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.

중국의 유망한 성장산업으로 들 수 있는 것이 화장품산업이다. 중국 화장품산업과 관련한 국내외 연구를 요약 하면, 크게 두 가지 흐름으로 나눌 수 있다. 첫째는 중국 화장품산업의 진출전략 또는 수출전략에 관한 연구이다. 대부분의 국내 연구가 여기에 해당한다. 둘째는 중국화장품 산업의 전망을 분석하고, 경영전략의 차원에서 미래 성장전략을 제시하는 연구이다. 본 연구는 두 번째 연구흐름과 관련이 있다. 즉, 중국 화장품 산업에 속하는 주요 기업의 전략유형을 인지적 관점에서 파악하고자 한다. 본 연구의 목적을 구체적으로 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전략집단 분류의 동일성을 검증하는 것이다. 이는 기존 연구에서 중국의 화장품 기업을 대상으로 분류한 전략집단의 유형과 동일한 유형의 전략집단이 본 연구를 통해서도 분류되는지를 검증하는 것이다. 만약 기존 연구와 본 연구가 독립적으로 분류한 전략집단의 유형이 동 일하게 나온다면, 두 연구의 타당성은 높아질 것이다. 둘째, 전략집단 소속의 일관성을 검증하는 것이다. 이는 전 략집단 분류의 동일성이 달성될 경우, 각 전략집단에 소속되는 기업들도 일관되게 분류되는지를 검증하는 것이다. 본 연구는 이상의 두 가지 연구목적을 달성하기 위해, 중국 화장품 산업에 속하는 50개 기업을 대상으로 최고 경영층 인지적 특성을 설문조사를 통해 측정하였다. 이를 바탕으로 전략집단을 분류하고, 그 결과를 기존 연구 (량최정․방호열, 2019)와 비교함으로써 전략집단 분류의 동일성(첫 번째 연구목적)과 전략집단 소속의 일관성 (두 번째 연구목적)을 검증하였다. 실증분석 결과를 보면, 중국 화장품 기업의 전략유형에 있어서, 기존 연구와 본 연구가 분류한 유형이 유사하 게 나타났으며, 전략집단의 소속도 일관성을 보이는 것으로 나타났다. 결과적으로 전략집단 분류의 동일성과 전 략집단 소속의 일관성이 검증되었다. 이러한 연구결과는 중국의 화장품 산업을 이해하고 효과적인 전략을 수립하 는데 유용한 도움이 될 것이다. 또한 전략집단과 관련한 개념과 이론이 중국과 같은 신흥국 시장에도 적용가능하 다는 것을 알 수 있다.

Nowadays, since there are so many big data available everywhere, those big data can be used to find useful information to improve design and operation by using various analysis methods such as data mining. Especially if we have event log data that has execution history data of an organization such as case_id, event_time, event (activity), performer, etc., then we can apply process mining to discover the main process model in the organization. Once we can find the main process from process mining, we can utilize it to improve current working environment. In this paper we developed a new method to find a final diagnosis of a patient, who needs several procedures (medical test and examination) to diagnose disease of the patient by using process mining approach. Some patients can be diagnosed by only one procedure, but there are certainly some patients who are very difficult to diagnose and need to take several procedures to find exact disease name. We used 2 million procedure log data and there are 397 thousands patients who took 2 and more procedures to find a final disease. These multi-procedure patients are not frequent case, but it is very critical to prevent wrong diagnosis. From those multi-procedure taken patients, 4 procedures were discovered to be a main process model in the hospital. Using this main process model, we can understand the sequence of procedures in the hospital and furthermore the relationship between diagnosis and corresponding procedures.

본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량통계분석을 이용하여 생육 온도변화에 따른 파파야(Carica papaya L.)의 대사체 수준 식별을 통해 기후 변화에 대응하여 작물의 육종 연구의 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 2. 파파야 품종은 1700–1500, 1500–1300, 1100–950 cm-1부 위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼상에 서 나타났다. FT-IR 스펙트럼의 1700–1500 cm-1부위는 주로 Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들의 질적, 양적 정보를 나타내고, 1500–1300 cm-1부위는 phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보가 반영이 되고, 1100–950 cm-1부위는 단당류나 복합 다당류를 포함 하는 carbohydrates 계열의 화합물들이 질적, 양적 정보가 반영되는 부위이다. 3. PCA score plot 상측으로부터 +0oC(A)에서 +4oC(C)로 변화하는 것을 볼 수 있다. (A) 그룹은 주로 현재 기온에서 재배되는 파파야가 분포되면서 그룹을 형성하고 있고, (B) 그 룹은 평년 기온에서 +2oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 또한, (C) 그룹은 (B) 그룹에서 +2oC, 평년 기온에서 +4oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석보다 생육온도에 따른 그룹 간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 파파야 생육온도에 따른 대사체 수준 식별 기술은 파파야의 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 신품종개발 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

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.

