PURPOSES : This study aimed to predict the number of future COVID-19 confirmed cases more accurately using public and transportation big data and suggested priorities for introducing major policies by region. METHODS : Prediction analysis was performed using a long short-term memory (LSTM) model with excellent prediction accuracy for time-series data. Random forest (RF) classification analysis was used to derive regional priorities and major influencing factors. RESULTS : Based on the daily number of COVID-19 confirmed cases from January 26 to December 12, 2020, as well as the daily number of confirmed cases in Gyeonggi Province, which was expected to occur on December 24 and 25, depending on social distancing, the accuracy of the LSTM artificial neural network was approximately 95.8%. In addition, as a result of deriving the major influencing factors of COVID-19 through random forest classification analysis, according to the number of people, social distancing stages, and masks worn, Bucheon, Yongin, and Pyeongtaek were identified as regions expected to be at high risk in the future. CONCLUSIONS : The results of this study can help predict pandemics such as COVID-19.

PURPOSES : This study defines private and public service providers connected to a public data hub in a smart city and examines the information that should be exchanged between them. The information exchange scheme covers data exchange at a minimum level. METHODS : First, we reviewed the entities participating in the emergency charging service and designed the scope of information linkages between the entities. Second, we diagnosed the main information linkages according to a service flowchart. Third, we reviewed the basic information requirements linked to actors participating in the service. Finally, we derived and presented information linked to the subjects. RESULTS : In addition to the basic requirements, the number of data-exchange information sets specified was four, which was the scope of the aforementioned study. We defined and analyzed an efficient information exchange system between various actors involved in emergency charging services. Data were defined based on interactions between service users, operators, providers, and data hubs. Each set had a different scope and purpose. CONCLUSIONS : Information collected and provided by emergency charging service providers in connection with a data hub that manages urban energy was proposed.

PURPOSES : We propose a framework to evaluate the reliability of integrating homogeneous or heterogeneous mobility data to produce the various data required for greenhouse gas emission estimation. METHODS : The mobility data used in the framework were collected at a fixed time from a specific point and were based on raster data. In general, the traffic volume for all traffic measurement points over 24 h can be considered raster data. In the future, the proposed framework can be applied to specific road points or road sections, depending on the presence or absence of raster data. RESULTS : The activity data required to calculate greenhouse gas emissions were derived from the mobility data analysis. With recent developments in information, communication, and artificial intelligence technologies, mobility data collected from different sources with the same collection purpose can be integrated to increase the reliability and accuracy of previously unknown or inaccurate information. CONCLUSIONS : This study will help assess the reliability of mobility data fusion as it is collected on the road, and will ultimately lead to more accurate estimates of greenhouse gas emissions.

Until now, research on consumers’ purchasing behavior has primarily focused on psychological aspects or depended on consumer surveys. However, there may be a gap between consumers’ self-reported perceptions and their observable actions. In response, this study aimed to investigate consumer purchasing behavior utilizing a big data approach. To this end, this study investigated the purchasing patterns of fashion items, both online and in retail stores, from a data-driven perspective. We also investigated whether individual consumers switched between online websites and retail establishments for making purchases. Data on 516,474 purchases were obtained from fashion companies. We used association rule analysis and K-means clustering to identify purchase patterns that were influenced by customer loyalty. Furthermore, sequential pattern analysis was applied to investigate the usage patterns of online and offline channels by consumers. The results showed that high-loyalty consumers mainly purchased infrequently bought items in the brand line, as well as high-priced items, and that these purchase patterns were similar both online and in stores. In contrast, the low-loyalty group showed different purchasing behaviors for online versus in-store purchases. In physical environments, the low-loyalty consumers tended to purchase less popular or more expensive items from the brand line, whereas in online environments, their purchases centered around items with relatively high sales volumes. Finally, we found that both high and low loyalty groups exclusively used a single preferred channel, either online or in-store. The findings help companies better understand consumer purchase patterns and build future marketing strategies around items with high brand centrality.

