빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입 시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다. 본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.

본 연구는 역삼투 해수담수화 플랜트의 실 데이터 분석을 통해 에너지 소모를 줄이는 방안을 제안한다. 이를 위해 10,000m3/d 이상의 플랜트를 대상으로 70여개의 데이터를 수집하고 분석하였다. 역삼투 해수담수화 플랜트의 에너지 소모는 에너지회수장치 발전으로 인해 크게 감소하였으나 각 요인에 따라 다른 값을 보였다. 에너지 소모는 유입수 수질에 영향을 받고, 높은 수질의 생산수를 얻기 위해선 더 많은 에너지가 소모됨을 확인하였다. 또한, 플랜트 규모가 커지면 에너지 소모가 줄어든다고 알려져 있으나 반드시 그런 것은 아니며, 역삼투시스템 운영 시 에너지 소모가 최소가 되는 회수율이 있음을 알아냈다. 마지막으로 에너지 소모와 관련된 요인을 정리하고 이를 바탕으로 저에너지 소모를 위한 3가지 방안을 제시한다.

본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-time information system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관 분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.

With the recent development of manufacturing technology and the diversification of consumer needs, not only the process and quality control of production have become more complicated but also the kinds of information that manufacturing facilities provide the user about process have been diversified. Therefore the importance of big data analysis also has been raised. However, most small and medium enterprises (SMEs) lack the systematic infrastructure of big data management and analysis. In particular, due to the nature of domestic manufacturing companies that rely on foreign manufacturers for most of their manufacturing facilities, the need for their own data analysis and manufacturing support applications is increasing and research has been conducted in Korea. This study proposes integrated analysis platform for process and quality analysis, considering manufacturing big data database (DB) and data characteristics. The platform is implemented in two versions, Web and C/S, to enhance accessibility which perform template based quality analysis and real-time monitoring. The user can upload data from their local PC or DB and run analysis by combining single analysis module in template in a way they want since the platform is not optimized for a particular manufacturing process. Also Java and R are used as the development language for ease of system supplementation. It is expected that the platform will be available at a low price and evolve the ability of quality analysis in SMEs.

This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model ① is low, and so the prediction performance of the model ① is relatively better than that of the prediction model ②. As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.

The purpose of this study is to derive landscape image characteristics of “Insadong-gil” using text mining analysis of big data. Keywords were collected and analyzed through blogs and cafes containing “Insadong-gil” on domestic portal sites Naver and Daum as basic data for research purposes. As a result, 28 landscape image characteristic keywords related to “Insadong-gil” were derived, and the correlation of the extracted keywords was examined to analyze landscape image characteristics. The results of the landscape image characteristics of Insadong-gil are as follows: First, Insadong-gil is recognized as a street of diverse cultures, including “traditional culture” and a “clean street” reputation. Second, we see that “couples” and “tourists” visit for activities such as a “picnic”, “date”, or “travel”. Couples are able to take “photos” and foreign tourists visit to enjoy the hanbok experience on Insadong-gil. Third, the purpose of visiting Insadong-gil includes keywords for activities such as “picnic”, and “walking”, but cultural activities such as exhibitions, performances, and experiences appeared less. Therefore, it is deemed necessary to continuously plan and implement marketplaces, festivals, and events on Insadong-gil as supplements; and create a cultural space visitors can actively approach with familiarity.

최근 대한민국에서는 사회·경제적으로 지위가 있는 사람들의 비윤리적 행위인 ‘갑 질’이 사회적 문제로 대두되고 있다. 사회적 지위를 가진 사람이 비도덕적 행위 혹은 범죄를 저지를 때마다 미디어에 ‘갑질’이라는 용어가 빈도 높게 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 ‘갑질’ 행위를 범죄학적 관점(화이트칼라 범죄이론)과 개인 성격적 관점(화이트칼라 사이코패스이론)으로 비교하여 분석해보고자 한다. ‘갑질’을 범죄학적 관점으로 설명하면 ‘갑질’의 행위자는 대부분 사회적으로 지위가 높은 개인 또는 집단 이라는 점에서 사회적 위치가 중요요인인 화이트칼라 범죄와 부분적으로 일치한다. 개인 성격적인 관점인 화이트칼라 사이코패스이론을 통해 ‘갑질’을 해석하면 ‘갑질’ 행위자의 사회적 지위를 배제하고 개인의 성격특질인 충동성, 폭발적 분노 등을 ‘갑질’의 원인으로 보아 ‘갑질’ 행위자가 화이트칼라 사이코패스의 성격특질을 지녔다고 볼 수 있다. 이를 위해 빅데이터 분석을 사용해 2013년부터 2018년까지의 네이버 뉴 스기사와 소셜미디어의 한 종류인 Twitter 기록의 문자파일을 수집하여 각 파일 안에서 사용된 특정 단어와 중복되어 사용된 단어들의 빈도를 추적하였다. 연차별로 150개 의 단어를 선발해 상위 50위까지의 단어를 분석한 결과, 사회적 특성을 나타내는 단어들이 개인적 성격특질을 나타내는 단어들보다 많은 수를 보였다. 이를 통해 대중의 ‘갑 질’에 대한 인식은 행위자 개인의 성격특성보다 행위자의 직업과 지위 등 사회적 특성 에 더 집중함을 알 수 있었다. 이 결과는 대중들이 ‘갑질’ 사건을 보는 시선은 앞선 두 가지 범죄이론 중 화이트칼라 범죄이론에 더 부합하는 것으로 해석할 수 있다.

