본 연구에서는 국내 위치기반소셜 네트워크(LBSN)의 공간분포 특징을 분석하였다. LBSN에서 발생하는 정보의 특징은 사용자들이 작성한 콘텐츠가 지역과 밀접한 관계를 갖는 내용이기에 해당 지역이 갖는 특징들을 반영하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 가장 대표적인 서비스인 포스퀘어를 사례로 베뉴와 팁에 관한 정보를 수집하여 데이터의 지역 간의 특징 및 차이를 분석하였다. LBSN자료의 정량적인 특징인 베뉴 및 팁의 수와 함께 정성적인 특징인 베뉴의 범주, 팁의 콘텐츠에 대한 정성적인 분석을 통해 지역별로 나타나는 콘텐츠의 특징을 분석하였다. 분석결과 도시지역을 대표하는 서울특별시와 관광지역인 제주도에 있어, 베뉴의 범주와 팁 텍스트의 질적인 특징들을 확인할 수 있었다.

세계 주요 항만에서 해상안전관리의 주요한 수단으로 자리잡은 VTS는 향후 E-네비게이션을 비롯하여 해상과 항만의 각종 데이터를 총괄하는 데이터 베이스의 중심이 될 것으로 전망되고 있다. 다양한 정보의 수집과 분석이라는 측면에서 최근에 주목되고 있는 빅 데이터 개념을 포함한다면 VTS를 통해 수집할 수 있는 데이터의 범위와 정보 분석 능력 및 활용범위를 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 통신 빈도와 같이 정량적 분석 위주로 접근했던 기존 연구와는 달리 VTS 통신의 목적이나 유형과 같은 분석을 포함하여 관제대상 선박에 대한 정보와 각 통신의 소요시간까지 수집하였다. 이렇게 수집된 정보의 여러 항목을 교차하여 비교하고 분석할 수 있는 데이터 수집 모델을 본 연구에서 제시하여 관제통신 건수, 방식, 관제 유형방법, 선종별 통신량 및 법령 위반건수 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 결과 (1) 부산항 북항의 경우에는 정보전달 형태의 관제가 빈번하고, 특정한 선종의 선박과 통신이 편중되어 있으며 (2) 관제 채널 청취 불이행, 항로 준수 위반의 법령 위반 사항이 자주 발생하고 있으나 통신량의 혼잡으로 인하여 소극적인 관제가 수행되고 있다는 사실을 알 수 있었다. 이렇게 수집된 정보는 IALA Guideline에서 작업부하로 지적하고 있는 ‘상황인지가 가능한 수준의 관제통신량’에 대한 분석 자료로 활용할 수 있으며 향후 e-내비게이션 연구를 위한 데이터베이스로 이용될 수 있을 것이다.

Korea is part of a region of low to moderate seismicity located inside the Eurasian plate with bedrock located at depths less than 30 m. However, the spectral acceleration obtained from site response analyses based on the geologic conditions of inland areas of the Korean peninsula are significantly different from the current Korean seismic code. Therefore, suitable site classification scheme and design response spectra based on local site conditions in the Korean peninsula are required to produce reliable estimates of earthquake ground motion. In this study, site-specific response analyses were performed at more than 300 sites with at least 100 sites at each site categories of SC, SD, and SE as defined in the current seismic code in Korea. The process of creating a huge database of input parameters - such as shear wave velocity profiles, normalized shear modulus reduction curves, damping curves, and input earthquake motions - for site response analyses were described. The response spectra and site coefficients obtained from site response analyses were compared with those proposed for the site categories in the current code. Problems with the current seismic design code were subsequently discussed, and the development and verifications of new site classification system and corresponding design response spectra are detailed in companion papers (II-development of new site categories and design response spectra and III-Verifications)

이 연구에서는 현장타설 캔틸레버공법(free cantilever method)을 적용한 PSC(prestressed concrete) 교량에 콘크리트의 장기거동을 고려한 시공 중 계측분석 방법을 제안하였다. 콘크리트 박스 거더의 장기 거동에 따른 응력을 확인하기 위해 온도센서와 변형률계를 함께 설치하고 계측된 데이터를 이용하여 크리프계수를 산출하였다. 또한 크리프계수를 적용한 콘크리트 박스 거더의 시공 중 응력을 분석하고 설치된 온도 센서의 변화 데이터를 비교하여 세그먼트 시공에 따른 연직변위를 분석하였다. 연구결과, 교량의 장기 거동을 고려한 FCM 교량의 시공 중 계측은 레이저 변위계나 처짐계를 사용하지 않고 온도와 변위 데이터만을 이용하여 효율적인 분석이 가능한 것으로 나타났다.

