본 논문에서는 저장 데이타베이스의 정보 시스템을 정제하여 이해 가능한 정보로 전환하고 새로운 객체를 근사 추론할 수 있도록 하기 위해 러프 소속 함수 값의 개념을 도입한 계층적 근사 분류 알 고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 근사 추론의 한 방법인 퍼지 추론 방법의 언어적 불확실성을 속 성의 퍼지 소속 함수 값으로 나타내고 조건 속성의 소속 함수 값의 합성에 의해 근사 추론하는 방법을 이용하였으며 퍼지 소속 함수 값 대신에 러프 소속 함수 값을 이용하도록 제안하였다. 이는 퍼지 소속 함 수 값을 이용하여 괴지 규칙을 생성하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한 정보 시스템 내의 속 성 중에서 수치 속성에 대한 이산화 방법을 연구하고 이것 또한 러프 소속 함수 값과 정보이론의 무질서 도의 개념을 이용한 수치 속성의 이산화를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 교 준적으로 사용되는 IRIS 데이타에 대한 실험결과96%~98% 분류율을 나타냈으며 다른 실험 데이타에서 도 기존 알고리즘과 비교하여 수치 이산화나 근사 추론 모두 우수함을 보였다.
본 총론에서는 원격탐사를 사용한 지구관측분야(Level I)의 기술들에 대한 계층적 분류를 수행하였다. Level II 기술들을 추출하기 위하여, 방법론 관점과 응용 관점에서 구성한 2차원 표를 사용하였고, 이 결과 수신관제와 대기/해양/육지분야의 자료 응용, 그리고 공통기술과 GIS(Geographical Information System) 기술들을 선정하였다. 각 Level II 기술들에 대하여 수개의 Level III 기술들과 약 20-30개 가량의 Level IV 기술들을 추출하였다. 각 Level IV 기술들에 대하여 국내 확보현황, 미확보 기술의 확보 방안, 미확보 기술의 해외 확보 기관, 국내에서의 기술필요시기 등을 정리하였다. 또한 Level IV 기술들 중 공공성과 경제성에 근거한 우선 확보 기술들을 추출하였다. 기술분류 결과와 국내 연구동향에 관한 자료는 국내 연구진들간의 상호 이해와 협력을 촉진하며, 원격탐사분야를 새로이 시작하는 연구진과 학생들에게 기초자료를 제공하고, 정책수립을 위한 참고자료로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
한국에서 철도역은 열강의 수탈 및 대륙침략을 위한 목적으로 설치되었으나 한편으로 역이 설치된 지역에 있어서 교통수단의 중심이자 지역사적 사건의 무대로 기능해왔다, 그러나 지속되는 구조조정과 철도개량으로 기존의 철도역은 큰 변화를 겪고 있다, 철도역의 지역사적 위상과 기억을 재현하기 위한 수단으로 사진은 여러 유용성을 지니고 있으나 다른 매체에 비하여 기록 관리가 이뤄지지 못하고 있으며, 분단국가라는 특수성으로 인하여 사진으로 이를 남기는 작업도 어려운 상황이었다. 본 연구는 이러한 상황에서 철도역을 사진으로 기록하기 위한 방안을 제안하기 위하여 우선 무엇을 기록할 것인가에 대한 접근을 시도했다. 선행 기록화 연구에서 주로 활용된 업무 및 기능의 분석으로는 철도역과 직 간접적으로 연관을 가진 행위 및 시설물을 재구성하기 어려운 한계를 극복하기 위해 철도역의 가치를 분석하고, 이러한 가치를 기반으로 각각의 기록화 영역을 설정하여 각각의 기록화 영역별로 어떠한 세부대상이 기록화 될 수 있는지를 구체적인 사례로 제시했다. 또한 기록화 영역의 설정 과정에서 만들어진 계층성을 기반으로 분류체계에 적용하고, 세부대상의 변화에 따른 분류체계의 추가 및 수정에 대한 사례를 제시했다.
