We consider in this article a multi-objective part-machine grouping problem in which parts have alternative process plans and expected annual demand of each part is known. This problem is characterized as optimally determining part sets and corresponding machine cells such that total sum of distance (or dissimilarity) between parts and total sum of load differences between machines are simultaneously minimized. Two heuristic algorithms are proposed, and examples are given to compare the performance of the algorithms.
이 연구는 고등학교 교사들의 그릿과 스트레스 대응행동 간의 관계를 분석하고, 그릿의 군집유형별 직무 스트레스 대응행동의 차이를 알아보기 위해 실시되었다. 교육부 중앙교육연수원에서 실시하는 연수에 참여한 고등학교 교사 226명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 그릿의 노력 지속성은 도전적 및 정서완화 대응행동에 정적 예측변인이었고, 흥미일관성은 회피적 대응행동에 부적 예측변인이었다. 그리고 높은 그릿과 높은 노력 군집 유형이 낮은 그릿 군집 유형보다 도전적 대응과 정서완화 대응행동의 평균이 높았다. 연구 결과를 토대로 고등학교 교사들이 직무 스트레스에 효과적으로 대응하도록 지원하기 위해서 교사의 그릿을 강화할 필요성을 시사점으로 제시하였다.
4차 산업혁명과 초고령 시대로 인해, 가상현실을 의료 분야에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 치매에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 치매로 인해 발생하는 인지 및 신체 장애를 개선하기 위해 영상 인식 및 군집화 방법을 사용한 가상현실 인지재활 콘텐츠를 제안한다. 기존 인지재활 시스템과는 달리 본 논문에서는 치료 대상자의 추억이 반영되어 있는 여행사진을 사용한다. 자동화된 인지재활 콘텐츠 생성을 위해 사진으로부터 인물정보, 음식사진 여부, 장소 정보, 시간 정보를 추출하고, 군집화를 위해 정규화가 수행된다. 그리고 가상현실 공간에서 여행 사진을 활용해 인지재활 및 신체재활을 강화할 수 있는 시나리오를 제시한다.
ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.
스마트팩토리는 가장 빠르게 발전하고 변화하는 4차 산업혁명 분야 중 하나이다. 스마트팩토리에서 도입정도와 성숙도 수준 평가는 중요한 부분에 해당한다. 본 논문에서는 국내 스마트팩토리를 도입한 중소기업들을 대상으로 설문 조사를 진행한 데이터를 바탕으로 스마트팩토리 도입 현황과 새로운 성숙도 평가 모델 기반 군집분석을 진행하였다. 설문에 응한 스마트팩토리 도입 기업의 약 68% 기업들이 기초수준에 해당하였고, 21% 정도만이 중간1 수준이었다. 대다수 중소기업들이 중간1로 진입하지 못한 가장 큰 이유로 자금부족을 꼽았다. 군집분석 결과, 군집별 패턴은 유사하지만 정도의 차이에 따라 '상, 중, 하' 3개로 군집됨을 확인할 수 있었고, 6 도메인 중 프로세스가 상대적으로 성숙도가 가장 높았고, 데이터가 가장 낮은 수준을 보였다. 이를 통해 6개 도메인 기반 새로운 스마트팩토리 성숙도 평가 모델을 활용하여, 보다 구체적이고 정량적인 성숙도 수준 측정 및 분석이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구는 우리나라 고유의 기후와 식생, 그리고 숲의 경관생태적 특성을 기반으로 새로운 식재경관 중심의 정원화 모형을 정립하기 위해 수행되었다. 또한 산림군집의 경관 특성을 기존의 정원 식재유형과의 통합적 접근을 통해 보다 혁신적인 숲정원 모델을 개발하고자 하였다. 일차적으로 우리나라 주요 산림 식생군집을 구성하는 핵심 경관요소를 도출하고, 군집구조의 수직적인 층위와 수평적인 분포양상에 대해 우점종과 표징종 및 식별종 등 진단종과 이들의 성상 및 우점도-군집도를 분석·평가하였다. 이를 기준으로 시각적 우세요소에 따라 주 경관, 부 경관, 세부 경관으로 계층화하여 표준화된 식생경관의 구조와 형식을 개발하였다. 또한 이를 우리나라 온대중북부지역의 대표 식생군락인 낙엽활엽수림을 대상으로 미술사적인 차용의 개념과 범위를 적용하여 숲정원 모델로의 적용성을 검토하였다. 아울러 숲정원의 개념정의 및 유형화, 그리고 숲 식생의 전략적인 접근을 토대로한 통합적인 숲정원 모델을 제안하였다.
