This research proposes a novel approach to tackle the challenge of categorizing unstructured customer complaints in the automotive industry. The goal is to identify potential vehicle defects based on the findings of our algorithm, which can assist automakers in mitigating significant losses and reputational damage caused by mass claims. To achieve this goal, our model uses the Word2Vec method to analyze large volumes of unstructured customer complaint data from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). By developing a score dictionary for eight pre-selected criteria, our algorithm can efficiently categorize complaints and detect potential vehicle defects. By calculating the score of each complaint, our algorithm can identify patterns and correlations that can indicate potential defects in the vehicle. One of the key benefits of this approach is its ability to handle a large volume of unstructured data, which can be challenging for traditional methods. By using machine learning techniques, we can extract meaningful insights from customer complaints, which can help automakers prioritize and address potential defects before they become widespread issues. In conclusion, this research provides a promising approach to categorize unstructured customer complaints in the automotive industry and identify potential vehicle defects. By leveraging the power of machine learning, we can help automakers improve the quality of their products and enhance customer satisfaction. Further studies can build upon this approach to explore other potential applications and expand its scope to other industries.

전 세계 다양한 국가들을 비롯하여 우리나라도 생물다양성을 보전하기 위한 노력에 동참하고 있다. 특히 생물종과 관련해서는 특정 생물종을 대상으로 서식적합분석을 실시하여 잠재적인 서식 적지를 찾고 보전방안을 수립하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 그러나 현재까지 축적된 정보를 바탕으로 한 서식적합지역의 중장기 변화에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 강원도 지역을 대상으로 멸종위기 야생생물 1급으로 지정된 수달을 대상으로 서식적합지역의 시계열 변화를 분석하고 변화 양상을 살펴보고자 하였다. 시계열 변화 분석을 위해서 약 20년간 수행된 2차, 3차, 4차 전국자연환경조사의 수달 종 출현지점 조사자료를 이용하였다. 또한 각 조사시기 별 서식환경을 반영하기 위해 조사시기와 일치하는 토지피복도를 환경변수 제작에 활용하였다. 서식적합지역 분석을 위해서는 종의 출현 정보만을 바탕으로 모델 구동이 가능하며, 선행연구를 통해 신뢰도가 높다고 입증된 MaxEnt 모형을 사용하였다. 연구결과, 각 조사시기 별 수달의 서식적합지역 지도가 도출되었으며, 하천을 중심으로 서식지가 분포하는 경향이 나타났다. 모델링 결과 도출된 환경변수의 반응곡선을 비교하여 수달이 선호하는 서식지의 특성을 파악하였다. 조사시기 별 서식 적지의 변화를 살펴본 결과, 2차 전국자연환경조사를 기반으로 한 서식 적지가 가장 넓은 분포를 나타냈으며, 3, 4차 조사의 서식 적지는 면적이 줄어드는 경향을 나타냈다. 또한, 3개 조사시기 분석결과를 종합하여 서식 적지의 변화 양상을 분석하고 유형화하였다. 변화 유형에 따라서 현장조사, 모니터링, 보호지역 설정, 복원계획과 같이 서로 다른 보전계획을 제안하였다. 본 연구는 수달 서식 적지의 위치와 면적의 시계열 변화를 볼 수 있는 종합분석 지도를 제작하고, 지역별 서식 적지 변화 유형에 따라 필요한 보전계획을 제안하였다는 점에서 의의를 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법과 결과는 향후 서식지 보전 및 관리 방안 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

가설검증 과정에서 자료 분석 결과 산출된 통계치에 대한 해석은 몇 가지 통계학적 이론을 토대로 분석 결과 산출된 관련 통계치의 이론적 확률 분포에 의해 좌우된다. 예를 들어 실험 조건 간 측정치의 평균 차이에 대한 통계적 유의미성 은 대개 전집 특성에 대한 몇 가지 이론적 가정에 기초해 구성된 해당 평균 차이값의 확률 분포(예: Student's t)에 기초해 결정된다. 본 연구는 이러한 이론적 통계치의 분포가 아닌 실측정 자료의 무선 재구성을 통해 얻어진 경험적 통계치의 분포에 기초해 가설 검증을 시도하는 무선재추출법의 기본 논리와 장점을 살펴보고 사건관련전위 분석 상황 에서의 응용 가능성을 모색하였다. 더 나아가 무선 추출 원리에 기초한 무선치환법이 적용된 구체적 사례를 소개하고 ERP 자료 분석에 있어서 경험적 통계 분석 적용에 앞서 유의할 점을 살펴봄으로써 뇌파 연구자들의 무선재추출법에 대한 정확한 이해를 도모하였다.

본 연구에서는 가축전염병의 전국적 확산에 직접적으로 관련이 있는 축산차량 이동 상황을 파악하고자 국가동물방역통합시스템(KAHIS)에서 보유하고 있는 축산차량 이동 데이터를 이용하여 현재 운영 중인 도축장의 서비스 범위를 분석하였다. 축산차량 이동 데이터는 2014년 기준으로 1년에 3,200만 건 이상 생성되는 빅데이터(big data)이다. 분석결과 개별 도축장의 서비스 범위는 각 도축장의 거래처와 주변 소비시장의 입지 등에 따라 전국적인 범위로 형성되어 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 가축 질병이 발생하는 순간 이미 질병의 전파 범위가 전국단위가 될 수 있음을 의미한다. 본 연구 결과는 전염성이 높은 가축질병이 발생할 경우 차단방역의 범위를 설정하는 정보로 활용될 수 있으며, 가축 질병 가상방역훈련(CPX)을 위한 기초자료로도 활용될 수 있다. 분석 도구로는 데이터분석으로 특화된 R과 공간분석 도구인 GIS를 활용하였다.

