보증데이터의 분석 목적은 크게 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째 현상파악이다. 현 상파악은 각 부품별 보증클레임데이터를 이용하여 각부품의 현수준을 분석하는 방법 으로 단변량 분석방법이다. 즉 부품의 현 수명(신뢰도)를 분석할 수 있는 생명표법, 카 랜마이어 방법이 대표적이라고 할 수 있다. 둘째, 고장원인분석이다. 부품의 고장에 다 양한 인자가 영향을 줄 것이다. 생산부터 고객의 사용조건까지 다양할 것이다. 이처럼 단순히 사용시간을 가지고 분석하는 것이 아닌 다양한 원인변수를 통해서 원인을 파 악하는 다변량 방법이다. 셋째, 단변량이 아닌 다변량 수명예측방법으로 그 모형의 구 조에 따라 비례적 위험함수 모형 (proportional hazards)의 가정을 적용하는 COX 모형 과 가속화 시간 (accelerated failure time)을 적용하는 AFT 모형으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 예측에 적합한 AFT모형을 통해서 생존 시간 자체에 대한 설명변수 의 효과를 모형화하고 각 부품의 수명을 예측하고자 한다. 이 방법을 제시하는 이유는 COX모형의 경우 준 모수적 방법으로 위험함수의 모수적 유형을 지정하지 않아도 된 다는 장점을 가지고 있지만, 위험 함수 보다는 설명변수의 효과를 추정에 그 주 목적 이 있기 때문에 모형의 결과를 수명예측에 사용하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다양한 인자를 고려하여 부품의 수명 및 수명에 대한 설명변수의 효 과를 모형화 하여 보증데이터를 분석하는 AFT 모형을 제시 하였고 실제 보증데이터 를 통해서 AFT 모형의 활용성을 확인하였다.

작금의 개인정보 대량 유출 사태와 관련하여 이를 법적으로 규율하고자 기존의 법률들을 재정 비하거나 새로운 법률을 제정하는 시도들이 있었 지만, 일종의 무형적 재산으로 볼 수 있는 개인정 보를 지식재산권에 편입시키려는 시도는 대부분 문제제기의 수준에 그쳐왔다. 본 연구는 일단 여러 개인정보를 수집하여 하 나의 집합물로 형성한 것을 개인정보보호법 제2 조 제4호의 일부 개념을 차용하여 ‘집합개인정보’ 라 칭한 후, 이에 대한 저작권법상 법적 성질을 규 명하기 위해 저작권법 제2조 제19호를 분석하였 다. 그 과정에서 집합개인정보 보유자에게 데이터 베이스 권리자로서의 지위를 부여할 수 있음을 언 급하고, 집합개인정보의 보호 실익에 대해서는 구 제수단을 중심으로, 보호의 한계에 대해서는 개인 정보보호법과의 관계와 저작물 등 등록을 중심으로 살펴보았다. 선행 연구들이 이른바 ‘생래적 정보보유자’의 정보보호에만 논의 방향이 집중되어 있는 것에서 벗어나, 저작권법을 통해 집합개인정보를 보유하 는 주체에 대한 법적 권리를 보장함으로써 궁극적 인 개인정보보호를 추구할 수 있다는 점에서 이러 한 방안이 정책적으로 고려될 수 있을 것이다.

3D-based BIM(Building Information Modeling) technologies can be utilized effectively as a means of systematic management of facility information for safety assurance and effective maintenance of waterworks facilities. In this study, BIM models of water treatment facilities that can be used as basic data for BIM-based maintenance of waterworks facilities were developed. Information exchange and generality of the developed BIM models were evaluated by conducting interoperability analysis of IFC(Industry Foundation Classes) conversion models. In addition, the application of COBie(Construction Operations Building information exchange) was recommended as an effective countermeasure to deal with technical limitation regarding exchange and utilization of facilities-related information through current IFC models. The results of this study can contribute to the development of BIM-based maintenance system for waterworks facilities.

