아키텍처 기반의 결정적 소프트웨어 진화계획의 가치 평가

강성원,Kang, Sung-Won,Garlan, David 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.5

Software architecture allows us to make many decisions about a software system and analyze it even before it exists in order to make systematic and planned development possible. Similarly, architecture-based software evolution planningmakes planned evolution possible by allowing us to make many decisions about evolution of a software system and analyze its evolution at the level of architecture design before software evolution is realized. In this paper, we develop a framework for architecture-based software evolution planning for the class of deterministic evolution plans by defining and relating various essential concepts and developing its valuationmechanism so that a plan with the greatest value among candidate plans can be selected as an optimal plan. A case study is conducted for explicating the framework and exemplifying its usage. 소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템이 존재하기에 앞서 소프트웨어 시스템에 관한 많은 결정을 내릴 수 있게 하고 아키텍처 수준에서 시스템을 분석 가능하게 함으로써 체계적으로 계획 된 소프트웨어 개발이 가능하도록 한다. 이와 마찬가지로 아키텍처 기반의 소프트웨어 진화 계획은 소프트웨어 진화가 진행되기 이전에 아키텍처 수준에서 진화에 대한 많은 단계별 결정들을 내리고 분석하게 함으로써 체계적으로 계획된 진화가 가능하도록 한다. 본 논문은 아키텍처 기반의 결정적 진화계획에 대하여 소프트웨어 진화계획에 관련된 용어들과 개념들을 정의하고 또한 결정적 소프트웨어 진화계획들로부터 최적의 선택을 할 수 있도록 진화설계를 가치관점에서 평가하는 프레임워크를 제시함으로써 아키텍처 기반의 소프트웨어 진화 계획을 수립하는 방법론적 기반을 제공한다. 또한 본 연구의 프레임워크를 적용한 사례를 통하여 제안하는 프레임워크의 적용방법과 효용성을 보인다.

용접토우부의 그라인딩에 의한 피로강도 증대효과에 대한 연구

강성원,김명현,최재영,김화수,백영민,Kang, Sung-Won,Kim, Myung-Hyun,Choi, Jae-Young,Kim, Wha-Soo,Paik, Young-Min 대한용접접합학회 2006 대한용접·접합학회지 Vol.24 No.2

While it is known that the weld toe grinding method may give 3.4 times of fatigue strength improvement, this improvement may significantly vary according to weld bead shapes and loading modes. Although tremendous interest have been given in improving fatigue strength improvement for ship structures, quantitative results are yet in need. In this context, a series of fatigue tests is carried out for a type of test specimen that are typically found in ship structures. Weld burr grinding is carried out using a electric grinder in order to remove surface defects and improve the weld bead profile. The test results are compared with the same type of test specimen without applying the fatigue improvement technique in order to obtain a quantitative measure of the fatigue strength improvement. On the other hand, both hot spot stress and structural stress methods are employed to compare the effectiveness of the two methods in evaluating the fatigue strength improvement of welded structures.

해양 구조물용 강재 FCAW 용접부의 파괴인성 특성에 관한 연구

강성원,김명현,김용빈,신용택,이해우,Kang Sung-Won,Kim Myung-Hyun,Kim Yong-Bin,Shin Yong-Taek,Lee Hae-Woo 대한용접접합학회 2004 대한용접·접합학회지 Vol.22 No.6

Fracture toughness is an important parameter in designing offshore structures to ensure resistance to fracture at various temperatures. In this study, a series of experiments is carried out to obtain fracture toughness values (CTOD) of API 2W Gr.50B, welded using FCAW(Flux Cored Arc Weld). In particular, a comparison of absorbed impact energy and CTOD values are made with respect to two different welding groove shapes; double-V-groove and double-bevel-groove. Charpy impact tests are performed for specimens sampled near the root gap, and CTOD tests are carried out for three point bending specimens having the notch at weld zone. While Charpy impact test result is determined to be a good qualitative measure of fracture toughness, no quantitative correspondence between impact absorbed energy and CTOD values was found. Based on the experiment, it is observed that double-V-groove welds give lower transition temperature than those of double-bevel-groove.

상호운용성 시험기술의 이론과 실제

강성원,장웅,박용범,Kang, Sung-Won,Jang, Woong,Park, Yong-Beom 대한전자공학회 2004 전자공학회지 Vol.31 No.7

다음은 상호운용성 및 상호운용성시험과 관련 된 발췌문으로 그 개념이 무엇인지 그리고 얼마나 중요한지를 보여준다 “…IT 매니저들의 65%는 자사의 응용소프트웨어를 만드는데 있어서 최고의 우선 순위를 갖는 것이 상호운용성 문제라고 말한다….” “…아주 공개적으로 적대적인 관계에 있는 그 두 회사[마이크로소프트와 SUN]는 몇 개를 제외하고는 그들의 운영체제와 툴이 부드럽게 협력할 수 있도록 하기로 약속하였다 ….” (중략)

