PURPOSES : This study aimed to predict the number of future COVID-19 confirmed cases more accurately using public and transportation big data and suggested priorities for introducing major policies by region. METHODS : Prediction analysis was performed using a long short-term memory (LSTM) model with excellent prediction accuracy for time-series data. Random forest (RF) classification analysis was used to derive regional priorities and major influencing factors. RESULTS : Based on the daily number of COVID-19 confirmed cases from January 26 to December 12, 2020, as well as the daily number of confirmed cases in Gyeonggi Province, which was expected to occur on December 24 and 25, depending on social distancing, the accuracy of the LSTM artificial neural network was approximately 95.8%. In addition, as a result of deriving the major influencing factors of COVID-19 through random forest classification analysis, according to the number of people, social distancing stages, and masks worn, Bucheon, Yongin, and Pyeongtaek were identified as regions expected to be at high risk in the future. CONCLUSIONS : The results of this study can help predict pandemics such as COVID-19.

The decommissioning of domestic Nuclear Power Plants (NPPs) in Korea is expected to begin with the Kori-1, which was permanently shutdown in 2017. In addition, Wolsong-1 has been also permanently shutdown, and another type will be the decommissioning project following Kori-1. KHNP is promoting operation and decommissioning projects as the owner of NPPs, and the Central Research Institute (CRI) has been developing a Final Decommissioning Plan (FDP) for the decommissioning license document. The FDP consists of 11 major chapters in the order of overview of the project, characteristic evaluation, safety assessment, radiation protection, decontamination & dismantlement activities, waste management, etc. The contents described in each chapter are individual chapters, but there are also parts that consider the connection with other chapters. The CRI, which develops the FDP for the first decommissioning project in Korea, has spent a lot of time and effort considering this and has been proceeding through trial and error until the present stage. Therefore, this study aims to explain the current status of FDP, a license document for domestic decommissioning projects, and the link between major input data in major chapters. It can be said that System, Structure, and Components (SSCs) subject to dismantling are considered as the scope of FDP. Chapters that perform estimations on these dismantling targets may include safety assessments, exposure dose assessments for workers and residents, and waste inventory assessments. Therefore, an important part of performing the estimation works is to consider the entire scope of decommissioning activities, and as a way, it can start from data based on the inventory data. After generating the inventory data, the waste treatment classification for the inventory is designated by reflecting the results of the characterization. In addition, for cost estimation, the cost of decommissioning project is predicted by inputting some data (i.e., UCF) such as work process, number of workers, and time required for each item with data reflected in quantity and characterization. After that, based on these inventory, characterization, and UCF data, accident scenarios and industrial safety evaluation are performed for the safety assessment. The worker exposure dose is estimated by considering the dose rate of the workspace with these data. In the case of the amount of waste, the final amount of waste is estimated by considering the factors of reduction and decontamination. In summary, the main estimation contents of FDP are evaluated by adding elements required for the purpose of each chapter from data combined with inventory, characterization, and UCF, so the contents of these chapters are based on the logic of considering the entire scope of decommissioning in common.