As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model’s key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.

우리나라는 주로 교통관리 및 교통정보 제공을 목적으로 ITS 구축 사업, 한국도로공사 FTMS 사업 등 을 통해 다양한 종류의 차량검지기를 설 및 운영하고 있다. 차량검지기로부터 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도) 등의 실시간 교통자료는 향후 정체관리, 돌발상황관리 경로안내 서비스 등에 활용하고 있 으나, 활용도가 낮은 것이 현실이다. 지점 교통정보의 단점을 보완하고자 실제 주행을 통해 도로 구간의 교통정보를 수집하여 VDS 자료와의 유사성을 파악하여 자료의 활용 가능성을 검토 하였다. 외곽순환도로 중 자유로 IC~장수 IC를 대상으로, 월요일~금요일의 오전 첨두 및 오후 첨두 시간대를 차로별로 주행하면서 ʻTTMonʼ이라는 장비를 통해 양방향의 교통정보를 수집하였다. VDS 자료는 지점 자 료이고, 실험 자료는 주행 중 수집 자료이기 때문에 분석구간을 설정하였다. 또한 실험 자료는 좌표 정보 로서, 이를 거리 단위로 환산하기 위해 ʻRʼ 프로그램을 통해 작업을 수행하여 자료를 보정하였다. 분석 결과에서 속도의 변화는 두 자료가 비슷한 패턴을 보였으나, F-Test를 통해 각 자료의 분산 검정 에서 유사성을 보였으며, 이 후 두 자료의 유의성 검정을 위한 T-Test를 통해 유의성이 있음을 보였다. 차로별, 방향별, 시간대별 자료의 검정을 통해 실험 주행 자료가 구간의 교통 특성을 대표할 수 있는 자료 임을 나타내었으며, 추후 통행시간 예측 및 경로 탐색에 도움이 될 수 있을 것이라 판단된다.

도심지의 도로포장은 버스 등 중차량 교통하중과 포장 유지보수 시기가 지나 급속히 진행 되고 있는 포 장표면의 노후화뿐만 아니라 도로하부 시설물 보수를 위한 잦은 굴착복구가 진행되고 있다. 이로 인해 포 장체의 구조적 지지력이 감소하여 전형적인 도심지형 도로파손인 포트홀, 균열, 침하 및 소성변형이 급증 하고 있다. 또한 빈번히 발생하는 도심지의 도로파손 유지보수로 적지 않은 예산이 소요되고 있기 때문에 효율적인 유지보수를 통한 공용성 확보가 절실히 요구된다. 따라서 본 연구에서는 도로포장의 표면상태와 포장층의 구조적 지지력과의 연관성을 파악하여 효과적인 유지보수 방안을 제시하고자 한다. 우선 도로포 장 하부상태와 표면상태 분석결과를 도심지 도로파손 원인 분석 및 대응방안 수립 근거자료로 활용하기 위 해서 서울시의 23개 장기공용성구간(Long Term Performance Pavement)중 공용기간이 5년 경과된 구간 을 선정하였다. 선정된 대상구간의 포장 표면상태 조사(Visual Inspection) 결과인 Rutting, Crack, IRI 및 그에 기반한 SPI지수와 FWD시험으로 부터 산출된 잔존수명과의 비교 분석을 수행하였다. 특히, 표면 조사와 동일구간에 현장코어를 통해 얻어진 아스팔트층 두께와 30cm로 가정한 보조기층 두께 및 대표온 도 20℃를 이용, 역산프로그램을 사용하여 포장층의 탄성계수와 잔손수명을 추정하였다. 대상 구간의 잔 존수명과 도로포장 표면상태와의 관계를 도출하기 위해 지지력 기반 우선순위와 표면상태 기반 우선순위 를 비교하였다. 그 결과 표면상태와 지지력의 상관관계는 다음 그림1에 나타난 바와 같이 Rutting, Crack 에 대한 R-square 값이 0.65이상으로 상관성이 비교적 높은 수준이며 IRI(종단평탄성)는 상관성이 가장 낮았다. 이는 포장층이 지지력이 도로 노면의 평탄성에 미치는 영향이 상대적으로 적기 때문이며, 따라서 Rutting, Crack, IRI의 지수가 모두 포함된 SPI는 상대적으로 낮게 나타난 것으로 판단된다. 따라서 포장 표면상태를 나타낸 지수만을 고려하여 유지보수를 시행할 경우 포장층의 지지력이 충분하지 못한 경우에는 예상보다 빠른 시기에 혹은 동일 시기라도 심각한 상태의 포장손상이 나타날 가능성이 높다. Rutting과 Crack에 대한 지지력의 상관도를 볼 때 이미 진행된 도로파손의 유지보수시 표면상태 뿐만 아니 라 포장층 자체의 지지력을 함께 고려하여 유지보수를 시행하여야 향상된 공용성을 기대할 수 있다.

