시청각 정보 및 의미적 정보 등을 포함하는 비디오 문서는 미디어들간에 복잡한 관계성을 가지며, 내용에 대한 주제별 검색과 문서에 나타나는 객체 정보를 이용한 특정 영역별 검색을 요구하는 등 사용자의 질의가 다양해지고 있으나, 기존의 정보 검색 설계 방법으로는 이러한 내용을 충분히 수용하기 어렵다. 따라서 비디오 문서를 체계적으로 관리하고 다양한 검색을 지원하기 위해서는 자동 혹은 수동으로 추출된 문서의 의미적 정보 및 구조적 정보 등을 활용한 구조적이고 체계적인 메타데이터 모델을 정립해야 한다. 본 논문은 비디오 문서가 가지는 특성들을 분석하여 다양한 질의를 수용할 수 있고, 다른 비디오 응용의 기반 구조로 제공될 수 있는 일반저인 메타데이터를 분류하고 이를 통합적으로 관리하는 일반 통합 메타데이터 모델(GIMM)을 제안한다. 그리고 GIMM을 이용하여 비디오 문서 관리 시스템(VDMS)을 설계하고 구현한다.
목적: 본 연구는 주의력결핍과잉행동장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder: ADHD) 아동의 중재방법과 측정도구를 ICF모델의 분류기준인 기능과 장애영역 그리고 배경요인으로 분류하여, 건강과 장애와 관련된 ADHD 아동의 중재방법과 측정도구를 알아보고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 체계적 고찰방법을 사용하였다. 2000년 1월부터 2013년 7월까지 학회지에 게재된 논문을 MEDLINE/PubMed, Sciencedirect, Ovid를 통해 검색하였다. 주요 검색어는 'ADHD, Children, intervention, outcome measure'으로 하였으며, 최종적으로 8개의 논문을 분석하였다. 결과 : 1. 본 연구에서 제시된 ADHD 아동은, 순수 ADHD가 75.8%로 가장 많았으며, 그 다음으로 ADHD 공존장애는 난독증(dyslexia), 품행장애(conduct disorder), 틱 장애(tic disorder), 발달협응장애(DCD), 마지막으로 정서장애(emotional disorder) 순이었다. 결과 : 2. ADHD아동의 중재방법은 기능과 장애영역에서 80%이고, 배경요인은 20%이다. 기능과 장애영역의 신체 기능과 구조의 관한 중재(NF training, computer training program)는 60%로 가장 많았고, 활동은 10%, 참여도 10%이다. 배경요인은 환경적 요인이 20%이고, 개인적 요인은 없었다. 결과 : 3. ADHD아동에게 사용된 측정 도구는 기능과 장애영역은 80.5%이고, 배경요인은 19.5%이다. 신체구조와 기능영역(아동의 문제행동과 특성의 변화)에서 70.8%로 가장 많았으며, 활동영역은 7.3%, 그리고 참여영역은 2.4%이었다. 배경요인은 환경적 요인에서 19.5%이고 개인적 요인은 없었다. 결론 : ADHD아동의 중재방법과 측정도구를 ICF모델의 분류기준에 근거하여 체계적 고찰을 하였다. 이는 건강과 장애와 관련된 ADHD아동의 중재와 측정방법을 이해하고 사용하는데 기초자료 될 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.827-839
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2015
학술지 인용 데이터베이스에서 네트워크 구조분석을 통해 학술지의 공동체를 추출하는 것은 인용관계에 따른 학술지의 집단을 파악하는 유용한 수단이다. 전 세계적으로 널리 활용되는 학술지 인용데이터베이스인 Thomson Reuters의 SCI나 Elsevier의 SCOPUS가 제공하는 자료를 활용하여 인용관계에 따른 공동체 구조를 파악하는 시도가 이루어진 바 있으나, 국내 학술지 인용 데이터베이스인 KCI에서는 이러한 연구가 현재까지는 이루어지지 않은 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 여러 가지 네트워크 군집화 알고리즘을 이용하여 KCI에 등재되어 있는 자연과학 분야 학술지를 대상으로 인용관계에 따른 공동체를 파악하고 KCI에 등록된 학술지 분류와 비교하여 보았다. 적용된 군집화 방법 중 인포맵 알고리즘에 의한 분류가 KCI 등재 자연과학 분야 학술지의 인용관계 구조를 잘 반영하며, 기존의 KCI 분류와 가장 유사한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 얻은 KCI의 기존 분류와 차이점들은 장차 KCI 학술지의 재분류가 이루어질 시 고려의 대상이 될 수도 있을 것이다.
본 논문에서는 원전SG세관 결함 크기 추정을 위한 새로운 구조의 추정시스템에 대한 연구를 수행한다. 기존의 연구에서는 결함 크기를 추정하기 위하여 각각의 결함 형태별로 결함크기추정시스템을 설계하였다. 이와 같은 경우, 추정시스템의 구조가 복잡해지고 결함 크기 추정 이전에 수행하는 결함형태분류기의 정확성이 떨어질 경우 결함 크기 추정 성능도 결과적으로 악화될 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 결함 형태 분류 과정을 필요로 하지 않는 결함크기추정시스템의 성능을 분석하고 이를 향상시키기 위한 방안을 연구하였다. 기존의 추정시스템은 각각의 결함 형태별로 특화된 추정기를 사용하기 때문에 추정 성능이 훨씬 뛰어날 것으로 예상되었지만, 실험 결과 두 추정시스템의 성능 차이는 그리 크지 않다는 것을 알 수 있었다. 따라서 결함형태분류기의 정확성이 완벽하지 않을 경우, 본 논문에서 제안한 구조의 추정기가 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.