구조실험을 위한 데이터 저장소는 구조실험에 관련된 실험정보를 구조공학자와 연구자들이 편리하게 저장하고 열람할 수 있도록 효율적인 구성을 가져야 한다. 데이터 저장소에 대한 평가는 데이터 저장소 자체적인 구성에 대한 평가와 데이터 저장소에 저장된 실제 정보의 구성에 대한 평가로 나눌 수 있다. 데이터 저장소의 자체적인 구성은 클래스로 나타낼 수 있고 데이터 저장소 내에 저장된 실제의 실험정보는 객체로 표현할 수 있는데 본 논문은 클래스와 객체가 가지고 있는 속성구성에 대한 평가요소를 제안한다. 클래스의 속성구성 평가요소로는 클래스내 속성수와 구체적인 값 또는 객체에 의해 구분한 속성의 종류별 수 등이 있는데 이러한 평가요소들을 이용하여 데이터 저장소가 정한 구성을 이해할 수 있다. 객체의 속성구성 평가요소로는 객체내 값있는 속성수 등이 있는데 데이터 저장소내의 실제 실험정보가 레벨별로 어떻게 저장되어 있는가를 파악할 수 있다.

This paper describes the development of algorithm for direct data transmission between Raw VLBI Data Buffer (RVDB) and Huge Capacity Data Server (HCDS) operated in Korea-Japan Correlation Center (KJCC). The transmitted data is the VLBI observation data, which is recorded at each radio telescope site, and the data transmitting rate is varying from 1 Gbps, in usual case, upto 8 Gbps. The developed algorithm for data transmission enables the direct data transmission between RVDB and HCDS through 10 Gbps optical network using VLBI Data Interchange Format (VDIF). Proposed method adopts the conventional UDP/IP protocol, but in order to prevent the loss of data during data transmission, the packet error monitoring and data re-transmission functions are newly designed. The VDIF specification and VDIFCP (VDIF Control Protocol) are used for the direct data transmission between RVDB and HCDS. To validate the developed algorithm for data transmission, we conducted the data transmission from RVDB to HCDS, and compared to the transmitted data with the original data bit by bit. We confirmed that the transmitted data is identical to the original data without any loss and it has been recovered well even if there were some packet losses.

Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-case manner. In this study, we used Empirical Mode Decomposition Method from Hilbert-Huang Transform to extract them in a systematic manner with least number of ad-hoc parameters set by users. After the periodic components are removed, the remaining time-series data can be analyzed with traditional methods such as ARIMA model. Then we suggest a different way of setting control chart limits for characteristic data with periodic components in addition to ARIMA components.

Decision Tree is one of analysis techniques which conducts grouping and prediction into several sub-groups from interested groups. Researcher can easily understand this progress and explain than other techniques. Because Decision Tree is easy technique to see results. This paper uses CART algorithm which is one of data mining technique. It used 273 variables and 70094 data(2010-2011) of working environment survey conducted by Korea Occupational Safety and Health Agency(KOSHA). And then refines this data, uses final 12 variables and 35447 data. To find satisfaction factor in working environment, this page has grouped employee to 3 types (under 30 age, 30 ~ 49age, over 50 age) and analyzed factor. Using CART algorithm, finds the best grouping variables in 155 data. It appeared that ‘comfortable in organization’ and ‘proper reward’ is the best grouping factor.

보증데이터의 분석방법은 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 첫째, 현상파악이다. 현상 파악은 각 부품별 보증클레임데이터를 이용하여 각부품의 현 수준을 분석하는 방법으 로 단변량 분석방법이다. 즉 부품의 현 수명(신뢰도)를 분석할 수 있는 생명표법, 카랜 마이어 방법이 대표적이라고 할 수 있다. 둘째, 고장원인분석이다. 부품의 고장에 다양 한 인자가 영향을 줄 것이다. 생산부터 고객의 사용조건까지 다양할 것이다. 이처럼 단순히 사용시간을 가지고 분석하는 것이 아닌 다양한 원인변수를 통해서 원인을 파 악하는 다변량 방법이다. 본 연구에서는 다변량 방법 중 Tree기법과 Cox모형을 적용 하고자 한다. 두 방법을 제시하는 이유는 이 두 방법의 서로의 장단점을 보완하여 최 적을 결과를 얻기 위함이다. Tree의 장점은 결과 해석이 다른 모형에 비해 쉽다. 단점 은 유의한 변수가 무엇인지는 알 수 있으나 정량적으로 표현하기 어렵다. 반면에 COX 모형의 경우는 위험도를 정량적으로 표현할 수 있다. 즉 다양한 인자의 기여도를 비교 적 쉽게 찾을 수 있다. 보증데이터는 다양한 정보와 고장에 대한 정보를 가지고 있으 며 이를 바탕으로 원인분석이 가능하다. 본 논문에서는 다양한 인자를 고려하여 고장원인을 추정할 수 있는 다변량 분석방 법을 보증데이터에 적용해 보았고, 실제 유의함을 확인하였다. 특히 Tree 모형 및 Cox 모형를 통해서 서로의 장단점을 보완하였고, 더욱 정확한 원인을 찾을 수 있었다.