전 세계적으로 주요 해충의 방제는 대부분 화학적 방제를 통해서 이뤄지고 있다. 동일 계열 약제의 지속적인 사용은 저항성 개체군 발달을 초래하여 단위 면적당 살포 횟수와 약량을 증가시켜 방제 효율성을 감소시킨다. 방제 효과를 유지하기 위해서는 해충의 약제 반응 정보를 기반으로 상이한 작용점을 지닌 약제를 살포하여 저항성 개체군 발달을 지연시키는 것이 필요하다. 이와 관련해서 약제 반응 연구 분야에서는, 일차적으로 다양한 생물검정 기법을 통해 독성학적 지표를 산출하는데 목적을 두고 있다. 독성학적 지표는 대상 약제의 약량(혹은 농도)이 해충 집단의 생존과 치사에 미치는 수준을 이해하는데 도움이 된다. 따라서 야외 집단의 저항성 발달 확인과 해당 약제의 지속적인 사용 여부를 판단하는데 결정적인 정보로 활용할 수 있다. 두 번째로, 생화학 및 분자생물학을 활용하여 약제 저항성 기작을 이해하고 진단 마커를 개발하는데 목적이 있다. 약제와 작용점 단백질 간의 민감도에 영향을 주는 돌연변이 발굴과 약제대사에 과반응하는 해독효소의 분리 동정은 생물검정을 대체할 수 있는 분자진단 마커로 이용할 수 있으며, 최신 진단 기법과 접목되어 저항성 형질의 대량고속진단을 가능하게 한다. 마지막으로, 약제 반응 수준을 현장에서 신속 간편하게 진단할 수 있는 기법 개발에 목적이 있다. 해당 연구 분야의 정보는 신속하고 정확한 약제 반응 수준 정보를 농민들에게 제공하여 능동적으로 약제를 선택하게 하며 궁극적으로 방제 효율을 증대시키는데 도움을 줄 것이다.

As the development environment is changing with the development of information communication technology, the systems that were used by each service became used with integration. In the process of integrating from existing legacy systems to new system, it should be smoothly integrated or shared, however, it cannot help holding existing technology or component due to significant cost burden for conversion. In this paper, it was not only classified by types with analyzing the various elements that make up legacy system but an approach and monitoring system were developed to each type. After System application results, data's information generated in each process is provided to other system in real time, so that it has not only secured the work efficiency and reliability but also it is made possible by integrating data in various formats for efficient data management, rapid search and tracking to history. With real-time monitoring system developed in this study, It can be very useful in a variety of industries which require real-time monitoring of distributed legacy system data.

