성공한 창업가들이나 저명인사들에게 성공의 요인을 물어보면 운이 좋았다고 이야기를 한다. 새해가 되면 신년 운세를 보거나 중요한 사업에 대한 의사결정을 앞두고 운세를 알아보는 사람도 많다. 우리나라뿐만 아니라 토머스 J. 스탠리가 20년간 백만장자 733명을 분석하여 저술한 <부자들의 선택>을 보더라도, 백만장자의 12%가 자신들의 경제적 성공요인으로 '운'을 뽑았다. 하지만 현실적으로 지배적인 개념임에도 불구하고 그동안 행운에 대한 과학적 검증이 많지 않았다. 운에 대한 전통적인 관점은 운을 외부 요인으로 보고 무작위하고 통제 불가능하다고 보았기 때문이다. 통제가 불가능하기 때문에 미래를 예측 하는 데에 영향을 미치지 못하는 것으로 간주하고 있었다. 행운은 운명처럼 정해져있는 것일까? 왜 운이 좋은 사람들은 자신에게 유리한 기회를 잘 인지하고 포착하는 것일까? 현실 속에 운이라는 개념이 존재한다면 이런 현상이 벌어지는 이유에 대해 과학적 탐구가 필요할 것이다. 본 연구에서는 행운은 외부 환경에 의해서 무작위로 정해지는 것이 아니라 개인의 내적 속성으로 운을 통제 할 수 있다는 것으로 보았다. 행운에 대한 신념이 있는 사람은 우연한 사건에 대해 우연기술을 통하여 기회역량을 높일 수 있다는 것을 검증하고자 한다. 이를 검증하기 위하여 총 332명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 행운의 신념이 우연기술의 매개역할로 창업 기회 역량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 첫째, 행운의 신념은 기회 역량에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 행운의 신념은 우연기술의 하위요인인 호기심, 인내성, 유연성, 낙관성, 위험감수 모두에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 우연기술의 하위요인 중 인내성, 낙관성, 위험감수만이 기회역량에 정(+)의 영향을 미치는 것을 나타났다. 넷째, 우연기술의 하위요인인 인내성, 낙관성, 위험감수는 행운신념과 기회역량의 관계에서 매개효과가 있다고 판단할 수 있었다. 본 연구는 행운에 대한 높은 신념을 갖고 우연 기술을 더 개발한다면 창업 기회 역량을 더 높일 수 있음을 시사한다.
최근 컴퓨터 하드웨어 성능의 급속한 발전으로 인해 계산 비용이 상대적으로 낮아지면서 기계 학습 기법을 지구물리학적 문제에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 심층 학습 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 성공적으로 해결하는 사례가 많아지면서 큰 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용사례를 조사하고 소개하였다. 감쇠하고자 하는 잡음 유형에 따라 일관성 잡음 적용사례, 무작위 잡음 적용사례, 일관성 잡음 및 무작위 잡음 적용사례로 분류하였고 해당 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법에 대해 조사하였다. 대표적인 심층 학습 기법인 심층 신경망은 탄성파 잡음 제거에 사용된 기존 기법과 달리 잡음의 특징을 스스로 학습하며 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법에 비해 일반화 문제에 덜 민감하며 인적 비용을 절감할 수 있다. 또한 여러 연구 사례를 통해 계산 비용이나 잡음 제거 성능 측면에서도 심층 학습 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 토대로 탄성파 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법의 장단점에 대해 분석하고 논의하였다.
목적: 일반인과 외상성 스트레스 장애환자들(PTSD)에서 동일한 공포 자극에 대한 기능적 뇌 자기ㆍ공명영상에서 뇌 활성화 부위의 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 대조군 (여자9명)과 외상성 스트레스 장애로(PTSD) 진단된 환자군 (여자9명)을 대상으로 하였고 모두 오른손잡이였다. 외상성 스트레스 장애군은 모두 교통사고와 관련되어 있었다. 1.5T MR 기기에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 24개의 axial slice를 얻었으며, 시각자극으로 교통사고 현장 사진과 비교군으로 체크 무의 사진을 무작위로 배열하여 각각 1초씩 보여 주었다 (event related design). SOA (Stimulus Onset Asynchrony)는 3.5초로 하였고 전체 영상은 10분 동안 얻었다. 모든 환자에서 기능적 자기공명 영상은 1차례 시행하였다. 영상후 처리는 SPM 분석 프로그램을 사용하였으며 황성화 신호의 유의수준은 p=0.01을 기준으로 활성화 영상을 얻었다. 활성화 신호를 육안으로 비교 분석하였고 해마, 편도핵, 전전두엽의 활성화 정도를 중심으로 평가하였다.
본 연구의 목적은 가쪽위관절융기 지연성 근육통 유발하여 키네시오 테이핑 적용이 상지의 통증과 근활성도의 미치는 즉각적 효과를 알아보기 위함이다. 본 연구는 무작위대조군 실험 연구로 진행되었으며, 단일맹검법을 적용하였다. 24명의 대상들이 참가 하였으며 무작위 방법으로 키네시오 테이핑을 적용한 그룹(KT군), 플라시보 키네시오 테이핑을 적용한 그룹으로 나뉘었다. 가쪽위관절융기에 지연성 근육통을 유발한 후 키네시오 테이핑 방법을 적용하였다. 모든 대상자들은 상지의 압통역치검사와 근활성도를 테이핑 적용 전·후에 평가를 하였다. 연구결과, 키네시오 테이핑을 적용한 군이 플라시보 테이핑을 적용한 군보다 통증과 상지의 근활성도에서 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 본 연구를 통하여 키네시오 테이핑 적용이 가쪽위관절융기 지연성 근육통을 유발하여 상지 통증과 근활성도의 효과적인 중재로 활용 될 수 있으며, 지연성근육통의 지속적인 융합중재연구개발이 요구된다.
