예측 모델은 어떤 상황이 주어졌을 때, 다음 상황에 대한 예측을 수행하는 시스템으로, 현재 상황을 올바르게 인지하고, 그 인지된 상황을 토대로 미래를 예측할 수 있는 지능을 갖고 있어야 한다. 이러한 예측 모델이 올바르게 동작하기 위해서는 상황을 올바르게 인지하는 기능이 우선되어야 하지만, 원시 데이터로부터 상황을 인지하기 위해서는 원시 데이터를 올바르게 해석하기 위한 데이터 정제 과정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 다양한 형태의 원시 데이터를 예측 모델의 유효한 입력 값으로 변환시키기 위한 데이터 정제 방법을 제안한다. 본 방법은 윈시 데이터의 형태 정의, 데이터 정규화, 속성 관계 검증, 결측치 보정, 그리고 신뢰도 적용의 5단계로 구성되어 있다.
제품을 추천하는 기능은 사용자의 콘텐츠 또는 제품 소비량에 직결되기에 다양한 인터넷 플랫폼에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 제품 추천 시스템의 성능은 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 발전에 의해 성능을 비약적으로 개선되어왔다. 하지만 여느 딥러닝과 머신러닝 알고리즘과 마찬가지로 추천 시스템들의 성능은 빅데이터의 품질에 따라 매우 민감한 영향을 받는다. 본 논문에서는 모바일 배달 플랫폼에서 사용자들의 리뷰 데이터들을 통해 딥러닝과 빅데이터를 사용하여 음식을 추천하는 방법을 제안한다. 또한 사용자들의 리뷰 데이터들을 정제하여 데이터의 품질을 높이는 과정을 추가하여 그 결과가 성능에 얼마만큼 영향을 미치는 지를 실험을 통하여 분석한다.
지속가능한 바이오매스 자원으로부터 열, 전력을 비롯하여 연료부터 화학원료까지 다양한 제품들을 생산하는 열화학적 전환 공정들이 높은 관심을 받고 있다. 특히 수소, 일산화탄소로 구성된 합성가스를 생산하고 이를 전력, 연료 등을 동시에 생산하는 가스화 공정에 대한 학계, 산업계, 정부의 관심이 매우 높다. 그러나 바이오매스 가스화를 통해 생산된 합성가스는 타르, 황산화물 등의 오염물질들을 함유하고 있어 후속 공정들의 이용을 위하여 정제 공정을 반드시 거쳐야 한다. 본고에서는 바이오매스 가스화 기술에 적용되는 일반적인 정제 과정에 대해서 서술하였으며 세부적으로 불순물 제거 공정, 산성가스 제거 공정, 타르 제거 공정 등의 연구 개발 동향을 살펴보았다.
이 글은 물질의 분리과정과 구조결정에 관련되는 단계, 방법들에 대하여 개술하였다. 물질의 분리에서는 분리매질에 있어서 분리하고자 하는 물질의 특이한 물성을 이용할 수 있는 매질의 개발이 지속될 것으로 생각되며, 구조결정의 각방법들에서도 software의 발달로 미량의 물질로부터 구조를 결정할 수 있는 방향으로 진전할 것이다.
본 연구에서는 중고 디지털 레이저 복합기의 재제조 과정에 초음파세정공정을 도입하기 위하여 예비실험을 통하여 여러 가지 세정제의 세정성을 평가하고 초음파 세정공정의 공정 변수를 변화시키며 최적의 세정제와 공정변수를 도출하였다. 우선 기존에 현장에서 사용되어 지고 있던 세정제보다 세정효율이 뛰어나고 사용하기 좋은 제품을 찾고자 기존 세정제 (A)와 시판되고 있는 7종의 세정제(B~H)를 선정하여 육안판정법을 이용한 오염물질(유성오일, 토너가루, 구두약)에 대한 세정성 평가를 수행하였다. 또한 선별과정으로 물성 명가 및 거품성 실험을 진행하였다. 각 오염물질에 대한 세정제의 세정성 평가에서 기존에 사용되어지던 A세정제보다 G세정제가 뛰어난 세정효율을 보여주었고, 거품성 평가에서 기존 세정제와 유사한 거품성을 나타내었다. 실제 오염된 레이저 복합기 부품들을 대상으로 예비실험에서 우수한 세정능력을 보여준 세정제를 사용하고 초음파 주파수와 세정시간을 변화시키며 최적 공정변수들을 도출하였다. 28 kHz의 초음파 세정을 이용하여 현장적용을 한 결과 G세정제가 A세정제보다 뛰어난 세정효율을 보여주어 디지털 레이저 복합기 재제조 과정에서의 세정제로서 G세정제가 적합하다고 판단되며 전체적인 재제조 공정의 생산성 및 경제성 향상이 기대된다.
