플로우 데이터는 지역간 공간적 상호작용이나 상호작용에 따른 공간 조직의 형성과 변화 등을 분석하고 이해하는데 중요한 자료로 활용되고 있다. 플로우 데이터에 대한 전통적인 지도학적 시각화 방법으로 널리 사용되고 있는 유선도는 복잡하고 많은 유선의 표현에 따른 낮은 가독성이나 중첩성 등이 한계로 지적되고 있다. 이에 본 연구는 최근 비공간적 데이터 뿐 아니라 공간 데이터의 새로운 재현 방법으로 각광받고 있는 정보 시각화 도구에 주목하여, 플로우 데이터의 지리적 시각화 기법으로서 정보 시각화 도구의 적용가능성을 탐색하고 각 기법에 대한 유용성을 체계적으로 평가하고자 한다. 이를 위해 자바스크립트 기반의 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js의 강제 유향 그래프, 코드 다이어그램, 위계적 엣지 번들링, 생키 다이어그램, 시간 거리 그래프를 활용하였으며, 실제 고속 철도 운행 플로우에 대한 다양한 시각화 사례를 실제로 개발하여 보여주고 있다. 사례 분석 결과, 각 정보 시각화 기법은 전통적인 유선도가 갖는 한계들을 효과적으로 극복할 수 있으며, 플로우 데이터에 대한 대안적인 시각화 기법으로 유용하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 이를 통해 본 연구는 플로우 데이터의 지리적 시각화 분야에 유용한 가이드라인을 제공할 수 있고, 지리학, 지도학 및 공간 정보 분야에서 공간 정보의 매핑과 시각화 방법에 대한 인식적 변화를 가져올 것으로 기대한다.

최근 4차 산업혁명의 주요 변화동인 중 하나인 “빅데이터” 기술을 활용하여 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 이루 어지고 있다. 선박이 운항 하면서 발생되는 데이터에는 1해리 당 소모연료량, 엔진출력, 대지속력, 대수속력, Main Engine RPM, FOC, SFOC, DFOC 등의 여러 지표가 있다. 본 논문에서는 Gathering 데이터간의 민감도를 분석 하여 각 변수들간의 영향력을 판단하여 선박 운 항 관련 에너지효율에 대한 주요 변수를 분석 하고, 분석 기법 중 수학 모델을 이용한 근사 모델을 생성 하여, 실측 데이터와 예측결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 빅데이터 분석 기술을 활용하여 운항 선박의 에너지효율 관련 변수 간 민감도 확인, 근사모델을 이용한 연비 관련 지표 예측에 활용 할 수 있는 가능성을 확인 하였다. 핵심용어

최근 주목받고 있는 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기술은 다양한 형태로 수집된 생태계 데이터의 지능적 활용을 위해 매우 필요하다. 본래 데이터마이닝 기술이란 축적된 많은 데이터로부터 숨겨진 유용한 패턴을 분석하여 지식화하기 위한 전반적 기술을 의미한다. 현재 우리나라의 많은 생태계 데이터는 다양한 형태 및 형식으로 여러 곳에 흩어져 저장되어 있기 때문에 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 표준 프로토콜에 기반한 원시데이터의 표준화 작업 및 통합된 생태계 데이터로부터 유용한 패턴을 검출하기 위한 마이닝 기술 (판별분석, 연관분석, 군집분석) 의 적용이 필요하다. 본 발표에서는 각 단계별 기술 개발 동향 및 관련 이슈에 관해 논의하고, 본 연구실에서 개발한 관련 기술에 관해 소개한다.

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.

As big data is diffused throughout the industry, big data analytics is regarded as a corporate competitiveness, and data mining techniques are pouring in exponential methodologies and techniques in the field of computational science. Using mathematical and statistical techniques that have sufficient academic depth, we aim to increase mining efficiency by increasing efficiency and applying efficient data to mining procedures and processing procedures.

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.

Agrometeorological information used in agriculture field depends heavily on productivity in accordance with analysis and forecasting accuracy. In this study, we used necessary weather information for potato crops during the growing season and developed a decision support system to help farmers' management activities. The core of the solution is to utilize the real-time weather data observed in my field. By using application weather information in agricultural field rather than simple weather information transmission, we understood control effect through various pest information services. These ICT (Information & Communication Technologies) solutions in the field of weather-based agriculture provide appropriate intention information for growing crops, thus it is expected that effective control will reduce the risk of insect pests and reduce direct costs of farmers. In addition, it is expected that it will contribute not only to reduce soil pollution but also to safe food production by controlling indiscriminate use of pesticides properly.

국내 유통중인 다양한 형태의 원료물질 또는 공정부산물들에 대한 물리적, 화학적 및 방사선적 특성을 평가하기 위해 약 220 여 개, 총 16 종의 표본 시료를 선정하였다. 해당 시료들에 대하여 LaBr3 섬광검출기를 이용한 에너지 스펙트럼 측정과 에너 지 분산형 X-선 형광 분광기를 이용한 U, Th, K와 물질의 주요 성분 분석을 수행하였다. 그리고 HPGe 검출기를 이용하여 234Th, 234mPa 및 214Bi 등의 우라늄 붕괴계열 핵종들과 228Ac, 212Pb 및 208Tl 등의 토륨 붕괴계열 핵종들 그리고 40K 등의 방사능 농도를 분석함으로써 원료물질 및 공정부산물의 특성에 관한 기초자료를 수집하였다. 추가적으로 ROI구간별 계수율과 원 소성분함량, 방사능농도와 같은 특성변수들 간의 상관관계를 분석함으로써 스크리닝 장비를 이용한 방사능 농도 분포 유추 가능성을 평가하였다. 본 연구에서 구축된 특성 데이터베이스는 천연방사성핵종 분석을 위한 절차 및 방법을 수립하는데 유 용한 정보를 제공하고, 천연방사성핵종 분석에 대한 정확성 및 재현성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다

최근 기후변화에 따라 전 세계적으로 큰 규모의 산불 발생이 증가하고 있으며, 우리나라도 산불발생이 전반적으로 증가하는 경향을 보인다. 최근 우리나라와 인접한 북한에서 발생한 산불이 비무장 지대 등의 국내 영토로 번지는 사건이 많이 발생하고 있다. 우리나라에서는 오픈 API(application programming interface)를 통하여 과거 산불발생 기록을 검색할 수 있으나 행정기관에서 수집한 자료여서 국내 지역으로 정보가 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 접근불능지역인 북한을 포함한 한반도의 산불발생에 대한 장기 시계열 정보를 생산하기 위하여 2000년부터 2015년까지의 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 수집 및 재가공하여 일자별 산불발생 현황의 GIS 데이터베이스를 구축하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위한 입력자료로서 Terra 위성의 MOD14A1 산출물과 Aqua 위성의 MYD14A1 산출물을 사용하였으며, 16년간의 일자별 영상을 일괄작업으로 재처리하여 산불의 발생일자, 발생 위치, 탐지 신뢰도, 방사열 에너지(fire radiative power: FRP) 등의 정보를 추출하고 이들을 결합하여 Shapefile 형태로 생성하였다. 본 연구에서 구축한 장기시계열 GIS 데이터베이스는 다른 연구자들에 의해 한반도 산불정보의 시공간 특성 분석에 활용될 수 있으며, 이를 위하여 인터넷에 결과 파일을 탑재하여 자유롭게 다운로드 가능하도록 하였다.