숙주 동물과 동물의 장내 미생물의 건강 또는 생산성에 대한 연구결과를 미루어 볼 때, 가축 동물의 장내 미생물에 대한 연구는 매우 중요하다. 본 연구는 국내에서 사육되는 젖소 중 홀스타인 종과 저지종 젖소의 장내 미생물을 분석하고 차세대 염기서열 분석을 통해 젖소 종에 따른 장내 미생물 군집 구조의 차이를 규명하고자 하였다. 젖소의 원유 생산과 관련있는 것으로 알려진 종 풍부도와 종 다양성 지수 분석 결과 대부분의 풍부도 및 다양성 지수가 홀스타인 종 보다 저지 종에서 유의한 수준으로 높은 것으로 나타났으나, 종 간의 계통학적 거리를 합산하여 산출되는 phylogenetic diversity 지수는 낮은 것으로 나타났다. 미생물 분포 분석 결과 홀스타인과 저지 종의 두 집단 장내 미생물 군집 구조가 다른 것으로 나타났다. 두 종의 젖소에서 과(family) 수준의 다양한 장내 미생물간의 분포에 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 특히 저지 종의 장내 미생물은 다양한 미생물 분포 사이에 매우 유의한 수준의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 두 종의 젖소 장내 미생물 구조에 차이가 있는지 확인하기 위해 beta-diversity 분석을 수행하였으며, PCoA 분석과 UPGMA clustering 분석 결과 두 그룹의 cluster가 명확히 분리되는 것을 시각적으로 확인하였으며, PERMANOVA 분석 결과 두 종의 장내 미생물 군집 구조가 통계적으로 매우 유의한 수준의 차이가 있는 것으로 나타났다. 두 젖소 종의 장내 미생물 군집 구조 차이에 기여하는 미생물을 확인하기 위해 LEfSe 분석을 수행하였으며, 그 결과 Firmicutes, Bacilli, Moraxellaceae, Pseudomonadales 등의 상대적인 미생물 분포 차이가 두 그룹간 장내 미생물 군집 구조 차이에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
콩을 주원료로 발효하여 제조되는 조미료인 간장의 맛과 품질은 발효 중 미생물의 대사에 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 개량식 간장의 초기 발효과정에서 미생물학적 특성을 분석하기 위해 본 연구원 보유 미생물을 스타터로 활용한 메주와 염수를 이용하여 간장을 제조하였으며, 5주간의 발효과정에서 발효 1주차, 3주차, 5주차 간장 시료의 16S rRNA 유전자를 정량적으로 분석하였다. 발효기간에 따른 미생물의 분포를 분석한 결과 발효 1주차 간장에서는 Halomonadaceae과 미생물이 89.83%를 차지하였으며, 3주차 간장과 5주차 간장에서는 각각 14.46%, 13.78%로 나타나 매우 유의한 수준으로 높은 것으로 나타났다. 종 수준에서 미생물 분포를 분석한 결과 발효 1주차 간장에서는 Chromohalobacter beijerinckii와 Chromohalobacter canadensis가 가장 우점하는 미생물로 나타났으나, 발효 3주차와 5주차 간장에서는 Bacillus subtilis, Pediococcus acidilactici, Enterococcus faecalis가 상대적으로 높은 비율로 우점하는 것으로 나타났다. 또한, 발효과정 중 우점 미생물의 분포 상관관계를 분석한 결과 Chromohalobacter는 Bacillus, Enterococcus와 음의 상관관계를 나타냈다. Beta-diversity 분석 결과 발효 1주차 간장의 미생물 군집은 발효 3주차, 5주차 간장의 미생물 군집과 통계적으로 유의한 수준의 차이가 있는 것으로 나타났으나, 발효 3주차 간장과 5주차 간장의 미생물 군집 사이에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 간장 발효기간별 바이오 마커를 분석하기 위해 선형 판별 효과 크기 분석을 수행한 결과 호염성 미생물, Bacillus 속 미생물, 유산균의 상대적인 풍부도가 발효기간에 따른 미생물 군집 구조 차이에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
군집에 대한 사회적 행동 모델에 영감을 받은 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제 해결에서부터 인공 신경망의 학습에까지 활용되는 대표적인 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 이 알고리즘은 기본적으로 확률적 노이즈가 존재하지 않는 결정적인 환경에서 개발되었기 때문에, 많은 경우 확률적 노이즈가 존재하는 실제 문제에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 불확실 평가 기법이라고 정의되는 통계적 가설 검정 기반의 리샘플링 기법을 적용한다. 이 기법을 통하여 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입자들의 전역 최적을 정확하게 찾으므로 노이즈 환경에서 입자들이 최적해로 보다 정확하고 빠르게 수렴하도록 한다. 다양한 벤치마크 문제들에 대한 기존 알고리즘들과의 비교 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 개선된 성능을 입증하고, 사례 연구의 결과는 본 연구의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과가 4차 산업혁명 시대에 디지털 트윈 등을 통한 시뮬레이션 기반 시스템 최적화에 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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