Recently, application areas based on M2M (Machine-to-Machine communications) and IoT (Internet of Things) technologies are expanding rapidly. Accordingly, water flow and water quality management improvements are being pursued by applying this technology to water and sewage facilities. Especially, water management will collect and store accurate data based on various ICT technologies, and then will expand its service range to remote meter-reading service using smart metering system. For this, the error in flow rate data transmitting should be minimized to obtain credibility on related additional service system such as real time water flow rate analysis and billing. In this study, we have identified the structural problems in transmitting process and protocol to minimize errors in flow rate data transmission and its handling process which is essential to water supply pipeline management. The result confirmed that data acquisition via communication system is better than via analogue current values and pulse, and for communication method case, applying the industrial standard protocol is better for minimizing errors during data acquisition versus applying user assigned method.

최근 관광여가를 목적으로 하는 고속도로 이용자가 증가하고 고속도로의 기능 역시 통행기능 외에 관광, 여가, 문화교류의 개념으로 확대되는 등 고속도로의 이용목적 및 패턴변화에 따라 고객들의 쾌적한 고속도로 환경 조성 및 경관관리에 대한 요구가 증가하고 있다. 반면 한국도로공사의 조경 관리 및 경관관리의 경우 조경관리 기계화 확대시행, 직선구간 경관다양화, 자생수목의 관리방법 개선, LID 기법확대, 통일희망나무 프로젝트, 졸음쉼터 확충 등 다양한 형태로 조경 및 경관관리 등을 시행하고 있으나 고속도로를 이용하는 이용자의 요구를 해결하지 못하고 있으며, 실정이다. 이에 본 연구에서는 이용자의 설문과 소셜분석을 이용하여 이용자의 요구를 분석하였으며, 고속도로 조경담당자의 설문을 통해 고속도로공사의 빅데이터 활용방안을 제시하고자 하였다. 소셜분석의 경우 K-ICT 빅데이터센터(https://kbig.kr/)에서 제공하는 소셜분석을 이용였으며, 검색일자는 2016년 12월 03일로 검색일을 기준으로 1년으로 설정하여 조사하였다. 조사 시 키워드는 각각 블로그, 뉴스, TWITTER등 웹 또는 SNS에서 한국도로공사, 고속도로, 고속도로 조경을 검색하여 분석하였다. 또한 이용자의 인식도 및 만족도를 파악하기 위하여 2016.10.31.~2016.11.09.간 고속도로 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. “한국도로공사”에 대한 소셜분석 결과 1년간 한국도로공사에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 5,348건, TWITTER에서 119건, 블로그에서 127건이 언급되었다. 연관된 단어로는 스포츠 리그관련 및 정책에 연관된 단어가 대부분 차지하고 있었다. “고속도로”에 대한 소셜분석 결과 뉴스에서 22,948건, TWITTER에서 7,026건, 블로그에서 2,025건이 언급되었으며, 관련 키워드로는 통행료 및 정책, 소음구간, 소음구간 공원화, 방음터널 위 공원에 관련된 키워드가 주를 이루었다. “고속도로 조경”의 분석결과 고속도로조경에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 432건에 불과하였으며, 블로그에서 23건이 언급되었다. 연관된 단어로는 지명 관련 부동산 및 신 도로개통에 연관된 단어가 대부분으로 조사되었다. 설문을 통한 이용자의 인식도 및 만족도는 I.C / J.C, 휴게소, 요금소, 터널, 옹벽, 노선, 중앙분리대 등으로 우선 순위가 정해졌으며, 공간별 종합 분석 결과 휴게소와 요금소에서 인식도, 중요도, 만족도가 모두 높은 것으로 분석되었다. 고속도로 관련 소셜분석결과 고속도로 이용자가 아닌 주변 주민의 요구 특히 소음과 노선 및 부동산에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 이용자 설문의 경우 휴게소, 요금소에서 높은 관심도와 만족도를 보였으며, 노선과 옹벽에서 낮은 만족도를 보였다. 옹벽의 경우 인식도는 높았지만 만족도가 낮아 관리수준을 상향 조정해야 할 것으로 분석되었다. 설문결과 노선의 경우 낮은 인식도를 보였으나 소셜분석에서는 조경 관리 관련 키워드가 상당부분 차지하고 있는 것으로 분석되었다. 이는 기존 이용자 중심의 조경실시 설계가 이용자 외 고속도로 주변 주민을 함께 고려한 설계와 시공이 필요할 것으로 분석되었다. 고속도로 조경 식물의 하자율 빅데이터 분석은 한국도로공사에 축적된 데이터를 기반으로 연도별 하자공사 시행에 따른 하자량과 하자율을 도출하였다. 하자율에 영향을 미칠것으로 판단되는 기상요소의 경우 각 지역의 기상청 자료를 활용하여 하자발생년도의 각 월별 평균 기온, 월별 강수량, 누적 강수량, 월별 최고기온, 최저기온의 데이터를 분석에 활용하였으며, 하자보수공사 시행시기에 맞추어 춘계와 추계로 구분하였다. 지역 구분의 경우 기존의 데이터를 토대로 본부별로 구분하여 분석을 실시하였다. 춘계 하자발생요인으로는 전해 12월부터 당해 1~2월의 동계기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하였고 추계 하자발생요인으로는 당해 6,7,8,월의 기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하여 하자율과의 상관관계 분석을 실시하였다.