초등정보과학영재용 프로그래밍 교육 (비주얼 베이식을 이용한 접근)

강성원,이애정,이재호,Kang, Sung-Won,Lee, Ae-Jung,Lee, Jae-Ho 한국정보교육학회 2003 정보교육학회논문지 Vol.7 No.3

Computer based industry is activated and IT education for student has developed quickly. Variety of related IT education has performed. Especially interest of Gifted of Information Science is increased, and programming education for Gifted of Information Science is carrying out in Office of Education and college. But most student are tired of learning tedious algorithm, language centered programming, and test focused learning. In this paper we offer opportunity to learn programming for students through implementing programming curriculum using Visual Basic more easily learning than other programming language, actually apply it in their homepage. and prepare ground of programming.

HR Coil재 Box형 용접구조물의 피로강도평가에 관한 연구

강성원,김명현,장용원,이진우,Kang, Sung-Won,Kim, Myung-Hyun,Jang, Yong-Won,Lee, Jin-Woo 대한용접접합학회 2005 대한용접·접합학회지 Vol.23 No.5

Due to the difficulties associated with the supply of steel plates, hot rolled coil (Steel grade: SM490A) is considered fur structural materials in replace of the existing SWS50A-M1. However, it is found that SM490A exhibits a significant anisotropy in terms of impact energy with respect to transverse and longitudinal directions. In this study, an experimental investigation is carried out to examine the relationship between the anisotropy in impact values and the fatigue strengths of SM490A with respect to the rolling direction of test specimens. All test specimens failed around 1,500,000 cycles regardless of the test specimen direction. Therefore, it is found that the anisotropy in impact energy is not related to the fatigue strength of the materials considered in this study. However, the transverse direction specimen showed more rapid brittle fracture mode compared to that of longitudinal direction specimen, and this appears to be related to the lower impact values in transverse direction.

비즈니스 프로세스에서의 가치달성도 측정

강성원,이단형,이지현,임홍순,안유환,Kang, Sung-Won,Lee, Danh-Hyung,Lee, Ji-Hyun,Yim, Hong-Soon,Ahn, Yu-Whoan 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지D Vol.15 No.3

오늘날 많은 기업들이 비즈니스 프로세스 관리의 개념을 도입하여 비즈니스 프로세스를 효율화하려고 노력하는 동시에, 기업의 공익성을 알리고, 이미지를 향상시키며, 경쟁력을 높이기 위하여 기업의 비즈니스가치를 추구하며 기업을 운영한다. 비즈니스 가치 달성을 증진시키기 위해서는, 가치창출을 위한 기업의 기본 활동이 비즈니스 프로세스에 담겨 있어야 함은 물론, 가치 달성도를 측정하는 능력과 측정 결과를 프로세스 개선에 반영하는 방법이 비즈니스 프로세스에 내재되어야 한다. 본 연구에서는 비즈니스프로세스에서의 가치달성도의 측정방법을 제시하고, 이를 위하여 비즈니스프로세스 설계에 포함되어야 하는 가치 달성도 측정 요소들을 제시한다. 또한, 예제를 통하여, 제안된 가치 측정체계의 효용성을 보여준다. Many of today’s companies adopt Business Process Management to make their business processes efficient and at the same time pursue certain business values in order to make known that they are working for public interests and to enhance their images and competitiveness. On the other hand, to improve achievement of business values, not only the basic business activities but also the capability of measuring value achievement and ways to reflect the measuring results for process improvement should be built into their business processes. In this study, we propose a value achievement measuring framework that includes the design elements necessary for measuring value achievement and demonstrate its efficacy with an application example.

수직적 추상의 도입에 의한 BPMN 추상기능의 확장

강성원,이단형,안유환,Kang, Sung-Won,Lee, Dan-Hyung,Ahn, Yu-Whoan 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.2

BPMN is a standard business process description notation developed by OMG. It allows the user to have an abstract view of a process that hides its details with the Collapsed Sub-Process notation. While it is a useful direction of abstraction that can be called the horizontal abstraction, a different kind of abstraction, the vertical abstraction, is necessary when different stakeholders of business would like to have different views of the business process form their own viewpoints of interest. For example, stakeholders may want to see a process from the viewpoint of a particular group of actors or from the viewpoint of a certain set of goals. This paper first extends horizontal abstraction capability of BPMN by introducing the notion of super edge and, moreover, adds the vertical abstraction capability to it by introducing the notions of 'aspect attribute' and 'interest specification' and notations for them. OMG가 개발한 비즈니스 프로세스 모델링 언어인 BPMN은 하위 프로세스를 하나의 노드로 나타낼 수 있게 하여, 사용자가 프로세스의 세부사항으로부터 추상화된 뷰(view)를 볼 수 있도록 한다. 이러한 능력은 수평적 추상으로 불릴 수 있는 유용한 추상의 방향이다. 그러나 다양한 비즈니스 이해당사자(stakeholder)들이 비즈니스 프로세스를 자신의 관심(interest)의 관점에서 볼 수 있기를 희망하는 경우에는 수직적 추상이라는 다른 종류의 추상능력이 필요하다. 예를 들어, 이해당사자들이 특정 수행자집단의 관점에서 프로세스를 보기를 원할 수도 있고, 특정한 목표들의 관점에서 프로세스를 보고자 할 수도 있다. 이 논문은 슈퍼에지(super edge)의 개념을 도입하여 BPMN의 수평적 추상능력을 확장하고, 나아가 '관점속성(aspect attribute)'과 '관심명세(interest specification)'의 개념과 기호를 도입하여 BPMN이 수직적 추상능력을 갖도록 확장한다.

