Indirect evaporative coolers (IECs) are widely used for cooling of outdoor air in building air-conditioning and for cooling of indoor air in data center air-conditioning. However, for each case, the inlet air temperature and humidity condition to IEC are different, which may yield different cooling efficiency. In this study, tests were conducted at the two air conditions using two IEC samples having different channel pitch (3 mm × 5 mm, 5 mm × 5 mm). Results showed that the efficiencies of the 3 mm × 5 mm sample were 12~32% larger than those of the 5 mm × 5 mm sample due to 25% larger heat transfer area and the usage of smaller diameter channel. The efficiency was 10% larger at the data center condition than at the building condition. The reason may be attributed to a larger absolute humidity difference between the liquid film and the air at the data center condition. At the same air velocity, the pressure drops at the wet channel were 64~128% larger than those at the dry channel due to the presence of liquid film at the wet channel. Comparison of the data with predictions by the analytical model revealed that both the efficiency and the pressure drop were over-predicted. Possible reason may be the simplification of the channel geometry and the assumption of fully developed flow, which may be improved in the future.

본 연구의 목적은 양돈 농장 관련 차량 이동 데이터를 활용해 농장과 도축장 간 네트워크 분석을 수행하는 데 있다. 구제역과 같은 확산 속도가 빠른 질병에 효과적으로 대응하기 위해서는 초동대응 및 선제적 차단방역이 중요하다. 이러한 방안을 마련하기 위해서는 질병 전파의 주요 매개체인 차량 이동 분석 및 질병이 확산되는 장소인 도축장과 양돈농장의 연계 관계에 대한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 KAHIS(국가가축방역통합시스템, Korea Animal Health Integrated System)가 관리하는 차량 이동 데이 터를 기반으로 농장과 도축장 간 바이너리 매트릭스를 생성해 농장과 도축장 간 네트워크 분석을 실시하였다. Rasch model 및 Latent Class Analysis(LCA) 방법을 활용해 농장과 도축장의 위험도를 산출하고, 농장을 군집화하였다. Rasch model 분석 결과, 전라북도와 경기도 농장이 높은 위험도를 보였으며, 이는 질병 전파의 위험도가 높은 것으로도 해석 가능하다. LCA를 활용한 군집 분석 결과, 총 7개의 군집으로 분류되었다. 특히, Rasch model에서 추정된 위험도의 고려했을 때, 4번 군집이 중점적으로 관리되어야 할 대상인 것으로 나타났다. 그 다음으로는 위험도가 0.02수준인 1, 3, 5, 6번 군집이 주의해야 할 대상으로 나타났다. 위험도가 상대적으로 낮은 2, 7번 군집의 경우, 도축장을 통한 질병 전파 위험도는 낮은 수준인 것으로 해석 가능하므로 군집 단위의 관리보다는 개별 농장 단위의 모니터링 관리를 고려해볼 수 있다. 본 연구 결과에서의 양돈 농장과 도축장 간 군집 분석 결과를 고려한다면 김제, 고창과 인접한 정읍, 부안, 익산을 이어서 논산과 공주까지의 전북, 충남의 일부 지역에 대해서만 이동제한을 연장하는 세밀한 방역조치를 생각해볼 수 있었을 것이다.

본 연구는 플리커에 게시된 사진 게시물에 대한 공간적 분석을 통하여 서울을 방문한 관광객의 주요 관광지와 문화권별 관광 특성을 분석하였다. 서울 시내에 2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일 사이에 플리커의 지오태깅된 데이터를 수집하고, 전체 사용자를 관광객과 거주자로 분류하였다. 이후, 관광객이 주로 방문하는 지역인 RoA를 도출하여 RoA 방문 경향을 분석하였다. 아울러 서울 시내 문화권별 관광객이 많이 방문하는 핫스팟 지역 또한 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 총 167,410건 이였으며, 사용자 수는 3,921명이었다. 이후 RoA를 도출하기 위하여 DBSCAN 알고리즘을 통하여 서울 전체에 11개, 종로 내부에 12개의 RoA를 도출하였다. 서울 전체에 종로, 홍대, 남산, 신촌, 강남역, 코엑스, 이태원, 잠실, 가로수길, 전쟁기념관, 대학로 RoA가 도출되었으며, 종로 내부의 경우에는 경복궁, 명동, 광화문, 동대문, 북촌, 시청, 창덕궁, 인사동, 남대문, 광장시장, 창경궁, 감고당길에서 RoA가 도출되었다. 이후 문화권별 관광객의 관광 경향의 차이를 확인하기 위하여 아시아권, 미주권, 유럽권 관광객의 관광 추이를 확인하였으며, 문화권별로 각각 상이한 핫스팟 지역이 나타난 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 발생핫스팟(EHSA)를 통하여 관광객 추이의 시공간적 변화를 확인하였다.