본 연구에서는 국내 아스팔트 도로 현장에서 발생한 동절기 도로융기 현상의 발생 원인을 현장 규명하고 동결융해 피해를 보수하고 자 현장조사, 현장 LFWD실험 및 포장 코어채취, 지하수위 측정, 기상데이터 및 설계자료 분석 등을 실시하였다. 본 연구의 동상 원인 분석은 추후 동결융해 피해 재발방지를 위한 적정한 보수보강공법을 선정하기 위해 수행하였다. 분석과정은 지하수위 상승에 의한 동 상피해 가능성, 동결깊이 과소설계에 의한 동결융해 가능성, 포장면 표면수 유입에 의한 동결융해 가능성, 도로 외측 비포장면을 통한 수분유입과 이에 의한 동결융해 가능성으로 조사하여 동상 원인을 파악하였다. 또한 현장에서 소형충격 재하시험 LFWD(Falling Weight Deflctometer)시험을 하여 포장의 구조적 지지력을 측정하여 얻은 처짐값을 통해 포장체 구조적 능력을 분석함과 동시에 도로융기와의 연관성을 파악하여 균열분석 결과를 함께 분석하고 보수방법을 제안하였다.

자율주행차 상용화 시대를 가속화하기 위해 실제 도로에서 다양한 실증 프로젝트를 수행중이다. 그러나, 자율주행차와 비자율주행차 가 혼재된 혼합교통류 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제의 원인을 파악하고 선제적인 안전대책을 강구하는 노력은 미비한 실정이 다. 특히, 기존 비자율주행차 측면의 주행안전성을 고려하여 설계된 도로 시설 특성으로 인해 자율주행차의 주행안전성이 저하될 수 있다. 또한 기존 비자율주행차의 주행안전성을 저해함과 동시에 자율주행차의 주행안전성도 저해하는 도로 시설 특성이 존재할 가능 성이 있다. 본 연구에서는 상암 자율주행차 시범운행지구에서 수집된 automated vehicle data (AVD)를 활용하여 자율주행차와 비자율주 행차의 주행안전성을 평가하고 도로 시설 특성 측면의 영향요인을 도출하였다. 주행모드별 주행안전성 평가를 위해 autonomous emergency braking system (AEBS) 위험 이벤트 기반의 driving risk index (DRI)를 개발하였다. 구간별 DRI가 발생하지 않은 구간을 very good으로 정의하고 발생한 구간을 25 percentile로 구분하여 good, moderate, poor, very poor 등급으로 정의하여 총 5개의 등급으로 구분 하였다. 또한, 현장조사을 수행함으로써 구간별 포함되어 있는 도로 시설 특성을 수집하였다. 주행모드별 주행안전성에 영향을 미치는 도로 시설 특성을 도출하기 위해 이항로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 종속 변수의 경우 DRI 기반 안전등급 중 poor 이상 등급을 1, 그 외의 등급을 0으로 정의하였으며, 독립변수의 경우 현장조사를 통해 수집된 교차로 유형, 차로 수, 차로 폭, 추가차로 유무, 차량 진행방향, 불법주정차 유무, 버스정류장 유무, 자전거 차로 유무에 대해 명목형 변수로 설정하였다. 도출된 주행모드별 주행안전성 영 향 요인을 검토하고 향후 자율주행차 시대에 대비하여 선제적으로 개선이 요구되는 도로 시설 특성을 도출하고 도로 운영성 및 효율 성, 안전성 측면의 개선 방향을 제시하였다.

빠르게 발전하는 이미지 인식 기술에도 불구하고 표 형식의 문서와 수기로 작성된 문서를 완벽하게 디지털화하기에는 아직 어려움이 따른다. 본 연구는 표 형식의 수기 문서인 선박 항해일지를 작성하는 데에 사용되는 규칙을 이용하여 보정 작업을 수행함으로 써 OCR 결과물의 정확도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 OCR 프로그램을 통하여 추출된 항해일지 데이터의 정확성과 신뢰성을 높일 것 으로 기대된다. 본 연구는 목포해양대학교 실습선 새누리호의 2023년에 항해한 57일간의 항해일지 데이터를 대상으로 OCR 프로그램 인 식 후 발생한 오류를 보정하여 그 정확도를 개선하고자 하였다. 이 모델은 항해일지 기재 시 고려되는 몇 가지 규칙을 활용하여 오류를 식별한 후, 식별된 오류를 보정하는 방식으로 구성하였다. 모델을 활용하여 오류를 보정 후, 그 효과를 평가하고자 보정 전과 후의 데이터 를 항차별로 구분한 후, 같은 항차의 같은 변수끼리 비교하였다. 본 모델을 활용하여 실제 셀 오류율은 약 11.8% 중 약 10.6%의 오류를 식 별하였고, 123개의 오류 중 56개를 개선하였다. 본 연구는 항해일지 중 항해정보를 기입하는 Dist.Run부터 Stand Course까지의 정보만을 대 상으로 수행하였다는 한계점이 있으므로, 추후 항해정보 뿐만 아니라 기상정보 등 항해일지의 더 많은 정보를 보정하기 위한 연구를 진 행할 예정이다.