정부는 1999년부터 국가적으로 보존 및 이용가치가 높은 학술, 문화, 과학기술, 행정 등에 관한 공공정보를 체계적으 로 수집하고 디지털데이터로 구축하는 국가DB 사업을 추 진해 왔다. 그러나 기구축한 국가DB는 부처 또는 전문영역 별 DB 포맷(format)과 설계표준이 상이하고, 정보제공자 위주의 정보로 가공되어 정부3.0의 공공정보 개방과 창의적 활용에 대응하기 어려웠다. 이에 대안으로 제시된 것이 개 방형 연결데이터인 Linked Open Data(LOD)이다. LOD는 기존의 HTML(HyperText Markup Language)로 제공되었 던 데이터를 RDF(Resource Description Framework)형식 의 의미적 연관 관계있는 온톨로지(Ontology) 정보로 변환 시켜 URI(Uniform Resource Identifier)를 통해 웹상에 공 개하여 누구나 제약 없이 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 여러 기관에서 생성한 데이터를 상호 관련성이 높은 정보와 연결되어 거대한 지식베이스(knowledge base) 구현에 적합하다. 본 연구는 국립중앙과학관과 국립수목원이 공동으로 구 축한 LOD와 국내외 LOD구축 사례를 소개하고 기존의 DB 공개 방식과 LOD의 차이점을 비교하여 기존 DB를 LOD형 태로 변환했을 때의 장점과 해결해야할 문제점 등을 고찰해 보고자 하였다. LOD는 기존의 문서(Document)중심의 웹에서 데이터 (Data)중심의 웹으로 온톨로지를 통한 Data의 의미적 연결 성을 확보하여 인간과 기계간의 상호소통뿐만 아니라 컴퓨 터 간에도 스스로 추론하여 의미 있는 정보를 추출할 수 있다. 또한 LOD는 URI와 RDF를 사용하여 기존 DB에 비 해 개방성과 유연성이 좋으며, 다른 데이터와 서로 링크하 여 데이터 매시업(Mashup) 및 재사용이 유용하다. LOD구축사업은 국립중앙과학관과 국립수목원에 기 구 축된 생물다양성 정보를 RDF형태로 변환하여 두 기관의 정보를 연결하고 관련정보의 공동검색 그리고 그와 관련된 연관정보를 구축하였다. 또한 다른 기관과의 정보 연결까지 고려한 ‘LOD플랫폼’ 및 ‘LOD생물다양성정보통합시스템’ 을 구축하고 생물다양성정보의 통합 지식베이스의 기틀을 마련하였다. LOD플랫폼은 LOD발행·관리·통계, 데이터브라우징, SPARQL Endpoint, 검색, 다운로드 등의 기능을 구현하였 으며, LOD생물다양성정보통합시스템은 발행된 LOD데이 터의 활용을 위한 예시 사이트로서 구축된 식물, 균류, 척추 동물의 상세설명 및 그와 관련된 연관정보, 검색, 동영상, 음성 서비스 등의 기능을 구현하였다. 대상정보는 기 구축된 국립중앙과학관의 65만개의 데이 터와 국립수목원의 143만개의 데이터 중, 해당 포털에서 인기 검색된 생물종 300종(식물100종, 척추동물100종, 균 류100종)을 선정하여, 생물종 기본 정보 및 각종 연관정보 를 연계할 수 있는 생물다양성정보 DB를 새롭게 구축하였 다. LOD 구축은 대상DB분석 및 구축범위선정, 온톨로지 모 델설계 및 트리플 변환규칙설계, RDF 트리플 변환, 저장 순으로 진행하였고, 연관정보 구축은 정보의 전문성과 정합 성을 위해 분야별 전문가를 선정하여 진행하였다. 또한 LOD활용 측면에서 가장 중요한 인터링킹 구축을 위해 DBpedia, KDATA 등에 있는 관련 LOD 데이터와의 연결 을 통한 매시업 작업을 하였다. 생물다양성 정보의 LOD 구축 효과로는 전문가 중심에서 일반인을 위한 맞춤형 생물다양성 정보를 제공하고, 생물분 야에 대한 다양한 정보를 URI, SPARQL 검색 등으로 손쉽 게 제공함으로서 생물다양성 정보의 접근성 확대와 정보의 활용성을 강화하였다. 또한 스마트폰, 태블릿 PC 등의 스마 트 멀티미디어 교육 환경 조성 및 생물 관련 교육자료 제공등의 효과로 생물다양성 정보의 부가가치 창출이 기대되고 있다. LOD구축의 국내 사례로는 서울시 열린 데이터 광장, 국 립중앙도서관의 국가서지 LOD, 한국사 역사정보 LOD 등 이 있으며, 국외 사례로는 미국의 Data.gov, 영국의 Data.gov.uk, BBC , DBpedia 등이 있다. 하지만, 아직은 LOD로 구축된 국내외 데이터 정보가 빈약하고, 기존의 구 축된 DB를 LOD형태로 변환하는데 비용과 시간이 많이 든다. 또한 LOD변환의 필요성 및 인식이 부족하여, 연관정 보를 임의로 구축하여 연결하는 제한된 형태의 LOD를 구 축하여 제공하는 실정이다. 이에 국가적 차원으로 지속적인 관심과 협조를 통해 기존의 구축된 여러 기관의 데이터를 LOD형태로 변환하여 하나로 통합함으로서 국가지식정보 의 거대 지식베이스 구축에 힘써야 할 것이다.

현재 국내의 차종 분류 기준은 그 조사목적과 조사지점에 따라 이원화되어 운영되고 있다. 고속국도와 지방도의 경우는 8종 분류 기준이 그리고 일반국도의 경우는 11종 분류 기준이 활용되고 있는데, 이러한 이원화된 분류 기준은 자료 활용의 효율성을 저하시키고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 이원화된 차종 분류 기준의 문제점을 해결하기 위해 통합된 차종 분류 기준을 제시하고 있다. 분류 기준은 차량 제원에 의한 기계식 조사에 초점을 맞추었으며, 현장 조사의 문제점을 완화하기 위해 인력식 조사에도 적용이 가능하도록 설정되었다. 제안된 차종 분류 기준은 차량의 다양화 및 대형화 추세를 반영하고, 기타 차종 분류 기준과의 호환성을 고려하고 있어 보다 합리적인 차종 분류 기준이라 할 수 있다.

온라인 게임 개발을 위해서는 서버 개발 기술이 중요하다. 왜냐하면 사용자들이 게임을 진행 하는 클라이언트가 서버에 종속적으로 구현되기 때문이다. 본 연구는 서버 개발 기술 중 서버 가 데이터를 데이터베이스에 저장하고 불러오는 데이터연동 방식을 연구하였다. 서버의 데이터 연동은 장소에 관계없이 게임을 이어서 진행할 수 있는 온라인게임의 특성 때문에 매우 중요한 사항이다. 본 논문에서는 여러 데이터연동 방식을 정의와 함께 제안하며 분류하였다. 제안된 방 식들을 사례를 통해 평가하였다. 본 연구를 통해 향후 온라인 게임 서버의 개발 시에 게임의 특징에 맞는 데이터연동 방식을 선택할 수 있을 것으로 기대된다.