의료서비스 산업 개방효과 분석

강성원(Sung Won Kang) 한국경제연구원 2011 한국경제연구원 연구보고서 Vol.2011 No.3

Ⅰ. 서론 □ 향후 증대하는 의료서비스 시장의 상업적 서비스 수요를 소화하기 위해서는 시장을 개방하여 해외 의료기관을 유치할 필요 - 향후 소득 증가 및 인구고령화로 의료서비스 수요가 기존의 의료적 서비스에 대한 수요보다는 상업적 서비스에 대한 수요를 중심으로 성장할 전망 ? 의료적 서비스: 질환에 대한 치유를 중심으로 하며 동일 질환 소비자에게는 비의료적 요구와는 관계없이 유사한 서비스를 제공 ? 상업적 서비스: 치유 이외에 치료시간 절약 등 비의료적 요구까지 포괄하며, 개별 소비자에게 맞춤형 서비스를 제공 - 국내 의료기관은 영리법인 진입규제 및 건강보험 가격규제로 상업적 서비스 공급이 어려운데 해외 의료기관은 이러한 공백을 해소 가능 □ 해외 의료기관 유치를 위해서는 영리의료법인 진입규제 및 건강보험 가격규제를 완화하여 이윤창출 기회를 만들어야 하지만 그 부작용에 대한 우려로 시장 개방에 소극적 □ 본 연구는 의료서비스 시장 개방의 효과를 실현하기 위해 필요한 의료서비스 규제완화 방안을 고안하고, 이러한 시장 개방 및 규제완화 방안의 산출 및 고용증대효과를 추정 - 영리법인 진입규제 및 건강보험 가격규제를 완화하여 해외 의료기관 진입장벽을 해소하고 수익 기회를 확대 - 의료서비스 시장의 불확실성을 야기하는 정보의 비대칭성을 해소함으로써 규제완화의 부작용을 억제하는 방안을 제시 Ⅱ. 의료서비스 시장 개방의 기대효과 1. 한국 의료서비스 시장 규모 □ 한국 의료서비스 시장은 1인당 국민소득 수준에 걸맞지 않게 작으나 최근 건강보험 보장성 강화와 소득 증대로 인해 빠르게 성장 중 - 2008년 현재 한국의 GDP 대비 국민의료비 지출은 6.5%로 OECD 34개 회원국 중 30번째이고, 1인당 개인의료비 지출은 1,596달러로 OECD 평균의 59.6% - 2004~2008년 국민의료비 지출이 연 11.0%로 증가하여 OECD 국가 중 슬로바키아, 에스토니아에 이어 세 번째로 빠르게 증가 - 2004~2008년 의료비 지출 증대는 재원별로는 공공재원, 진료과목별로는 입원진료 증가가 주도하여 건강보험 보장성 강화의 영향을 반영 □ 소득구간에 따른 의료비 지출 증가율은 U자 형태를 보여 저소득층과 중상위 소득계층이 의료비 지출 증대를 주도 - 월소득 100만~400만 원 구간에서는 의료비 지출 증가율이 점차 하락하다가 400만~600만 원 구간에서는 다시 상승 저소득층은 입원진료, 고소득층은 외래진료 지출이 빠르게 증가 〈그림 1〉 소득계층별 연간 의료비 지출 증가율(2004~2008년 평균) 2. 한국 의료서비스 수요 현황과 전망 □ 최근까지는 의약품 및 외래진료의 비중이 높아 치료 중심의 의료적 서비스에 대한 수요가 시장을 주도 - 2008년 한국의 개인의료비 중 27.0%가 의약품 지출, 의료서비스 지출 중 52.3%가 외래진료로 OECD 국가 평균인 20.5%, 39.1%보다 매우 높음. - 특히 1일 진료 및 재가 진료와 같은 입원 및 외래진료의 대안적 서비스에 대한 수요는 미미 □ 향후에는 소득 증가 및 인구고령화로 인해 의료서비스 수요가 크게 증대될 전망 - 2008년 한국의 GDP 대비 국민의료비 지출은 1975년 OECD 국가 평균인 6.5%와 유사하나 1인당 GDP는 1975년 OECD 국가 평균의 1.4배에 달하여 소득에 비해 시장이 미발달 - 의료서비스는 소득 증가에 따라 소비가 증대하는 정상재이므로 향후 소득이 지속적으로 증가하면서 잠재된 시장 수요가 실현될 가능성이 높음. - 또한 1인당 의료비 지출이 높은 고령자 비중이 증가하므로 의료서비스 시장도 자연히 증가할 전망 □ 소득의 증가 및 인구고령화에 따른 의료서비스 수요 증대는 기존 치료 중심의 의료적 서비스에 대한 수요보다는 소비자의 개인적인 요구를 고려하는 상업적 서비스에 대한 수요가 주도 할 전망 - 소득의 증가에 따라서 치료에 투입되는 시간을 단축하여 소득의 손실을 억제하거나 질환을 예방하는 건강관리 및 검진 서비스에 대한 수요가 증가 - 인구고령화에 따라 만성질환자가 증가하면서 만성질환 치유에 필요한 첨단 의료기법에 대한 수요와 검진-진료-재활을 결합하여 환자의 일상생활을 유지하는 개인별 맞춤형 서비스에 대한 수요가 증가 〈그림 2〉 미래 의료서비스 수요 전망 3. 