본 연구는 직업분류에 따른 의료비 지출 영향요인을 분석하였다. 한국의료패널(Korea Health Panel)의 2012년도 데이터를 이용하여 만20세 이상의 성인을 대상으로 결측값을 제외한 총 4,538명을 최종 분석대상으로 하였다. 자료분석은 의료비 지출 영향요인을 분석하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 하였다. 연구분석 결과 Model 1은 단순노무 종사자에 비해 농림어업 숙련 종사자, Model 2의 경우 직종의 경우 판매 종사자에 비해 단순노무 종사자에서 의료비 지출 증가에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 성별은 남자에 비해 여자, 혼인은 무에 비해 유, 소득계층은 1분위에 비해 4분위, 5분위, 만성질환은 무에 비해 유에서 의료비 지출이 높은 것으로 분석되었다. 따라서, 건강검진 또는 예방활동 활성화를 위한 보건의료정책 및 보건학적 접근에 있어서 직종, 만성질환 등을 반영한 보다 체계화된 접근이 필요하다.
전 세계 주요 선진 항만에서는 AI, 빅데이터, 자율주행자동차, 커넥티드카 등 4차 산업기술과 ICT 기술을 활용하여 항만의 효율성 증가, 항만 내 오염물질 배출 저간 등 환경규제에 대비하고 있다. 그리고 3D 업종 기피 등으로 인한 인력 감소의 문제를 해결하기 위해 완전무인자동화 터미널 개발에 투자하고 있다. 그러나 국내 항만에서는 선진 기술 도입이 늦어지고 있으며 그로 인한 항만 효율성이 떨어지고 있다. 또한 항만 안전사고 문제도 빈번하게 발생하여 항만 마케팅에도 심각한 영향을 미치고 있다. 이에 각 우리나라 컨테이너 터미널 별 특성과 유형을 분석하고 그에 맞는 자율협력주행 도입요인을 5개의 대분류 요인과 15개의 중분류 요인으로 분류하였다. 계층적으로 분류된 도입요인은 선사, 항만공사, 컨테이너 터미널, 관계 부처 등에 근무하는 종사자를 대상으로 설문 조사를 실시할 예정이다.
시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.
정부는 연구시설장비가 과학기술의 발전을 견인하는 매우 중요한 도구이자, 수단으로 여겨지면서 국가적으로 R&D와 연구시설장비에 대한 예산 투자를 지속적으로 확대하였다. 또한, 기 구축된 국가연구시설장비의 효율적 운영 및 체계적 관리의 필요성이 점차 대두되면서 2010년 12월, 국가연구시설장비 표준분류체계를 개발하였다. 그러나 연구현장에서는 국가연구시설장비의 NTIS(National Science and Technology Service) 정보수집 초기단계로 누적정보 부족에 따른 표준분류체계의 과학적 검증절차 부재와 동일계층 간 분류기준의 비일관성 문제가 여전히 한계로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 지난 2010년, 2015년 각 제/개정된 국가연구시설장비 표준분류체계(대분류 8개, 중분류 25개, 소분류 410개)의 분류 정확도를 측정하고자 선형판별분석(LDA)과 분산분석(ANOVA) 기법을 적용하여 2단계로 분석하였다. 또한, 본 연구 분석을 위해 지난 10년 동안 NTIS에 누적 등록된 정보데이터(Big-Data) 50,271건을 수집하여 이를 활용하였다. 이는 단순히 국내외 유사 분류체계와 전문가 의견을 토대로 만들어진 현(現) 국가연구시설 표준분류체계를 과학적으로 실증 검증한 첫 연구 사례에 해당된다. 본 연구 결과, 대분류 이하 중분류와 소분류로 분류된 개체 수의 집단별 판별정확도는 92.2% 로 매우 높은 수준이었고, 분산분석을 통한 사후검증에서는 대분류 8개 중 2개 집단의 변별력이 다소 낮게 나타나, 현(現) 표준분류체계 중 일부 개선이 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구를 통해 현(現) 국가연구시설장비 표준분류체계가 향후 지속적으로 개선되길 바란다.
