본 연구는 매토종자를 활용한 소나무림 생태복원 시 적정 매토종자 최소생존가능개체군의 크기를 확인하기 위해 2010년 8월부터 2011년 11월까지 매토종자 발아실험을 실시하였다. 상관관계분석 결과, 면적과 초본 종수가 0.686으로 가장 높게 나타났다. 도서생물지리학의 이론에 따라 최소생존가능개체군에 적용하여 면적과 유의성이 있는 네 변수에 대해 회귀분석을 한 결과 목본 종수, 목본 개체수, 초본 종수 및 초본 개체수 모두 5% 이내에서 유의하며, 회귀함수의 설명력은 58.3%였다. 종수와 개체수간의 정준상관분석 결과 한 개의 함수가 유의하였으며 함수의 설명력은 82.4%이고, 유의수준 1% 이내에서 정준함수의 정준근 모두 유의한 것으로 판단된다. 연구 결과, 소나무림 매토종자 최소생존가능 개체군의 크기는 면적 $64m^2$이상, 종수 21종 이상, 개체수 120개체 이상을 권장하며 초본 종수의 영향에 따라 매토종자 군집의 크기가 결정되는 것으로 나타났다. 따라서, 매토종자를 활용한 소나무림 생태복원의 적용 시 초본 종에 대한 고려가 필요하다.
본 연구는 서식처 분획화에 따른 식물군집의 크기를 결정하기 위해 1997년 3월부터 8월까지 경상북도 상주시, 점촌시. 경기도 안성시. 평택시, 여주시, 양평시, 충청남도 논산시. 전라북도 익산시 등 31개의 조사지역에 118개의 조사구를 조사하였다. 상관관계분석결과 면적과 목본식물종수가 0.716으로 가장 높게 나타났다. 도서생물지리학의 이론을 서식처 분획화에 적용하기 위해 면적과 유의성이 있는 네 변수에 대하여 회귀분석을 한 결과 목본식물종수, 목본식물개체수, 초본식물종수, 초본식물개체수 모두 유의수준 5% 이내에서 유의하며, 회귀함수의 설명력은 71%였다. 종수군과 개체수군간의 정준상관분석결과 한 개의 함수가 도출되었으며, 함수의 설명력은 88.76%이며. 유의수준 1% 이내에서 정준함수와 정준근 모두 유의한 것으로 판단된다. 지금까지의 연구결과 및 도서생물지리학의 제반 이론을 응용한 식물군집의 크기는 400$m^2$, 종수는 30종, 개체수는 4,000개로서. 이때부터 종, 개체수의 기울기 증가는 거의 없었다. 본 연구의 의의는 도시화. 산업화로 야기되는 고립된 생태계의 보전문제나 생물서식공간조성에 중요한 단서를 제공할 것으로 보이며 서식지 분획화가 일어나고 있는 모든 지역에 관리 방향과 보전대책을 제시 할 수 있다는 것이다.
Steady state visual evoked potential (SSVEP)는 뇌파의 종류 중 하나로서 다른 뇌파에 비해 훈련 시간이 짧고, 비교적 높은 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)와 높은 정보전달량 (information transfer rate)을 가지고 있어서 최근에 뇌-컴퓨터 접속 장치 (brain-computer interface; BCI)에 많이 사용되고 있다. SSVEP 신호를 분석하는 기존 기법에는 전력 스펙트럼 밀도 분석 (power spectral density analysis; PSDA)과 정준상관분석 (canonical correlation analysis; CCA)이 있다. 그러나 PSDA는 단일 전극만을 사용하기 때문에 잡음에 취약한 단점이 있고, CCA는 PSDA보다 높은 정확도를 가지지만 사인-코사인을 기준 신호로 가지므로 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 경우 실시간 BCI 시스템에 적용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 기법들의 한계점을 보완하기 위해 CCA의 결과로 얻을 수 있는 정준변수 간의 전력차이를 이용하는 CCA와 PSDA를 결합한 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해, SSVEP 기반 BCI 시스템이 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 때 제안된 기법이 기존의 CCA 기법에 비해 더욱 높은 주파수 인식 정확도를 가짐을 보여준다.
