이 연구의 목적은 내측연결 임플랜트 시스템의 고정체-지대주-나사간의 계면 적합도를 알아보기 위한 것이다. 실험에 이용된 임플랜트 시스템은 Certain, Xive, Replace, Ankylos, SSII 이다. 이 시스템의 고정체와 지대주를 제조사의 권장 토크로 조인후 액상의 불포화 폴리에스터 용액에 고정한 후 절단하였다. 모든 표본은 절단, 연마후 주사전자 현미경으로 관찰하였다.내측연결 시스템의 적합도를 관찰한 결과, 각 제조사들 사이에 차이는 있으나 대부분의 내측연결 시스템의 경우엔 고정체와 지대주의 접촉은 긴밀히 접촉하는 경향을 가지고 있음을 알 수 있었다. 그러나 지대주와 나사, 고정체와 나사 간에는 다양한 형태의 틈이 존재하였다. 이러한 틈들이 나사의 불안정, 미생물의 군집, 악취 등에 어떠한 영향을 미칠지는 앞으로 계속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류법과 일치하지 않는 경우가 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군을 검출하기 위해 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 이용한 계층적 군집화 기법을 수행하였다. 그래프(Graph)이론에서 최소신장트리는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 간선의 가중치의 합이 최소인 트리이다. 우리는 모든 흑점을 정점, 그들의 연결을 간선으로 적용하여 최소신장트리를 작성하였다. 또한 최소신장트리를 활용한 계층적 군집화기법은 초기값에 따른 군집화 결과의 차이가 없기 때문에 흑점군 검출에 있어서 가장 적합한 알고리즘이다. 이를 통해 흑점군의 기본적인 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)을 계산하고 최소신장트리를 통해 가장 면적이 큰 흑점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 각각 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.
환경 내에서 생물학적 복원을 이해하기 위해서는 미생물 기능성 군집 및 활성을 분석하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 유류오염 토양의 미생물 군집을 모니터링하기 위하여 난분해성 물질의 생물학적 분해에 관여하는 100개의 알려진 대사경로 및 유전자를 기반으로 한 oligonucleotide microarray를 개발하였다. 본 연구에 사용된 microarray는 유류오염 분해 대사에 관련된 유전자를 진단하기 위한 15개의 고유한 probe를 포함하고 있다. 디자인된 probe의 hybridization specificity는 표준 균주, Pseudomonas aeruginosa KCTC1636을 이용하여 확인 하였으며, 유류오염토양 시료의 분석결과 alkane, naphthalene, biphenyl, pyrene(PAH ring-hydroxylating) 분해에 관련된 8개의 유전자 발현을 확인 하였다. 이러한 결과는 DNA microarray가 유류오염토양환경에서 생물학적 분해유전자 진단에 효과적으로 이용될 수 있을 뿐만 아니라 생물학적 복원의 가능성을 진단하기에도 적합한 기법이라는 것을 나타내고 있다.
일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.
금융기관들은 개인들의 다양한 욕구를 충족시키기 위해서 경쟁적으로 수많은 금융상품을 개발하여 판매하기 시작하였으며, 이러한 상품들은 나름대로 독특한 특성을 지니게 되어, 개인들은 이에 대한 수많은 정보를 수집하고 분석할 필요성을 가지게 되었다. 금융상품정보의 정보원 선택 선호요인으로는 정보원 자체의 특정 이외에도 개인이 가지는 성격적 특징과 환경적 요인들을 들 수 있다. 따라서 개인의 성격유형에 따라 선호하는 정보원의 유사점과 차이점을 알아보았다. 본 연구에서는 금융상품정보를 취득하는 정보원에 대한 선호요인인 개인의 성격유형을 파악하기 위하여 MBTI(Myers Briggs Type Indicator)를 근거로 작성된 성격특성평정척도(Personality Trait Ration Scales: PTRS)를 이용하여 파악된 성격유형들이 금융상품 정보원 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 성격유형변수를 4개의 군집으로 집단화하고 성격요인과 차이분석을 실시한 결과 감정 직관적인 성격이 강한 주관적 감정형, 외향 직관적인 성격이 강한 사교적활동형, 내향 사고적인 성격이 강한 수동적개인형, 인식 판단적인 성격이 강한 합리적이성형의 4개 군집으로 나누어졌다. 8개의 성격요인 중 감각을 제외한 7개 성격요인 모두가 p<. 05에서 4개의 성격유형군집과 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 사교적활동형은 여러 정보원 중 'TV'를, 합리적이성형은 '잡지', '금융상품팜플렛', '재테크서적'을, 주관적감정형은 '은행창구직원', '친구나친지'를 선호하였다. 그러나 수동적개인형은 어떠한 금융상품정보원도 선호하지 않았다. 특히, 합리적이성형은 전문금융정보를 원하는 것으로 나타났고, 주관적감정형은 인간적인 면을 더 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구가 가지는 의의는 각 성격유형별로 선호하는 금융상품정보원의 차이를 분석함으로써 개인의 정보욕구를 보다 더 만족시킬 수 있는 하나의 요인으로 성격요인과 정보원의 차이에 관한 정보를 제공하며, 금융정보를 제공하는 주체들에게 각 정보원에 적합하도록 정보의 성격에 관한 특성요인과 고객선호정보원을 살펴볼 수 있는 정보취득방안에 대한 연구의 필요성을 제시하는데 있다.
