미세먼지 등 다양한 원인으로 한국의 대기 오염 문제가 점점 심해지고 있다. 대기 오염 문제가 심해짐에 따라 많은 사람들이 미세먼지에 대한 관심과 건강에 대한 불안이 높아지고 있다. 따라서 미세먼지가 미치는 영향과 어떤 질환과의 상관관계가 있는 지에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 단순히 미세먼지가 호흡기 및 심혈관 질환, 고혈압 그리고 당뇨병과 같은 특정 질환과의 관계가 있다고 분석하고 있다. 이에 본 논문에서는 진료내역정보 공공데이터를 활용하여 2016년도 월별 진료횟수가 가장 높은 진료과목 10개를 추출하고 피어슨 상관계수를 사용하여 미세먼지가 어떤 진료과목과 관계가 있는지 분석한다. 그리고 더 세분화하여 미세먼지와 성별과 연령대에 따른 진료과목과의 상관관계를 분석한다. 미세먼지와 진료과목이 가장 강한 양의 상관관계인 여성-중년군은 2011년부터 2015년까지의 상관관계를 분석하고 회귀 분석을 통해 연관성 계수를 추출하여 미세 먼지 농도에 따른 진료과목과의 연관성 예측 방법을 제안한다.
현재 컴퓨팅 기술은 대부분 웹 기반으로 수행된다. 따라서 사용자는 필요한 자원이나 서비스들을 웹에 등록하고, 찾아 사용할 수 있다. 이러한 서비스들은 단독적으로 사용될 수 있고, 복합적으로 사용될 수 있다. 이것의 복합적 사용은 단위 서비스들의 순서와 연관성이 중요하며, 서비스의 관계를 정의한 온톨로지가 필요하다. 본 논문은 온톨로지를 기반으로 서비스의 연관관계를 정의하고, 이를 통해 서비스를 통합하여 사용할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 방안은 서비스 영역과 데이터 연관 영역으로 구성함으로써 효율적인 서비스 검색이 가능하다.
연관규칙 탐사기법은 트랜잭션을 대상으로 항목간, 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어져 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 그러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고, 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.
본 논문에서는 연관 규칙 탐사 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 관계형 데이터베이스의 표준 질의어를 이용하여 사용자가 제시한 질의 조건을 만족하는 항목집합에 대해 다양한 형태의 연관규칙을 탐사하기 위한 시스템이다. 질의처리 모듈에서는 사용자가 제시한 조건을 만족하는 질의를 동적으로 구성하여, 연관 규칙 탐사를 위해 사용되는 대상 트랜잭션 데이타베이스의 범위를 조절할 수 있다. 연관 규칙을 발견하기 위한 후보 항목집합을 생성하기 위해 연관 규칙 탐사 알고리즘을 사용하였다. 연관 규칙 알고리즘에서는 한 트랜잭션 데이타에 대해 생성될 수 있는 후보 항목집합을 배열을 이용하여 처리하는 효율적인 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 DFT를 이용하여 Nucleophilicity와 Basicity의 연관성에 대한 계산화학적 분석을 수행하였다. Basicity는 선정된 모델 분자의 protonation 반응에서 생성물과 반응물의 enthalpy 변화량인 양성자 친화도(Proton affinity, PA) 값을 구하여 분석하였다. 계산한 결과는 실험을 통해 얻은 PA 결과와 경향성이 거의 일치함을 확인하였다. Nucleophilicity는 모델 분자들과 $CH_3Br$ (electrophile)의 $SN_2$반응에서 gibbs free energy of activation(${\Delta}G^{\ddag}$) 값으로 그 경향성을 분석하였다. 또한 용매의 종류를 다르게 하여 용매에 따른 ${\Delta}G^{\ddag}$ 값의 경향성도 확인하였다. 각 용매에 따라 구한 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 비교하였으나, 큰 연관성은 보이지 않았다. 이에 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 보여줄 수 있는 parameter를 찾기 위하여 각 모델 분자의 Electronegativity와 Polarizability를 계산하여 연관성을 비교해보았다. Polarizability를 적용했을 때 Nucleophilicity와 Basicity사이의 연관성을 나타낼 수 없었던 반면, Electronegativity를 적용하여 Basicity와 Nucleophilicity의 연관성 보일 수 있음을 이론적으로 규명하였다.
