하절기 수화발생이 빈번한 대청호에서 2003~2005년(3년)에 걸쳐 분자생태학적 방법의 하나인 DGGE를 이용하여 시간에 따른 미생물 군집구조의 변화를 연구하였다. 조사기간 동안 출현한 식물플랑크톤을 형태학적으로 분류한 결과 Cyanophyceae가 우점하였고, 이중에서 Microcystis, Planktothrix (Oscillatoria), Phormidium 그리고 Anabaena 속이 크게 우점하였다. 분자적 군집분석 방법으로서 16S rDNA의 DGGE profile 분석과 계통학적 분류에 의하여 우점하는 미생물 군집의 구조와 다양성을 확인하였다. Microcystis는 조사기간 동안 지속적으로 우점하였으나, Planktothrix는 2003년과 2004년 9월에, Anabaena는 2005년 9월, 그리고 Aphanizomenon은 2003년 8월에 우점하였다. DGGE와 계통분류학적 분석방법은 형태학적 분석법에 의해 얻지 못하는 새로운 정보를 제공하며, 남조류와 수생 세균사이의 상관관계를 추정할 수 있고, 그들의 유전적 다양성을 보다 자세하게 확인할 수 있다.
본 논문에서는 문장의 분류에 있어 성능이 입증된 word2vec을 활용한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 기반으로 하여 문서 분류에 적용 시 성능을 향상시키기 위해 doc2vec을 함께 CNN에 적용하고 기반 모델의 구조를 개선한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 토큰화 방법을 선정하기 위한 초보적인 실험을 통하여, 어절 단위, 형태소 분석, Word Piece Model(WPM) 적용의 3가지 방법 중 WPM이 분류율 79.5%를 산출하여 문서 분류에 유용함을 실증적으로 확인하였다. 다음으로 WPM을 활용하여 생성한 단어 및 문서의 벡터 표현을 기반 모델과 제안 모델에 입력하여 범주 10개의 한국어 신문 기사 분류에 적용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안 모델이 분류율 89.88%를 산출하여 기반 모델의 분류율 86.89%보다 2.99% 향상되고 22.80%의 개선 효과를 보였다. 본 연구를 통하여, doc2vec이 동일한 범주에 속한 문서들에 대하여 유사한 문서 벡터 표현을 생성하기 때문에 문서의 분류에 doc2vec을 함께 활용하는 것이 효과적임을 검증하였다.
온라인상에서 거래되는 상품들을 분류하고 관리하기 위해서는 많은 시간과 비용을 들여 상품분류체계를 유지하여야 한다. 일반적으로 상품을 다루는 모든 분야에서 분류체계는 분류전문가에 의하여 수동으로 관리되고 있으며 이는 경제적인 측면, 시간적인 측면에서 많은 낭비를 초래하게 된다. 현대사회에서는 산업의 급속한 발전으로 상품의 다양화 융합화 등이 활발하게 이루어져 상품을 효율적으로 관리하기 위한 분류체계의 필요성은 더더욱 증가하고 있다. 따라서 상품분류체계를 자동화 하고자 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으며 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 분류체계를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 각각의 상품은 속성의 집합이다 라는 관점에서 출발하여 각 상품, 즉 속성집합 간 존재하는 포함관계를 활용하여 계층 트리구조의 분류체계를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제시하고 구현하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 실효성을 입증하였다.
판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.
부정교합의 분류가 치아의 위치적 관계에 의해 구분되면, 동일한 집단에 속하더라도 이들의 안면두개골은 서로 다른 구조적 관계를 지니고 있어 이들을 동일시 할 수 없으며 안면두개골의 형태적 특징에 의한 분류가 필요하다. 저자는 $6\sim14$세 사이의 III급 부정교합 아동 135명의 측두방사선규격사진을 7, 9, 11, 13세의 연령으로 구분한 후, 중두개저각 $40.3^{\circ}$를 기준으로 이보다 작은 집단(하악전돌효과군)과 큰 집단(하악후퇴효과군)으로 분류하여 각 집단의 안면두개골의 형태적 특징을 횡단 누년적으로 비교 평가하였다. 모집단의 39.3%가 하악전돌효과군으로, 60.7%가 하악후퇴효과군으로 나타났으며, 두 개저, 비상악복합체 상악골 및 하악골의 전후방적 길이 그리고 전안면높이와 후안면높이 등의 수직적 길이가 하악후퇴효과군에서 크게 나타난 것으로 미루어 III급 부정교합 아동의 많은 수가 좁고 긴 얼굴형 (leptoprosopic faceform)에서 찾아볼 수 있는 형태적 특징을 많이 지니고 있으며, 두 군간에는 형태적, 구조적인 차이와 함께 시기적으로도 각기 다른 성장양태를 보이는 것으로 가늠된다.
