PURPOSES : The purpose of this study is to evaluate the performance characteristics of stone mastic asphalt (SMA) pavement by comparison with polymer modified asphalt (PMA) pavement and conventional asphalt pavement, to check the performance characteristics according to the pavement type, pavement materials, traffic volume, and environmental factors and to analyze the quality variation characteristics according to the pavement materials using data extracted from the database of the expressway long-term pavement performance. METHODS : Approximately 10% outlier data of pavement performance data were excluded in order to increase the reliability of the analysis results before evaluating the asphalt pavement performance. The performance model was developed through linear regression analysis by setting the performance period as the independent variable and the highway pavement condition index (HPCI) as the dependent variable. Descriptive statistic analysis of HPCI using the static package for social science (SPSS) tool and the analysis of variance was performed to identify the quality variation characteristics according to the pavement materials. The amount of de-icing agent and traffic level of service were classified as two levels in order to check the influence of traffic volume and environmental factors on the performance characteristics of the asphalt pavement. RESULTS : The tentative pavement performance lives were calculated at 19.3 years for new the SMA pavement (GPS-2), 14.3 years for the SMA overlay on the asphalt pavement (GPS-6), and 10.3 years for the SMA overlay on the concrete pavement (GPS-7). In case of the asphalt overlay, the tentative performance lives were calculated at 8.2 years for the PMA overlay on the asphalt pavement (GPS-6), 7.2 years for the PMA overlay on the concrete pavement (GPS-7), 7.2 years for the conventional asphalt overlay on the asphalt pavement (GPS-6), and 5.5 years for the conventional asphalt overlay on the concrete pavement (GPS-7). CONCLUSIONS : It was confirmed that the SMA pavement showed better performance and quality variation characteristics than the PMA and conventional asphalt pavement. The performance characteristics of the asphalt pavement (GPS-2) was better than the asphalt overlay pavement, and the asphalt overlay on the asphalt pavement (GPS-6) had better performance characteristics than the asphalt overlay on the concrete pavement (GPS-7). It was observed that the asphalt overlay on the asphalt pavement (GPS-6) was strongly influenced by the traffic volume and the asphalt overlay on concrete pavement (GPS-7) was strongly influenced by the traffic volume and de-icing agent.

Anomaly detection of Machine Learning such as PCA anomaly detection and CNN image classification has been focused on cross-sectional data. In this paper, two approaches has been suggested to apply ML techniques for identifying the failure time of big time series data. PCA anomaly detection to identify time rows as normal or abnormal was suggested by converting subjects identification problem to time domain. CNN image classification was suggested to identify the failure time by re-structuring of time series data, which computed the correlation matrix of one minute data and converted to tiff image format. Also, LASSO, one of feature selection methods, was applied to select the most affecting variables which could identify the failure status. For the empirical study, time series data was collected in seconds from a power generator of 214 components for 25 minutes including 20 minutes before the failure time. The failure time was predicted and detected 9 minutes 17 seconds before the failure time by PCA anomaly detection, but was not detected by the combination of LASSO and PCA because the target variable was binary variable which was assigned on the base of the failure time. CNN image classification with the train data of 10 normal status image and 5 failure status images detected just one minute before.

국내에는 독자적으로 연구가 수행되어 개인적으로 보관 중인 지질 연구 자료가 다량 존재하는데, 이 자료에 대한 접근성이 떨어지기 때문에 다른 연구자들과의 공유가 용이하지 않다. 이런 자료에 대한 메타데이터를 체계적으로 구축하고 총괄적으로 관리하여 이 자료를 필요로 하는 연구자들이 효과적으로 연구를 수행할 수 있는 기회를 제공하는 것이 이 연구의 목적이다. 국내에서 연구된 약 1000여개의 지질 시료(900여개의 암석과 화석 시료, 100여개의 박편 시 료)를 수집하였고, 각 시료의 고화질 사진, 분류, 시료명, 보유기관, 산지, 좌표, 특징 등에 대한 메타데이터를 구축하였다. 암석과 화석 시료 100개에 대해 추가적으로 3D 모델링을 수행하였다. 이 연구를 통해 유실되거나 방치되는 중요한 지질 자료에 대한 연구자들의 접근성이 높아지고 자료의 공유가 가능해진다. 따라서 연구자들은 반복적인 연구 자료 수 집 작업으로 인한 시간과 비용의 낭비를 줄일 수 있고, 효율적인 연구를 수행하여 경쟁력을 갖춘 연구 결과를 획득할 수 있다. 또한 이미 확보된 시료에 대한 무분별한 반복 채집으로 인해 중요한, 그리고 피해에 취약한 자료가 훼손되는 것을 방지할 수 있다. 향후 전국의 대학과 연구기관에서 보관중인 다양한 암석과 박편 시료에 대한 메타데이터를 추가로 구축하면 자료의 식별 및 진전된 연구가 가능하고, 더불어 전문적인 광물학 및 암석학의 기초 지식에 대한 비교와 분석을 기대할 수 있다.

