• Ocean and Polar Research
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• 제35권1호
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• pp.15-26
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• 2013

The toxic, Harmful Algal Blooms (HABs) caused by the Cochlodinium polykrikoides have a serious impact on the coastal waters of Korea. In this study, the acoustic detection system was developed for rapid HABs detection, based on the acoustic backscattering properties of the C. polykrikoides. The developed system was mainly composed of a pulser-receiver board, a signal processor board, a control board, a network board, a power board, ultrasonic sensors (3.5 and 5.0 MHz), an environmental sensor, GPS, and a land-based control unit. To evaluate the performance of the system, a trail was done at a laboratory, and two in situ trials were conducted: (1) when there was no red tide, and (2) when there was red tide. In the laboratory evaluation, the system performed well in accordance with the number of C. polykrikoides in the received level. Second, under the condition when there was no red tide in the field, there was a good correlation between the acoustic data and sampling data. Finally, under the condition when there was red tide in the field, the system successfully worked at various densities in accordance with the number of C. polykrikoides, and the results corresponded with the sampling data and monitoring result of NFRDI (National Fisheries Research & Development Institute). From the laboratory and field evaluations, the developed acoustic detection system for early detecting HABs has demonstrated that it could be a significant system to monitor the occurrence of HABs in coastal regions.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.101-115
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• 2011

봇넷(Botnet)은 이미 해킹당한 좀비 PC들로 구성된 거대한 네트워크이다. 본 논문에서는 대다수의 스팸이 봇넷에 의해 발송되고 있다는 점에 착안하여 스팸메일을 분석하여 봇넷과 좀비 PC들을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 이를 검증하였다. 특히, 본 논문에서는 국가차원에서 스팸 수집 분석 증거물 확보를 목적으로 KISA에서 운영하고 있는 이메일 스팸 트랩 시스템에서 수집된 방대한 스팸 메일을 분석에 활용하였다. 본 논문에서는 동일한 URL이나 첨부파일을 가진 스팸을 하나의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 전체 IP들이 어느 정도 봇넷의 특정을 가지고 있는지와 그룹 내의 각각의 IP들이 어느 정도 좀비 PC의 특정을 가지고 있는지를 측정하여 봇넷 그룹과 좀비 PC를 판별할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템의 시뮬레이션 결과 1시간동안 16,030개의 좀비 의심 PC를 추출할 수 있었으며, 이메일 스팸이 좀비 PC를 추적하는데 상당히 유용한 정보를 제공해 줄 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제23권6호
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• pp.151-166
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• 2020

Various experience keywords were derived through text mining analysis of two National Ecological and Cultural Exploration Routes. The results of this study were drawn as follows: The interaction between the experience keywords was analyzed by the degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality value calculated through the centrality analysis of the research site experience keywords. First, In the text mining analysis, 'walking' appeared as the top keyword in the I, II, and III periods of the two target areas. The keywords related to the stay type of "rental cottage" and "recreational forest" were derived for Masil Road in relation to accommodation facilities. However, the keywords related to the accommodation were not derived in Gubul Road. Second, as a result of the centrality analysis, the degree centrality of the keywords "walking", "sea", "look", "salt flats" of Masil Road and "walking", "lake" and "park" of Gubul Road was high. The keywords located at the center are "walking" and "sea" in the Masil Road, and "walking" in the Gubul Road. As an influential keyword, Masil Road is "experience" and Gubul Road is "history". Third, According to the results of the analysis, the keywords that appeared at the top of the Gubul Road are derived from the keywords related to the 1 ~ 8 course, and it is judged that the visitors are visiting the 1 ~ 8 course trail evenly. However, the Gubul Road only appears in the top keyword only for a few courses. Through this, it seems that three courses are intensively visited as the main course of 6 Gubul Road, 6-1 Gubul Road, and 8 Gubul Road.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권2호
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• pp.164-180
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• 2021