본 연구는 절대하천 식생으로 중요한 위치를 갖는 버드나무과 식물의 분포특성을 파악하고, 또한 이들 분포에 영향을 미치는 환경요인과의 관계성을 규명하기 위하여 안성천 수계의 상류에서 하류에 이르기까지 버드나무과 식물이 우점한 83개의 방형구에 대해 식생요인과 지형특성 및 토양환경의 조사분석을 토대로 수행되었다. 안성천 수계의 버드나무과 식물은 2속 11종이 출현하였고 평균 출현종수는 2.8종으로 조사되었다. 모든 수계에서 버드나무(5. koreensis)의 출현빈도가 가장 높았으며 전조사지역에 고르게 분포하는 경향을 보였다. 갯버들(S. gracilistyla)은 사토의 토양조건과 하상의 경사가 심하고 유속이 빠른 하천의 상류부와 저수지 하부에 분포하는 것으로 관찰되었다. 키버들(S. purpurea var. japonica)은 비교적 사토에서 출현빈도가 높았으며 단독으로 우점하는 경우는 드물고 갯버들(S. gracilistyla) 및 버드나무(S. koreensis)와 혼재하는 경우가 많았다. 왕버들(Salixgjandulosa)은 사양토와 양질사토에서 출현빈도가 높았고 연중수량이 풍부한 저수지 부근과 하천의 상류에서 운반되어 쌓인 모래 퇴적층인 하중도나 사주에 우점하는 경향을 보였다 정준상응분석 결과 버드나무과 식물의 분포는 미지형과 경사 등 환경구배에 의한 토양입자와 유기물 함량 등의 환경요인 수준과 밀접한 관련성을 보이는 것으로 밝혀졌다.
본 연구는 UV와 $H_2O_2$를 통한 광분해 반응기에서의 Methyl Tert Butyl Ether(MTBE) 제거에 대해 조사하였다. 이 공정은 일반적으로 UV의 존재 하에 수용액 상에 생성되는 OH 라디칼을 요구하며, 이 라디칼들은 MTBE 분자를 공격하여 최종적으로 파괴하거나 무해한 단순 화합물로 전환시킨다. 반응들은 조사강도, MTBE 초기농도와 $H_2O_2$/MTBE비의 독립변수를 수학적으로 표현하였고, 반응표면법(Response Surface Methodology; RSM)을 사용하여 모델화하였다. 이 실험들은 Box-Behnken Design(BBD)를 통한 15개의 실험을 포함하여 실시하였다. ANOVA의 회귀분석 항은 유의한 p-value(p<0.05)와 높은 결정계수($R^2$=94.60%)를 나타내어 2차 회귀모델의 예측이 적절한 것으로 나타났다. 그리고 반응에 대한 정준분석을 통해 예측된 Y에 대한 최적 반응과 최대반응의 예측된 능선을 통해 최적조건은 각각 조사강도인 $x_1$=25.75W, MTBE 초기농도의 $x_2$=7.69mg/L 와 $H_2O_2$/MTBE비인 $x_3$=11.04로 관찰되었다. 본 연구는 RSM이 MTBE 제거의 최대화와 운전조건의 최적화에 적용하기에 알맞은 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to investigate whether a group of predictor variables which constitute four determinants of dining satisfaction do exert a significant influence on messures of dining satisfaction in family restaurant. Canonical correlation analysis is used to achieve the purpose of this study. This technique enables the researcher to test for the effects of a set of predictor variables upon a multidimensional measure of dining satisfaction in family restaurant. Results suggest that multiple determinants are important in determining dining satisfaction in family restaurant. No one determinant can fully explain its complexities. The four determinants also appear to vary in terms of importance. Individual variables within four determinants also appear to vary in terms of importance. Finally, the results of the study provide some insight into the types of marketing strategies that can be successfully used by operators who manage family restaurants.
본 연구에서는 한우의 연도, 다즙성, 향미, 전반적인 기호도에 관한 소비자 관능평가 데이터를 기반으로 소비자 맛 등급을 판별하는 방법을 비교 연구하였다. 판별방법으로는 선형판별, 이차판별, 정준판별, 비모수적 판별방법을 사용하였고, 재대입 방법에 의한 분류율을 측정하여 판별방법들의 분류능력을 비교하였다.
