Along with the current rapid development of technology, object classification is being researched, developed, and applied to security systems, autonomous driving, and other applications. A common technique is to use vision cameras to collect data of objects in the surrounding environment. Along with many other methods, LiDAR sensors are being used to collect data in space to detect and classify objects. By using the LiDAR sensors, some disadvantages of image sensors with the negative influence on the image quality by weather and light condition will be covered. In this study, a volumetric image descriptor in 3D shape is developed to handle 3D object data in the urban environment obtained from LiDAR sensors, and convert it into image data before using deep learning algorithms in the process of object classification. The study showed the potential possibility of the proposal and its further application.

The use of heat exchangers in various applications such as chemical, air conditioning systems, fuel processing, and power industries is increasing. In order to improve the performance of the heat exchanger, the problem of bonding quality of the copper tube, which is a major member, is emerging. However, since the copper tube is in the form of a pipe, it is difficult to identify internal defects with external factors. In this study, a thermal imaging camera was used to develop and verify an algorithm for detecting defects in the brazing part, and in the process, the brazing performance characteristics were analyzed according to the electrode position, and finally, a learning model was developed and performance evaluation was performed. It was confirmed that the method of supplying heat to the base material and melting the filler metal through the heat transfer effect is more effective than supplying heat input to the filler metal in the bonding process of copper tubes through high-frequency induction heating brazing. Thermal image data was used to develop a defect discrimination model, and 80% of training data and 20% of test data were selected, and a neural network-based single-layer copper tube brazing defect discrimination model was developed through k-Flod cross-validation., the prediction accuracy of 95.2% was confirmed as a result of the error matrix analysis.

이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

본 논문은 반도체, 디스플레이, 디지털 가전 및 휴대폰 등을 포괄하는 중국 전자산 업을 대상으로 OECD TiVA 데이터베이스를 활용하여 2000년~2018년까지의 중국 수 출을 부가가치 기준으로 분해하여 분석하였다. 분석 결과 중국 전자산업은 총 수출 액과 부가가치 수출액 모두 세계 1위로, 2018년 기준 중국 총수출의 약 30%를 차지 하고 있었다. 국내부가가치(DVA) 측면에서 중국은 해외 부품 조달을 통해 조립․가 공한 후 수출하는 비교적 저부가가치 활동을 담당하는 중간단계에 머무르고 있는 것 이 아니라 자국 부품 조달 및 국내 생산 비중을 높여 부가가치를 높인 것으로 분석 되었다. 주요국(한국, 대만, 미국, 일본)과의 비교에서 중국 전자산업의 국내부가가치 비중은 미국, 일본 다음으로 높은 비중을 차지하고 있었고 부가가치 기준 현시비교 우위지수(VRCA)도 높은 수준으로 상승하고 있었다.

Vegetation is the basis for biodiversity conservation and sustainable development. In the Environmental Impact Assessment (EIA), which is the most direct and efficient policy measure to prevent degradation of nature, vegetation-related assessment has limitations as it is not based on quantitative and scientific methods. In addition, it focuses on the presence of protected species; hence, it does not take into account the role of vegetation as a habitat on a wide-area scale. As a way to overcome these limitations, this study aims to contribute to the quantification and advancement of future EIA on vegetation. Through the review of previous studies, core areas, connectivity, and vegetation condition were derived as the items to be dealt within the macroscopic aspect of vegetation impact assessment. Each item was spatially constructed using land cover maps and satellite imageries, and time series change analysis was performed. As a result, it was found that vegetation has been continuously deteriorating due to development in all aspects, and in particular, development adversely affects not only the inside of the project site but also the surrounding area. Although this study suggested the direction for improvement of the EIA in the vegetation sector based on data analysis, a more specific methodology needs to be established in order to apply it to the actual EIA process. By actively utilizing various environmental spatial data, the impact of the development on the natural ecosystem can be minimized.

본 연구는 무분별한 섬 개발과 섬의 특성을 고려하지 않은 사업 등 섬 경관 특성 파악의 필요성이 증대됨과 동시에 기존 경관 연구의 한계를 보완하는 방법으로서 빅데이터 분석을 활용하고자 하였다. 따라서 본 연구는 섬 경관은 관광 동기의 중요 지표인 고유한 섬의 경관 특성을 파악함으로써 이를 고려한 계획 및 관리방안의 기초자료 제시를 목적으로 하였다. 연구의 범위는 가장 많은 섬을 보유하고 있는 전라남·북도의 섬 중 국내·외에서 인정받은 섬 중 빅데이터 분석을 하기에 용이한 데이터를 보유하고 있는 청산도, 선유도, 보길도, 박지·반월도로 한정하였다. 수집된 데이터는 사진 및 텍스트 데이터로서 이를 각각의 경관 특성을 파악하고 관계를 분석하기 위하여 형식미학적·심리적 경관특성으로 분류하여 결과를 도출하였다. 형식미학적 경관 특성은 사진 데이터를 토대로 경관파악모델 및 색채, 색채 이미지 형용사 분석을 실시하여 각 섬이 보유한 경관구성요소와 특성을 파악하였으며, 심리적 경관특성은 텍스트 데이터를 활용하여 빈도분석, N-gram, 네트워크 분석, 감성분석 등을 실시하여 경관 대상과 행태, 이미지 등을 파악하였다. 위와 같은 결과를 종합하여 섬 경관이 대중에게 어떻게 활용되고 있는지 의미를 파악하였으며 섬 연구에서 수행하는 데 발생되는 시간적·비용적 측면의 한계점뿐만 아니라 계절, 시계열 등 시간적 특성을 파악할 수 있다는 점에서 기존의 연구를 보완할 수 있었다. 또한, 각 섬의 경관 특성을 고려하여 추후 섬 발전 방향을 더욱 구체화시킬 수 있는 장치가 될 수 있다는 시사점을 제시하였다.