환경과 식물, 식물과 식물 간의 관계에 초점을 맞추어 식물사회를 이해하기 위해 식물사회학적 방법과 사회연결망 분석을 결합한 식물사회네트워크 분석이 연구되고 있다. 식물사회네트워크는 다양한 환경에서의 식물사회 분석과 기존의 종간결합분석 방법과 비교가 필요하다. 본 연구는 무등산국립공원을 대상으로 식생구조분석을 실시하고 기존의 종간결합분석과 식물사회네트워크를 비교 하였다. 식생조사를 위해 옛길 2구간을 대상으로 60개 조사구를 설치하여 매목조사를 실시하였다. TWINSPAN과 DCA 분석결과 60개 조사구는 해발고 800m를 기준으로 졸참나무-소나무군락(군락 I), 신갈나무군락(군락 II)으로 나누어졌다. 출현빈도 30%이상인 수종 간 상관관계분석과 DCA분석을 실시한 후 각 군락별 주요수종을 중심으로 결과를 비교하였는데, 졸참나무와 소나무, 신갈나무는 각각 -0.450^**, -0.375^**로 높은 부(-)의 상관관계를 가지고 있었으며, DCA에서도 1축을 따라 졸참나무와 소나무는 가까이, 신갈나무와는 멀리 배치된 것을 확인할 수 있었다. 식물사회네트워크분석을 위해 40개 조사구를 추가하여 100개 조사구에 출현수종을 조사하였다. 네트워크 구조 분석결과, 378개의 연결선이 나타났고, 한 수종 당 평균 6종과 결합을 가졌다. 밀도는 0.097, 지름은 7, 평균 경로거리는 2.788로 나타났다. 식물사회네트워크 분석은 기존 종간결합분석과 비교하였을 때 결과가 유사하게 나타났으며, 기존의 분석법보다 많은 양의 데이터 분석이 가능하고 식물사회 구조 관찰에 용이했다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.28-41
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• 2020

이 연구는 경관 인식 모델의 세 가지 요소(활동, 물리적 환경, 이용자)를 기본으로 하는 스몰데이터인 설문조사와 빅데이터인 소셜미디어 분석을 통해 문화가 다른 두 지역(미국, 한국)의 선형 공원 두 곳을 분석하고자 한다. 소셜 미디어의 사용이 증가하고 경관을 보는 새로운 매체로 부상했음에도 불구하고, 현재 소셜 미디어를 활용한 공원 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 소셜 미디어 분석과 설문 조사를 동시에 활용해서 비교함으로써 설문 조사가 갖는 한계를 보완함과 동시에 소셜 미디어 분석의 제한점을 보완하고자 한다. 미국 시카고의 606 트레일와 한국 서울의 경춘선 숲길은 버려진 길에 조성된 공원이다. 이 두 곳을 대상으로 총 505부의 설문조사를 시행했고, 그 결과는 통계 분석, 주성분 분석, 회귀 분석을 활용해서 분석하였다. 또한 각 선형 공원을 언급한 트위터를 총 20,000건 이상 수집했다. 이 트위터를 대상으로 군집 분석, 바이그램 네트워크 분석 등을 통해 각 공원이 갖는 장소적 특성 및 물리적 환경을 분석했다. 연구 결과는 공원 디자인이 다양해질수록 행동은 단순화 된다는 것을 발견할 수 있었다. 공원 이용자들의 절반은 선형 공원을 최종 목적지까지 도달하는 지름길로 이용했고, 공원의 특징에 따라 다양한 활동과 혜택을 확인할 수 있었다. 소셜 미디어 분석 결과, 606트레일은 경춘선 숲길 보다 주민들과 더욱 밀접한 관계를 갖고 있다는 것을 확인했다. 또한 경춘선은 606트레일보다 공원 내 이벤트와 연관이 깊음을 발견할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제50권6호
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• pp.607-619
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• 2015

산지에서의 등산로에 대한 현황파악은 적절한 관리방안을 도출하는 데 있어 중요한 요소이다. 이 연구에서는 등산로 탐지 결과의 활용가능성 평가를 통해 등산로의 현황 파악을 위한 KOMPSAT 영상의 활용 방안을 모색하였다. KOMPSAT 영상 중에서 서로 다른 공간해상도를 갖는 K2와 K3 영상을 선택하였다. 각 영상에 대해 NDVI와 SAVI 및 SC 등의 영상처리 자료를 구축하였으며, 이후 객체 기반 분석과 네트워크분석을 통해 등산로 탐지를 수행하였다. 탐지된 결과를 토대로 다양한 평가지표를 통해 정량적으로 평가하였다. 탐지에 사용된 영상과 이후 분석절차에 따라 평가지표는 차이가 나타났다. K3 영상에 SC를 활용한 경우에 평가지표들이 가장 높게 나타났으며(정확성 0.44, 완전성 0.54, F측정치 0.49, 자카드 계수 0.32), 영상처리 결과 자료 중 SC를 활용한 경우와 해상도가 높은 K3 영상을 활용한 경우 높은 평가지표들이 도출되는 경향이 있었다. 전반적으로 탐지 결과에 대한 평가지표들은 높지 않아 KOMPSAT 영상만을 활용해 등산로 탐지를 하는 것은 한계가 존재하지만, 주기적인 자료의 축적 용이성과 비용효율성의 측면을 고려해 볼 때, 등산로 현황 파악을 위한 다른 방법들과 함께 활용된다면 충분히 가치가 있다고 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제49권4호
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• pp.15-29
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• 2021

본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.