한국 의료서비스 공급 현황과 문제점 □ 한국 의료서비스 공급은 영리법인 진입규제 및 건강보험 당연 지정제로 인해 소규모 의료기관 의존도가 높고 상업적 서비스 공급이 부진 - 2009년 현재 건강보험 적용을 받는 의료기관 중 95.2%는 의원, 4.3%는 병원이고, 종합병원은 0.6%에 불과 - 영리의료법인 진입규제로 인해서 자본조달이 어려워 상업적 서비스 공급에 필요한 고가의 장비 사용 및 경영 전문인력 고용이 부진 This paper analyzes the effect of opening Korean Medical service market on production and employment. Currently, for-profit corporation is not allowed to open a hospital. And the price of 60% of Korean Medical expenditure is regulated under National Health Insurance scheme. The ban on for-profit organization practically disallow foreign hospitals to practice, and the price regulation strongly discourages foreign hospitals to participate in Korean market. This paper propose a deregulation scheme to open the Korean medical service market to foreign hospitals, together with market-friendly solutions to minimize unfavorable consequences. For deregulation, this paper propose to allow for-profit corporations to practice medicean, and allow all citizen to choose between private medical insurance and National Health Insurance, only for the cost of the non-catastrophic treatment in for-profit hospital. To minimize unfavorable consequences, this paper proposed (1) to provide information on medical records of hospitals to consumers to enhance quality competition, (2) provide information on medical records of insuree of insurance companies to consumers to enhance cost-saving competition, and (3) promote insurance companies to use risk-adjusted premium to avoid cream-skimming. Using a panel of 25 OECD countries covering 2005~08, this paper estimates the effect of this proposal on production and employment. The result suggests that opening the market by allowing for-profit hospital alone would increase output and employment by 0.3%. Allowing both private medical insurance and for-profit medical practice would increase production and employment by 1.2%.

