본 연구는 지하철 입구 공공공간에서 피험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출이다. 주시데이터의 추출방법 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를 설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면서 선택적 주의집중에 해당하는 주시데이터의 추출 결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다. 둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는 격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있었다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용하고 성과를 검증하는 것도 가능하다. 셋째, 공간요소에 대한 시간범위별 분석을 통해 특정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는데, 본 연구에서 대상으로 삼은 "해당 공간범위"의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따라 남자는 I시간범위(52.4 %), 여자는 IV시간범위(24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특성이 있어, 성별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.
본 논문에서는 일반 도로 안내 지도로부터 도로 영역들을 자동으로 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 기본 추출 방법은〔1〕에서 제안한 선추적 방법을 이용하되 자동으로시작점을 선택할 수 있도록 함으로써 빈번한 사용자의 개입 없이 전체 도로 영역을 추출할수 있도록 하였다. 이 때 도로 종류(고속국도, 일반국도. 지방도 등)별로 색상을 분류하고 각색상에 대한 군집도를 분석하여 정리하여 클러스터를 생성함으로써 자동으로 시작점 선택이가능하도록 하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 칼라지도에 적용하여 실험함으로써그 타당성을 검증하였다.
빠르게 변하는 환경에 맞춰 평생 교육이 일반화되고 개인에게 요구되는 학습량은 많아지고 있으며 높아진 학습량에 맞게 학습 시간 단축과 효율적인 학습을 위한 학습 방법을 선택하는 것이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 학습 정리를 위해 작성한 문서를 분석하여 해당 문서와 관련된 문서를 제안하고 본 문서와 엮어 학습을 위한 문서 묶음을 만들 수 있는 시스템을 제안한다. 문서의 유사도, 중요도를 구할 수 있는 TF-IDF를 이용하여 문서를 분석해 키워드를 추출한 다음 그와 관련된 문서를 제안하고 문서 묶음을 만들어 조회할 수 있도록 한다. 이 시스템은 학습 정리 시 관련 문서를 함께 볼 수 있도록 하고, 필요하다면 묶음으로 만들어 효과적인 학습을 위한 도구로 이용할 수 있다.
Cho 등 (Communications for Statistical Applications and Methods, 23, 423-432, 2016)은 잉여금이 적정수준에 이르면 연속적으로 투자가 이루어지는 보험상품 리스크 모형을 소개하고, 잉여금 과정의 정상분포함수를 연구하였다. 본 논문에서는 잉여금이 적정수준을 넘어 또 다른 충분한 수준에 이르게 되면 추가로 즉시 투자가 이루어진다고 가정하고 기존의 연구를 확장한다. 잉여금 과정의 정상분포함수를 명확히 구하고, 보험청구액의 분포가 지수분포인 경우를 예제로 다룬다.
환경을 고려하는 제품개발에 대한 시대적 요구는 자연스럽게 그린 디자인 개념을 형성하게 되었고, 이러한 그린 디자인에 대한 관심이 디자인의 가치기준을 근본적으로 변화시켜 나갔다. 또한 소비촉진을 부추겨 환경파괴에 일익을 담당했던 디자인은 환경문제를 고려한 새로운 디자인철학을 바탕으로 환경을 위한 실천노력이 요구되는 시점이다. 이에 본 논문에서는 환경문제를 고려한 실천노력의 하나로 플라스틱을 주요 소재로 사용하는 제품 디자인의 제품설계단계에서 폐기물을 사전에 줄이고, 발생된 폐기물 중 재생 및 재활용이 가능한 재료를 최대한 회수하여 효율적으로 자원화 할 수 있도록 구체적인 재활용 설계방법을 모색해 보았다. 연구의 진행은 재활용 설계 시 고려해야 할 요소를 재료에 관한 문제, 구조에 관한 문제, 2차 가공에 관한 문제로 나누어 진행하였다. 재료의 문제는 플라스틱 재료의 재활용 범위를 검토해보고 재활용을 가능하게 하는 재료의 선택 및 활용방법을 제시해 보았으며, 재활용 재료의 분류를 돕는 재료표시방법에 대하여 살펴보았다. 이어서 구조의 문제를 생산 및 재활용 시 조립과 분해를 용이하게 하기 위한 임시고정구조와 영구 조임 구조의 디테일 설계방법을 정리하였고, 제품완성단계에서 필요한 2차 가공방법이 재활용에 미치는 영향을 검토해 보았다. 이상과 같이 세 가지 연구방향을 토대로 재할용 설계를 위한 종합적 가이드라인을 추출하여 제시하였다.