본 연구에서는 프탈레이트 화합물 측정 시 시료채취 및 분석과정 증에서 야기될 수 있는 공시료의 오염여부를 평가하고 clean-up 절차와 같은 적절한 개선 방안을 제시하였다. 실험도구 및 시료채취 매체에 대한 공시료를 평가한 결과 많은 종류의 실험기구 및 장치에서 DBP와 DEHP가 잔존하는 것으로 나타났다. 따라서 실험도구는 반드시 전처리하여 사용해야 하며, 이후 공시료 보정이 수반되어야 한다. 또한 본 연구에서 제시한 clean-up 방법을 통해 불순물이 많이 제거되었으며, GC/MS를 이용한 정성?정량분석에서 정도개선에 효과적인 것으로 나타났다.
genomics의 정보해석이나 신경전달물질 또는 약의 전달체계에서 아주 중요한 역할을 담당하는 막단백질의 구조연구는 기존의 X-ray나 용액상 핵자기공명분광법으로 수행하기 어려우나 지방질 이분자층이나 여러분자층에서 움직이지 않게 정렬시킨 단백질시료를 이용하여 특이하게 고안된 home-built solid-state NMR probe를 이용하면 구조를 연구할 수 있다. 이 논문에서는 박테리오파지인 pf1의 growth, 분리, 정제 및 pf1에서의 coat protein의 분리, 정제과정과 최종적으로 분리 정제된 pf1의 coat protein의 인산지방질 이분자층에서의 구조를 고체상 핵자기공명 분광법을 이용하여 연구하고자 한다.
이담자 효모균 Rhodosporidium toruloides의 mating type A 세포에서 세포내 invertase를 정제하였다. 세포내 invertase는 배양 세포의 파쇄액을 산침전 시킨 후 그 상등액으로부터 DEAE-Sephadex A-50, SP-Sephadex C-50 column chromatography와 Sephadex G-200 gel fitration 등의 과정을 거쳐 polyacrylamide gel disc 전기영동상 단일 효소 단백질까지 정제되었다. 정제효소의 분자량은 gel filtration에 의하여 90,000이었고, SDS-PAGE상에서는 22,000 dalttons에서 단일 band를 보여 단일종의 subunit가 4개로 구성된 단백질로 추정된다.
웹 로그는 웹 서버를 통해 이루어지는 작업들에 관한 기록으로써, OLAP이나 데이터 마이닝과 같은 비즈니스 인텔리전스 기술로 분석되어 고부가가치 창출에 사용되는 중요한 자료이다. 웹 로그에는 파일 이름과 같은 물리적인 데이터가 저장되는데 이러한 데이터는 분석에 사용되기 전에 정제과정을 통해 의미 있는 데이터로 변환되거나 불필요한 경우에는 삭제된다. 웹 로그 데이터의 분량을 적정선으로 유지하면서 데이터 정제 작업의 일부가 해결되도록 하는 방법으로 웹로그 생성단계에서 시스템이 제공하는 필터를 쓸 수 있다. 그러나, 필터로는 웹 페이지의 내용이 동적으로 변경되는 경우 그 상황을 즉시 반영하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 웹 로그가 ‘지능적 웹 로거’를 통해 생성되도록 하여 이러한 문제를 해결하였다. ‘지능적 웹 로거’를 통해 불필요한 데이터의 생성을 막고, 물리적인 데이터를 신속하게 의미 있는 데이터로 변환하도록 하였다. 웹 페이지의 변경 내용을 웹 로그 생성에 즉시 반영하여 의미 있는 데이터 생성에 이용함으로써, 웹 로그 생성 후에 실행되던 데이터 정제작업 자체를 단순화시켰고, 웹사이트 관리자가 편리한 사용자 인터페이스로 로그 규칙을 만들어 적용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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