Introduction The concept of brand equity has been receiving considerable interest from academia and practice in the past decades. While mutual understanding exists on the importance of establishing high-equity brands, less agreement among academics and practitioners prevails regarding its conceptualization and operationalization. Many approaches have been proposed to measure brand equity in academic literature and numerous competing companies such as Millward Brown, Interbrand, or Young & Rubicam offer commercial metrics and brand evaluations, which are likely to estimate different values to a specific brand. This study reflects a consumer-based perspective on brand equity, which resides in the heart and mind of the consumer and captures the value a brand endows beyond the attributes and benefits its products imply. Growing calls for the accountability of marketing has resulted in increasing interest in marketing metrics, which includes mind-set metrics to address the “black box” between marketing actions and consumer actions in the market. Theoretical Development One of the most prominent conceptualizations of brand equity is based on the premise that brand equity is “the differential effect of brand knowledge on consumer response to the marketing of the brand” consisting of brand awareness and brand image as the predominant dimensions that shape brand knowledge. In this model, a crucial role is ascribed to consumer’s associations with a brand as a reflection of its image. Accordingly, brand building and differentiation is based on establishing favorable, strong, and unique associations. Human associative network theory is a widely accepted concept to explain the storage and retrieval of information and has been largely applied in the context of brands. Associative network theory suggests that brand information is stored in long-term memory in a network of nodes that are linked to brand associations such as attributes, claims or evaluations. Consumers use brand names as cues to retrieve associations. Once cues activate corresponding nodes and consumers retrieve information from memory, the activation spreads to related nodes. Consequently, a transfer of associations can also occur through associative chains in a process of attitude formation. Consumer response to a brand can be of attitudinal and behavioral character and research on attitudes supports the general notion that both, affective and cognitive structures, explain attitude formation. The predictive properties of attitudes regarding actual behavior have been acknowledged by prior research and the attitude-behavior relationship has been established. Research Design Operationalization of Brand Equity This study distinguishes between attitudinal and behavioral measures of brand equity. The behavioral measures of brand equity should reflect the attitudinal brand equity components in predicting product-market outcomes. High brand equity should lead to a willingness to pay a price premium, purchase intention and willingness to recommend. Survey Brand equity measures are tested with two waves of data collection2 from online surveys conducted in 2015 and 2016. Respondents were recruited from a professional panel provider to ensure that the same respondents participated in wave two after a year from the first wave. Participants were selected according to a quota regarding age and gender to increase representativeness and were then randomly assigned to one of the three industries beer, insurance, and white goods capturing brand equity from different perspectives and allowing for a more holistic view. Sample The sample for the first wave consists of 2.798 respondents. The sample was matched with the response from wave two and only those respondents were selected who participated in both waves. Given the panel mortality rate, the final sample size for longitudinal analysis is 1.292 observations. The respondents’ age ranges from 18 to 74 with 52 percent being male and 48 percent female. Analysis Panel regression is used to estimate models assessing the relative importance of various brand equity metrics regarding the three outcome variables for the three categories included. The results suggest that no universal brand equity metric dominates that can be applied to predict behavioral outcomes across categories. Yet, category-specific brand equity metrics prevail across outcomes. Consumers seem to evaluate a strong brand as an entity they can personally connect to in the insurance category. In the beer category, consumers’ evaluation of strong brands reflects deep affect and the perception of product quality. High equity brands relate to loyal consumers with strong affective evaluations in the category of durable household products. Moreover, the results indicate that brand equity measurement can be simplified to a small subset of metrics without risking loss of model fit and predictive power. Discussion While a plethora of brand equity metrics exists, the results of this study suggest that brand managers can apply a small subset of available metrics to track their brands’ equity and predict behavior without implementing long surveys that require considerable time and effort from increasingly overloaded consumers. Yet, adjustments to the composition of brand equity metrics might be inevitable in light of category-specific effects. Moreover, the results reveal that a consideration of metrics capturing affective components such as brand self-connection and deep feelings such as brand love is indispensable for brand equity measurement. Including emotional measures and extending established brand equity metrics that are deeply rooted in extant research might provide a considerable advantage when it comes to measuring brand value in different product categories. References are available upon request.