환경 빅데이터 분석 및 서비스 개발 Ⅱ

강성원 ( Sung Won Kang ),이동현,장기복,진대용,홍한움,한국진,김진형,강선아,김도연 한국환경정책평가연구원 2018 사업보고서 Vol.2018 No.-

본 연구는 2017년부터 시작된 계속사업으로서, 환경연구에 기계학습(Machine Learning) 연구방법론을 접목하여 환경정책 개발 가능성을 모색하는 연구이다. 본 연구는 환경연구에 빅데이터 방법론을 적용하는 ‘환경 빅데이터 연구’, 환경 빅데이터 연구에 필요한 대용량 데이터 수집 및 처리 인프라를 구축하는 ‘환경 빅데이터 인프라 구축’, 환경 빅데이터 연구 성과를 기반으로 원내·외 서비스를 개발하는 ‘원내·외 빅데이터 서비스 개발’ 등 3개 영역으로 구성되며, 연구단계별로 각 3년씩 총 3단계에 걸쳐 진행한다. 2018년은 환경 빅데이터 연구에 중점을 두는 제1단계(2017~2019년)의 2차 연도에 해당된다.2018년 환경 빅데이터 연구 영역에서는 2017년에는 인프라의 한계로 시도하기 어려웠던 대용량-비정형 데이터 분석을 시작하였고, 대기-기후 관련 매체 연구에 주력하였던 연구의 영역을 수질 및 수용체 반응을 대상으로 확대하였다. 환경 빅데이터 인프라 구축 영역에서는 대용량-비정형 데이터 연구를 수행할 수 있는 환경 빅데이터 플랫폼 구축을 병행하였다. 그리고 환경 빅데이터 서비스 개발 영역에서는 2017년 연구성과를 이용하여 환경연구 텍스트 데이터로부터 연구주제 및 연구키워드 네트워크를 파악하는 연구동향 파악 서비스를 구축하였다. 세부적인 연구의 성과들을 영역별로 요약하면 다음과 같다.첫 번째, 2018년 환경 빅데이터 연구 영역에서는 총 5건의 연구를 수행하였다. 5건의 연구 중 대용량-비정형 데이터 분석으로 환경 빅데이터 분석 영역을 확대한 연구는 ‘컨벌루션 신경망을 활용한 미세먼지 예측’, ‘기계학습 기반 환경이슈 감성분류기 개발: 기후변화를 중심으로’, ‘딥러닝을 이용한 국내 COPD 노인환자의 사망위험 추정’ 3건이다. 그리고 ‘데이터 기반 한강 수질 예측모형 개발’ 연구를 수행하여 매체 연구의 영역을 수질로 확장하였고, ‘미세먼지 오염이 서울시 지하철 이용에 미치는 영향 분석’ 연구를 수행하여 수용체의 반응을 연구의 영역에 포괄하였다.‘컨벌루션 신경망을 활용한 미세먼지 예측’ 연구에서는 컨벌루션 신경망 모형을 이용하여 미세먼지 오염도를 예측하는 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬은 전국을 10×10 격자로 구분한 공간의 미세먼지 오염도를 1~24시간 이전에 예측하는 데 활용되었다. 이 알고리듬은 4개 대기오염물질 오염도 정보 및 4개 기상 정보를 예측에 활용하였다. 이 알고리듬에 투입된 모든 정보는 컨벌루션 신경망의 입력자료로 활용될 수 있도록 전국을 10×10 격자로 구분한 공간에 역거리가중법(IDW)을 이용하여 할당되었다. 이 알고리듬은 1시간 이후 미세먼지 농도 예측의 평균제곱근오차를 2.07㎍/㎥ 까지 축소할 수 있었으며, 8시간 이후 예측의 평균제곱근오차도 9.09㎍/㎥ 까지 축소할 수 있었다. 이는 2017년에 개발한 KNN-순환신경망 모형의 1시간 이후 예측치 평균제곱근오차 7.96㎍/㎥ 를 획기적으로 개선한 결과이다.‘기계학습 기반 환경이슈 감성분류기 개발: 기후변화 중심으로’ 연구에서는 임베딩을 이용한 양방향 장단기 메모리(Bidirectional Long Short-Term Memory) 모형을 이용하여 기후변화와 관련된 SNS 문서의 감성을 7가지로 분류하는 감성분류기를 개발하였다. 이를 위해 기후변화 감성분류기 개발 과정에서 SNS 문서가 기후변화와 관련이 있는 문서인지 판별하는 기준이 되는 ‘기후변화 현상 사전’을 구축하여 SNS 문서 5만 건을 수집하였다. 그리고 수집된 5만 건을 수작업을 통해 7가지 감성으로 분류하여 감성 태그를 부여하였고, 이렇게 구축된 학습 데이터에 임베딩을 이용한 양방향 장단기 메모리(Bi-LSTM) 알고리듬을 적용하여 감성분류기를 개발하였다. Bi-LSTM을 이용한 감성분류기는 7가지 감성으로 분류했을 때 정확도가 85.10%였으며, 긍정-중립-부정 3가지로 감성을 단순화할 경우에는 정확도가 92.95%까지 향상되었다. 감성분류기의 개발과 더불어 이 연구를 통해 ‘기후변화 현상 사전’을 구축하였고 감성이 분류된 5만 건의 SNS 자료를 축적하였다. 사전 및 감성이 분류된 자료는 감성분류 연구에서 필수적으로 요구되는 도구로서 기후변화와 관련된 이들 도구는 본 연구에서 국내 최초로 구축하였다.‘딥러닝을 이용한 국내 COPD 노인환자의 사망위험 추정’ 연구는 대용량 자료인 건강보험 DB를 사용하는 연구이다. 