The research model of panel data analysis in this study was used as the dependent variables and the business characteristics of the welding industry were reflected in the research model for systematic analysis of the effect of welding technology on the welding industry. As a result of the existing research, the domestic welding technology is seriously encroaching on the domestic welding industry between the United States, Japan and China. There is no quantitative statistical analysis on this aspect. In this study, the panel data analysis is used to indicate differences in explanatory power by numerical values of POLS model, fixed effect and random effect. And the prior studies on the current status of welding industry related to arc welding, special welding, multiple welding, welding and bonding technology are applied by the panel data analysis. Therefore, the problems of existing research are diagnosed while presenting the future research directions.

In this study, quality keywords of frequent mention of failures were extracted by analyzing the field operational data of main battle tanks recorded for about 5 years. As a result of the data analysis, the leaf spring assembly of the crew hatches corrosion and failure was frequently occurred. FEA(Finite Element Analysis) and tests were performed to analyze the cause of the failure, and it was confirmed that durability of the leaf spring was insufficient. Therefore a design modification study was conducted to improve durability of the leaf spring, and FEA and durability tests demonstrated the improvement. As a result, the durability of leaf spring was improved at least 3.3 times compared to before improvement. This study will contribute to suggesting the use of data analysis in the defense area and improving the operability of the main battle tanks.

최근 조선 해운 산업 분야에서 큰 관심을 보이고 있는 자율운항선박의 현실화를 위해서는 선박의 운항 상태를 육상에서 효과적으로 확인하고 진단할 수 있는 기술이 필수적으로 뒷받침되어야 한다. 본 논문에서는 선박 운항데이터를 수집하는 데이터 수집 플랫폼과 선내 및 육상 서비스를 제공하는 플랫폼이 하나의 시스템으로 동작하는 스마트선박 솔루션을 제시하고, 이를 실제 운항 선박에 적용하여 기존의 선박 데이터 수집 체계 대비 고품질의 다양한 데이터가 수집 가능함을 평가하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터에서 주기관 관련 파라미터들의 데이터 분석을 수행하여 유효한 결과를 도출하고 패턴을 시각화하여 종합적인 상태를 판단하는데 활용 가능함을 보였다. 마지막으로 이러한 연구 결과를 선박의 다양한 장비로 확장 적용하고 운항 환경 데이터까지 함께 분석한다면 육상에서 선박의 운항 상황을 보다 효과적으로 확인하고 평가 가능함을 제시하였다.

2013년 공공데이터포털 서비스가 시작되어 현재까지 공공데이터 개방의 수준이 양적으로나 질적으로 비약적으로 확대되었으며, 공공데이터를 활용하여 수많은 어플리케이션에 제작되어 활용되고 있다. 행정데이터의 70～80% 이상은 위치와 관련된 정보이기 때문에 공공데이터 역시 위치정보를 가지고 있는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 파일데이터, 오픈API, 표준데이터 형식으로 제공되는 공공데이터포털의 자료를 전반적으로 분석하고, 이 중 특히 위치정보를 포함한 공공데이터포털 데이터의 문제점을 분석한 후, 이를 바탕으로 공공데이터포털의 발전방안을 제시하고자 한다. 현황분석을 통해, 공공데이터포털의 데이터 종류, 정보수준, 형식 등을 결정하는 체계가 확립되어야 하고, 데이터 관리주체의 다원화, 데이터에 적합한 제공형식 등에 대한 검토가 필요한 점을 제시하였다. 또한 공간정보의 이용측면에서는 위치참조체계에 대한 명확한 정보제공, 위치참조체계를 변환을 위한 통합적인 API 개발 및 특수한 위치참조체계에 대한 처리 방안의 모색 등이 강구되어야 함을 발전 방안으로 제시하였다.

최근 미시적 규모의 연구가 증가하며 기존보다 세밀한 공간 단위의 데이터에 대한 요구가 증가하였지만, 현재 접근 가능한 대부분의 공간 데이터는 행정구역 단위를 기반으로 집계되어 제공되고 있다. 따라서 고해상도 공간 데이터를 얻기 위해 기존의 공간 데이터를 세밀한 공간 단위로 전환하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 연구에서는 다양한 공간 데이터의 융합을 통해 직장인구를 건물 단위로 추정하는 알고리즘을 제시한다. 개별 통행의 목적지를 건물 단위로 추정하는 건물선택 알고리즘은 영역내 삽법과 대시메트릭 매핑을 기반으로 하며, 보조 데이터를 통해 건물별로 가중치를 정의한 뒤 이를 기반으로 통행의 목적지를 추정하였다. 본 연구는 통행을 기반으로 하며 기존의 내삽법에 비해 높은 정확도를 보이는 새로운 인구 추정 모형을 제시하고, 쉽게 접근할 수 있는 다양한 데이터를 결합하여 고해상도 데이터를 생성한다는 점에서 의의를 지닌다.

