The purpose of this paper is to understand the key factors for efficient maintenance of rapidly aging facilities. Therefore, the safety inspection/diagnosis reports accumulated in the unstructured data were collected and preprocessed. Then, the analysis was performed using a text mining analysis method. The derived vulnerabilities of tunnel facilities can be used as elements of inspections that take into account the characteristics of individual facilities during regular inspections and daily inspections in the short term. In addition, if detailed specification information and other inspection results(safety, durability, and ease of use) are used for analysis, it provides a stepping stone for supporting preemptive maintenance decision-making in the long term.

지난 12월 10일 데이터기반행정법 시행으로 데이터시대의 증거기반정책으로서의 데이터기반정책이 본격화되고 있다. 본 논문은 증거기반정책 법을 시행한 미국의 사례, 디지털경제법을 기초로 공공데이터를 정책에 적극적으로 활용하고 있는 영국의 사례를 비교·분석하고 우리나라 데이터기반행정법의 지속적 발전을 위한 함의를 제시하는 것을 목적으로 하였다. 미국의 증거기반정책법은 연방정부의 평가계획과 밀접 관련이 있는 ‘증거구축활동’과 관련하여 전략계획과 평가계획, 증거구축을 위한 평가관 및 통계관, 데이터자문위원회 등을 규정하고 있다. 또한 동법은 연 방정부가 생산하는 공공데이터의 활용과 관련하여 OPEN 정부데이터법 을 다뤄 개방데이터계획을 포함한 전략적 정보자원관리계획, 기관의 데이터 목록, 연방정부 데이터 자산의 대국민 단일 창구, 데이터 사용과 보호, 제공, 생산과 관련된 모범사례를 선정하고 기관 간 데이터 공유 협정을 촉진하는 위원회 등을 규정하며, 학습 지향의 정부조직의 구축을 목적으로 하여, ‘정책평가’와 ‘정책질문’을 중시한다. 영국의 행정데이터연구는 공공데이터를 활용한 정책연구 네트워크로 접근하고 있다. 행정데이 터연구는 2012년 재무부의 빅데이터 계획의 일환으로 출발하였고, 개정 된 2017년 디지털경제법은 연구자들이 안전한 방식으로 정부 데이터에 접근하는 법적 근거를 제공하고 있어, 행정데이터를 연구자가 활용할 수 있도록 한다는 명확한 목적을 가지고 있다. 행정데이터연구는 정부와 학계를 연결하는 다리 역할을 하며, 학계와의 파트너십을 중심으로 내부 거버넌스 및 정부와의 적극적인 협력을 중시하고 있다. 영국은 공공데이 터의 중요성에 대하여 인식하고, 통계기관이 데이터 허브 기능을 수행하 고 있다. 이러한 각국의 데이터기반정책 관련 법·제도 분석을 토대로 한국의 데이터기반행정법의 역할과 향후 방향성에 일정한 함의를 제시하였다.

The sensory stimulation of a cosmetic product has been deemed to be an ancillary aspect until a decade ago. That point of view has drastically changed on different levels in just a decade. Nowadays cosmetic formulators should unavoidably meet the needs of consumers who want sensory satisfaction, although they do not have much time for new product development. The selection of new products from candidate products largely depend on the panel of human sensory experts. As new product development cycle time decreases, the formulators wanted to find systematic tools that are required to filter candidate products into a short list. Traditional statistical analysis on most physical property tests for the products including tribology tests and rheology tests, do not give any sound foundation for filtering candidate products. In this paper, we suggest a deep learning-based analysis method to identify hand cream products by raw electric signals from tribological sliding test. We compare the result of the deep learning-based method using raw data as input with the results of several machine learning-based analysis methods using manually extracted features as input. Among them, ResNet that is a deep learning model proved to be the best method to identify hand cream used in the test. According to our search in the scientific reported papers, this is the first attempt for predicting test cosmetic product with only raw time-series friction data without any manual feature extraction. Automatic product identification capability without manually extracted features can be used to narrow down the list of the newly developed candidate products.

As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.

The event recording devices such as EDR and DTG have recently been developed and installed in automobiles. The reliability of EDR application is being conducted in many previous studies, but with the development and development of autonomous vehicles, it is necessary to study the reliability of EDR and DTG application results for programs that can analyze autonomous driving. Therefore, in this study, the analysis was carried out in a way to secure the reliability of the application results of EDR and DTG of Carmaker, which can analyze the traffic accident analysis program PC-Crash and autonomous driving, and secure the reliability of the Carmaker program that applied EDR in Korea and abroad. As a result of the analysis, it was found that the speed error rate gradually increased from high speed to low speed, and the maximum error speed was less than 5 km/h through the average error rate for each speed. In the future, it is thought that it can be usefully used for analysis of traffic accidents in the event of autonomous vehicle accidents.