이 연구는 전처리 단계에 많은 시간이 소요됨을 감안하여 2년에 걸쳐 2단계로 진행한다. 2018년에 추진한 제1단계에서는 입력 데이터를 구축하고, 2019년 진행 예정인 제2단계에서는 제1단계에서 구축한 자료를 이용하여 사망요인을 파악하고 사망 확률을 추정한다. 2018년 본 연구에서는 건강보험 맞춤형 연구자료로부터 추출한 65세 이상 COPD 환자 657,432명의 개인별 건강정보와 각 개인이 거주하는 시군구의 인구, 기상기후요인, 대기오염물질 오염도를 결합한 입력자료를 구축하였다.‘데이터 기반 한강 수질 예측모형 개발’ 연구에서는 순환신경망 모형 중 GRU(Gated Recurrent Unit) 모형을 이용하여 수질오염물질 오염도를 예측하는 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬을 통해 가양, 노량진, 팔당 등 3개 한강 수계 수질측정소의 클로로필-a 농도를 1주일 전에 예측하는 데 활용되었다. 이 알고리듬은 예측지점 및 예측지점 상류지역의 수질오염 정보, 인근지역의 기상 정보, 그리고 인근지역의 수위 및 유량 정보를 예측에 활용하였다. 이 연구에서 개발한 GRU 알고리듬은 1주일 후 클로로필-a 농도 예측의 평균 제곱근오차를 10.93까지 축소할 수 있었다. 이는 단순회귀분석의 평균제곱근오차 16.95를 35.3% 개선한 성과이다. 특히 순환신경망 알고리듬은 급작스럽게 클로로필-a 농도가 증가하여도 근사한 예측치를 제공하였다. 통상적으로 사용되는 회귀분석 및 시계열 분석은 실측치가 급작스럽게 증가 또는 감소하면 그 증감이 증감시점 이후의 예측치에 반영되는 지연 예측 현상이 나타나는데, 이 연구의 결과는 이러한 회귀분석 및 시계열 분석의 약점을 개선할 수 있는 대안을 제시하였다.‘미세먼지 오염이 서울시 지하철 이용에 미치는 영향 분석’ 연구에서는 미세먼지 농도가 서울 지하철 승하차 인원에 미치는 영향을 Boosted Decision Tree 모형을 사용하여 분석 하였다. 이 연구에서는 대기오염물질의 오염도, 그리고 기상 정보를 이용하여 개별 지하철역의 시간별 지하철 승하차 인원을 추정하는 Boosted Decision Tree 알고리듬을 구축하고 민감도 분석을 수행하여 미세먼지 오염도의 변화가 승하차 인원 예측치에 주는 영향을 정량적으로 파악하였다. 이 연구에서 구축한 Boosted Decision Tree 모형은 지하철 승하차 인원을 평균제곱근오차 0.11 이내로 예측할 수 있었다. 이는 선형회귀분석의 평균제곱근 오차 0.71을 84.5%나 개선한 결과이다. 이렇게 예측의 정확도를 높인 Boosted Decision Tree 모형을 사용하여 민감도 분석을 수행한 결과, 미세먼지 농도가 10% 증가하면 하차 인원이 0.2% 감소하고, 미세먼지 농도가 10% 감소하면 하차 인원이 1.4% 증가하는 것으로 파악되었다. 이렇게 미세먼지 농도 증가에 따른 하차 인원 감소가 미세먼지 농도 감소에 따른 하차 인원 증가보다 작은 경향은 승하차 인원, 승하차 시간 및 지하철역 주변 토지용도에 관계없이 일관되게 관찰되었다.두 번째, 2018년 환경 빅데이터 인프라 구축 영역에서는 대용량 자료 수집 및 자료 분석 기능을 구비한 환경 빅데이터 플랫폼을 설계하였고, 이를 1개 서버에 구현하였다. 자료 수집과 관련해서는 오픈데이터맵(Open Data Map)을 구축하여 환경연구 문헌에서 자주 인용되는 인터넷 자료의 검색 및 수집 기능을 부여하였고, 자료 분석과 관련해서는 대용량 자료를 분석할 수 있는 웹 개발 환경과 CLI(Command Line Interface) 환경을 설계하여 동일한 서버에 구현하였다.오픈데이터맵은 환경연구에서 자주 인용되는 온라인 자료들의 출처에 대한 정보와 링크를 제공한다. 본 연구에서 구축한 오픈데이터맵에 수록된 온라인 자료 출처는 2018년 현재 한국환경정책·평가연구원 도서관 DB에 수록된 한국환경정책·평가연구원 발간 문헌 1,925건의 전문에서 인용된 온라인 자료 출처들이다. 이 문헌들은 총 11개 부문(category)으로 분류하였고, 개별 온라인 자료 출처는 그 출처가 인용된 문건을 가장 많이 포괄하는 부문에 따라 부문별로 분류되었다. 각 부문 내에서는 그 부문에 속한 개별 온라인 자료 출처에 인용 문건의 수에 따라 순위를 부여하였고, 인용된 문건의 키워드를 개별 온라인 자료 출처의 키워드로 배정하였다. 오픈데이터맵은 이렇게 구축된 부문별 온라인 자료 출처의 순위, 온라인 주소(URL), 제목, 설명, 키워드를 사용자에게 보여주고 링크를 제공하여 사용자가 필요한 온라인 자료 출처를 찾아갈 수 있도록 하였다. 또한 키워드 검색 기능을 추가하여 부문이 아닌 키워드를 기준으로 자료 출처를 검색할 수도 있게 하였다.대용량 데이터 분석 기능을 갖추기 위해서는 프로그램 개발 언어 중 R과 Python을 사용할 수 있는 웹 환경과 Ubuntu Linux를 사용할 수 있는 CLI 환경을 구성하였다. 