The cryopreservation has been extensively applied in many cells including spermatozoa (semen) during past several decades. Especially, the canine spermatozoa cryopreservation has contributed on generation of progeny of rare/genetically valuable dog breeds, genome resource banking and transportation of male germplasm at a distant place. However, severe and irreversible damages to the spermatozoa during cryopreservation procedures such as the thermal shock (cold shock), formation of intracellular ice crystals, osmotic shock, stress of cryoprotectants and generator of reactive oxygen species (ROS) have been addressed. According as a number of researches have been conducted to overcome these problems and to advance cryopreservation technique, several analytical methods have been employed to evaluate the quality of the fresh or cryopreserved canine spermatozoa in regards to the motility, morphology, integrity of membrane and DNA, mitochondrial activity, ROS generation, binding affinity to oocytes, in vitro fertilization potential and fertility potential by artificial insemination. Because the study designs with certain application of analytical methods are selective and varied depending on each experimental objective and laboratory condition, it is necessary to establish the normal reference data of the fresh or cryopreserved canine spermatozoa for each analytical method to monitor experimental procedure, to translate raw data and to discuss results. Here, we reviewed the recent articles to introduce various analytical methods for the canine spermatozoa as well as to establish the normal reference data for each analytical method in the fresh or cryopreserved canine spermatozoa, based on the results of the previous articles. We hope that this review contributes to the advancement of cryobiology in canine spermatozoa.

해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다.준해 양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해 양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식 으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출 하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 커피(C. Arabica)의 FT-IR 스펙트럼 데이터 를 기반한 다변량통계분석을 이용한 대사체 분석을 통해 품종 식별을 하여 육종 연구에 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용한 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 통해 품종 분류가 가능하였다. 2. 커피 품종들은 FT-IR 스펙트럼 부위인 1700-1500-1 (Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들), 1500-1300-1 (phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보), 1100-950cm-1 (단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물)에서 질적, 양적 정보의 차이가 나타났다. 3. PCA 상에 나타난 8품종의 커피 품종이 각각 그룹을 형성하였다. 그 중 ‘Caturra’와 ‘Mahsellesa’ 품종은 각각의 그룹을 나타내면서 C. arabica 종에서도 다른 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였고, ‘Catuai’, ‘CR-95’, ‘Geisra’, ‘Obata’, ‘Vemecia’ 그리고 ‘non’ 품종은 유사한 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석 보다 커피 품종간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 커피의 품종 식별 기술은 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 품종개발 가속화에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.

목적 : 본 연구는 국가치매관리사업과 관련된 공공데이터를 수집하여 치매안심센터에서 시행되는 작업치료 의 비용편익분석을 통해 미래의 국가치매관리사업의 효율화 방안을 모색하고자 한다. 연구방법 : 2016년 1월부터 12월까지의 국가치매관리사업 관련 공공데이터를 정보공개 창구를 이용하여 수집하였다. 수집된 자료를 토대로 작업치료 비용편익분석을 위한 각종 변수를 정의하고, 빈도분석 및 산술계산으로 변수의 값을 산출했다. 결과 : 우리나라에서 서울은 모든 자치구에서 치매관리사업을 시행하고 있고, 사업수행인원 전원이 전담인력으로 배치되어 있다. 특히 작업치료 전담인력을 치매안심센터의 96.0%에 배치하여 치매안심센터 서비스에서 작업치료를 제공하고 있다. 치매안심센터에서 시행되는 작업치료의 순 편익은 작업치료 전담인력이 배치된 경우 서울에서 약 73억 원으로 산출되었다. 결론 : 서울과 같은 형태로 국가치매관리사업 사업을 확대하고, 작업치료 전담인력을 통한 프로그램 시행으로 치매관리비용을 절감하는 효과가 있을 것으로 기대된다. 치매 국가책임제 추진으로 치매관리사업이 국가 단위의 보건사업으로 발돋움하고 있는 지금 한정된 보건의료자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 치매안심센터에서 작업치료의 확대가 필요할 것으로 보인다.

