본 연구에서는 한우의 연도, 다즙성, 향미, 전반적인 기호도에 관한 소비자 관능평가 데이터를 기반으로 소비자 맛 등급을 판별하는 방법을 비교 연구하였다. 판별방법으로는 선형판별, 이차판별, 정준판별, 비모수적 판별방법을 사용하였고, 재대입 방법에 의한 분류율을 측정하여 판별방법들의 분류능력을 비교하였다.
본 논문에서는 교육 훈련생의 교육 상태에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 교육 콘텐츠 추천시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 데이터베이스에 저장되어 있는 콘텐츠의 텍스트를 활용하여 콘텐츠를 등급별로 분류하는 콘텐츠 분류 기능부분과 교육 훈련생의 등급 및 교관 등에 의해 설정되는 필터링 정보를 활용하여 교육 훈련생에 맞는 콘텐츠 추천리스트를 생성하는 콘텐츠 추천 기능으로 구성되어있다. 실험에서는 콘텐츠 분류기능에 대한 정확도 평가를 수행하였고, ANN 평가모델로 평균 65%의 정확도를 보였다.
본 연구에서는 GC-MS를 이용하여 괴산군 지역에서 생산되고 있는 각종 고추에 대해 품종별로 capsaicin 및 dihydrocapsaicin의 함량을 조사하였고, 괴산청결고추조합에서 생산하여 시판되고 있는 고춧가루에 대해서도 매운맛 등급별 capsaicin과 dihydrocapsaicin의 함량을 조사하여, 고춧가루의 매운 정도를 capsaicin의 함량으로 표시하는 방법을 제시하고자 하였다. 고추의 품종별 capsaicin의 함량은 청양이 123.62 mg%, 한반도는 95.97 mg%, 건초왕은 84.00 mg%, 우리건은 70.62 mg%, 금빛은 55.36 mg%, 무한질주은 45.19 mg%, 독야청청은 43.98 mg%, PR대촌은 38.92 mg%, 대박나는 31.63 mg%, 신세계는 29.82 mg%, 장수왕은 28.23 mg%, 오광은 34.42 mg%, 대통은 25.18 mg%였으며, 시판 고춧가루제품의 경우 아주매운맛 등급이 101.98 mg%, 매운맛이 67.63 mg%, 보통맛이 37.74 mg%, 순한맛이 14.73 mg%이었다. 본 실험결과 및 아주매운맛, 매운맛, 보통맛, 순한맛의 4등급으로 분류되어 현재 시판되고 있는 매운맛 등급을 참고하여, capsaicin 함량에 따른 매운맛의 등급별 분류를 7등급으로 제시하였다. 즉 매운맛 1등급은 120 mg%이상, 2등급은 100~120 mg%, 3등급은 80-100 mg%, 4등급은 60-80 mg%, 5등급은 40-60 mg%, 6등급은 20-40 mg%, 7등급은 20 mg%이하로 분류 하였다. 이를 바탕으로 고춧가루를 이용해서 만드는 김치, 고추장, 양념소스류 등의 가공식품제조 시 문제되는 매운맛의 비객관적, 불균일성을 개선하며 재현성을 유지할 수 있을 것으로 사료 된다.
목적: 선천성 수신증은 신장 초음파 검사를 통해 조기 진단이 가능하며 초음파 소견과 질환의 예후가 연관성을 가진다. 기존 수신증의 분류법이 예후나 치료 방법 결정의 기준이 될 수 있는지에 대한 논란이 있어 Onen 분류법이 새로 제시되었다. 이에 선천성 수신증을 APDRP, SFU 및 Onen 분류법으로 비교하였을 때 Onen 분류법이 단일 수신증뿐만 아니라 복합 수신증에서도 타당한지 알아보고자 하였다. 방법: 2002년 1월부터 2011년 12월까지 선천성 수신증으로 진단받은 203명의 환자 중 추적 관찰이 가능했던 153명(204신단위)의 의무 기록을 후향적으로 검토하였다. 이들의 신장 초음파 영상을 분석하여 APDRP를 측정하고 SFU 및 Onen 분류법으로 수신증의 등급을 나누었다. 단일 또는 복합 수신증인지 조사하고, 만 2세경의 수신증의 임상 경과를 조사하여 자연 소실, 신기능 저하, 요로 폐쇄, 요로 감염 및 수술적 치료 여부를 조사하였다. 결과: 선천성 수신증에서 SFU-1등급과 Onen-1등급의 경우 단일 수신증이, SFU-4등급과 Onen-3등급의 경우는 복합 수신증이 많았다. 단일 수신증 군에서 만 2세까지 경과를 보면, 세 분류법 모두 수신증이 경미한 경우 자연 소실 빈도가 높았고 복합 수신증에서도 같은 결과를 보였다. 신기능 저하의 빈도는 단일 수신증은 Onen 분류법에 의한 등급 사이에 유의한 차이가 없었으나, 복합 수신증에서는 유의한 차이가 있었다. 요로 폐쇄와 수술적 치료의 빈도는 단일 수신증일 때 세 분류법 모두 고등급 수신증에서 유의하게 높았다. Onen 분류법의 고등급 수신증은 다른 분류법에 의한 것들과 비교하여 임상적 경과에 유의한 차이가 없었다. 결론: Onen 분류법은 APDRP 또는 SFU 분류법과 마찬가지로 단일 선천성 수신증의 임상 경과를 반영하며 복합 수신증에서 다른 분류법과 달리 신기능의 예후와 연관성이 있었으나, 고등급 수신증에서는 각 분류법 사이에 유의한 차이가 없어서 Onen 분류법의 장점을 확인할 수 없었다.
