본 연구에서는 비산먼지 농도를 평가하기 위한 영향 요인인 먼지부하량(Silt loading, sL)에 대한 연구로 노면에 쌓여있는 먼지 수집 시 효율적인 방법을 제시하기 위해 실험적 데이터 수집과 시각화를 통해 위치별 특성에 따른 먼지 분포량과 효율적인 먼지 수집 위치 를 분석하고자 하였다. 기존의 미국 EPA(Environmental Protection Agency)에서는 도로 전구간을 샘플링하기에 어려움이 있어 구간별 교 차로 길이(2.4km)를 기준으로 샘플링 위치를 제시하거나 1km 이하 구간에서는 2개를 샘플링하도록 제시하고 있다. 하지만 국내 실정 에 적용하기에는 교차로 사이 간격이 너무 넓거나, 샘플링 개수가 적은 등 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 청소기의 길이 0.3m에 따라 3m(0.3m X 10회) 샘플링 기법을 통해 25m와 100m 구간을 대표할 수 있는 위치를 제시해주는 것을 목표로 하고 있으며, 이때 시료를 채취하여 통계분석과 클러스터링 분석을 통해 샘플링 위치를 선정하고자 하였다. 또한 샘플링 위치에 따른 검증을 위해 서 도로 먼지 부하량과 비산먼지와의 상관관계를 정량적으로 평가하였다. 이때 먼저 sL의 양에 따른 비산먼지의 농도 측정은 도심부 제한속도에 따라 50km/h의 속도로 주행하는 조건에서 측정되었으며, 측정차량을 통해 수집된 GPS 좌표를 활용하여 도로 먼지 농도의 변화를 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 먼지 부하량(sL)이 농도가 높을수록 도로 먼지 농도가 증가하는 경향이 나타났으며, 이러한 상관관계는 먼지가 많을수록 공기중으로 비산되는 먼지의 양이 많은 것에 기인한 것으로 분석되었고 이때 측정한 전 구간에서 sL과 비산먼지 농도 간의 높은 상관 관계(상관계수 0.76)가 확인되었다. 추가적으로, 각 시료 채취 지점에서의 sL의 변화가 도로 먼지 농도에 미치는 영향을 평가하기 위해 K-평균 클러스터링 기법을 사용하였다. 클러스터링 결과, 최적의 샘플링 지점이 25m 구간 내에서는 3개, 100m 구간 안에서는 5개의 샘플링 위치로 대표값을 띄는 것으로 도출되었으며 비산먼지 농도의 변화와도 일치하는 것을 보였다. 이러한 방법을 통해 도로 먼지 샘플링의 신뢰성을 높일 수 있었으며, 도로 먼지의 특성을 보다 정확하게 분석할 수 있었고, 인력 수집에 따른 시간적, 공간적인 한계 를 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이는 향후 비산먼지 측정 차량 제작 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

2020년 이후 코로나-19로 인해 전 세계적으로 다양한 사회･경제적 문제가 발생하였고, 이로 인해 비대면 문화와 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 활동이 급격히 늘어났다. SNS 데이터는 저비용으로 많은 양의 데이터를 확보할 수 있으며, 다양한 정보를 포함하고 있어 도시 계획 및 운영에 활용될 수 있다. 이에 따라, 새로운 방법의 적용이 필요해졌고, 최근 발전한 인공지능 기술을 활용하여 공간 유형의 변화를 설명하는 것이 가능해졌다. 이를 위해 머신러닝 군집화 방법을 사용하여 관광지 분포 패턴 및 도시 관심 지역을 추출할 수 있게 되었다. 기존에는 군집화를 위해 K-means, DBSCAN을 활용해 왔으나. HDBSCAN에 대한 국내 연구 활용 사례는 부족한 상황이다. 따라서, 본 연구는 2019년과 2020년의 서울시 플리커 데이터와 HDBSCAN을 활용하여 도시 관심 지역에 대한 공간 유형의 변화를 설명하고자 하였다. 본 연구에서는 HDBSCAN 방법을 이용하여 플리커 게시물을 군집화하고 도시 관심 지역을 도출하였으며, 실루엣 점수를 통해 각 군집에 대한 군집화 정도를 점수화하였다. 연구 결과, 실제 서울 시내의 도심 및 부도심 등 주요 지점을 따라 군집이 도출되었고, 실루엣 점수를 활용한 평가 결과 군집화 정도가 통계적으로 유의미한 수준으로 계산되었다.

수역 내 충돌 위험 식별은 항해의 안전을 위해 중요하다. 본 연구에서는 거리 요인을 기반으로 한 군집화 방법인 계층 클러스 터링을 포함하는 새로운 충돌 위험 평가 방법을 도입했으며, 주변의 선박이 많은 경우 실시간 데이터, 그룹 방법론 및 예비 평가를 사용하여 선박을 분류하고 충돌위험평가를 기반으로 평가하였다(HCAAP 처리라 부른다). 조우하는 선박들의 군집은 계층 프로그램에 의해 모아지고, 예비 평가와 결합되어 상대적으로 안전한 선박을 걸러내었다. 그런 다음, 각 군집 내에서 조우하는 선박 사이의 최근접점(DCPA) 및 최근접점까지의 도착시간(TCPA)까지의 시간을 계산하여 충돌위험지수(CRI)와의 관계를 비교하였다. 조우하는 선박들간의 군집에서 CRI와 DCPA 및 TCPA 수학적 관계는 음의 지수 함수로 구성되었다. 이러한 CRI로부터 운영자는 명시된 해역에서 항해하는 모든 선박의 안전성을 보다 쉽게 평가할 수 있으며, 프레임워크는 해상운송의 안전과 보안을 개선하고 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있다. 본 연구에 서 제안된 프레임워크의 효과를 설명하기 위해 국내의 목포 연안 해역에서 실험 사례 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 연구의 프레임워크가 각 군집 내에서 조우 선박 간의 충돌 위험 지수를 탐지하고 순위를 매기는 데 효과적이고 효율적이라는 것을 보여 주었으며, 추가연구를 위한 자동 위험 우선순위를 지정할 수 있게 해주었다.

  The potential needs as well as visible needs of customer should be considered in order to research and analyze of the customer data. The methods to analyze customer data is classified into customer segmentation, clustering analysis model, forecasting cu

유황 분석을 통해 산정된 갈수량, 저수량, 평수량, 풍수량은 수자원의 이용 및 관리에 있어서 매우 중요한 유량 지표이다. 하지만, 유황분석에 의해 유황에 따른 유량은 산정되어지고 있으나, 시설물 운영을 위한 유황에 따른 기간이 선정되어 있지 않기 때문에 실무자의 판단을 통해 유황 시기를 결정하여 보 및 댐의 운영이 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 낙동강에 위치한 달성보 지점에 대하여 subtractive 기반 K-mean 클러스터링 기법과 클러스터 검증지수를 통해 실제 유황이 가지는 패턴을 분석하였다. 분석결과, 3개의 유황 패턴이 나타나고 있는 것으로 밝혀졌다. 이에 따라서, 각 유황 패턴이 나타나는 기간을 분석하여 유황 패턴별 시기를 결정하였다.