본 연구는 국내 하천의 고유성을 반영할 수 있는 물리적 환경평가 체계를 개발하는 것이다. 하천유형 분류, 평가구간 선정, 평가 항목 및 지표에 대하여 종합적으로 요약하였다. 하천의 물리적 구조는 하천 유수력에 의한 반응의 결과이므로 하도경사, 하상재료의 입경 및 하도지형의 특성에 따라 하천을 3가지 유형으로 분류하였다. 평가구간은 각 하천 유형의 대표적인 특징인 step 또는 여울출현 간격, 사행도에 따라 저수로 폭의 10배와 25배 기준으로 선정하였다. 평가지표는 하도 안정성, 흐름 상태, 횡단면 형상, 하안 안정성, 하도개수 및 하천횡단구조물과 같은 공통지표와 유효 서식지, 하상 매몰도, 흐름의 다양성 및 step과 여울 출현빈도와 같은 하천 유형별 특성지표로 구성되어 있다. 적용성 검토를 위하여 개발된 평가체계를 9개의 하천에 적용하고 그 결과를 제시하였다.
물리적 구조조사 항목 25개 중에서 하천유형 분류척도로 이용되는 9개의 항목과 출현한 저서생물 및 식물과의 상관성을 분석한 결과 하상재료의 다양성, 하도의 사행성 횡단사주의 발달정도가 생물의 출현에 높은 상관성을 보였다. 그리고 수화학적 인자의 경우 총 12개 중 COD농도만이 저서생물의 분포에 유효한 상관성을 나타내었다. 본 연구의 무생물적 인자와 생물적 인자와의 상관성 분석에서는 특히 모래하천과 자갈하천이 서로 음과 양의 방향으로 상관관계를 나타내어 두개 유형의 하천의 물리적 구조 및 생태적 특성이 서로 뚜렷하게 다르다는 것을 지시하고 있었다. 따라서 이러한 분석결과는 생물서식처를 고려해야만 하는 하천복원이나 하천의 생태적 유형분류를 위한 하천평가에도 활용되어질 수 있다고 사료된다.
생명정보 대량 획득기술의 하나인 마이크로어레이(microarray)는 DNA와 각종 유전자 연구에 사용되는 도구로 확립되면서, 생명정보학(Bioinformatics)분야의 발전에 크게 기여하였다. 그러나 마이크로어레이는 생명정보학분야의 핵심기술 중 하나로 발전하였음에도 불구하고 실험으로 생성되는 데이터는 형태가 다양하고 매우 복잡한 형태를 갖기 때문에 데이터의 공유나 저장에서 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터의 관리를 원활하게 하기위한 XML 기반의 표준 포맷인 MAGE-ML스키마에서 구조적으로 유사한 엘리먼트가 반복적으로 나타나는 특징과 대다수의 엘리먼트들이 특정 엘리먼트의 자식으로만 온다는 구조적 특징을 이용하여, MAGE-ML의 스키마를 단순화 하고 저장구조를 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 인라인 기법(Inlining Technique)을 이용한 스키마의 단순화와 새롭게 제시하는 엘리먼트의 구조적 형태를 기준으로 분류하는 기법을 이용한다. 이를 통하여 데이터베이스 스키마는 간략화 되며 테이블조인의 횟수가 줄어들고 성능은 향상된다.
국내 다양한 토양시료로부터 우수 선충포식곰팡이 9 균주를 선발하였다. 순수분리된 선충포식곰팡이는 포식기관의 형태에 따라 3차원적 점착성 그물구조(3-dimensional adhesive nets)를 나타내는 선충포식곰팡이(A 그룹), 2차원적 점착성 그물구조(2-dimensional adhesive nets)를 나타내는 선충포식곰팡이(B 그룹)와 수축성 고리구조(constricting ring)를 나타내는 선충포식곰팡이(C 그룹)로 크게 3개의 형태그룹으로 분류되었다. 이들 각 그룹에 속하는 선충포식곰팡이의 균사체, 분생포자병, 분생포자의 모양과 크기, 분생포자 형성 개수, 분생포자 마디(node), 분생포자 격막의 수와 격막의 위치, 휴면포자의 형성과 크기 및 색 등 형태학적 특징과 선충포식곰팡이의 rDNA ITS 영역을 PCR로 증폭하여 염기서열을 분석한 결과, 분리된 포식곰팡이는 Monacrosporium thaumasium(Kan-2, Kan-4, Kan-11), Arthrobotrys oligospora(Kan-9, Kan-13, Kan-20, Kan-21), A. musiformis (Kan-12), A. dactyloides(Kan-22)로 동정되었다.
본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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