본 연구에서는 초고층건축물의 풍진동 모니터링을 위한 시스템식별기법의 현장적용성을 평가하였다. 실제 아웃리거-벨트월 을 횡력저항 시스템으로 가지는 실제 63층 RC구조물을 대상으로 상시 및 강풍시 응답을 모니터링하였으며, 진동수영역분해(FDD), 랜덤감소(RDT)기법, 부분공간시스템식별(SSI)법을 사용하여 진동특성을 식별하였다. 건물의 평면이 정방형이고, 두 개의 횡방향 모드의 진동수는 매우 유사하였다. 모든 식별기법에서 태풍과 같이 강한 외력이 존재할 경우 뿐만 아니라 상시미진동 에서도 구조물의 모드 특성을 식별할 수 있었다. 현장에서의 적용성 평가결과, 계산속도는 FDD가 가장 빨랐으며, RDT가 가장 간단한 프로그래밍 절차를 가지고 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 국제해사기구의 데이터수집 시스템 도입에 따른 MRV 지원 및 국제해운 에너지 효율 포탈 시스템에 대한 기술적 검증을 수행하였다. 데이터 수집 시스템과 연료 사용량 데이터 수집 방법론을 포함하는 SEEMP 가이드라인의 주요 내용을 검토하고, EU MRV와 차이점을 분석하여 MRV에 대한 국내 해운선사의 대응전략을 제시하고 이에 대한 MRV 지원시스템의 기술적 적합성을 검토하였다. MRV 지원시스템은 배출량 데이터를 원시단계에서 최종단계까지 통합 관리함으로서 검증을 위한 비용과 업무 효율성을 높일 수 있으며, 현재 해운선사의 보고절차를 유지하면서 데이터 변환 기능을 통해 표준양식으로 배출량 데이터를 수집하고 보고 할 수 있다. 또한, 포탈시스템에 대한 접근권한을 구분하여 해운선사의 데이터 수집과 보고, 검증자의 데이터 검증업무를 지원할 수 있으며 전자적인 방법으로 보고서 제출이 가능하여 MRV 국제 규제에 대한 대응이 가능하다.

This study shows the content production of mobile baseball games. In 2013, mobile games accounted for 23.9% of domestic games, and the global mobile game market is expected to grow to $30.3 billion by 2015. This study examines trends and characteristics of the mobile game industry. Also, this study intends to show mobile game rankings, reproduce the enthusiasm of professional baseball games through mobile games, participate in games to utilize leisure, and contribute to the mobile game industry. Currently, there is Magumagu of Netmarble as a mobile baseball game. By differentiating with mobile Magumagu, this study attempts to produce various and interesting short plays of AI, UI, and FSM from webtoon contents to engage in the realism of mobile baseball games, and to improve the productivity of the mobile game industry. Therefore, we intend to promote the game industry and activate game production contents.

본 연구의 목적은 새로운 사고의 위기가 국내 해양안전에 미치는 영향을 분석하기 위함이다. 새로운 사고 위기는 세계 해상운송에서 새롭거나 드물게 또는 예측하지 못한 사건들로부터 유추한 것으로 사전 연구에서 46명의 전문가를 통해서 식별한 것이다. 새로운 해양사고의 위기를 식별하기 위하여 해양안전심판원(KMST)의 통계 데이터를 계산에 사용하였고, IMO의 공식안정성평가기법인 위기지수(RI) = 빈도지수(FI) + 심각성지수(SI)의 개념을 계산에 적용하였다. 통계적인 사고 데이터로부터 FI와 SI의 가중치를 계산한 후 가장 순위가 높은 시나리오를 식별하고 새로운 사고 위기와 시나리오 사이의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 가장 순위가 높은 시나리오의 근본적인 원인은 “첨단기술 개발”이었고, 그 결과 “화물 작업 시간 단축”이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사전 연구에서 46명의 전문가에 의해 식별한 “영업 경쟁” 및 “선원 문제” 등과 차이가 있음을 보였다.

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.

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.

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.

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.

Conventional data envelopment analysis (DEA) models require that inputs and outputs are given as crisp values. Very often, however, some of inputs and outputs are given as imprecise data where they are only known to lie within bounded intervals. While a typical approach to addressing this situation for optimization models such as DEA is to conduct sensitivity analysis, it provides only a limited ex-post measure against the data imprecision. Robust optimization provides a more effective ex-ante measure where the data imprecision is directly incorporated into the model. This study aims to apply robust optimization approach to DEA models with imprecise data. Based upon a recently developed robust optimization framework which allows a flexible adjustment of the level of conservatism, we propose two robust optimization DEA model formulations with imprecise data; multiplier and envelopment models. We demonstrate that the two models consider different risks regarding imprecise efficiency scores, and that the existing DEA models with imprecise data are special cases of the proposed models. We show that the robust optimization for the multiplier DEA model considers the risk that estimated efficiency scores exceed true values, while the one for the envelopment DEA model deals with the risk that estimated efficiency scores fall short of true values. We also show that efficiency scores stratified in terms of probabilistic bounds of constraint violations can be obtained from the proposed models. We finally illustrate the proposed approach using a sample data set and show how the results can be used for ranking DMUs.

본 연구는 지하철 입구 공공공간에서 피험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출이다. 주시데이터의 추출방법 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를 설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면서 선택적 주의집중에 해 당하는 주시데이터의 추출 결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다. 둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는 격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있었다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용하고 성과를 검증하는 것도 가능하다. 셋째, 공간요소에 대 한 시간범위별 분석을 통해 특정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는 데, 본 연구에서 대상으로 삼은 ｢해당 공간범위｣의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따라 남자는 Ⅰ시간범위(52.4 %), 여자는 Ⅳ시간범위(24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특 성이 있어, 성별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.