본 연구는 금강유역을 대상으로 과거 약 30년간의 기상 수문시계열자료들을 수집해 다양한 통계분석을 수행하여 기후변화의 영향을 정량적으로 파악하고자 하였다. 기상자료로 금강유역 기상관측소 8개소의 37개년(1973~2009)의 기온, 강수량, 상대습도 자료를 수집하였고, 하천수위자료는 수위자료와 수위-유량관계곡선의 신뢰성 문제, 이후 수행될 장기유출분석을 고려하여 공주, 규암 수위관측소의 36개년(1973~2008)의 자료를 이용하였다. 수집된 자료의 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 산출하여 연 계절별로 수문기상인자의 경년변화를 파악한 결과 기상인자 중 강수량의 변동성이 가장 크게 나타나 경년별 변화가 큰 것으로 분석되었다. 수문학적 지속성 분석을 위해 Run 검정, Turning Point 검정, Anderson Exact검정을 이용하여 시계열자료에 주기성이 있는지 분석한 결과 기온과 강수는 무작위성, 상대습도, 하천수위는 지속성을 가지는 인자로 분석되었고 지하수위는 관측소별, 기간별로 무작위성과 지 속성이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 또한, 경향성 분석을 위해 단순 선형 회귀분석과 Mann-Kendall 검정법을 이용한 결과 기온은 연 계절 모두 증가경향이 나타났고, 강수량은 여름에만 증가경향이 나타났으며, 상대습도는 뚜렷한 감소경향을 보였다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인해 발생될 수 있는 수자원의 영향을 평가하고 미래 물 관리 적응기술 개발 및 계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
준등방성 라미네이트내의 확장강성 계수는 방사방향으로균일하지만, 굽힘강성 계수는 플라이 적층순서에 의해 방사방향으로 변화한다. 이 논문에서는 복합재 광학에서 사용되는 단방향섬유 복합재료와 무작위로 분포된 단섬유 복합재료로 이루어진 세 가지 유형의 준 등방성 라미네이트 반사경내의 굽힘강성 계수의 방사방향의 변화량을 비교하였다. 단섬유 복합재료 반사경 방사방향의 확장강성 계수와 굽힘강성 계수는 균일하게 나타나는 반면, 단방향섬유 복합재료 반사경의 경우에는 굽힘강성 계수의 방사방향으로의변화량이 11%에서 많게는 26%까지 변화하는 것으로 나타났다. 또한 강성계수의 차이로 인한 굽힘-비틀림-커플링 효과 등 강성 민감도 또한 큰 것으로 나타났다. 이러한 요소는 정밀성이 요구되는 광학분야에 복합재 반사경의 적용을 어렵게 할 커다란 문제점으로 인식되며, 이러한 복합재료의 이방성 성질로 인한 필연적인방사형 방향으로의 강성계수의 변화 및 그 영향성을 줄이기 위해서는 단섬유나 무작위로 공간에 흩어져있는 섬유 복합재료를 사용하는 것이 복합재 반사경내에 존재하는 굽힘강성 계수의 변화를 제거하는 하나의 방법이다.
이전 연구의 무작위 또는 순차 시간배정으로 인해 발생했던중복 배경을 없애고, 보다 효율적인 프로그램의 구현을 위해 시간 배정에 앞서 같은 시간에 올 수 있는 과목들을 그룹화 한다. 본 논문은 그래프 착색 알고리즘과 시간표 작성 알고리즘의 관련성을 보이고, 같은 색으로 착색 가능한 시간들을 묶어 그룹화 함으로써 같은 시간대에 여러 과목을 배정하는 방법을 제안한다.
데이터 마이닝 분야에서 널리 사용되고 있는 신경망은 최근 많은 통계인들의 관심을 끌고 있다. 그러나 범용 근사성(universal approximator)이라는 성질에도 불구하고 초기치에 따라 적합 결과가 크게 좌우되는 단점이 있다. 본 논문에서는 붓스트랩 표본을 통해 초기치를 발견하는 bumping 기법이 신경망 분야에서 사용되고 있는 무작위 탐색법 보다 더 정확하고 안정적인 초기치를 제공하여 주는가를 살펴 보았다.
문헌정보학분야의 용어사전을 이용한 자동시소러스 구축을 위한 첫단계로$\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$ MRD를 구성하고 이를 이용하여 상위어 자동 추출알고리즘을 개발하였다. MRD구성시 전처리과정을 통하여 상위어 추출에 불필요한 정보가 수록되는 것을 방지하였다. 상위어 추출을 위한 알고리즘 개발은 무작위 표본추출을 통하여 $\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$에 기술된 문장의 구문적 특성을 분석한 후, 이 구문정보를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘의 효율성 평가결과 89.4%의 정확도를 보였다.
본 연구는 학교보안관 제도에 대한 학부모 인식을 조사하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 이 연구에서는 서울시 4개구를 무작위로 선정하여 107명을 추출하여 분석하였다. 설문지의 타당도는 전문가회의와 요인분석, 신뢰도는 신뢰도 분석을 통하여 검증하였다. 통계처리는 카이스퀘어 검증과 t검정, F검정 등이 실시되었다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 개인적 특성에 따라 학교보안관 제도의 필요성은 차이가 있다. 둘째, 개인적 특성에 따라 학교보안관의 학교생활 도움정도는 차이가 있다. 셋째, 개인적 특성에 따라 학교보안관 만족은 차이가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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