저자는 한국인 부착치은의 폭경을 측정하기 위하여 건전한 치은 및 치주조직을 가진 10명의 남자를 대상으로, 기능적인 방법과 조직화학적인 방법을 이용하여 부착치은 경계부인 Mucogingival Junction에서부터 Marginal gingva의 Crrest까지를 측정하였다. 이때 측정된 부위로, 상, 하악 공히 우측 제일대구치 원심면 Papilla로부터 시작하여 좌측 제일대구치 원심면 Pailla까지 각각 25개 부위로 구분하여 모두 50개 부위를 측정 하였다. 따라서 상기한 방법에 의한 측정을 토대로 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 기능적인 방법을 이용하여 측정한 측정치는 조직화학적인 방법에 의한 측정치보다 약 0.30~0.80mm의 높은 수치로 나타났다. 2. 측정치중 가장 높은 폭경을 나타내는 부착치은의 부위는 상악측절치 근심면(9.03~8.84mm 기능적인 방법, 8.49~8.12mm 조직화학적인 방법)이며, 가장 적은 측정치를 나타낸 부위는 하악제일소구치 Cervical부위이다. (3.87~3.70기능적인 방법, 2.82~2.77mm 조직화학적 방법). 3. Frenum 부착부위 치은폭경은 상악 6.27~6.56mm, 하악 6.95~6.07mm 4. 부착치은 폭경 중 가장 측정키 어려운 하악 제 1대구치 cervical부위는 4.17~3.82mm기능적인 방법, 3.86~3.49mm조직화학적인 방법
소셜 메타데이터는 이용자의 자발적인 참여를 통해 정보자원에 대한 풍부한 기술사항을 생성한다는 장점을 지니고 있지만, 조직화 된 구조를 적용하기 어렵다는 특성으로 인해 여러 가지 한계 또한 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타데이터의 유형 가운데 태그를 중심으로 LibraryThing에서 활용되고 있는 태그의 의미를 분석하고, 이를 기반으로 기술의 대상이 되는 정보자원의 서지적 카테고리를 제공함으로써 태그의 의미적 조직화를 위한 대안적인 방안을 제안하였다. 서지적 카테고리를 구조적으로 제공하고 이를 통해 태그 부여단계에서 태그의 의미적 조직화를 유도하기 위해 소셜 인포메이션 아키텍쳐를 적용하여 태그의 조직화를 위한 소셜 메타데이터 프레임워크를 구축하였다. 이는 소셜 메타데이터의 조직화를 위한 개념적인 기반을 제공함으로써 향후 태그를 자동화 된 방식으로 조직하는데 활용할 수 있는 의미적 기반을 마련해 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 앤더슨 행동모형을 적용하여 선행요인, 가능요인, 욕구요인이 지역사회복지관의 주민조직화 서비스 이용의사에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 광진구에 위치한 G복지관 관할지역 거주 20세 이상 지역주민 725명을 대상으로 자료를 수집하여 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 선행요인에서는 남성에 비해 여성이, 교육연수가 길수록 주민조직화 서비스의 이용의사가 높았고, 가능요인에서는 복지관 인지도가 높을수록, 복지관의 이미지가 좋을수록 이용의사에 긍정적 영향을 나타내는 것으로 분석되었다. 마지막으로 욕구요인인 복지인식은 지역주민의 복지관의 지역주민조직화 서비스 이용의사에 영향을 미치는 유의한 변수로 도출되어, 복지인식이 자유지향적일수록 지역사회 내에서 주민조직화 서비스 이용에 더 적극적인 참여의사를 가지고 있는 것으로 나타났다. 따라서 지역사회 주민조직화 서비스의 활성화를 위해서는 보다 적극적인 복지관홍보 및 지역사회노출에 관심을 기울이고 자유지향적인 복지의식을 활용하는 전략수립이 요구된다.
이 연구는 주민조직화 활성화 방안의 하나로 지역주민대표자 리더십 교육 훈련 프로그램을 개발하기 위한 것이다. 최근 사회복지실천에서는 "지역사회"를 배경으로 한 실천방법의 중요성이 크게 강조되고 있으며 이에 따라 주민들의 역량강화(empowerment)를 위한 지역사회조직의 필요성이 커지고 있다. 그러나 현장에서 일하고 있는 다수의 사회복지사들은 지역사회조직화에 대한 필요성이 커지고 있다. 특히 사회복지관이 다수 위치하고 있는 도시영구임대주택지역에서는 지역사회조직사업이 더욱 어려운 실정이다. 그 이유 중 하나로 소수의 사례이기는 하나 도시영구임대주택지역에서 활동하고 있는 하위조직의 운영절차가 비민주적이며, 불투명하고 비개방적인 특성을 보이고 있는 점을 들 수 있다. 이 연구에서는 주민조직의 이러한 특성을 극복하고 효과적으로 지역사회조직사업을 실천하기 위한 방안으로 지역주민대표자의 리더십을 강화하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 실천방법은 진행단계를 크게 "일반조직화"와 "복지조직화"로 구분하여 소집단 중심의 교육, 훈련방법을 택하였으며 프로그램의 기획, 실천의 전 과정을 질적평가방법으로 분석하였다. 본 연구의 의의는 예비대상자 모집, 프로그램기획, 지역사회조직화사업 단계별 활동방법, 자조집단(self-help) 구성 등에 대한 구체적 실천방법을 제안하고 있다는 점을 들 수 있다.