본 연구에서는 건물의 규모, 용도 및 형식 등에 따라 다양하게 요구되는 성능에 대응할 수 있도록 하기 위한 성능설계에 대한 개념을 검증하고, 강구조 건축물의 특성을 고려한 성능레벨 및 성능한계에 대한 분류방법을 제안하였다. 또한 강구조 건축물의 경우 강도가 높고 경량인 특성에 의해 다른 구조형식에서는 크게 고려하지 않아도 되는 거주성능 및 진동특성을 제어하여 기능을 유지하기 위한 성능레벨을 설정하여 구조물이 항복하기 전의 성능레벨을 기능유지 및 무손상의 2단계로 제시하고, 이 때의 한계치를 기능한계 및 손상한계로 구분하였다. 강구조 건축물의 손상한계를 정의하기 위해 강구조 건축물의 설계 예를 이용하여 항복 층간변형각을 조사하였다. 그 결과 구조물의 손상발생을 억제할 수 있는 손상한계를 규정하기 위해 주로 사용하고 있는 층간변형각은 구조형식 및 설계방법에 따라 편차가 크게 나타나고 있으므로 손상한계치의 층간변형각을 임의로 설정하는 것은 매우 어려우며 향후 이에 대한 해석적, 실험적 검증이 필요할 것으로 판단되었다.
방수로는 홍수 피해 경감을 사용되는 구조적 대책으로 최근 국내에서 널리 계획되고 있다. 이러한 방수로는 대체로 보통 횡월류위어 등으로 대표되는 유입부 구조물을 통하여 본류에 연결되지만, 평상시에도 본류의 유량을 일부 분담하는 형태로 설계되는 젖은 하도(wet channel) 형태의 방수로는 별도의 유입부 구조물을 설치하지 않고 바로 본류에 연결되는 것이 일반적인 형태이다. 일반적으로 유입부 구조물을 통해 연결되는 방수로의 특성은 유입부 구조물의 수리학적인 특성에 의해서 많이 좌우된다. 이에 반해 젖은 하도 형태의 방수로는 방수로의 폭(W), 방수로 유입되는 흐름의 유입각$(\theta)$등에 의해서 많이 좌우되며, 만약 설계된 방수로의 횡단면 형상이 사다리꼴 또는 직사각형 단면을 따른다면 이러한 흐름은 '제한된 영위어고 횡월류위어 흐름(restricted zero-height side weir flow)'으로 분류할 수 있다. 이러한 조건에서의 흐름은 일반적인 횡월류위어에서의 흐름과 상당히 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 방수로 분기 조건을 다양하게 구현할 수 있는 실험 수로를 설치하여 방수로 폭을 변화시키면서 실험을 수행하였으며, 분기 조건의 변화에 따른 분수로 유입부분에서의 수리학적특성을 분석하였다.
기존에 사용된 저궤도 인공위성 전력계 시스템을 분석하고, 시스템의 효율을 향상시키는 단순화된 직병렬 구조를 제안한다. 인공위성이 지구를 공전하는 동안 상황에 따라 변화하는 제안된 구조의 동작을 모드로 분류하고, 제안한 시스템을 안정적으로 운용하기 위해 시스템 운용 알고리즘을 제안한다. 모의 실험을 통하여 기존의 직렬구조와 제안된 구조의 효율을 비교 한다. 제안된 단순화된 직병렬 구조의 안정적인 동작을 검증하기 위해, 200W급 태양전지와 100W급 전력조절기 두 모듈을 병렬로 구성하여 실험하였다.
건설공사 정보분류체계는 공사관리기법의 적용효과를 향상시킬 수 있는 하나의 도구로 활용될 수 있으며, 공사의 단계별 발생정보를 네트워크와 연계가 가능하도록 하고, 효과적인 원가관리로서 공사비를 절감시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 공사관리기법에 적용될 수 있는 표준화된 건설공사 정보분류체계의 개발을 시도하고 있으며, 연구내용은 크게 다음의 3가지로 요약된다: (i) 토목공사 전체를 시설요소, 구조요소, 공사요소의 3단계로 분류하여 코드화한 공사분할체계의 개발, (ii) 적산과 공정 관리등에 관련되는 기타정보들을 포함한 통합 정보체계의 구축, (iii) 전산적용시 입력자료로 활용가능한 연관 데이타베이스의 구축. 본 연구결과 제안된 정보분류체계는 실무설계내역서 등과의 검증결과 공사의 각 단계별로 발생되는 정보들의 체계적이고 표준적인 관리를 가능하게 할 것으로 판단된다.
온라인에서의 글쓰기가 늘어나면서, 기계학습을 통해 이를 분류하는 연구가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 한국어로 작성된 마이크로블로그를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 또한 통계적으로 기계학습을 평가한 연구를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 트위터를 대상으로, 표본을 추출하고, 형태소와 음절을 자질로 사용하여 기계학습에 따라 감정을 분류하였다. 그 결과 약 76%정도 트위터에 포함된 감정이 분류되었다. Support Vector Machine이 Na$\ddot{i}$ve Bayes보다 정확했고, 선형모델도 비구조적인 텍스트 처리에 비선형모델에 상응하는 정확성을 보였다. 또한 형태소가 음절 자질에 비해 높은 정확성을 보이지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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