자웅산(264.3m)은 DMZ 접경지역인 경기도 파주시 법원읍에 위치하며, 백두대간 줄기 중 한북정맥을 따라 동쪽으로는 노고산(401m), 서쪽으로는 명학산(220m) 사이에 위치하고 있다. 2020년 4월부터 10월까지 계절별로 1회씩 총 3회 식물상 조사를 진행하였고 화상자료와 증거표본을 확보하였다. 본 조사로부터 자웅산 일대에 자생하는 관속식물은 82과 208속 267종 9아종 22변종 4품종으로 총 303분류군이 확인되었다. 양치식물은 10과 18분류군, 나자식물은 2과 6분류군, 쌍자엽식물이 62과 226분류군, 단자엽식물이 8과 53분류군으로 확인되었다. 개나리(Forsythia koreana (Rehder) Nakai), 백운산원추리(Hemerocallis hakuunensis Nakai), 키버들(Salix koriyanagi Kimura ex Goerz) 등 3과 3분류군의 특산식물이 확인되었다. 침입외래식물로는 가시도꼬마리(Xanthium italicum Moretti), 단풍잎돼지풀(Ambrosia trifida L.), 미국개기장(Panicum dichotomiflorum Michx.), 서양민들레(Taraxacum officinale F.H.Wigg.), 애기망초(Conyza parva Cronquist) 등 7과 23분류군으로 조사되어 조사식물 303분류군의 7.6%를 차지하였다. 환경부 지정 식물구계학적 특정종은 V등급이 미나리냉이(Cardamine leucantha (Tausch) O.E.Schulz), IV등급이 당단풍나무(Acer pseudosieboldianum (Pax) Kom.), 산복사나무(Prunus davidiana (Carrière) Franch.) 등 2분류군, III등급이 금낭화(Dicentra spectabilis (L.) Lem.), 꽃쥐손이(Geranium platyanthum Duthie), 분비나무(Abies nephrolepis (Trautv. ex Maxim.) Maxim.) 등 7분류군이 확인되어 III등급 이상의 특정종은 10분류군으로 파악된다.
본 연구는 길상산의 관속식물상을 밝히고 주요 식물을 조사하였다. 2012년 3월부터 11월까지 총 14회에 걸쳐 수행되었다. 그 결과 관속식물은 122과 359속 529종 7아종 51변종 2품종 3교잡종으로 총 595분류군이 확인되었다. 길상산은 식물구계학상 온대중부지역에 속하고 낙엽활엽수와 침엽수의 혼합림으로 산지의 대부분은 소나무-참나무류림이 우점하며 2차림으로 구성된다. 종 다양성이 높은 과는 국화과(11.0%), 화본과(10.7%), 사초과(6.38%), 콩과(3.86%), 장미과(3.52%)였다. 한국 고유종은 각시족도리풀, 외대으아리, 고광나무, 개나리, 늦둥굴레 등 12분류군이 확인되었다. IUCN 평가기준에 따른 적색목록의 관속식물은 위기종(EN)인 구상나무, 준위협종(NT)은 산닥나무, 흑삼릉, 관심대상종(LC)에 측백나무, 개쓴풀, 금붓꽃, 미평가종(NE)으로 늦둥굴레가 조사되었다. 식물구계학적 특정식물종은 V등급, VI등급이 각각 2분류군, III등급 9분류군, II등급 3분류군, I등급 29분류군 등 45분류군이 발견되었다. 귀화식물은 64분류군으로 확인되었으며, 귀화율은 10.7%로 나타났다. 생태계교란 야생식물에는 애기수영, 가시박, 도깨비가지, 돼지풀, 단풍돼지풀, 미국쑥부쟁이, 서양금혼초, 가시상추 등 8분류군이었다. 또한 생활형조성은 일년생식물(26.5%), 반지중식물(26.0%), 지중식물(14.0%) 등이 높게 나타났다.