웹 환경은 이미 개발된 알고리듬을 웹 환경에 등재하여 분석을 수행하거나, R 또는 Python을 활용해서 알고리듬을 개발하고자 하는 연구자가 사용할 수 있는 환경이다. CLI 환경은 운영체제(Linux) 언어와 프로그램 개발 언어(R, Python)를 자유롭게 조합하여 사용할 수 있는 환경으로서, 데이터 수집-전처리-분석 전 과정을 포괄하는 연구를 수행하고자 하는 연구자가 활용하기에 적합하다. 이러한 분석 환경은 현재 본 연구단이 보유하고 있는 서버에 구현되어 있으며, 본 연구의 연구진들에게 제공되고 있다.마지막으로, 2018년 원내·외 환경 빅데이터 서비스 개발 영역에서는 그동안 한국환경정책·평가연구원에서 발간된 보고서들을 통해 연구주제의 동향을 파악하는 ‘연구동향 분석 서비스’를 개발하였고, 한국환경정책·평가연구원 보고서 제목의 키워드 및 네트워크를 파악하는 ‘연구키워드 분석 서비스’를 개발하였다. 두 서비스 모두 사용자가 임의의 텍스트 자료를 입력하면 입력자료의 토픽 및 키워드 네트워크를 실시간으로 파악할 수 있는 기능을 갖고 있다. 이들 서비스는 2017년 본 연구에서 수행하여 개발한 ‘텍스트 마이닝을 이용한 KEI 연구동향 분석’ 알고리듬을 임의로 입력하는 자료에도 구동될 수 있도록 개선하여 구축한 서비스이다.‘연구동향 분석 서비스’는 LDA 토픽 모델링 기법을 텍스트에 적용하여 텍스트의 주제를 추출하고, 그 결과를 시각화하여 보여주는 서비스이다. 이 서비스는 사용자가 복수의 문서로 구성된 텍스트 자료를 입력하면, 그 자료를 대상으로 LDA 분석을 수행하여 주제를 추출하고 개별 문서에 적합한 주제를 할당한다. LDA 분석에 필요한 텍스트 자료 전처리 과정(형태소 분석, 불용어 제거, 문서-단어 행렬 구축)은 서비스 내부에 구현되어 있어서 텍스트 자료를 입력하면 자동으로 수행된다. 사용자는 텍스트 자료에 수록된 문서의 주제 분포를 전반적으로 파악할 수 있고, 또한 문서 발간 시점의 시계열에 따라 파악할 수 있다. 현재 이 서비스는 1993~2016년에 발간된 한국환경정책·평가연구원 보고서의 제목, 목차, 요약으로 구성된 텍스트 자료의 토픽을 추출한 결과를 보여주고 있다.‘연구키워드 분석 서비스’는 키워드 추출 및 네트워크 파악 기법을 텍스트에 적용하여 키워드를 추출하고, 키워드 동시발생 테이블 및 키워드 네트워크를 구축하는 서비스이다. 이 서비스는 사용자가 텍스트 자료를 입력하면, 그 자료의 단어-단어 동시발생 테이블을 계산하고, Apriori 알고리듬을 수행하여 키워드 네트워크를 도출한다. ‘연구동향 분석 서비스’와 마찬가지로 텍스트 자료 전처리 과정은 서비스 내부에 구현되어서 자료가 입력되면 자동으로 수행된다. 사용자는 키워드 목록 및 2개 키워드 사이의 관계(Support, Confidence, Lift)를 보여주는 테이블과 여러 키워드 간의 네트워크를 시각화한 관계도를 파악할 수 있다. 현재 이 서비스을 통해 2018년 현재 한국환경정책·평가연구원 도서관 DB에 수록된 연구제목 텍스트의 키워드 분석 결과를 볼 수 있다.2018년 본 연구의 결과는 빅데이터 연구방법론의 장점인 예측의 정확도 및 결과의 재생-확장 가능성을 확인시켜 주었다. 본 연구의 환경 빅데이터 연구 영역의 성과는 빅데이터 연구방법론을 적용하면 기존의 방법론보다는 환경오염 및 환경오염 대응 수용체의 반응에 대한 예측오차를 크게 축소할 수 있음을 보여주었다. 특히 데이터의 규모가 1GB를 상회하는 2개 연구 ‘컨벌루션 신경망을 활용한 미세먼지 예측’, ‘미세먼지 오염이 서울시 지하철 이용에 미치는 영향 분석’과 추정 대상 변수가 극단적인 값을 갖는 2개 연구 ‘데이터 기반 한강 수질 예측모형 개발’, ‘미세먼지 오염이 서울시 지하철 이용에 미치는 영향 분석’에서 이러한 빅데이터 방법론의 예측오차 축소 성과가 두드러지게 나타났다.그리고 본 연구에서 개발한 2개의 연구동향 파악 서비스는 빅데이터 연구방법론과 연구 결과의 재활용 및 확장 가능성을 보여주었다. 2개 서비스 모두 2017년 연구에서 개발되었던 LDA 토픽 추출 알고리듬 및 키워드 파악 알고리듬을 사용하여 구축되었다. 2017년 연구에서는 이들 알고리듬을 특정한 텍스트 분석에서만 사용하였지만, 2018년 연구에서는 이들 알고리듬을 임의의 입력자료에 대해 분석을 수행할 수 있도록 범용성을 확대하였다. 그 결과 기계학습에 관련된 사전지식이 없는 사용자들도 2017년 연구의 성과를 활용할 수 있는 환경이 구축되었다.2018년 연구 중 ‘컨벌루션 신경망을 활용한 미세먼지 예측’ 연구에서 개발한 미세먼지 오염도 예측 알고리듬, ‘데이터 기반 한강 수질 예측모형 개발’ 연구에서 개발한 클로로필-a 농도 예측 알고리듬은 정책수요 파악에 필요한 정보를 제공한다. 이들 알고리듬은 소규모 지역 단위 환경오염 예측치를 실시간으로 제공하기 때문에, 정책대응이 필요한 시점 및 장소를 사전에 인지하여 정책대응 수단을 집중하는 데 필요한 정보를 제공한다. 그리고 ‘기계 학습 기반 환경이슈 감성분류기 개발: 기후변화 중심으로’ 연구에서 개발한 기후변화 관련 SNS 감성분석기는 기후변화 관련 국민 감성을 파악하여 정책 개입의 필요성을 진단하는 도구로 사용할 수 있다.