자동차와 복사기와 같은 제품의 보증범위는 일반적으로 보유기간 뿐만 아니라 작동 기간(주행거리, 복사매수 등)에 의해서도 제한된다. 이와 같은 제품의 보증데이터는 보 유기간과 작동기간, 두 가지 척도에 따라 신뢰성 분석을 진행할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 척도의 보증범위를 갖는 이차원 보증데이터를 이용한 신뢰 성 분석에 대한 동향연구를 진행하고자 한다. 이를 통해 이차원 보증데이터를 활용하 여 효과적으로 신뢰성 분석을 할 수 있는 연구방안을 제안하고자 한다.

본 논문은 사후적인 정량적 성과를 바탕으로 재정사업을 관리하는 기존체계에서 벗어나 사업의 출발점으로서의 미션의 역할을 강조하고자 한다. 이를 위해 선행연구가 탐색적으로 제시한 국가연구개발사업의 미션구성체와 이를 활용한 사업포트폴리오모형을 구체화하여야 한다. 본 논문에서는 미션구성체를 측정가능성 측면에서 재구성하고, 사업포트폴리오모형에 대한 측정도구를 설계하였다. 더 나아가 현재 진행되고 있는 7개의 대표적인 국가연구개발사업을 선정하여 사례연구를 진행함으로써 모형의 경험적 타당성과 전략적 의미를 논의하였다. 사례연구는 사업들의 정태적 및 동태적 차원에서 사업간 그리고 사업 내의 연도별 변화 추이를 바탕으로 개별사업들의 상대적 차이와 포지션의 적절성에 대해 논의하였다.

최근 정보 기술의 발달과 GIS 논의 발전과 함께, 소셜 미디어 데이터의 생성과 공유에 대한 관심이 증대되고 있다. 소셜미디어를 통해 생성되는 트윗 데이터는 기존의 지리 정보와는 다르며, 이를 보완, 대체하고 있다. 이러한 트윗 데이터의 중요성에도 불구하고 지리학 분야에서 이에 대한 이론적 고찰 및 실증적 분석 연구가 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 트윗 데이터에 대한 논의를 정보 격차를 중심으로 이론적으로 고찰하며, 이를 바탕으로 트윗 데이터의 공간 패턴, 시간적 시각화, 사회-인구변수와의 관련성을 중심으로 실증적으로 탐색하는데 있다. 미국 킹 카운티를 사례로 한 연구 결과, 트윗 데이터가 공간 및 시간 측면의 집중적으로 분포함을 발견하였으며, 또한 도시-농촌 간 정보 격차가 나타나고 있음을 탐지하였다. 또한 트윗 데이터의 분포는 사회 인구 변수와의 회귀 분석 결과, 젊은 층 인구, 소득 변수 등과 일부 관련성을 가지는 것으로 나타났다.

PURPOSES: This study is to find the substantial shortcomings embedded in the government policies and practical administrative processes associated with the Korean Transportation Database (KTDB) and to propose preliminary approaches to overcome. METHODS: Administrative and socioeconomic issues on inefficiency in public and private investment and redemption was found from the literature review. Through the interview of sets of experts and practitioners, a set of faultiness embodied in the administrative procedure utilizing and managing KTDB was found and analyzed. RESULTS: This study found the erroneous administrative elements categorized into four groups: faulty socioeconomic data supporting local governors’s optimistic will yielded overestimation of future traffic demand; faulty data incidentally introduced in KTDB burdened traffic demand analysis; unavoidable misuse of KTDB worsened the unstability of KTDB; and apathy to manage the KTDB data deviated systematic management. The proposed includes the alteration of the administrative and technical systems to overcome those shortcomings. CONCLUSIONS : Erroneous administrative elements associated with KTDB should be concerned prior to indicating subsequential faultiness in demand analysis.