현 사회는 통신과 방송 융합 시대의 도래와 웹2.0의 영향으로 기존의 단 방향 형식의 TV가 개인화된 양방향 서비스의 TV2.0 를 맞이하고 있다. 인터넷의 쌍방향성을 활용하여 TV를 시청함에 있어서 커뮤니케이션 기능을 부가하여 새로운 사용자 경험을 제공하기 위해 'Social TV'란 명제아래 여러 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이 IPTV의 새로운 성장요소로서의 SocialTV의 사례분석을 통해 사용자 경험 디자인 요소 추출을 진행하였다. 먼저 TV가 지닌 매체적 특성에 대한 이론 연구를 통해 TV가 Social TV로 갖는 의미를 살펴보았다. 그리고 Social TV의 해외 사례분석과 문헌 연구를 중심으로 Social TV를 디자인 할 시 고려되어야 할 사용자 경험 디자인 요소들을 추출하였다. 추출된 요소로는 (1) 커뮤니케이션 채널, (2) 동시 시청에 대한 경험, (3)인터랙션 디바이스와 세부 요소들, (4) 개인화된 콘텐츠 브라우징/검색과 선택, (5) 접근성과 사용성, (6) 사용자 인터페이스로 정리되었다. 향후 연구로는 추출한 인자들을 국내 사용자의 특성에 맞게 재정의하여 향후 국내에서의 Social TV 서비스 개발 시, 유용하게 활용될 가이드라인을 제안해 본다.
목적 : 이번 연구에서는 일반인의 치주질환 치료제에 대한 인식도를 설문을 통하여 알아보았고 현재 국내에서 시판중인 치주질환, 치료제를 의약품 검색 사이트를 이용하여 조사하였다. 조사한 치료제의 효과를 해당 약품의 성분과 관련된 문헌을 고찰함으로써 알아보았다. 재료 및 방법 : 일반인의 치주질환 치료제에 대한 인지도를 조사하기 위하여 열 개의 문항으로 구성된 설문을 실시하였다. 설문은 한림대학교 성심병원 산업의학과에 정기 건강검진을 위하여 내원한 사람들을 대상으로 하였다. 보건복지부에 등록된 치주질환 치료제를 조사하기 위하여 킴스 온라인 홈페이지를 이용하였다. 의약품 종합 검색 페이지에서 '추가조건 입력하기'의 '복지부 분류'란에 '231. 치과-구강용약'의 조건을 주어 검색하였다. 검색 결과로부터 경구 치주질환 치료제를 구별하여 정리하였다. 치주질환 치료제와 관련된 문헌을 조사하기 위하여 미국 국립도서관의 검색 서비스인 Pubmed 홈페이지를 이용하였다. 검색어는 각 지료제의 성분명과 치은염, 치주염, 치주질환의 조합어를 사용하였다. 결과 : 설문에 참여한 사람은 100명이었다. 이 중 85%는 치주질환이라는 말을 들어본 적이 있었으며 72%는 자신의 치주건강상태가 좋지 않다고 생각하였다. 14%는 치주질환 치료제를 복용한 경험이 있었다. 61%는 치주질환 치료제에 관한 정보를 광고로부터 획득하였다. 향후 치주질환 치료제의 선택과 관련하여 35%는 치과의사에게, 24%는 의사에게 그리고 20%는 약사에게 문의하겠다고 대답하였다. 치주질환 치료제는 70개였다. 이 중 38개는 아스코르빈산 제제, 25개는 옥수수 불검화 추출물 제제, 5개는 저용량 독시싸이클린 제제였고 아보카도-콩 불검화물과 동양의학적 제제가 각각 한 개였다. 결론 : 치주질환 치료제에 대한 일반인의 인지도는 비교적 낮았으며 정보를 획득하는 주요 경로는 광고였다. 일반인들이 치주질환 치료제를 선택하는 데 치과의사는 큰 역할을 하지 못하였다. 시판중인 치주질환 치료제는 70개였다. 치료제는 다섯 개의 군으로 분류할 수 있었으며, 아스코르빈산 제제, 옥수수 불검화 추출물 및 저용량 독시싸이클린이 대부분이었고 아보카도-콩 불검화물과 동양의학적 제제는 각각 한 개였다. 옥수수 불검화 추출물과 저용량 독시싸이클린은 임상 연구에 의해 그 효과가 입증되었으나 아스코르빈산 제제는 임상 연구가 없었으며 따라서 이상적인 제제라고 할 수 있다. 기존의 문헌에 기초하여 볼 때 옥수수 불검화 추출물과 저용량 독시싸이클린만이 전통적인 치주질환 치료법(SRP)과 병행하여 치료제로 사용될 수 있다.