중장기적으로는 이들 3개 알고리듬을 상시 가동할 수 있도록 개편하면 정책의 시행 전후에 이들을 가동함으로써 정책성과를 모니터링할 수 있다. 정책 개입 이전의 2개 예측 알고리듬의 환경오염 예측치는 ‘개입이 없을 경우(Business as usual)’의 예측치를 제공하므로, 이들 예측치와 정책 개입 이후의 실측치를 비교하면 정책 개입의 환경오염 개선 효과에 대한 정량적인 근사치를 얻을 수 있다. 그리고 특정 기후변화 정책 시행 이전과 이후에 기후 변화 관련 SNS 감성분석기를 가동하여 감성 수준을 파악하면, 정책이 국민감성의 호전에 도움이 되었는지 여부를 파악할 수 있다. 3개 알고리듬의 데이터 전처리 과정을 자동화하여 상시적으로 가동할 수 있도록 개편하면 이러한 정책 모니터링을 상시 수행할 수 있다.3년차 이후 본 연구는 이러한 정책 모니터링 기능을 환경정책 전 부문으로 확장하는 방향으로 진행할 예정이다. 구체적으로 환경오염 예측 알고리듬은 대기 및 수질오염 전반을 예측할 수 있는 알고리듬으로 확대 개편하고, SNS 감성분석기 역시 환경정책 전 영역에 대한 감성분석이 가능한 알고리듬으로 확대 개편하고자 한다. 그리고 이들 두 알고리듬을 상시적으로 가동하여 정책수요를 파악하고 정책대응을 모니터링하는 서비스를 개발하고자 한다. This report reports the result from second year research of ‘Big Data analysis: Application to Environmental Research and Service’ project. In this project, we try to take advantage of machine learning in Environmental Research. This project consists of three sub-projects. The first one ‘Big Data Environment Research’, experiments machine learning algorithm to environmental research. The second one ‘Big Data Research Infra’ builds up large scale data collection and analysis facility. The third one ‘Big Data Environmental Service’ develops public environmental service using the results from ‘Big Data Environmental Research’ and ‘Big Data Research Infra’. We planned to spend three years for each sub-project, beginning from 2017. 2018 is the second year of first sub-project ‘Big Data Environment Research’.In 2018, we developed four machine learning algorithms - CNN algorithm predicting 1~8 hours ahead fine-dust pollution. GRU algorithm predicting 1 week ahead chlorophyl-a pollution. Bidirectional LSTM algorithm for sentiment analysis of climate change SNS data, and Boosted Tree algorithm for analyzing the effect of fine-dust pollution to the number of passengers of Seoul subway. Our sentiment analysis algorithm had 92.95% accuracy. Our CNN algorithm for fine dust pollution prediction cut down RMSE of 1 hour ahead estimation to as low as 2.07μg/㎥. Our GRU algorithm for chlorophyl-a pollution prediction had RMSE smaller than the RMSE of Vector Auto Regression by 35.3%. And our Boosted Tree algorithm for subway passenger analysis had RMSE smaller than the RMSE of linear regression by 84.5%. In general, we confirmed that machine learning algorithm had significant advantage in accurate prediction in wide range of environmental research.