배경/목적: 내시경역행담췌관조영술(endoscopic retrograde cholangiopancreatography, ERCP)은 췌장담도 질환의 진단 및 치료에 효과적인 시술법으로 알려져 있다. 한국에서는 40년 이상 ERCP 시술에 대한 범국가적 데이터가 축적되어 있으나 시술에 대한 경향과 특성에 정보는 미미하다. 본고는 ERCP 건수 및 현황에 대한 전국 데이터를 조사하였다. 방 법 : 2012년부터 2015년 사이에 ERCP와 관련된 국민건강보험심사평가원 청구 데이터를 분석하였다. ERCP 시술건수와 시술과 관련된 특성, 시술을 시행 받은 환자의 건수 및 인구역동학적 특징 등을 조사하였다. 결과: 조사에 해당하는 기간에 158,038건의 ERCP 시술이 114,757명의 환자에게 시행되었다. ERCP 전체 수는 매년 증가하였으며, 특히 치료 ERCP의 비율이 증가 추세를 보였다. 시술의 약 2/3 (63.3%)가 종합병원 이상의 규모 큰 기관에서 시행되었다. 2015년에는 시술은 받은 80세 이상의 고령 환자 비율이 2011년 14.3%에서 2015년은 17.2%로 증가하였다. 결론: 한국에서 매년 시행되는 ERCP의 시술 건수는 증가 추세에 있다. 특히 치료 목적 또는 고령 환자의 시술이 뚜렷한 증가 추세를 보여 시술과 관련된 환자의 안전에 더 많은 주의가 요구된다.

PURPOSES : This study introduces the use of instantaneous speed collected by in-vehicle sensing devices for space mean speed and time mean speed estimation. METHODS : Using probe vehicles’ instantaneous speed data and GPS location at each designated time interval enables analysts to calculate the link-based space mean speed and time mean speed for a certain time-space domain directly. This study proves the equations mathematically and compares the results of time mean speed using Wardrop’s equation and section average speed by trips. RESULTS : This study introduces the concept of link-based average speed using both time mean and space mean speed definitions. First, an unbiased space mean speed was explained for a roadway section can be calculated from high-resolution vehicle trajectory data without necessarily continuously tracking a vehicle. Second, this study proves that the average section speed by occupancy resulted in identical values to the true space mean speed formulation by Wardrop. In addition, the average section speed by trip was nearly identical to the time mean speed. CONCLUSIONS : Each section on a signalized intersection corridor yielded various speed distributions whose parameters varied as measurements were taken closer to the intersection proper. By exploring the space mean speed with speed distribution, the intersection impact area can be defined more accurately.

본 연구는 코로나19의 확산을 기점으로 농어촌 정보화에 대한 긍정적/부정적 인식과 연관 키워드가 어떻게 변화하였는지를 분석하고, 이를 통하여 농어촌 지역에 대해 외부에서 인식하는 IT Savvy 수준을 간접적으로 이해하고자 빅데이터 분석을 수행하였다. 농어촌 정보화와의 관련 키워드로 코로나19 이후 농촌 지역 학생 들의 대입이나 교육과 같이 비대면으로 인한 악영향을 최소화하고, 비대면 상황에서 경제적, 사회적인 약점 을 완화하기 위한 정책을 우선 추진하고 있음을 알 수 있다. 또한, 농어촌 지역의 정보화와 관련된 키워드의 감성 분석 결과, 농어촌 정보화의 IT Savvy 성과, 즉 농어촌 지역의 디지털 격차 감소, IT활용 역량 개선 등에 대한 외부 인식은 긍정적인 것으로 나타났다. 이것은 정보화 관련 정책이 코로나19 확산에 긍정적으로 대응 한 것으로 인식하는 것임을 보여준다. 본 연구는 코로나19와 농어촌 정보화라는 키워드를 중심으로 분석하 였다는 희소성을 가지고 있다. 그러나, 농어촌 거주민을 대상으로 하는 직접 조사 자료를 확보하기 어려운 시점이기 때문에 데이터의 수집과 분석에게 한계가 있었으며, 이러한 한계에 따라 불가피하게 빅데이터 툴 을 활용한 기초적 연구를 수행할 수 밖에 없다. 향후에는 이러한 한계를 개선하고 다각적인 학제 연구를 수 행할 필요가 있다.

본 연구는 서울시가 산업 유산을 공원화한 도시재생공원인 문화비축기지의 이용특성을 파악하였다. 분석한 문화비축기지의 인식 및 이용행태의 특성은 다음과 같다. 첫째, 기존 폐산업시설의 모습과 재해석된 건축물을 통해 시각적 매력을 느껴 독특한 정서적 의미를 부여하고 애착을 형성 하고 있다. 둘째, 사람들은 문화비축기지를 도시공원보다는 다양한 문화활동이 이루어지는 광장으로 인식하고 있다. 셋째, 문화비축기지의 공간의 규모에 비해 휴게 공간이 부족하다. 이와 같이 문화비축기지가 가지고 있는 물리적 환경에 매력을 느끼면서도 다양한 경험 및 행태를 지원하기 위한 쾌적한 환경을 제공하지 않고 있어 문화비축기지에서 도시공원으로서의 목적, 욕구를 충족 하는데 불리한 것으로 나타났다. 서울시의 도시재생공원 중 하나인 문화비축기지는 ‘문화·예 술’, ‘교육’ 등의 문화적 도구를 매개로 문화 공원이 조성되었다. 그러나 ‘문화’가 지나치게 강조되고, 휴게 공간 부족 등 공간의 활용도가 낮아 효율적이고 합리적으로 운영하기 위한 활용방안과 공간계획이 필요하다. 문화비축기지의 이용특성을 파악하고 만족에 영향을 미치는 요인을 제시함으로써 향후 문화비축기지가 문화와 역사를 지니고 있는 도시공원이자 지역사회의 중심 공간으로 발전할 수 있기를 기대한다.

