단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.
현실세계에는 두 가지 범주 이상으로 분류되는 경우가 많이 존재한다. 본 논문은 분류범주가 세 종류인 분류모형을 시각적으로 표현하는 방법인 ROC 곡면과 이 곡면 아래의 체적을 나타내는 VUS 통계량을 고려한다. 바젤 II에 기반한 부도확률에 관한 AUC 통계량의 판단기준을 ROC 곡면에서의 VUS에 대하여 확장하여, VUS에 의한 판별력 판단기준 13단계를 제안한다. 제안한 판단기준 각 단계에서의 VUS값에 대응하는 AUC, K-S 통계량 그리고 세 분포의 평균차이에 대한 범위를 탐색하고, 이들의 관계를 살펴봄으로써 VUS 통계량의 판별력 판단기준을 설정한다.
경험적 암반 분류법과 운동학적 해석을 동시에 통합하여 사용할 수 있다면, 터널의 암반 상태를 분류하고 예측하는데 매우 유용할 것이다. TMR-net 분석 기법은 RMR 시스템의 평가 기준에 기초한 절리 방향 평가 기준을 설정하고, 이를 극 투영망 상의 평점 기준을 가진 활동 범위로 표현한 평사투영 중첩기법이다. 터널의 설계 및 시공 단계에 적용된 TMR-net 분석은 절리 방향의 영향과 관련된 효과적인 결과를 제공할 수 있었다.
보안관리, 위험분석 및 PP의 개발 방법(또는 지침, 표준)을 개발하기 위해서는 공통적으로 자산, 위협 및 취약성의 분류체계, 평가기준 및 평가스케일을 정의해야한다. 본 논문에서는 이 분야의 각종 방법들로부터 분류체계, 평가기준 및 평가스케일을 조사 연구하였다. 본 결과는 새로운 방법을 개발할 때 활용될 수 있을 것이다.
보안산업의 성장 및 산업간 영향 등을 평가하기 위한 경제적 통계 작성의 기본은 보안산업 범위의 설정과 함께 표준화된 산업분류를 작성하는 것으로 시작된다. 산업분류는 국제 및 국내의 표준화된 표준산업분류기준을 준수하고 이와 연계되도록 작성되어야 한다. 현재 보안과 관련된 제품과 서비스 분류, 기술 분류는 물론 정보보안, 물리보안, 융합보안의 대표적 분류들은, 산출물을 위한 생산 활동의 특성을 기본으로 하는 산업분류의 기준과 부합하지 않고, 다수의 융합보안 산업분류 연구 결과 역시 수요자 중심의 분류로 현재 국가에서 통계, 법, 정책 집행 등에서 공식적으로 사용하는 공급자 중심 분류와는 차이가 있다. 본 연구에서는 이를 위해 우리나라 및 국제적인 산업분류의 기준을 정리한 후 현재 보안에 대한 분류들이 이러한 기준에 부합한지를 우선 살펴보았다. 다음으로 보안산업과 같이 새롭게 형성되는 산업들의 분류 방향을 보기 위해 일부 국내 산업 특수분류 사례들과 유형을 검토한 후 이를 토대로 보안산업의 산업분류 기준 및 작성 방향에 대해 제안하였다.
이 논문은 문서분류에 대한 이론적 근거를 찾아보고, 조선조 이후 구한말을 걸쳐 대한민국 정부수립 이후 지금까지 시행해오고 있는 한국공문서분류의 변천과정을 살펴, 새로 제정 공포될 '기록물분류기준표'와 비교하여, 시행상의 문제점을 검토함으로써 더 나은 분류표로 발전시키는데 목적을 둔다.
우리나라 지형 여건 상 도로나 철도의 시공에는 터널이 포함되는 경우가 많다. 이 경우 터널의 미시추 구간에 대한 암반분류 도출에는 물리탐사가 유력한 수단이 된다. 탄성파 속도에 근거한 암반분류는 터널의 계획고가 깊을 경우 지표 및 시추공을 동시에 이용하는 대심도 토모그래피 기법이 적합하나 대심도 토모그래피 결과는 현재 국내에서 적용되고 있는 암반분류 기준으로 하면 통상 실제보다 암질을 양호하게 평가하는 경향이 있다. 본 연구에서는 암반상태와 탄성파 속도와의 상관관계를 보다 합리적으로 결정하기 위한 방법의 일환으로 셈블런스에 근거한 탄성파 기준속도비를 이용하는 암반분류방법을 제안하고 아울러 현장자료를 이용하여 그의 적용성을 고찰하였다.
수학적인 사고에는 여러가지 유형이 있는데 그 중에서 가장 기본이 되는 사고유형이 분석과 종합이다. 이러한 사고유형을 담고 있는 분석과 종합문제는 수학문제의 가장 중요한 근간이라고 할 수 있다. 이러한 분석과 종합문제에 대한 체계적인 분석과 구체적인 논의를 위해 러시아의 구세프 교수가 편찬한 수학교과서를 중심으로 이러한 두 가지 유형의 문제에 대한 분석을 실시한다. 또한, 역사적으로 제시되어진 분석과 종합에 대한 다양한 문헌연구를 통해 두 가지 사고유형의 분류에 대한 기본적인 기준을 설정하고, 이를 바탕으로 분석문제와 종합문제에 대한 구체적인 분류기준을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 다양한 공간해상도의 위성영상(Landsat + ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, IKONOS 전정색 및 다중분광)을 비교하여 각 영상에서의 농업관련 정보의 분류기준을 파악하고자 하였다 여기서 농업관련 정보는 식별이 가능한 농업지역, 작물형태, 농업시설과 구조물을 대상으로 하였다. 그 결과는 국토지리정보원과 환경부의 분류기준과 비교하였으며, 본 연구에서 설정한 농업관련정보의 기준을 IKONOS 영상에 적용하여 농업관련 토지피복도를 작성하였다. IKONOS 영상에 대하여 분석된 결과는 KOMPSAT-2의 농업분야 활용에 적용될 것이다.
본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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