데이터 마이닝은 지식발견 과정에서 중요한 역할을 수행하며, 여러 데이터 마이닝의 알고리즘들은 특정의 목적을 위하여 선택될 수 있다. 대부분의 전통적인 계층적 클러스터링 방법은 적은 양의 데이터 집합을 처리하는데 적합하여 제한된 리소스와 부족한 효율성으로 인하여 대용량의 데이터 집합을 다루기가 곤란하다. 본 연구에서는 대용량의 데이터에 적용되어 알려지지 않은 패턴을 발견할 수 있는 하이브리드형 신경망 클러스터링 기법의 PPC(Pre-Post Clustrering) 기법을 제안한다. PPC 기법은 인공지능적 방법인 자기조직화지도(SOM)와 통계적 방법인 계층적 클러스터링을 결합하여 두 과정에서는 군집의 내부적 특징을 나타내는 응집거리와 군집간의 외부적 거리를 나타내는 인접거리에 따라 유사도를 측정한다. 최종적으로 PPC 기법은 측정된 유사도를 이용하여 대용량 데이터 집합을 군집화한다. PPC 기법은 UCI Repository 데이터를 이용하여 실험해 본 결과, 다른 클러스터링 기법들 보다 우수한 응집도를 보였다.
본 논문에서는 도심항공 모빌리티(UAM)를 우리나라 수도권에서 운용하기 위해 필요한 수직이착륙장의 위치를 선정하고 평가하였다. 통근통학 인구수 조사 데이터를 이용해 수요 데이터를 분석하였으며, MATLAB을 이용해 지도상에 표현하였다. 또한 데이터들을 군집화하기 위해 MATLAB에 내장되어있는 K 평균 알고리즘 함수를 이용해 수직이착륙장의 위치로 선정할 군집의 중심을 파악하였으며, 실루엣 기법을 이용해 군집화의 정확도와 신뢰도를 평가하였다. 또한 선정된 수직이착륙장의 위치가 실제 수직이착륙장 설치에 적합한지 위성 지도를 이용해 확인하였으며, 그 위치가 설치 불가능한 위치에 있는 경우 위치 조정 과정을 통해 최종 수직이착륙장의 위치를 선정하였다.
우리나라는 1990년대부터 도시공간구조 재배치와 지역 간 균형발전계획에 따라, 경전철, 모노레일, 자기부상열차, 간선급행버스 등 신교통수단 도입이 구체적으로 논의되어 왔고 일부는 건설 중에 있다. 그러나 경량전철 사업추진과정에서 일관성 있게 조율할 수 있는 전담기구역할이 부족하여 사업주체간에 심각한 혼선을 빗고 있으며, KDI 공공투자관리센터에서 시행하고 있는 예비타당성조사도 경제성(B/C)에만 비중을 두고 사업을 시행하고 있는 형편이다. 따라서 경량전철형식에 대한 적정성 연구가 필요함으로 도시별 유형과 특성에 맞는 효율적인 경량전철형식을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 서울과 경기도의 지역을 요인분석을 이용하여 6개 군집으로 분류하고 각 군집에 적합한 경량전철을 선정하기 위해 선호도 분석을 실시하였다.
2015년 도입된 서울시 공공자전거 '따릉이'는 2022년 연간 이용자 수 4000만 명을 달성하였다. 개인형 이동장치의 일종인 '전동 킥보드' 또한 각종 공유 서비스의 증가로 2020년 이용자 수 100만 명을 돌파하였다. 다만, 이 새로운 교통수단의 주요 통행로인 자전거 도로는 타 교통수단에 비해 도로가 턱없이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 서울시 자전거 안전사고 예방을 위한 자전거 도로 최적 입지 선정 방안을 제안하였다. 입지선정 시 도로 교통의 안전성에 주목하여 자전거 사고 위험도를 반영하고자 하였다. 이에 회귀모델을 통해 자전거 교통사고가 발생할 위험이 높은 지역을 선별하였다. 해당 지역을 클러스터링 분석을 통해 6개의 군집으로 분류하였으며 군집별 변수의 특징을 기반으로 적합한 자전거 도로의 유형을 제안하였다. 본 연구를 통해 서울시의 자전거 전용 도로 및 전용차로의 확충을 비롯한 교통 환경이 개선되기를 기대한다.
퉁퉁마디 개체군의 서식 면적에 따른 유전적 다양성을 조사하기 위하여 6개 군집 96개체를 대상으로 ISSR marker를 사용하여 분석하였다. 6개 ISSR 프라이머에서 총 49개의 PCR 증폭 밴드가 관찰되었으며 이 중 30개의 밴드가 유전적 다형성을 갖는 밴드로 나타났다. 퉁퉁마디 개체군 전체의 유전적 다양성을 나타내는 지수 I(Shannon's information index)는 0.382로 나타났으며 h(gene diversity)는 0.249으로 나타났다. 군집 크기에 따른 유전적 다양성 지수는 $0.1m{\times}0.1m$에서 0.092(I), 0.058(h)로 가장 낮게 나타났고 $25m{\times}25m$에서 0.338(I), 0.227(h)로 가장 높게 나타나 유전적 다양성이 높은 군집 형성에 적합한 면적이라 할 수 있다. 퉁퉁마디 개체군 간 거리에 따른 유전적 다양성의 상관관계를 UPGMA 방법으로 분석한 결과 퉁퉁마디 개체군 간 거리와는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 본 연구 결과 제한된 환경에서 서식하는 퉁퉁마디는 유전적 다양성을 갖는 군집 형성을 위해 일정한 크기 이상의 면적이 확보되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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