본 연구에서는 빅데이터를 통해 교사의 융합교육역량에 대한 사회적 인식을 살펴봄으로써 교사의 융합 교육역량 증진 방안 마련을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있었다. 본 연구목적을 달성하기 위해 Textom에서 제공하는 빅데이터를 활용하여 􍾧교사 + 융합교육 + 역량􍾨을 키워드로 rawDATA를 수집하였 다. 수집된 데이터는 1차􌝆2차 정제과정을 마친 데이터들 중 빈도분석 결과를 바탕으로 200개 핵심 키워드 를 선정하였으며, 이를 1-모드 매트릭스 데이터 셋으로 변환하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연 구결과는 다음과 같다: 첫째, 빈도분석에서는 교육, 인공지능, 강화, 연수, 수업이 가장 빈번하게 출현하는 것으로 나타났다. 둘째, 전체 네트워크 분석에서는 교육, 학생, 연수, 강화, 대상이 모든 중심성에서 높게 나타났다. 셋째, 에고 네트워크 분석에서는 교사, 융합교육, 역량을 중심으로 다양하게 논의되고 있음을 확 인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 교사의 융합교육역량과 관련된 후속연구 및 증진방안에 대해 제 언하였다.

해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장 비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터 를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.

본 연구는 독일어권의 사물인터넷을 이용한 데이터 거래와 블록체인 기술로 인한 사회혁신을 조망하고자 한다. 먼저, 독일어권 국가에서의 빅 데이터와 블록체인 기술의 활용을 조사하기 위해 문헌 연구 및 선행 연 구 검토가 수행되었다. 또한, 데이터레이드(Datarade)와 같은 독일의 데 이터 회사 및 정부의 데이터 경제 관련 프로젝트(GAIA-X)에 대한 사례 연구가 진행되었다. 이를 통해 독일에서의 데이터 및 블록체인 활용 현 황을 파악하고, 각 산업 분야에서의 적용 사례를 식별하였다. 금융 산업 에서는 블록체인 기술을 활용하여 계좌 번호 및 구매 세부 정보를 안전 하게 저장하고 있으며, 부동산 산업에서는 임대 계약, 임대료 결제 확인 등을 블록체인을 통해 효율적으로 관리하고 있다. 특히 교육 부문에서 블록체인 기술의 활용에 대한 현지 사례 및 연구 결과를 종합하여 분석 하였다. 블록체인의 보안이라는 장점을 살려 학습자의 학습 성과나 평가, 성적 증명, 학습낙오자나 성적부진자의 학습활동 추적, 부정행위 방지, 스마트 계약을 통한 과제 관리, 평생학습증 및 학습이력부 제공 등의 방 식으로 이미 독일은 교육계에 혁신을 이루어나가고 있다. 교육 부문에서 의 이러한 조사 방법을 통해 독일에서의 기술 혁신 및 사회적 변화에 대 한 종합적인 이해를 제공하고자 한다. 이러한 결과들은 독일정부 주도의 데이터거래와 블록체인 분야의 기술혁신의 효과를 입증하기에 한국정부 의 산업혁신에도 활용할 수 있는 중요한 통찰을 제공할 것이다.

Currently, there is no definitive regulation for the appropriate frequency of data sampling in water distribution networks, yet it plays a crucial role in the efficient operation of these systems. This study proposes a new methodology for determining the optimal frequency of data acquisition in water distribution networks. Based on the decomposition of signals using harmonic series, this methodology has been validated using actual data from water distribution networks. By analyzing 12 types of data collected from two points, it was demonstrated that utilizing the factors and cumulative periodograms of harmonic series enables similar accuracy at lower data acquisition frequencies compared to the original signals.

PURPOSES : This study aims to understand the characteristics of accidents involving autonomous vehicles and derive the causes of accidents from road spatial information through autonomous vehicle accident reports. METHODS : For this study, autonomous vehicle accident reports collected and managed by the CA DMV were used as data sources. In addition, spatial characteristics and geometric data for accident locations were extracted by Google maps. Based on the collected data, the study conducted general statistics, text embedding, and cross-analysis to understand the overall characteristics of autonomous vehicle accidents and their relationship with road spatial features. RESULTS : The analysis results for characteristics of autonomous vehicle accidents, applying statistical analysis and text embedding techniques, reveal that the damages caused by autonomous vehicle accidents are often minor, and approximately half of the accidents are triggered by other vehicles. It is noteworthy that accidents where autonomous vehicles are at fault are not uncommon, and when the cause of the accident is within the autonomous vehicle, the accident risk can increase. The accident analysis results using spatial data showed that the severity of accidents increases when on-street parking is present, when dedicated lanes for bicycles and buses exist, and when bus stops are present. CONCLUSIONS : Through this study, geometric and spatial elements that appear to have an impact on autonomous driving systems have been identified. The findings of this study are expected to serve as foundational data for improving the safety of autonomous vehicle operations in the future.