발견된 Web Usage 패턴들은 분석하는 전문가에게는 불필요하고 흥미롭지 못해 의사결정에 도움이 못되는 경우가 많다. 따라서 발견된 패턴에 대한 도메인 전문가의 사전 Belief에 기반한 패턴 검증 과정이 필요하다. 발견된 패턴의 유용성 여부는 패턴의 Unexpectedness를 측정함으로써 결정할 수 있다. 본 논문에서는 패턴의 Unexpectedness를 전문가의 Belief에 기반하여 검증하기 위한 새로운 방법론 제안한다. 발견된 패턴과 전문가 Belief를 매칭 알고리즘을 이용하여 패턴을 4가지(완전일치, 조건부 일치, 결과부 일치, 완전 불일치)로 분류하는 1차 검증과 1차 검증 결과의 4가지 분류데이터를 통계적 추론 방법인 Dempster-chafer에 적용한 2차 검증으로 나뉜다. 1차 검증 과정은 패턴의 분류 용이성을 부여하나 패턴의 Unexpectedness에 대한 신뢰성을 제공하지 못한다. 이 문제점을 2차 검증 과정을 통해 해결한다.
본 연구에서는 내장산국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조에 영향을 미치는 입지환경 요소를 평가하고자 한다. 이를 위해서 식생의 구조변수로 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI), 흉고직경, 수고로 하고 이에 영향을 주는 입지환경요소로 해발고도, 지형경사, 사면방향, 토양 수분조건, 지형적 위치, 그리고 일사량으로 하여 상호 관계성을 분석하기 위해 정준상관분석 방법을 적용하였다. 입지환경 특성과 식생구조 특성의 단순 상관관계를 살펴보면 전체적으로 상관계수가 0.6 미만으로 낮게 나타나고 상관성 방향을 보면 주로 고도가 높은 능선지역에 수분이 많고 태양복사량이 많을수록 LAI값이 낮아지는 것으로 나타났고 이와 달리 경사가 급하고 동쪽사면에서 북쪽사면으로 갈수록 LAI값은 높아지는 경향을 보였다. 흉고직경은 고도가 높고 경사가 급할수록 작아지는 경향이 나타나고 수분함유량과 태양복사에너지량이 많을수록 흉고직경은 커지는 것으로 나타났다. 수고는 수분이 많고 능선지역에 가까울수록 낮아지는 것으로 나타났다. 이러한 다양한 상관성은 국립공원의 다양한 입지환경 특성이 반영된 결과로 판단되고 식생구조변수는 단일요소가 아닌 복합적인 입지환경 요소에 영향을 받는다는 것을 간접적으로 판단할 수 있는 기준이 될 수 있다. 식생구조에 입지환경요소의 복합적인 영향을 정준상관분석 방법을 수행한 결과 식생구조에 미치는 입지환경의 영향은 일사량이 적고 수분이 적은 고도가 높을수록 흉고직경 및 수고는 작아지고 LAI 커지는 관계성이 나타났다. 비록 산림 식생구조에 미치는 기후를 포함한 다양한 요인에 대한 고려가 필요하지만 산림지역에서 일사량 및 수분조건이 열악한 고지대의 환경에서 적응할 수 있는 식생구조 특성을 통계적으로 유추해 보는데 의미가 있다고 판단된다. 본 연구에서 유도된 결과는 DEM기반의 입지환경 요소는 산림 식생 구조의 다양성을 평가하는 데 유용한 방법으로 적용될 수 있고, 국립공원에서 산림식생구조를 주기적으로 관찰하고 효과적인 공원관리대책을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 선행연구에서 유의성 있는 지표로 판명된 투하자본수익률(ROIC)과 총자산영업이익률을 기준변수로 하여 2005년 12월 말 현재 최종표본기업 250개의 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 정도를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 정준판별함수는 2가지 기준 모두 판별함수의 판별력이 양호하였으며, 집단간 판별 점수의 차이가 유의한 것으로 나타났다. 변수들 간의 상대적인 중요도를 나타내는 표준화된 정준판별함수계수의 설명력이 높고, 판별함수에 가장 큰 영향을 미치는 변수가 총자산영업이익률임을 보였다. 둘째, 판별분석을 통해 도출된 선형판별식에 의한 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 판별결과도 2가지 기준 모두 비우량벤처기업을 우량벤처기업으로 판별하는 오분류율이 각각 4%, 2.4%로 나타나 표본에 대한 분류정확도는 각각 98.0%, 98.8%로 밝혀졌다. 또한 상호교차법에 의한 오분류율도 각각 4.8%, 3.2%로 나타나 97.6%, 98.4% 정확도를 나타내고 있어 도출된 판별함수가 우수한 판별력이 있음을 실증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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