최근 모바일과 웹 사용의 증가로 일상생활에서 기록되는 로그데이터를 다양하게 분석하여 의미있는 정보와 지식을 이끌어내고자 하는 연구가 증가하고 있다. 웹과 모바일 기기로부터 생성되는 로그데이터는 시공간적인 정보를 담고 있으며, 데이터를 다차원적으로 탐색하고 시각화하여 기존에 분석하지 못했던 다양한 의미를 찾을 수 있음이 확인되고 있다. 본 연구에서는 시간과 공간 정보를 가지고 있는 로그데이터를 다차원적으로 탐색하고, 의미를 분석하는 데이터마이닝과 시공간 데이터를 시각화하여 의미를 도출하고자 하는 시각화 관련 연구들을 분야별, 연구방법별로 분석하여 연구동향을 살피고 의미를 찾고자 한다.

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.

본 연구에서는 국내 위치기반소셜 네트워크(LBSN)의 공간분포 특징을 분석하였다. LBSN에서 발생하는 정보의 특징은 사용자들이 작성한 콘텐츠가 지역과 밀접한 관계를 갖는 내용이기에 해당 지역이 갖는 특징들을 반영하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 가장 대표적인 서비스인 포스퀘어를 사례로 베뉴와 팁에 관한 정보를 수집하여 데이터의 지역 간의 특징 및 차이를 분석하였다. LBSN자료의 정량적인 특징인 베뉴 및 팁의 수와 함께 정성적인 특징인 베뉴의 범주, 팁의 콘텐츠에 대한 정성적인 분석을 통해 지역별로 나타나는 콘텐츠의 특징을 분석하였다. 분석결과 도시지역을 대표하는 서울특별시와 관광지역인 제주도에 있어, 베뉴의 범주와 팁 텍스트의 질적인 특징들을 확인할 수 있었다.

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.

Korea is part of a region of low to moderate seismicity located inside the Eurasian plate with bedrock located at depths less than 30 m. However, the spectral acceleration obtained from site response analyses based on the geologic conditions of inland areas of the Korean peninsula are significantly different from the current Korean seismic code. Therefore, suitable site classification scheme and design response spectra based on local site conditions in the Korean peninsula are required to produce reliable estimates of earthquake ground motion. In this study, site-specific response analyses were performed at more than 300 sites with at least 100 sites at each site categories of SC, SD, and SE as defined in the current seismic code in Korea. The process of creating a huge database of input parameters - such as shear wave velocity profiles, normalized shear modulus reduction curves, damping curves, and input earthquake motions - for site response analyses were described. The response spectra and site coefficients obtained from site response analyses were compared with those proposed for the site categories in the current code. Problems with the current seismic design code were subsequently discussed, and the development and verifications of new site classification system and corresponding design response spectra are detailed in companion papers (II-development of new site categories and design response spectra and III-Verifications)

이 연구에서는 현장타설 캔틸레버공법(free cantilever method)을 적용한 PSC(prestressed concrete) 교량에 콘크리트의 장기거동을 고려한 시공 중 계측분석 방법을 제안하였다. 콘크리트 박스 거더의 장기 거동에 따른 응력을 확인하기 위해 온도센서와 변형률계를 함께 설치하고 계측된 데이터를 이용하여 크리프계수를 산출하였다. 또한 크리프계수를 적용한 콘크리트 박스 거더의 시공 중 응력을 분석하고 설치된 온도 센서의 변화 데이터를 비교하여 세그먼트 시공에 따른 연직변위를 분석하였다. 연구결과, 교량의 장기 거동을 고려한 FCM 교량의 시공 중 계측은 레이저 변위계나 처짐계를 사용하지 않고 온도와 변위 데이터만을 이용하여 효율적인 분석이 가능한 것으로 나타났다.

As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model’s key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.

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.

도심지의 도로포장은 버스 등 중차량 교통하중과 포장 유지보수 시기가 지나 급속히 진행 되고 있는 포 장표면의 노후화뿐만 아니라 도로하부 시설물 보수를 위한 잦은 굴착복구가 진행되고 있다. 이로 인해 포 장체의 구조적 지지력이 감소하여 전형적인 도심지형 도로파손인 포트홀, 균열, 침하 및 소성변형이 급증 하고 있다. 또한 빈번히 발생하는 도심지의 도로파손 유지보수로 적지 않은 예산이 소요되고 있기 때문에 효율적인 유지보수를 통한 공용성 확보가 절실히 요구된다. 따라서 본 연구에서는 도로포장의 표면상태와 포장층의 구조적 지지력과의 연관성을 파악하여 효과적인 유지보수 방안을 제시하고자 한다. 우선 도로포 장 하부상태와 표면상태 분석결과를 도심지 도로파손 원인 분석 및 대응방안 수립 근거자료로 활용하기 위 해서 서울시의 23개 장기공용성구간(Long Term Performance Pavement)중 공용기간이 5년 경과된 구간 을 선정하였다. 선정된 대상구간의 포장 표면상태 조사(Visual Inspection) 결과인 Rutting, Crack, IRI 및 그에 기반한 SPI지수와 FWD시험으로 부터 산출된 잔존수명과의 비교 분석을 수행하였다. 특히, 표면 조사와 동일구간에 현장코어를 통해 얻어진 아스팔트층 두께와 30cm로 가정한 보조기층 두께 및 대표온 도 20℃를 이용, 역산프로그램을 사용하여 포장층의 탄성계수와 잔손수명을 추정하였다. 대상 구간의 잔 존수명과 도로포장 표면상태와의 관계를 도출하기 위해 지지력 기반 우선순위와 표면상태 기반 우선순위 를 비교하였다. 그 결과 표면상태와 지지력의 상관관계는 다음 그림1에 나타난 바와 같이 Rutting, Crack 에 대한 R-square 값이 0.65이상으로 상관성이 비교적 높은 수준이며 IRI(종단평탄성)는 상관성이 가장 낮았다. 이는 포장층이 지지력이 도로 노면의 평탄성에 미치는 영향이 상대적으로 적기 때문이며, 따라서 Rutting, Crack, IRI의 지수가 모두 포함된 SPI는 상대적으로 낮게 나타난 것으로 판단된다. 따라서 포장 표면상태를 나타낸 지수만을 고려하여 유지보수를 시행할 경우 포장층의 지지력이 충분하지 못한 경우에는 예상보다 빠른 시기에 혹은 동일 시기라도 심각한 상태의 포장손상이 나타날 가능성이 높다. Rutting과 Crack에 대한 지지력의 상관도를 볼 때 이미 진행된 도로파손의 유지보수시 표면상태 뿐만 아니 라 포장층 자체의 지지력을 함께 고려하여 유지보수를 시행하여야 향상된 공용성을 기대할 수 있다.