이 연구는 토픽 모델링의 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용해 언론에 보도된 테러리즘 관련 뉴스 기사의 주요 토픽(topic)을 분석하였다. 이를 위해 지난 2014년 6월부터 2019년 5월 중, 미디어에 보도된 뉴스 중에서 테러리즘을 소재로 다룬 36,436건을 대상으로 토픽 을 추출하고, 주요 흐름을 시기별(모술탈환 이전, 모술탈환 과정, 모술탈 환 이후)로 구분하여 분석하였다. 이 연구에서 모술탈환 작전을 주요 분 석 시점으로 정한 것은 국제 테러리즘의 확산과 파급력이라는 측면에서 중요한 키워드가 ISIS(이슬람국가)이고, ISIS 세력의 확장, 축소, 다변화 등과 관련된 주요 사건이 모술탈환 작전이라고 여겼기 때문이다. 연구 방법적으로는 테러리즘과 관련한 방대한 양의 기사 내용을 정량 적으로 분석할 수 있고, 내용적으로는 주요 토픽을 파악함으로써 테러리 즘 기사의 이슈와 정책 이슈와의 관련성을 논의할 수 있는 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 이상의 결과는 테러리즘에 대한 주제를 단어 중심으 로 범주화함으로써 관련 연구의 분석 기준을 마련할 수 있으며, 정책적 으로는 관련 이슈에 대한 언론 보도 토픽의 경향성을 파악함으로써 국제 테러리즘 발생에 대한 이해를 기반으로 정책 수립의 방향성을 제시할 수 있을 것이다. 이 연구는 선행연구에서 주요하게 다루지 않았던 테러리즘의 양상과 관련된 뉴스 기사의 주제적 특징을 객관적으로 도출함으로써, 시기별로 중심 주제가 어떻게 변화되고 있는지를 분석하였으며, 이를 통해 우리 사회에서 바라보고 있는 테러리즘 실태와 동향을 살펴보고자 하였다. 이 를 토대로 테러리즘 관련 언론보도의 주요 토픽과 테러리즘 관련 언론보 도 기사에서 모술작전 전후 시기별로 주요 토픽은 어떠한 변화 추이를 보이고 있는지에 대한 함의점을 도출할 수 있었다.

As information technology advances, the penetration of smart devices connected to the Internet, such as smart phone and tablet PC, has rapidly expanded, and as sensor prices have fallen the Internet of Things has begun to be introduced in the industry. Today's industry is rapidly changing and evolving, requiring companies to respond to the new paradigm of business. In this situation, companies need to actively manage and maintain customer relationships in order to acquire loyal customers who bring them a high return. The purpose of this study is to suggest a method to manage customer relationship using real time IoT data including IoT product usage data, customer characteristics and transaction data. This study proposes a method of segmenting customers through RFM analysis and transition index analysis. In addition, a real-time monitoring through control charts is used to identify abnormalities in product use and suggest ways of differentiating marketing for each group. In the study, 44 samples were classified as 9 churn customers, 10 potential customers, and 25 active customers. This study suggested ways to induce active customers by providing after-sales benefit for product reuse to a group of churn customers and to promote the advantages or necessity of using the product by setting the goal of increasing the frequency of use to a group of potential customers. Finally, since the active customer group is a loyal customer, this study proposed an one-on-one marketing to improve product satisfaction.

빅데이터의 활용을 둘러싼 법적 쟁점은 개인정보보호를 우선할 것인지 아니면 빅데이터의 활용을 우선할 것인지의 문제로 귀결된다. 보건의료정보는 그것이 제한 없이 공개될 경우 개인의 신체 적⋅사회적 지위에 미치는 영향이 크다는 점에서 민감한 개인정보에 해당하는바, 개인정보보호의 대상이 된다. 그리하여 기존의 개인정보보호법제는 정보주체의 사전동의(opt-in방식)가 있는 경우를 전제로 정보의 수집⋅분석⋅이용을 규율하고 있었다. 그러나 국민 개개인에 대한 맞춤형 보건의료 서비스를 제공하기 위해서는 대량의 보건 의료정보를 신속하게 사용할 수 있어야 할 것이다. 결국 정보주체의 사전동의를 전제하는 기존의 방식으로는 내재적 한계에 부딪힐 수밖에 없으며 이에 대한 해결책이 강구되었다. 최근 정부가 발간한 개인정보 비식별 조치 가이드라인은 비식별 조치가 완료된 개인정보는 정보주체의 사전동의 없이도 제3자에게 제공이 가능하도록 하는 내용을 규정함으로써 전향적인 태도를 보이고 있다. 나아가 보건의료정보는 비식별 조치를 취함으로써 정보의 가치가 하락하는 경우 역시 발생할 수 있는바, 정보의 유형에 따라 예외적인 opt-out방 식의 도입을 검토할 필요가 있다. 또한, 동 가이 드라인은 법률의 위임 없는 행정규칙 내지는 유권해석에 해당하는바, 사법적 판단이 필요한 경우에 법적 안정성이 부족하다는 한계가 있다. 따라서 가이드라인의 취지와 핵심 내용을 개인정보보호법 또는 법률의 위임을 받은 법규명령에 반영 하기 위한 법 개정이 필요하다.

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.