본 논문은 공학적방벽시스템의 THM 복합거동을 분석하기 위해 구축한 In-DEBS를 실제 운영하며 취득한 운영 초기 100일간의 현장데이터에 대해 살펴보고자 한다. 콘크리트로 플러깅을 한 In-DEBS 상부에서는 콘크리트가 양생하는 동안 열을 발생하게 되어 In-DEBS의 완충재 및 근계암반에 영향을 미치게 된다. 콘크리트 플러깅에서 멀어질수록 완충재 및 근계암반의 온도는 점점 감소하게 되는데, 이러한 현상을 이용하여 센서 및 계측 시스템을 검증하였다. 처분용기를 모사한 히터는 온도제어를 통해 용기 표면 온도를 100℃로 유지할 수 있도록 설정하였으며, 시스템의 안전을 위해 일주일 동안 서서히 목표온도까지 올렸다. 히터 가동 직후 완충재의 온도는 약 4일 만에 정상상태에 도달하였으며, 상대습도는 증가하였다가 일정시간이 지난 뒤에 서서히 감소하는 것을 관찰할 수 있었다. 또한 지하수 포화에 따른 팽윤에 의해 완충재의 압력이 증가하는 것을 볼 수 있었다. 근계암반에서는 히터 가동 후 온도가 계속 증가하며, 암반의 변위도 계속 증가하는 것을 관찰할 수 있었다.

보건의료 정보의 활용은 빅데이터 시대에 피할 수 없는 흐름이다. 빅데이터를 활용하여 산업발전 및 소비자 후생증진을 도모할 수 있다. 이에 따라 빅데이터 사용에 있어 개인정보 보호의 문제도 대두되었다. 미국은, HIPAA (의료정보보호법)를 제정하여 보건의료 정보의 비식별화를 규정하고 있다. 유럽은 GDPR이 제정되었다. 이에 기반하여 EU의 제 29조 작업반(Working Patty 29)은 2014년 4월 10일 익명처리기법에 대한 의견서(WP opinion on Anonymisation Techniques)를 채 택하였다. 일본은 2003년 개인정보보호법을 제 정하였고 2015년 전면개정하였다. 개정법에서는 개인정보 빅데이터의 활용을 좀 더 용이하게 하기 위해 익명가공정보의 개념을 도입하였다. 우리 나라 개인정보 보호법 제18조 제2항은 개인정보를 목적 외로 이용 또는 제3자 제공할 수 있는 예외사유를 규정하고 있다. 또한 의료법 제19조 제 1항으로 의료인이나 의료기관 종사자에게 업무상 알게 된 다른 사람의 정보를 누설하거나 발표하 지 아니할 의무를 정하고 있고, 같은 조 제2항은 의료기관 인증에 종사하고 있거나 종사하였던 자의 업무상 알게 된 정보 누설 및 부당 사용을 금지한다. 2016년 6월에는 행정자치부 등 기관들의 합동으로 ‘개인정보 비식별화 조치 가이드라 인-비식별 조치 기준 및 지원⋅관리 체계 안내’를 발표하였다.

PURPOSES : Transportation researchers have contributed to try to both understand and accumulate scientifically how individuals move across time and space. Currently, data generated from household travel diary surveys have been used as the basis of travel behavior (or human mobility patterns) analysis in transportation planning and have been buoyed in a sustainability for decades. Against this backdrop, this study introduces mobile phone signaling big data that can convey more detailed human mobility information across time and space and supplement travel behavior analysis. METHODS: We propose a usable and useful dataset driven from the mobile phone signaling data for better travel behavior analysis. Several data-driven approaches have been tried to estimated and calculate variables inserted into the dataset. RESULTS: In the result, this paper discussed the promise of mobile phone based dataset to applications for inferring human mobility patterns applied to directly transport policy. CONCLUSIONS: It is our hope that this study will stimulate future studies on transportation planning and mobility analysis using mobile phone signaling data in Korea.

