한 결과, 시간의 흐름에 따라 관심도가 바뀐 서비스와 일정하게 유지되는 서비스들을 알 수 있으며 M2M IoT, 원격진료, 스마트워크, 지능형 로봇 등과 같이 최근에 검색 트렌드가 높은 서비스들과 가전 로봇, Health ICT, 스마트 교통 등과 같은 새로운 개념의 서비스들을 구분할 수 있다. 효율적인 ICT 융합 서비스를 제공하기 위해서는 최신 정보기술의 개발, 표준화 문제, 법 제도 규정의 정비 및 정책 지원과 함께 수요자들의 원하는 맞춤형 ICT 융합 서비스 발굴이 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.194-194
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• 2017

Flooding is one of the most serious and frequently occurred natural disaster at many regions around the world. Especially, under the climate change impact, it is more and more increasingly trend. To reduce the flood damage, flood forecast and its accuracy analysis are required. This study is conducted to analyze the accuracy of the real-time flood forecasting of a coupled meteo-hydrological model for the Han River basin, South Korea. The LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) products with the spatial resolution of 1.5km and lead time of 36 hours are extracted and used as inputs for the SURR (Sejong University Rainfall-Runoff) model. Three statistical criteria consisting of CC (Corelation Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error) and ME (Model Efficiency) are used to evaluate the performance of this couple. The results are expected that the accuracy of the flood forecasting reduces following the increase of lead time corresponding to the accuracy reduction of LDAPS rainfall. Further study is planed to improve the accuracy of the real-time flood forecasting.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권7호
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• pp.2670-2677
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• 2023

In the nuclear safety studies, a new trend refers to the evaluation of uncertainties as a mandatory component of best-estimate safety analysis which is a modern and technically consistent approach being known as BEPU (Best Estimate Plus Uncertainty). The major objectives of this study consist in performing a study of uncertainties/sensitivities of the major analysis results for a generic CANDU 6 Nuclear Power Plant during Station Blackout (SBO) progression to understand and characterize the sources of uncertainties and their effects on the key figure-of-merits (FOMs) predictions in severe accidents (SA). The FOMs of interest are hydrogen mass generation and event timings such as the first fuel channel failure time, beginning of the core disassembly time, core collapse time and calandria vessel failure time. The outcomes of the study, will allow an improvement of capabilities and expertise to perform uncertainty and sensitivity analysis with severe accident codes for CANDU 6 Nuclear Power Plant.

• KIEAE Journal
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• 제17권5호
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• pp.77-86
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• 2017

Purpose: Because of the growing concern over fossil fuel use and increasing demand for greenhouse gas emission reduction since the 1990s, the building energy analysis field has produced various types of methods, which are being applied more often and broadly than ever. A lot of research products have been actively proposed in the area of the building energy simulation for over 50 years around the world. However, in the last 20 years, there have been only a few research cases where the trend of building energy analysis is examined, estimated or compared. This research aims to investigate a trend of the building energy analysis by focusing on methodology and characteristics of each method. Method: The research papers addressing the building energy analysis are classified into two types of method: engineering analysis and algorithm estimation. Especially, EPG(Energy Performance Gap), which is the limit both for the existing engineering method and the single algorithm-based estimation method, results from comparing data of two different levels- in other words, real time data and simulation data. Result: When one or more ensemble algorithms are used, more accurate estimations of energy consumption and performance are produced, and thereby improving the problem of energy performance gap.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.65-75
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• 2014

본 논문의 주안점은 다양한 매스 미디어에 나타난 이벤트(event) 정보를 자동으로 인식하고, 이를 시간 및 장소 축으로 시각화함으로써 특정 이벤트의 시간의 흐름에 따른 장소 이동의 추이를 분석하는 데에 있다. 특히 사용자가 직접 작성한 소셜 미디어에 기반하여 이벤트를 추출하고 그들 간의 연속성 분석을 통해 해당 이벤트의 변화 방향성과 사회적 영향을 가늠할 수 있다. 연속성 이벤트의 특성을 규명하기 위해 2년간의 뉴스 기사 및 트윗(tweet)을 수집하여 관련 도메인 선정을 위한 전수조사를 수행하였다. 수행 결과, '질병'과 '여가'도메인을 선정, 본 논문에서 제안한 시각화 방법을 적용한 사례 연구를 통해 시간 및 장소 관점에서의 시각화를 통한 추이 분석의 효용성과 제안된 방법의 유용성을 검증하였다. 특히 단순 사실기반의 연속성 시각과 결과와 사용자의 관심도가 반영된 소셜 미디어에 기반한 연속성 시각화 결과를 비교한 결과, 같은 시기의 이벤트들이라 하더라도 사회적으로 미치는 파장이 큰 장소 이동의 흐름을 파악할 수 있음을 보였다.