This study empirically analyzed the influence of fashion brands’ marketing issues on actual sales and consumer preference—focusing on evaluation trends of brands over time by using the theoretical background and big data provided through literature. This study examined the influence of three fashion brands (Balenciaga, Vetements, and Off-White) that have recently seen a drastic increase in the number of searched volumes through social networks. To identify the consumer-brand evaluations and trends and the marketing issues, the time period was divided into Groups A and B, which are from 2014 to 2015 and from 2016 to 2017, respectively. This study analyzed the frequency of overlapping keywords by using the R program to graphically visualize the changes over the timeline. Specifically, this analysis extracted data mainly related to bags, wallets and accessories for 2014-2015, but in 2016-2017, all four brands saw a vast increase in the frequency of searching product keywords related to clothing and footwear, and newly extracted ones were the top keywords. When analyzing the big data with these keywords as indicators, I confirmed that the products related to bags, wallets, and accessories were shifted to those related to apparel and footwear. Consumers previously recognized luxury brands such as Balenciaga as accessoriesoriented brands that were focused on handbags and sunglasses, but now they are gaining popularity and recognition among consumers as a fashion brand.

매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양 사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 ‘신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과’이며, 이 항목 들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 ‘품질이 확보된 충분한 정보’를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.

본 연구에서는 식품섭취량 데이터를 활용하여, 한국인의 식습관을 분석하고 관리방향을 제안하였다. 국민건강영양 조사의 원시자료를 활용하고, 국내 대표적 식품 분류체계인 식품공전을 반영해서 품목수 839개(세부품목수 1,419개)를 대상으로 실시하였다. 일일 총 식품섭취량은 1,585.77 g/day 이고, 그 중 원재료식품은 858.96 g/day(54.2%), 가공식품은 726.81 g/day(45.8%)로 산출되었다. 식품군별 식품섭취량은, 곡류가 가장 높은 비율을 차지했고, 식품섭취량 상위15위 식품군 중 90% 이상의 대상자가 섭취하는 목록으로는 곡 류(99.06%), 근채류(95.80%)로 나타났다. 품목별 분석에 의하면 주요 다소비(일일식품섭취량 1%이상 섭취, 158.6 g/ day) 및 다빈도(일일평균 국민 25% 이상 섭취, 5,168명) 품목은 쌀, 배추김치, 사과, 무, 달걀, 고추, 양파, 밀, 두부, 감자, 오이, 돼지고기로 산출되었다. 섭취빈도 중심의 상위순위 목록은 주로 한식양념 재료들이 포함되었다. 김치류는 배추김치(64.89 g/day)의 섭취량 비율이 67%로 가장 높게 나타났다. 주류의 경우 섭취량 및 섭취빈도 모두 상위 5위 안에 포함되어 있으며, 세부적인 섭취량은 맥주 (63.53 g/day), 소주(39.11 g/day), 막걸리(19.70 g/day) 순으로 높았고, 섭취빈도는 소주(11.3%), 맥주(7.2%), 청주(6.6%) 순으로 높게 산출되었다. 2010년부터 2015년도 식품섭취 량 추이에서 곡류는 꾸준하게 감소하고, 음료류는 다소 증가하는 추세였다. 주류의 섭취빈도에서는 일부 종류인 막걸리, 와인, 청주, 복분자주에서 년도별로 감소하는 경향 이었고, 김치류도 감소하는 추세였다. 식품 섭취패턴은 체내노출과 직접적인 영향이 있으며, 식품섭취량이 높은 식품과 섭취빈도가 높은 식품 모두 관리가 중요하지만, 우 리나라 섭취 특성을 고려하여 국내에 적합한 안전관리 방안 마련이 필요하다. 식품 섭취로 인한 유해오염물질의 노출량 관리를 위해서 다소비 식품은 섭취용량과 관련이 높으므로 식품의 오염도 관리 중심으로 다빈도 식품은 섭취 기간과 관련이 높으므로 섭취시 장기노출로 인한 체내축적 중심으로 접근하는 것을 권장한다.

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.

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.

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 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.

빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.