Based on qualitative interviews with mobile market research experts, a comprehensive framework for assessing the methodological potential of data collections via smartphones is developed. The findings serve as a basis for the development of new approaches to collect data via smartphones.

연구지역을 포함하는 동해는 환태평양 화산 및 지진대 뒤쪽에 형성된 전형적인 후열도해이다. 기존 연구에 의하면 동해는 인장력을 받아 열리기 시작하여 현재 동해의 모습을 갖추었다고 알려져 있다. 이번 연구에서는 이러한 동해의 지체구조 특성을 연구하기 위하여 선상에서 측정된 중 자력 자료 및 인공위성 중력 자료를 이용하여 울릉분지와 독도 주변 동해 지역의 지체구조 연구를 수행하였다. 3차원 심도역산 결과, 연구지역의 모호면은 13-25km정도의 심도를 갖으며 지각의 두께와 반비례하는 경향을 보여주었다. 또한, 동해의 확장과 함께 생성된 울릉분지는 인장력으로 인해 그 중심으로 갈수록 지각 두께가 감소하는 특성을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 한반도 남동부의 의성분지 내에 위치하는 화산칼데라 지역을 대상으로 지구물리학적 연구를 수행하였다. 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 통한 전체적인 구조 특성을 분석한 후에 정밀한 3차원 포텐셜 해석을 수행하는 기법을 적용하였다. 첫 번째 단계로, 수치지질도 및 DEM 자료와 인공위성 영상을 이용하여 대상 지역의 선구조를 분석하였다. 선구조 분석 결과는 선행 연구결과와 상당히 잘 부합되었고, 남-북 방향과 남동-북서방향이 가장 우세함을 보여주었다. 두 번째 단계로, 선구조 분석 결과를 고려하여 의성분지 전체 지역에서 조밀한 중력탐사 자료를 획득하였고 항공자력탐사 자료와의 복합 해석을 통해 광역적인 칼데라의 구조를 조사하였다. 파워 스펙트럼 기법을 이용한 분석 결과, 의성 분지 하부는 개략적으로 2개의 밀도 불연속면 이 존재하는 것으로 해석되었다. 첫 번째 불연속면의 심도는 약 1 km로 칼데라 지역 내에 존재하는 화산쇄설성 퇴적암의 심도나 화산칼데라의 ring vent 위치에서 관입하고 있는 관입암의 심도로 판단되며, 두 번째 심도는 약 3-5 km로 분지기반암의 심도와 관련 있는 것으로 추정된다. 또한 3차원 중력역산을 실시한 결과 남서쪽의 백악기 팔공산 화강암과 북동쪽의 불국사 관입암류에 의한 저밀도체가 나타나고, 화산칼데라 중앙부 부근에는 화산쇄설성 퇴적암류 또는 칼데라 형성 과정에서 침강된 상부의 퇴적층으로 해석된 퇴적층이 주변보다 낮은 밀도를 가지며 하부로 약 1.5 km까지 연장되어 있는 것으로 분석되었다. 그러나 포텐셜 자료는 그 특성상 수직 분해능이 양호하지 못하므로, 수직적인 발달 특성을 갖는 칼데라의 구조를 정확히 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 이런 한계점을 극복하기 위해서 동일 지역에서 이루어졌던 자기지전류 탐사 결과와 비교 분석하여 효과적인 해석을 수행하였다.

Recently, spatial data integration for geoscientific application has been regarded as an important task of various geoscientific applications of GIS. Although much research has been reported in the literature, quantitative assessment of the spatial interrelationship between input data layers and an integrated layer has not been considered fully and is in the development stage. Regarding this matter, we propose here, methodologies that account for the spatial interrelationship and spatial patterns in the spatial integration task, namely a multi-buffer zone analysis and a statistical analysis based on a contingency table. The main part of our work, the multi-buffer zone analysis, was addressed and applied to reveal the spatial pattern around geological source primitives and statistical analysis was performed to extract information for the assessment of an integrated layer. Mineral potential mapping using multi-source geoscience data sets from Ogdong in Korea was applied to illustrate application of this methodology.

도내 중산간지대 농업개발 지원을 위해 필요한 기후자료를 수집하고 수집된 자료로부터 농업기후지수의 하나인 증발산위를 계산하는 과정에 대하여 연구하였다. 섬의 동쪽과 서쪽 중산간지대 기후를 대표할 수 있는 두 지점에 무인관칙소를 설치하고 퍼스컴통신 기술을 이용해 일사, 기온, 지온, 습도, 풍향, 풍속 및 항수자료를 수집하였다. 1989년 6월 한달간 수집된 자료를 이용해 두 지점간 일기상 특성을 분석하였으며, Penman식에 의해 증발산위값을 추정하였다. 상대적으로 풍부한 순폭사에너지와 남서기류에 의한 Fohn현상에 의해 섬의 동쪽 중산간지대가 서쪽에 비해 1-2도 가량 높은 기온을 유지하였다. 지온은 두 지점간에 차이가 없었으며 최고 및 최저온도 출현시각은 기온에 비해 4시간 지연되었다. 바람은 서쪽에서 강했으며 주야간 해륙풍 순환 현상도 동쪽에 비해 뚜렷하였다. 계산된 증발산위값은 동쪽이 서쪽에 비해 6% 높았으며 해안지대 추정값에 비해 30% 가량 높았다.