본 연구는 두타산 일대 산림식생구조를 밝히고, 식생유형분류와 입지환경인자와의 상관관계 파악을 목적으로 수행되었다. 2016년 6월부터 10월까지 Z-M학파의 식물사회학적인 방법에 의해 식생조사를 수행하여 총 46개소의 식생자료를 획득하였고, 이 자료를 토대로 식생분류를 실시하였다. 그 결과, 최상위 수준에서 신갈나무군락군으로 분류되었으며, 신갈나무군락군은 철쭉군락과 거제수나무군락의 2개 군락으로 분류되었다. 철쭉군락은 동자꽃군과 철쭉전형군 2개의 군으로 세분되었고 동자꽃군은 박새소군과 동자꽃전형소군 2개의 소군으로 세분되었다. 거제수나무군락은 들메나무군과 박달나무군 2개 군으로 세분되었다. 들메나무군은 병꽃나무소군과 승마소군 2개 소군으로 세분되었다. 두타산 일대 산림식생은 총 6개의 식생단위, 14개의 종군단위, 2쌍의 대별종군으로 분류되었다. 수관층위구조의 분석결과, 식생단위별로 임관의 계층이 서로 겹치지 않는 단조로운 구조인 박새소군(식생단위 1), 동자꽃전형소군(식생단위 2), 병꽃나무소군(식생단위 4)과 겹치는 복잡한 구조인 철쭉전형군(식생단위 3) 승마소군(식생단위 5), 박달나무군(식생단위 6)이 나타났다. 승마소군(식생단위 5)의 수직적 계층구조가 가장 발달하였으며, 박달나무군(식생단위 6)은 초본층 식피율이 가장 낮았다. 일치법에 의한 식생단위와 환경요인과의 상관관계를 보면, 해발 1,100 m, 사면 중부, 경사 $20^{\circ}$, 암석노출도 20%, 교목층 DBH 30 cm를 기준으로 철쭉군락(식생단위 1~3)과 거제수나무군락(식생단위 4~6)이 분류되었다. CCA 분석 결과 철쭉군락(식생단위 1~3)은 해발, 지형과 정의 상관관계, 거제수나무군락(식생단위 4~6)은 부의 상관관계 분포경향이 나타났다.
기계역학은 자연과학에 속하는 역학을 아버지로, 기계와 이를 탄생시킨 실제적기술(technical arts)을 어머니로 하는 두 가지의 계보를 갖는다. 극히 최근까지 과학과 기술은 전혀 별개로, 다른 계층에 의해 담당되어 왔다. 약 100수십년 전까지는 과학은 기술에 힘입은 부분이 많았다. 이들이 합쳐진 것은 겨우 19세기 초, 그리고 기계역학이 학문으로서 형태를 갖춘 것은 19세기 후반부 터이다. 동역학을 포함한 기계역학의 형성과 발전의 흐름은 시대적으로 다음의 3단계로 크게 분류된다. (1) 제1기 : 자연학의 시대(~5세기) (2) 제2기 : 역학=자연철학의 시대(16~18세기) 역학의 탄생(16세기)$\rightarrow$역학원리의 형성 (17세기)$\rightarrow$역학원리의 전개와 완성(18세기) (3) 기계역학=공학의 시대(19세기~) 공학의 탄생 (19세기 전반)$\rightarrow$체계화의 시대(19세기후반)$\rightarrow$ 방법의 시대(20세기)
분산 침입 탐지시스템은 감시되는 호스트 수에 비례하여 데이터 분석이 다수의 위치에서 수행되는 시스템이다. 따라서, 침입 탐지를 위하여 구성된 컴포넌트 사이의 효율적인 정보 분배가 중요한 문제이며, 통신 메커니즘은 신뢰성, 효율성, 안전성 그리고 확장성이 요구된다. 분산 침입 탐지 시스템의 통신 형태를 나타내는 통신모델 중에서, 높은 확장성 때문에 고려되고 있는 모델로 피어 대 피어 통신 모델이 있다. 이 모델은 특정한 형태의 관심전파와 데이터 전달 방법에 따라 다시 계층적 구조와 직접 연결로 분류할 수 있다. 본 논문에서는, 분산 침입탐지에서 침입 탐지정보를 전달하는 두 가지 방법에 대하여 분석하고, 통신 메커니즘의 성능을 향상시키는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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