PURPOSES: This study evaluates the efficiency of snow removal operation resources using data envelopment analysis (DEA). The results of this study can help decision-making strategies, especially for resource allocation for snow removal works on national highways. METHODS: First, regional road management offices (DMUs) for efficiency evaluation were set up, and a database (for years 2012-2016) for analysis was formed. Second, DEA was carried out by selecting input and output variables based on the constructed database. Lastly, based on the results of the DEA, the efficiency of each regional road management office was evaluated. In addition, the potential for future improvement was determined. RESULTS: The results showed that there was a large variation in efficiency of snow removal operation resources by regional offices. CONCLUSIONS: The results of this study imply that the evaluation of efficiency for snow removal operation resources is important when decisions related to snow-removal strategies are made by road management offices.

본 연구는 모바일 기기를 활용한 현장체험학습에서 수집된 로그데이터를 STP(Space Time Path)로 시공간 시각화하여 현장체험학습에서 학생들의 이동특성을 파악하고, 머무름이 있던 지점에서의 활동특성을 분석하고자 하였다. 탐구활동 로그데이터 분석결과 이동과 머무름의 패턴이 연속적으로 나타나며, 조사활동의 유형에 따라 머무른 장소와 시간이 다름을 확인할 수 있었고, 머무름이 나타나는 장소는 관찰지점 뿐 아니라 관찰지점이 아닌 곳도 나타남을 확인하였다. 현장체험학습의 경우 공간 및 시간적으로 제한된 범위 내에서 이루어지는 활동이기 때문에 머무른 지점에서의 활동에 대한 추가 분석이 필요함을 알 수 있었다. STP를 이용한 이동 로그의 시각화는 복잡한 구조를 가진 로그데이터를 탐색하여 패턴을 발견하는 기초 자료로 활용할 수 있으며, 이는 다양한 유형의 로그데이터 분석에 응용될 수 있을 것으로 판단되었다.

As The Fourth Industrial Revolution and Intelligent Information Age came into full-scale, the policy of open government data has become a hot topic for each country. The United States, the United Kingdom, and other countries are shifting policy direction to “creating value” of open government data. Also, in the age of the digital economy where the data market is soaring, open government data is gradually being recognized as a new raw material for new business and start-ups. In addition, Korea ranked first in the OECD open government data evaluation twice in a row, and was highly evaluated in the international evaluation. However, domestic firms are still lacking in qualitative openness of government data, data is dispersed among institutions, lack of public-private data linkage, and development of app-oriented development. This study attempts to analyze major national policies for the creation of a data ecosystem that considers data lifecycle, from production to storage, distribution and utilization of data. First, the target countries were the leading public data countries among the OGP member countries, the USA, the UK, Australia and Canada. The results of this study are as follows. As a result of analyzing the results and comparing Korea’s policies, it was concluded that most of Korea is superior in open government data policy. However, improvement of data quality, development of open data portal as an open platform, support for finding various users including apps and web development companies, and cultivation of open government data utilizing personnel are analyzed as policy issues. In addition, the direction of policy for the balanced ecosystem of Korea is presented together.

Current evaluation practices for IT projects suffer from several problems, which include the difficulty of self-explanation for the evaluation results and the improperly scaled scoring system. This study aims to develop a methodology of opinion mining to extract key factors for the causal relationship analysis and to assess the feasibility of quantifying evaluation scores from text comments using opinion mining based on big data analysis. The research has been performed on the domain of publicly procured IT proposal evaluations, which are managed by the National Procurement Service. Around 10,000 sets of comments and evaluation scores have been gathered, most of which are in the form of digital data but some in paper documents. Thus, more refined form of text has been prepared using various tools. From them, keywords for factors and polarity indicators have been extracted, and experts on this domain have selected some of them as the key factors and indicators. Also, those keywords have been grouped into into dimensions. Causal relationship between keyword or dimension factors and evaluation scores were analyzed based on the two research models-a keyword-based model and a dimension-based model, using the correlation analysis and the regression analysis. The results show that keyword factors such as planning, strategy, technology and PM mostly affects the evaluation result and that the keywords are more appropriate forms of factors for causal relationship analysis than the dimensions. Also, it can be asserted from the analysis that evaluation scores can be composed or calculated from the unstructured text comments using opinion mining, when a comprehensive dictionary of polarity for Korean language can be provided. This study may contribute to the area of big data-based evaluation methodology and opinion mining for IT proposal evaluation, leading to a more reliable and effective IT proposal evaluation method.