Purpose: Even today, cancer remains a challenge to overcome. The purpose of this study is to understand the current status of lip-oral-pharyngeal cancer in Koreans by identifying the survival rate of lip-oral-pharyngeal cancer in Koreans through long-term big data. Material and Method: This study utilized 2023 KOSIS (Cancer Registration Statistics, Ministry of Health and Welfare) academically. The 5-year relative survival rates of lip-oral-pharyngeal cancer from 1996 to 2020 were compared and analyzed at 5-year intervals. Results: The 5-year relative survival rate for lip-oral-pharyngeal cancer was 47.4% from 1996 to 2000, 54.5% from 2001 to 2005, 61.1% from 2006 to 2010, 65.5% from 2011 to 2015, and 69.7% from 2016 to 2020. From 1996 to 2005, the 5-year relative survival rate for lip-oral-pharyngeal cancer was higher than the 5-year relative survival rate for all cancers. However, in the recent 15 years from 2006 to 2020, the 5-year relative survival rate for lip-oral-pharyngeal cancer was lower than for all cancers. Conclusions: In conclusion, this long-term big data showed that the 5-year relative survival rate of lip-oral-pharyngeal cancer in Koreans has increased further in modern times. However, in order to increase the overall survival rate of all human cancers, continuous efforts to improve the survival rate of lip-oral-pharyngeal cancer are needed in the future.

In this study, quantitative analysis is attempted on data collected from Chilgapsan Observatory Star Park in Cheongyang-gun, Chungcheongnam-do. The aim of this experimental study in which quantitative analysis of the Astronomical Science Museum in Korea is conducted is to investigate its current situation and secure basic data. As of July 31, 2023, it has had 283,931 cumulative visitors in total. It had the largest number of visitors when it opened (2009 year), after which their number reduced steadily until the pandemic (COVID-19, 2020–2022). Recently, however, the number of visitors has increased. Generally, the number of visitors is highest in August (20.8$\%$) and least in April (4.1$\%$). The visit rate is higher on weekends (Saturday and Sunday) than on weekdays (Monday–Friday), and groups comprise only about 5.3$\%$ of the total number of visitors. Moreover, it can be confirmed that the number of visitors increases sharply during events. Finally, it was confirmed that the visit rate was unaffected by weather conditions. Considering these results, we propose the following strategies: 1) Establish a special program that reflects “the weekend effect.” 2) Prepare a plan to attract group visitors during the weekdays using “the event effect.” 3) Arrange alternative programs (e.g., experiential activities) that can be conducted indoors regardless of weather conditions. We think that our findings will help establish a roadmap for the direction the Astronomical Science Museum should take and aid in preparing a strategic foundation to preemptively respond to unexpected situations (e.g., pandemics).

본고는 단국대학교 부설 한문교육연구소에서 개발 중인 특수 어휘 매칭 툴을 구동시켜 어휘 데이터의 문제점과 개선 방향을 논의하기 위해 작성되었다. 한문교육연구소 개발 어휘 매칭 툴은 최종적으로 한문 고전 텍스트를 토크나이징(Tokenizing) 하기 위한 것이며, 특수 어휘의 매칭은 전체 텍스트를 토크나이징을 하기 위한 첫 단계라고 할 수 있다. 이 어휘 매칭 툴 실행 결과를 MARKUS 자동 마크업과 비교함으로써 매칭 툴과 그 데이터의 장단점을 분석하고, 이 과정에 발견된 문제점에 대해 보완할 수 있는 방향을 제시하였다. 한문교육연구소 어휘 매칭 툴은 한문고전에 특화된 도구로서 중요한 역할을 할 수 있으며, 앞으로 한문 고전의 토크나이징 에도 기여할 것으로 기대된다. 하지만 현재 상태에서는 여러 가지 보완이 필요하다. 우선, 한국 고유의 지명과 인명 데이터를 추가할 필요가 있다. 현재 데이터는 주로 중국의 어휘에 집중되어 있어 한국 고유 어휘가 부족한 상황이다. 추가 어휘데이터를 구축함으로써 해결할 수 있을 것으 로 보인다. 또 별칭의 매칭 문제 등을 해결할 필요가 있다.