참외는 유용한 농업생명자원이면서, 생약 및 한약으로 활용할 수 있는 아주 유용한 자원이다. 참외의 생약명(Medicinal name)은 Melonis Pedicellus이며, Cucurbitaceae에 속하는 Cucumis melo Linné의 초본 꽃받침으로 한약재로 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 Melonis Pedicellus의 한약 특성을 조사하고 Melonis Pedicellus를 함유 한 34개의 한약 포뮬러를 검토하였다. 이 연구는 꼭지 소재 기반 한약재에 대한 추가 연구를 바탕으로 미활용 한약재의 가치를 제고할 수 있다고 사료된다. 먼저 각 국가의 공정서 및 고문헌 분석을 통해 과체 한약재의 기원을 비교하였다. 특히 중국, 일본, 대만이 아닌 남북한의 약전에서 특이점을 찾아볼 수 있었다. 둘째, Melonis Pedicellus에서 발견된 성분을 조사하였다. 지방산 화합물이 가장 많았으며 셋째로는, Melonis Pedicellus 의 생약학적 관점으로 요약하였다. 그것은 구토 성질이 매우 강하기 때문에 구토 요법에 특별히 사용되어 온 사실을 검증하였다. 끝으로 3세기부터 20세기까지의 31편의 고문을 분석하였고, Melonis Pedicellus를 포함하는 34개의 한약재 포뮬러가 문헌에서 발견되었다. Melonis Pedicellus는 주로 구토 요법에 사용되었기 때문에 대부분의 한약 제제가 구토 요법에 상관성 있게 한약재의 본질이 그 공식에 정확히 반영되었음을 의미한다. 이 연구는 Cucumis melo Linné의 꽃받침이 한약재로 사용되어온 근거를 마련했다. Melonis Pedicellus의 기원은 대부분의 동아시아 국가에서 언급되지 않기 때문에 더 확대하여 조사 범위를 넓혀서 연구할 필요가 있다. 본 연구는 한국한의학연구원 제공 전통의학정보포털(KIOM Oasis Portal)과 전북대학교 한국과학문명학연구소에서 제공하는 고의서 빅데이터를 활용하여 고문헌 정보를 효율적으로 확보하였다. 앞으로 과체(瓜蔕)뿐만이 아니라 감꼭지, 연밥 꼭지, 가지 꼭지 등 다양한 식물들의 꼭지를 연구한다면, 무심코 버릴 수 있는 소재에서 현대적 가치를 발견할 수 있는 좋은 소재가 될 것으로 사료된다.

수역 내 충돌 위험 식별은 항해의 안전을 위해 중요하다. 본 연구에서는 거리 요인을 기반으로 한 군집화 방법인 계층 클러스 터링을 포함하는 새로운 충돌 위험 평가 방법을 도입했으며, 주변의 선박이 많은 경우 실시간 데이터, 그룹 방법론 및 예비 평가를 사용하여 선박을 분류하고 충돌위험평가를 기반으로 평가하였다(HCAAP 처리라 부른다). 조우하는 선박들의 군집은 계층 프로그램에 의해 모아지고, 예비 평가와 결합되어 상대적으로 안전한 선박을 걸러내었다. 그런 다음, 각 군집 내에서 조우하는 선박 사이의 최근접점(DCPA) 및 최근접점까지의 도착시간(TCPA)까지의 시간을 계산하여 충돌위험지수(CRI)와의 관계를 비교하였다. 조우하는 선박들간의 군집에서 CRI와 DCPA 및 TCPA 수학적 관계는 음의 지수 함수로 구성되었다. 이러한 CRI로부터 운영자는 명시된 해역에서 항해하는 모든 선박의 안전성을 보다 쉽게 평가할 수 있으며, 프레임워크는 해상운송의 안전과 보안을 개선하고 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있다. 본 연구에 서 제안된 프레임워크의 효과를 설명하기 위해 국내의 목포 연안 해역에서 실험 사례 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 연구의 프레임워크가 각 군집 내에서 조우 선박 간의 충돌 위험 지수를 탐지하고 순위를 매기는 데 효과적이고 효율적이라는 것을 보여 주었으며, 추가연구를 위한 자동 위험 우선순위를 지정할 수 있게 해주었다.