Proper use of health and medical data helps develop the medical industry and promote national health. In particular, Korea has a national health insurance system, so a huge amount of information, including health examination records, drug prescription records, and insurance qualifications, is collected from public institutions such as the National Health Insurance Corporation and the Health Insurance Review and Assessment Service. It has favorable conditions for data utilization in that it is possible to systematically collect and manage data. However, there are various evaluations on whether such policies to revitalize the use of health and medical data are actually successful. According to the ‘Ministry of Public Administration and Security’s evaluation of the operation status of public data provision’, the level of public data management system was good, while the level of private use support and information quality were insufficient. Data governance is being emphasized to promote the use of health and medical data along with the legislation. This is because the participation of experts and public-private agreements are important due to the nature of health and medical data, and securing social trust in personal information protection is important. In relation to this, we tried to present specific measures by reviewing the inspection of the current health care big data platform and measures to strengthen and improve it in a comparative manner. The Policy Deliberation Committee within these platforms is stipulated as a directive and is in charge of deliberation on not only policy deliberation but also research purposes and de-identification measures. It was proposed to legalize the basis for the composition of the Policy Deliberation Committee, focus its functions on policy decision-making, and to specialize in de-identification judgment by establishing a separate professional deliberation agency. As an organization dedicated to judging the de-identification of health and medical data, a plan was proposed to establish governance for professional deliberation of health and medical data and to establish a deliberation committee to deliberate on the adequacy of de-identification. The National Health Insurance Service, the National Health Insurance Review and Assessment Service, the Korea Health Industry Promotion Agency, and the National Cancer Center, which are currently combined specialized institutions, can supplement de-identification deliberations. The governance of such health and medical data review can provide policy advice to the Policy Deliberation Committee within the health and medical data platform.

역사지진과 계기지진 기록에 따르면 한반도 남동부는 우리나라에서 지진활성도가 가장 높게 평가되는 곳으로, 최근에 양산단층대와 울산단층대를 따라 제4기 단층이 다수 보고되어 고지진학적 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특 히 울산단층대의 중부지역에 해당하는 경북 경주시 외동읍 말방리 일원은 울산단층대 내에서 가장 많은 활성단층이 보고된 지역이다. 따라서 이 지역에 대한 고지진학적 특성을 이해하기 위하여 먼저 LiDAR 영상 및 항공사진을 이용한 지형 및 선형구조 분석을 실시하여 단층에 의한 기복으로 추정되는 지형인자를 확인하고, 야외답사와 물리탐사를 통해 단층을 추적하여 기 보고된 말방단층 지점에서 약 300 m 북서쪽에 위치한 곳에서 길이 20 m, 너비 5 m, 깊이 5 m의 굴착조사를 실시하였다. 굴착단면을 통해 분석된 제4기 퇴적층의 특징을 바탕으로 단층의 기하학적·운동학적 특성을 해석하여 고지진학적 특성을 규명하고자 하였다. 이번 굴착단면에서 확인된 역단층의 기하를 보이는 단층의 자세는 N26oW/33oNE로 울산단층대를 따라 분포하는 기 보고된 단층들과 유사하다. 약 40 cm의 단일 겉보기 변위가 인지되었 으나 단층조선의 부재로 실변위는 산출할 수 없었다. 선행연구에서 제안된 극저온구조층의 연대결과 값을 토대로 단층 의 최후기 운동시기는 후기 뷔름빙기 이전으로 추정하였다. 기 보고된 연구결과와 본 굴착단면에서 획득한 단층기하를 종합하여 이 지역에 발달하는 단층계를 인편상구조로 해석하였고, 단층특성을 반영한 모델을 제시하였다. 말방리 일원 에서 수 회의 굴착조사를 비롯한 다수의 선행연구가 수행되었음에도 불구하고 구체적인 단층변수에 대한 정보가 미진 하고 각 지점들 간의 상관성이 명확하게 규명되지 않은 것은 역단층의 복잡한 운동학적 특성에 기인한 것으로 판단된 다. 추후 고지진학적 연구가 추가적으로 수행된다면 상기의 문제점들을 해결하여 종합적인 단층의 형태와 운동사가 규 명될 수 있을 것으로 판단된다.