한국의 세 섬집단으로부터 채집한 Drosophila melanogaster를 대상으로 465개의 haploid genome을 추출한 후, 제 2염색체 상에 위치한 Gpdh와 각서 유전자 및 In(2I)t의 빈도를 조사하여 이들간의 연관관계를 분석한 결과 Gpdh와 Adh 효소 좌위 사이 에 유의 한 연관 불평형 이 제주도와 울릉도집 단에서 관찰되었으며 , Gpdh와 In(2I)t, Adh와 In(21)t 사이에 모두 유의한 연관 불평형이 제주도, 영종도 그리고 울릉도집단에서 관찰되었다. 조사된 전체 genome들 중에서 In(21)t 를 가지고 있는 염색체의 98%(48/49)가 Gpdhf와 Adhs형으로 연관된 결과를 보였다. 이러한 결과들로 볼 때 이들 효소 좌위 사이에 나타난 연관 불평형은 In(21)t와의 hitchhiking현상에 의해 나타난 결과로 해석되며 본 섬집단에서 그 정도가 더 심한 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 '5+2 광역경제권' 설정에 따라 수도권, 충청권, 호남권, 대경권, 동남권, 강원도, 제주도 등의 7개 권역간 그리고 권역내 도시들간의 공간연관성을 지역총생산(GRDP)과 재정자립도, 그리고 토지이용(land use)중에서 경제성을 띄는 공업 및 상업지역비율을 분석변수로 하고 SUR방법으로 실증 분석하였다. 먼저, 1인당 GRDP에 관한 광역경제권역간 공간연관성에서 수도권은 대체로 충청권과 강원도를 제외한 나머지 권역간 그리고 권역내 도시들간 공간관계는 전반적으로 보완관계를 나타내었다. 다음으로 재정자립도에 관한 권역간 공간연관성은 1인당 GRDP와 거의 유사한 공간연관성을 보였지만 권역간에 통계적 유의성을 갖는 권역은 다소 적었다. 한편 토지이용측면에서 공업지역비율에 관한 권역간 공간연관성은 대경권과 동남권이 보완관계를 나타내었다. 권역내 도시들 사이에는 대체로 경쟁관계보다는 보완관계 양상을 띄었다. 예상과는 달리 상업지역비율에 대한 권역간, 권역내 공간관계는 공업지역비율에 대한 공간연관성과는 유사함을 보이지 않았다. 이상의 분석결과를 바탕으로 광역경제권설정이 권역간 뿐만아니라 권역내 도시들간의 공간연관성을 고려한 권역별 지역경제공간 창출 그리고 균형잡힌 국토 공간관리 계획을 수립하는데 도움이 될 것으로 예상된다.
연관규칙 탐사는 대표적인 데이터 마이닝 기법 중의 하나로, 트랜잭션 데이터에 포함된 항목들 간의 인과 관계를 의미하는 연관규칙의 추출을 목적으로 한다. 연관 규칙 탐사의 주된 문제 중 하나는 추출된 연관규칙의 수가 많을 경우, 이들을 적절히 해석하고 활용하는 것이 어렵다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 구조화된 연관맵이라는 새로운 시각화 방법을 제안하고자 한다.
연관규칙(Association Rule)은 데이터 베이스에 존재하는 속성들 사이의 관계를 기술하는 것으로, 간단하면서도 사용자에게 많은 정보를 줄 수 있다. 그러나, 지금까지는 이진 데이터베이스에 존재하는 연관규칙의 발견에 대해서 주로 연구되어 왔으며, 실수값 속성을 갖는 데이터에 관한 연구는 미비하였다. 본 논문에서는 퍼지집합을 이용하여 실수값 사이에 존재하는 연관규칙을 기술하고, 그것을 찾아내는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 사용자에 의해서 정의된 언어항을 이용하여, 실수값 속성을 가진 데이터를 이진 데이터로 재구성한다. 그리고 재구성된 이진 데이터에 기존의 연관규칙 발견 방법을 이용하여 연관규칙을 찾아내고, 찾아진 연관규칙을 정의된 언어항을 이용하여 다시 기술한다.
본 논문에서는 인문 사회과학 분야의 방대한 설문 데이터를 처리하기 위해 기존의 설문 항목들간의 평면적 관계에만 국한 되었던 연구에 대해 설문데이터 다차원 연관규칙 마이닝 시스템을 설계하고 데이터 간의 연관규칙을 탐사한다. 즉, 직관적으로 분류될 수 있는 기준에 따라 클러스터링을 실행하여 데이터를 분류한 후 각 클러스터로부터 다차원 연관 규칙을 탐사하는 시스템을 제안함으로써 보다 강력한 연관규칙을 탐사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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