As the users continuously play the mobile game, the mobile game service requires a method to manage their information such as their game play score and their own game items. For the purpose of responding to the user requests in real time, the proposed method reduces the size of the database by separating the information of inactive users from the main database. Considering the construction cost, the proposed method moves the information of the inactive users to the file instead of another secondary database system. In order to minimize the effect of the system environment such as CPU or memory, the proposed method depends on the response time to the user request rather than the last login time or the number of the user accounts. For the safety and consistency of the database, the proposed method utilizes a traditional RDBMS rather than NoSQL.

Recently, the manufacturing system is being changed in a mass customization and small quantity batch production. MES is a powerful production management tool supporting production optimization from the process initiation to the final shipment. It is a production management system which plans and executes based on the production data in the shop floor. This study deployed the utilization of production data and web HMI system to process real-time production data through the collection with the shop floor. The developed system was applied to the equipment operating time and other production data could be processed with the real-time. The proposed system and web HMI can be applied for various production systems by using different logic.

무용은 한번 공연을 하면 뜬 구름과도 같이 사라져 버리는 휘발성이 강한 예술이다. 이 순간성을 극복하 는 길은 미약하나마 무용행위에 관한 다양한 데이터를 기록․생산하고 관리․보존하는 것이다. 그렇게 생산 되고 보존된 데이터는 무용인들에게 공유되어서 창작과 교육 그리고 연구의 기초자료로 활용된다. 그러나 다수의 무용가들은 연습실에서 연습을 할 때나 공연을 할 때 이러한 데이터의 구축에 대한 개념이 없는 경우 가 많다. 본 연구의 목적은 무용가들에게 데이터의 중요성을 인식하게 하게 하는 것과 창작현장에서 데이터를 생성 하고 관리하는 방법을 탐색하는 것이다. 한국의 무용가들이 창작 현장에서 생성하는 창작데이터의 유형은 일 반 학문의 데이터와는 많이 차이가 있다. 본 연구의 내용은 첫째, 무용연구에서 창작데이터의 특성은 어떤 것들이 있는가. 둘째, 무용가들은 어떻게 창작데이터를 생산하는가. 셋째, 무용데이터의 유형은 어떤 것들이 있나. 넷째, 무용에서 연구․창작데이터는 어떻게 보관․관리되는가. 마지막으로 이런 데이터는 어떻게 공유 되고 활용되는가이다. 무용연구자들이나 안무가들은 작품을 공연할 때 주로 동영상을 촬영하여 자료를 만들 고 그것을 보관하는 정도에서 창작데이터를 관리하고 있다. 다른 학문과는 다르게 ‘실기기반 무용연구’에서의 데이터는 창작자가 이에 대한 개념을 갖고 직접 생산하는 것이 중요하다. 직접 생산한 창작데이터와 다른 유 형의 데이터의 관리체계를 위해서 이의 장기보존 방식과 활용 방식에 대한 탐구들이 후속연구로 진행될 필요 가 있다.

In this paper, we investigate the statistical correlation of the time series for temperature measured at the heat box in the automobile drying process. We show, in terms of the sample variance, that a significant non-linear correlation exists in the time series that consist of absolute temperature changes. To investigate further the non-linear correlation, we utilize the volatility, an important concept in the financial market, and induce volatility time series from absolute temperature changes. We analyze the time series of volatilities in terms of the de-trended fluctuation analysis (DFA), a method especially suitable for testing the long-range correlation of non-stationary data, from the correlation perspective. We uncover that the volatility exhibits a long-range correlation regardless of the window size. We also analyze the cross correlation between two (inlet and outlet) volatility time series to characterize any correlation between the two, and disclose the dependence of the correlation strength on the time lag. These results can contribute as important factors to the modeling of forecasting and management of the heat box’s temperature.