본 연구는 남해안 무인도서 가운데 목도, 곡두도, 대항도, 불근도의 관속식물과 식생 현황 및 식물구계학적 특정식물을 조사함으로써, 현재 관리와 이용 실태에 따른 식물 변화를 예측하고 차후 무인도서의 식물 보전을 위한 기초 자료의 일환으로 수행하였다. 전체 관속식물은 80과 193속 234종 32변종 5품종 1교잡종으로 총 272종류(taxa)가 확인되었으며, 귀화식물과 귀화율은 12종류와 4.4%로 분석되었다. 또한, 식물구계학적 특정식물종은 IV등급에 4분류군이, III등급에는 10분류군이, II등급에는 5분류군이, I등급에는 35분류군의 총 54종류가확인되었으나 V등급에 해당되는 특정식물은 출현하지 않았다. 목도에서는 곰솔이 우점하고 있으며, 일본특산식물로 알려져 왔던 부추속(Allium)의 갯부추(Allium pseudojaponicum)가 30개체 이상이 분포하고 있는 것으로 확인되었다. 곡두도는 밀사초(Carex boottiana)가 큰 군락을 형성하고 있었으며, 대항도는 우리나라에서도 큰 면적 중 하나일 것으로 추측되는 후박 나무군락이 전 지역에서 분포하고 있었다. 또한, 불근도에서는 2003년도 국립공원관리공단에서 참식나무와 후박나무 등 수백개체를 식재하였으나 과거에 방목된 토끼로 인해 많은 개체가 고사한 상태로 방치되고 있다.
경기도 용인시에 위치하는 정광산의 관속식물상을 조사하고 이에 분포하는 주요식물을 확인하였다. 본 조사는 2015년 5월부터 2016년 9월까지 총 14회에 걸쳐 이루어졌으며, 조사 결과 정광산에서 총 89과 234속 323종 6아종 34변종 4품종의 367분류군의 관속식물 분포가 확인되었다. 이 중 한국특산식물은 8분류군이 확인되었고, 식물구계학적 특정식물은 IV등급 4분류군, III등급 4분류군, II등급 2분류군, I등급 9분류군으로 총 19분류군이 확인되었다. 국외반출 승인대상 식물은 59분류군이 확인되었다. 적색목록 식물로는 준위협종(Near Threatened, NT)으로 께묵 1분류군, 관심대상종(Least Concern, LC)으로 금붓꽃 1분류군으로 총 2분류군이 확인되었다. 귀화식물로는 개망초, 돼지풀, 붉은서나물 등을 포함하여 27분류군이 확인되었다.
순위형 다범주 자료에 있어서 범주값의 증감에 대한 설명변수의 특성분석을 위하여 다항로짓모형을 적합하여 분석하고 로지스틱 회귀모형을 적합하여 분석한 결과와 비교하였다. 이를 통하여 장애연금 수급자자료의 재정추계를 위해 필요한 일곱 가지 요인인 성별, 수급나이, 가입기간, 가입종별, 소득활동여부, 소득수준, 장애원인이 장애등급에 미치는 영향을 파악하였다. 일곱 요인 모두 장애응급에 대한 연관성이 있음을 확인하였고 이 가운데 다섯 요인은 장애등급의 증감에 있어서도 일정한 추세를 보였으나, 장애원인과 소득수준은 장애등급의 증감에는 일정한 추세를 보이지 않음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장애연금 관리방안을 모색하는데 있어서 장애등급에 따른 설명 요인의 특성을 반영하는데 필요한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 장애등급 분류에 있어서 다중분류의 정분류율은 각각 42.56%와 42.43%로 로지스틱 회귀모형의 경우 다중로짓 모형의 경우보다 다소 높았지만 거의 비슷한 정확도를 보였다.
본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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