본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼데이터의 다변량 통계분석 기법을 활용하여 인도수집 옥수수 계통 및 품종으로부터 단백질 함량이 높은 옥수수를 신속하게 선발할 수 있는 선발체계를 확립함과 동시에 lysine과 tryptophan의 함량분석을 목적으로 연구를 수행하였다. 총 48시료의 인도수집 옥수수 계통 및 품종과 국내산 품종을 이용하여 종자로부터 FT-IR 스펙트럼을 조사하였으며, 무작위로 선발된 24시 료를 대상으로 총 단백질 함량을 조사하였다. 대조구로 사용한 광평옥 모계(GPO1)의 경우 단백질 함량 이 9.34 ± 0.3mg/g dw인데 비하여 H4 계통의 경우 단백질 함량이 10.26 ± 0.5mg/g dw로 48개 옥 수수 시료 중에서 가장 높게 나타났다. 특히 옥수수 H4, H6, H11, 그리고 H12 계통의 경우 총 단백질 함량이 각각 10mg/g dw 이상으로 측정되어 광평옥 모계(9.34mg/g dw)와 부계(9.36mg/g dw) 및 이 들의 F1(9.14mg/g dw)보다 총 단백질 함량이 높은 계통으로 판명되었다. Cross-validation test에서 옥수수 종자 내 총 단백질 함량예측 PLS regression model의 regression coefficient(R2) 는 0.77로 비교적 정확하게 총 단백질 함량예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 본 PLS regression model을 이용하여 단백질 함량이 높은 사일리지 옥수수 계통의 선발이 가능할 것으로 기대되며, 더 나아가 다양 한 옥수수 계통의 신속한 대사체 수준 평가가 가능할 것으로 예상된다.

본 연구에서는 국내의 공시된 545종의 위험유해물질의 국제 해상운송위험물 코드를 포함한 다양한 물질 고유번호들을 수집하고 물질정보와 위험성에 대해 조사한 후, 이미 개발된 미국, 일본, 유럽형 데이터베이스를 참고하여, 해상 운송되는 국내 HNS의 물질정보와 폭발성과 부식성을 포함한 거동특성에 대한 자료를 취합한 한국형 위험유해물질 데이터베이스를 구축하였다. 또한 기존 육상 환경위주의 위험유해물질의 데이터베이스의 문제점과 혼합물 위험유해물질의 물질정보의 부재를 포함한 해결해야할 문제점을 보고하였다. 해양유출사고에 대비한 데이터베이스의 구조를 국내 해양환경에 맞는 기본모델을 구축하고 추후 확장 데이터베이스 구성에 대한 개선안을 제시하였다.

이 논문에서는 고속철도교량 설계를 위한 활하중 모델을 통계 및 확률적 방법으로 검토하고, 하중조합의 하중계수가 주는 안전율을 분석하였다. 이 연구는 철도교량 설계기준에 대한 한계상태설계법 개발의 일환이며, 이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한달 동안 실측하여 데이터를 수집하고 분석하였다. 이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하여 비교․검토하였다. 또한, 철도교량의 설계하중조합이 주는 안전율을 검토하기 위하여 신뢰도지수를 구하고 이를 분석하였다. 실측 데이터로부터 추정한 활하중효과에 대하여, 현행 고속철도 설계활하중인 표준열차하중의 0.75배를 적용한 설계활하중 효과의 크기가 최소 30～22% 더 크게 나왔다. 신뢰도분석을 통하여, 극한한계상태만을 기준으로 본다면, 추가적인 하중계수 감소의 가능성이 있음을 알 수 있다.

구조실험을 위한 데이터 모델은 구조실험에 관련된 실험정보를 정형화하여 표현하므로 데이터 저장소를 개발하는데 이용할 수 있다. 데이터 모델은 특히 대규모의 구조실험정보 또는 일반적인 다양한 실험정보를 위한 데이터 저장소에 효과적인데 예를 들면 NEES에서 개발한 NEEShub Project Warehouse가 있다. 본 논문은 데이터 모델의 구성과 사용을 평가하기 위한 평가요소를 제안하고 있다. 클래스의 속성이 값을 갖는지를 의미하는 AVE(attribute value existence)란 용어를 도입하여 속성의 사용성에 대한 Attribute AVE, 클래스의 사용성에 대한 Class AVE, 하위레벨에 있는 클래스를 포함하는 Class Level AVE, 하나의 프로젝트의 모든 클래스를 포함하는 Project AVE, 모든 프로젝트를 포함하는 데이터 모델에 대한 Data Model AVE를 정의하였다. 이러한 평가요소들을 NEES 데이터 모델의 프로젝트들에 적용하였는데 데이터 모델내의 클래스와 객체에 대한 사용성을 수치적으로 기술하여 평가하는 것이 가능하였다.