• 자원환경지질
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• 제29권6호
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• pp.713-724
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• 1996

현장에서의 주요 운송 메카니즘을 연구하기 위하여 시간별 잔존수 농도분포곡선 자료를 이용하였다. 운송개념을 대표하는 모델로서 2개의 상반된 가설에 근기한 모델, 즉 CDE와 CLT모델을 사용하였으며 파라미터 추정을 위하여 깊이별 평균농도자료에 최적화기법을 적용하였으며 잔존수 농도의 도달시간을 나타내는 확율밀도함수를 이용하여 모멘트해석도 시행되었다. 모멘트 해석결과 잔존수농도의 1차 및 2차 시간 모멘트는 침출수농도의 것들보다 크게 나타났다. 또한 시간 모멘트를 이용하여 오염물질 운송시간의 변이도와 확산 파라미터도 도출되었다. 변이도 및 확산계수와 운송거리간의 상관관계는 침출수농도 및 잔존수농도에 대해서 동일하게 나타났다. 이러한 관계를 이용하여 2가지 모델을 검정하였으나 운송거리에 따른 운송파라미터의 불규칙한 변화로 확정적 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 첫 번째 깊이에서 얻은 파라미터를 이용하여 다른 깊이에서의 오염물질 운송 방식을 예측하여 실측자료와 비교하여 각 모델을 검정하였다. 그 결과 CLT 모델이 CDE 모델보다 현장실측자료에 근접하였다. 이는 오염물질이 이동함에 따라 완전한 혼합이 발생하는 것이 아니라 상관흐름 즉, "오염물질이 각 층을 통과할 때 빠른 물질은 빠르게 느린 물질은 지속적으로 느리게 움직인다"는 사실을 뒷받침한다고 볼 수 있다. 특히 첨두농도에 대한 CDE 모델의 과대예측은 오염물질 확산의 과소평가에 기인하는 것으로 나타났다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제34권6호
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• pp.465-471
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• 2001

배경: 저체온은 뇌 대사를 억제하여 뇌를 보호한다고 알려져 있으며, 대동맥 질환 수술 시 완전 순환 정지전에 충분히 시행되고 있다. 일반적으로 임상에서 직장 또는 비인두 온도를 지표로 순환정지를 시행하고 있으나, 순환정지 시 적절한 저체온의 온도 범위나 순환정지 온도를 결정하는 객관적인 지표에 대해서는 아직 명확한 결론이 없다. 본 연구는 수술 중 뇌파검사를 이용해 완전 순환 정지 시 안전한 직장 및 비인두 온도의 적정 수준을 확인하고, 적절한 저체온의 지표로서 뇌파검사의 역할을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1999년 3월부터 2000년 8월 31일까지 대동맥 질환으로 대동맥 인조혈관 치환수술 동안 뇌파검사를 병행하면서 완전 순환 정지를 했던 27명의 환자를 대상으로 하였다. 직장 온도와 비인두 온도를 마취유도부터 계속 감시하였으며, 뇌파검사는 10개의 채널로 마취유도부터 뇌 전위 고요상태(electrocerebral silence) 가지 관찰하였다 결과: 뇌 전위 고요 상태에 도달했을 때의 직장 온도와 비인두 온도는 일정한 범위에 있지 않고 다양한 값(직장 11$^{\circ}C$~$25^{\circ}C$; 비인두 7.7$^{\circ}C$ ~23$^{\circ}C$)을 보였으며, 두 온도 사이에 서로 관련이 없었다(p=0.171). 체외순환을 시작하여 뇌 전위 고요상태에 이르기까지 냉각 시간은 25~127분으로 다양하였으며, 환자의 체표면적과 연관이 있었다(p=0.027). 결과: 뇌 전위 고요상태는 다양한 체온에서 발생했으며, 임상에서 일반적으로 적용되는 직장 및 비인두 온도는 뇌 전위 고요상태를 지적할 수 없었다. 그러므로 심혈관계 수술 시 체온에 근거한 저체온 완전 순환 정지는 뇌의 보호를 확신할 수 없으며, 수술 중 뇌파검사의 관찰은 안전한 순환정지를 위한 적절한 저체온의 수준을 확보하기 위해 필요하며 합리적인 방법이었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권4호
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• pp.240-249
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• 2013

해양지질 조사 또는 엔지니어링 목적의 해양 탄성파 탐사에서 해상의 너울로 인하여 탐사자료의 품질이 저하된다. 1 ~ 2 m의 너울은 탐사 중에 종종 발생하는데, 1 m 이내의 정밀도를 요하는 고해상 해저탐사자료에서 이를 보정하여 줌으로써 탄성파 단면도의 수평적 연속성을 높일 수 있다. 이 연구에서는 8채널 고해상 에어건 탐사자료와 3.5 kHz 천부지층탐사자료에 대하여 너울영향 보정을 적용하였다. 너울영향을 효율적으로 보정하기 위해서는 탐사자료에 나타나는 해저면의 위치를 정확하게 산출하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 해저면 수심값 추출을 위하여 해저면 부근의 최대 진폭을 이용하거나 최대진폭값의 일정 기준을 넘어서는 지점을 해저면 위치로 추출하는 방법 등을 사용하였다. 품질이 낮은 자료에 대해서는 수심값 추출이 용이하도록 엔벨로프 또는 해저면 요소파(wavelet) 신호와 상호상관을 수행한 자료를 사용하였다. 이와 같은 방법으로 산출한 수심값으로부터 평균값을 구한 후, 그 차이를 보정하여 주었다. 시험 적용된 에어건 탐사자료에서는 약 0.8 m, 2종의 3.5 kHz 천부지층탐사자료에서는 각각 약 0.5 m와 약 2.0 m 범위의 너울영향을 보정하였다. 자료의 상태에 따라 적절한 해저면 수심값 추출 방법을 사용하여 탐사자료의 너울 영향을 보정함으로써 지층의 연속성이 향상된 고품질의 고해상 해저 탄성파 단면도를 제작할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.