Eight different data sets are examined in order to gain insight into the surface heat flux traits of the East Asian marginal seas. In the case of solar radiation of the East Sea (Japan Sea), Coordinated Ocean-ice Reference Experiments ver. 2 (CORE2) and the Objectively Analyzed Air-Sea Fluxes (OAFlux) are similar to the observed data at meteorological stations. A combination is sought by averaging these as well as the Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) and the National Centers for Environmental Prediction (NCEP)-1 data to acquire more accurate surface heat flux for the East Asian marginal seas. According to the Combination Data, the annual averages of net heat flux of the East Sea, Yellow Sea, and East China Sea are −61.84, −22.42, and −97.54Wm−2 , respectively. The Kuroshio area to the south of Japan and the southern East Sea were found to have the largest upward annual mean net heat flux during winter, at −460- −300 and at −370- −300Wm−2 , respectively. The long-term fluctuation (1984-2004) of the net heat flux shows a trend of increasing transport of heat from the ocean into the atmosphere throughout the study area.

차세대도시농림융합기상사업단의 에너지수지타워 관측자료를 이용하여 수도권 기상과 복사특성에 대하여 분석하 였다. 서울 수도권에 위치한 총 14개 에너지수지타워의 기온, 풍속, 상대습도, 지표면 온도, 강수량, 단파 및 장파 복사 량과 복사관측자료를 이용하여 산출한 알베도와 방출률을 분석하였다. 월별 자료에 따르면, 도시에 위치한 중랑지점에 서 알베도는 낮고 방출률은 높은 특성을 나타냈고 교외지역인 부천지점에서는 반대의 특성이 나타났다. 자연적인 지표 상태에서는 태양복사에너지를 효과적으로 반사하여 대부분 중랑지점보다 알베도가 높게 나타났다. 연 평균 기온이 비교 적 높게 나타난 지점들은 서울 도심에 위치하고 있었으며, 알베도가 대체적으로 낮게 분포되었다. 가좌지점과 뚝섬지점은 관측 기온이 높았지만, 관측소 주변 유리벽 건물 및 한강으로 둘러싸인 환경으로 알베도가 비교적 높게 나타났다. 교외지역에 위치하고, 기온이 낮았던 지점들은 대체로 낮은 방출률을 나타냈다. 그 중 부천지점에서는 다소 높은 방출 률이 나타났는데, 이는 관측지점 주변이 논과 밭으로 구성되어 있어 교외지역의 관측지점보다 지표면 온도가 상대적으 로 낮게 관측되었기 때문이다. 결과적으로 도심지일수록 알베도는 감소하고, 방출률은 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 또한, 서울 지역의 순 복사량이 100Wm−2 이하로 나타나 에너지가 대기 중에 흡수된 것으로 볼 수 있다.

We analyze the time data recorded in Korean astronomical almanacs for the years from 1913 to 1945, which belong to the period in which Japan occupied Korea (1910--1945). These almanacs, published by Japanese scholars, differ from previous almanacs in terms of organization, content, and calendrical methods. In this study, we first extract twelve kinds of time data from the almanacs at the following times: solar terms, rising and setting of the Sun and Moon, transit of the Sun, phases of the Moon (i.e., new Moon, first quarter Moon, full Moon, and last quarter Moon), and eclipses of the Sun and Moon. Then, we compare the time data with that obtained from modern calculations. Even though all time data in the almanacs are tabulated in units of minutes, we calculate the data in units of seconds and determine the root mean square (RMS) deviation values for each kind of time data to estimate the accuracy of the data. Our findings are as follows: First, the kind and tabulation method of time data changes several times. For instance, solar transit time is listed only for six years from 1937 to 1942. Second, the times of two equinoxes and those of a new Moon are considerably close to midnight. Third, there are some typographical errors in the almanacs, particularly in the times of moonrise and moonset. Fourth, the contact times for lunar eclipses represent the times of the umbra and not of the penumbra, which is different from the times for solar eclipses. Finally, the RMS deviation values are approximately 0.5 min on average in all kinds of time data, even though they show slightly large differences in the times related to the Moon. In conclusion, we believe that this study is useful for investigating the time data in the almanacs of other East Asian countries that were published during the same period, such as China, Japan, and Manchuria.