오늘날 우리는 빅데이터의 시대에 도래하였다. 특히 빅데이터를 범죄예방에 활용함 으로써 빅데이터의 가치는 나날이 증가하고 있으며, 공공기관에서 공유하고 있는 데 이터를 통해 범죄, 질병, 재난재해예방등의 효과가 나타나고 빅데이터를 활용한 범죄 예방효과가 입증되고 있다. 미래를 예측하기 위한 국가, 기업, 단체들은 가능한 멀리 그리고 정확하게 앞날을 내다보려고 한다. 미래를 예측하기 위해 각각의 주체들은 다양한 의사결정 프로세스를 가지고 있다. 그러나 정확한 예측을 토대로 미래를 준비하기 위해 정교한 의사결정 시스템을 갖추기는 현실적으로 불가능하거나 어렵다. 이렇게 의사결정 자체를 특정모형으로 설명할 수 없는 모델을 쓰레기통 모델이라고 부른다. 명칭이 다소 아름답지는 못하지만, 문제 발생원인의 파악, 문제해결 방안의 도출, 최종 의사결정의 주체, 의사 결정의 시기 등이 뒤섞여 결국은 불규칙한 프로세스에 의해 최종결정이 내려진다는 이론이다. 또한 쓰레기통 모델을 통해서 선택된 결과물이 반드시 최선의 선택이라고 는 볼 수 없다. 이미 어린이･노인･버스전용차로･음주운전 관련 교통사고, 서울대의 자영업자 생존율 분석, 언론사의 빅데이터 분석, 이동 통신사의 고객이탈 분석, 다양한 분향의 홍보 마케팅, 보험회사, 병원, 의료기관, 국가기관, 연구기관등 다양한 기관들에서 빅데이터 의 분석이 진행중이거나 그 결과를 활용하여 다양한 정책을 마련하고 있다. 하지만 이러한 노력에도 범죄신고는 꾸준히 증가하고 있고, 특히 아동학대범죄는 국가의 대처가 미흡하다는 문제점과 강력한 처벌을 요청하는 데도 불구하고 학대로 사망하는 아동들은 꾸준히 증가하고 있다. 보건복지부의 자료에 따르면 2011 년~2017년에 학대로 인한 사망아동을 파악한 결과를 살펴보면, 2011년 13명, 2012년 10명, 2013년 22명, 2014년에는 17명, 2015년에는 19명, 2016년에는 36명, 2017년에는 46명으로 조사되었다. 따라서 본고에서는 아동학대를 예방할 수 있는 시스템을 구축하기 위하여 2011 년~2017년 학대로 인한 사망한 아동들의 성별, 연령, 발생장소, 발생빈도, 학대유형 데이터를 바탕으로 아동학대 범죄예방시스템 구축에 빅데이터를 활용하는 목적을 두고 있다. 아동학대를 예방할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 첫 개선방안으로 빅데이 터를 활용하여 아동학대예방시스템을 구축하기 위하여 빅데이터를 활용한 하둡 생태 계 범죄예방시스템의 개발을 제안해 보고자 한다.

본 연구는 소셜 네트워크 서비스 중 한 유형인 플리커를 이용하여 궤적 데이터를 생성하고, 서울을 방문한 관광객의 이동 특성을 분석하였다. 연구에는 2015년 1월 1일 부터 2017년 12월 31일까지 서울을 방문한 1,476명 관광객이 게시한 플리커 사진 39,157건을 활용하였다. 연구기간 내 서울을 방문한 관광객은 1회 방문시 평균 5.12일을 체류하며, 약 1.27회 방문한 것으로 나타났다. 서울방문 관광객의 첫 방문지는 종로･남산, 신촌･홍대, 이태원 순으로 나타났으며, 주 목적지는 종로･남산이며 주로 인접 지역으로 이동하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 활용한 데이터와 방법론은 관광행태 분석을 효율화하고, 다각적 분석을 가능하게 하는데 기여할 것으로 판단된다.

The Korean fisheries industry is a traditional business, the majority of which are small and medium-sized enterprises (SMEs). It has played an important role in the South Korean economies in the past several decades, but it currently faces the limitations of growth potential and profitability due to declining workforce, aging populations, deteriorating fishery environments, climate changes, and rapid changes in the global industrial ecosystem. Many studies have suggested solutions for the fisheries industry in macro perspective, but there are rarely any studies taking the strategic approaches for the problem. If it is possible for governments to support the companies that are likely to increase their value-added selectively, it will break through the current situation more effectively. This paper introduces a study on the selection method utilizing data envelopment analysis (DEA) to find SMEs with potentials to increase profits and growth. We suggest selecting SMEs with high management efficiency and ability to utilize intangible assets as the target companies. We also suggest policy objectives for SMEs in the domestic fisheries industry based on the results of DEA analysis and propose a data-based method for the policy decisions.