앨빈토플러는 미래사회가 속도를 맞추는 동시화가 중요하다고 언급하면서 시간의 편차가 사회 발전을 저해할 수 있다고 했다. 우리는 언택트라는 뉴노멀 시대를 겪으면서 비대면 접촉의 증가와 디지털 전환 가속화를 경험했다. 이러한 빠른 변화 속에서 공간에도 동시화 즉 변화의 필요성을 견지해볼 수 있다. 이에 사람들이 어떤 정주지를 만들고 선택하는지에 대해서 연구해 보고자 한다. 이를 간접적으로 나마 알아볼 수 있는 대상으로 메타버스를 살펴보았다. 메타버스 공간 형태와 관련된 자료를 수집하기 위해 "동물의 숲"이라는 콘텐츠를 활용했다. 표본추출은 비확률적 표본추출 중 판단추출 방법을 활용하여 게임의 진행에 따른 차이를 완화하였다. 수집한 자료들을 평면 형태와 입지 형태에 따라 분류하고, 기술 통계를 통해 간략하게 정리했다. 각 시설들을 용도별로 매칭한 후 군집별로 좌표를 설정하여 목록화하여 데이터를 구축했다. 이 데이터를 군집별로 좌표평면상에 그래픽으로 나타내어 해석하고, 유클리디안 분석을 실시해 군집별 관계와 거주지 선택에 관해 유클리디안 행렬로 분석했다. 분석결과 유사 기능을 근접배치해 효율성을 추구하는 것으로 해석할 수 있었으며, 그럼에도 불구하고 거주지 선택에 있어서는 효율성이나 편리함이 아닌 주민들과의 인접 배치를 통해 커뮤니티를 이루고자 하는 것으로 해석되었다. 메타버스와 현실세계의 다름으로 인해 이를 현실과 동일시하기에는 한계가 있을 것으로 예상한다. 그러나 현실의 제약에서 멀어진 사람들이 가상세계에 표출한 공간을 통해 우리가 인지하지 못함으로 인해 명시하지 못한 바람을 간접적으로 알 수 있다.
본 연구에서는 diazinon과 carbofuran의 송사리와 미꾸리에 대한 선택적 어독성 기작을 규명코자 뇌와 몸체에서 acetylcholinesterase(AchE)를 추출하여 활성을 측정하였다. 또 농약에 의한 효소의 활성저해도(IC50)를 측정하였으며 이를 급성 어독성 실험에서 얻어진 LC5O값과 비교하였는데 그 결과는 다음과 같았다. 송사리의 AchE의 활성은 미꾸리의 활성보다 2배 높았고, diazinon과 carbofuran의 선택적 독성은 diazinon의 대사산물인 diazoxon의 두 어종에 대한 IC50 값이 미꾸리가 송사리보다 4배 낮고, carbofuran의 IC50값은 송사리가 미꾸리보다 약 3.4배 낮으므로,IC50 값에 의하여 부분적으로는 설명될 수 있었다. 따라서 AchE을 이용하여 유기인계 및 카바메이트계 농약의 독성을 검색하는데 있어 동일농약인 경우 어종간의 감수성을 부분적으로 설명할 수 있기 때문에 농약의 독성을 1차적으로 검색할 수 있는 수단이 될 것으로 사료된다. 그러나 위의 방법이 본격적으로 사용될 수 있기 위해서는 농약의 종류와 어종을 다양화한 실험과 흡수, 체내에서의 대사 등에 관한 연구를 통하여 급성 독성 현상과 AchE의 저해도와의 관계가 먼저 정리되어야 할 것으로 본다.
대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터는 위양성(false positive) 데이터의 비율이 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오류가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터를 입력으로 받아 각 단백질 상호작용의 신뢰도를 검증하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안 시스템은 단백질 상호작용 데이터에 상호작용의 근거로서 사용될 수 있는 다양한 생물학적 특징들에 관한 데이터를 통합하고 특징 선택 방법을 사용하여 통합된 속성들 중 위양성 여부를 판별하는데 가장 적합한 특징들을 선택한 후 데이터 마이닝 분류 알고리즘을 적용하여 대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 평가한다. 특징 선택의 결과와 분류 기법의 성능은 데이터 특성에 매우 의존하므로, 제안시스템에 가장 적합한 속성 부분집합과 가장 좋은 성능을 내는 분류 알고리즘을 찾기 위해 다양한 특징 선택 방법과 데이터 마이닝 분류 알고리즘들을 적용하고 그 성능을 다각적으로 비교분석 하였다. 실험 결과, 특징 선택 방법과 분류 알고리즘을 결합시킨 제안 시스템은 오류 데이터가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터에서 실제로 상호작용하는 단백질 쌍을 골라내는 작업에 있어 기존 연구들에 비해 매우 뛰어난 성능을 보여줬다. 또한 본 연구를 통해 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 검증함에 있어서 다양한 특징 선택 방법들과 분류 알고리즘들이 성능에 미치는 영향에 관해서도 정리할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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