실리콘 기판과 비정질 실리콘 박막 사이의 계면특성은 실리콘 이종접합 태양전지의 효율을 높이는데 있어서 중요한 요소이다. 이종접합 태양전지에서는 n형 실리콘 기판 위에 비정질 실리콘 막을 증착시키는데 이 때 비정질 실리콘 막이 증착되면서 (111)면과 (111)면이 만나는 조직화된 피라미드의 골 사이에서 부분적으로 실리콘의 에피층이 성장하게 된다. 이 에피층이 결정질 실리콘 기판과 비정질 실리콘 막 사이의 계면 특성을 떨어뜨려 이종접합 태양전지의 효율이 감소하게 된다. 본 연구에서는 n형 실리콘 기판을 이용한 고효율 실리콘 이종접합 태양전지 제작을 위하여 실리콘 기판의 조직화 상태를 다르게 하여 셀을 제작하였다. 이에 큰 피라미드 형상의 조직화된 기판 표면, 작은 피라미드 형상의 조직화된 기판 표면, 큰 피라미드 형상을 라운딩 시킨 기판 표면, 작은 피라미드 형상을 라운딩 시킨 기판 표면을 제작하여 기판 종류에 따른 이종접합 태양전지를 제작하여 특성을 비교 하였다.
표면조직화는 입사되는 빛의 반사를 줄이고 태양전지 내부에서 빛의 이동거리를 길게하여 효율을 향상시키는 중요한 요소가 된다. 결정질 실리콘 표면 조직화에서 일반적으로 알카리 습식 식각이 많이 사용되며 이 식각 방법으로 반사도를 400~1000 nm의 파장에서 평균 11%까지 줄일 수 있다. 본 논문에서는 빛의 반사를 더 줄여 단락전류를 향상 시키기 위해 기존 NaOH를 이용한 표면 조직화를 수행한 후에 반응성 이온 식각 공정을 적용하는 2단계 표면 조직화 공정을 최적화 하였다. 먼저 NaOH 2%, IPA 7.5%용액에서 $80^{\circ}C$ 유지하면서 35분간 식각을 한 후에 ICP 장치에서 SF6/O2 비율 1:1, 공정 압력 25 mTorr, 시간 200 s로 고정하고 RF 파워를 25~200 W로 변화를 주면서 실험 하였다. 그 결과 마이크로 크기의 피라미드 위에 나노 크기의 피라미드를 형성할 수 있었으며 400~1,000 nm 파장에서 평균 4.96%까지 반사도를 낮출 수 있었다. 기존 알카리 식각 공정에 비해 반사도가 많이 낮아지게 되어 입사되는 빛의 양이 증가함으로서 단락전류가 증가하고 효율이 향상될 것으로 기대된다.
현 정부의 주요 정책 중 하나가 일자리 창출이며 소상공인을 포함한 중소기업의 창업을 통한 일자리 창출의 효과는 이미 여러 연구와 기사를 통해 소개된바 있다. 소상공인과 중소기업의 창업을 활성화하기 위해 정부 지원책이 지속적으로 이어 지고 있으나 창업과 환경개선 등을 위한 직접적인 정책자금의 지원은 의존 성향을 심화시킬 수 있고 자생하려는 의지가 약화될 수 있기에 정부에서는 이를 방지하기 위해 자금지원과 컨설팅을 병행하는 정책을 추진하고 있으며, 소상공인과 중소기업의 경쟁력을 높이는 방안으로서 규모의 경제효과를 얻을 수 있는 조직화. 협업화의 중요성에 대해 주목하게 되었다. 그러나 지금까지의 소상공인과 중소기업의 조직화, 협업화에 대한 선행 연구들과 정부 정책은 주로 음식업과 소매업종을 중심으로 성공적인 조직화. 협업화 모델을 연구하여 제시하는 수준에 머무르고 있다. 본 연구에서는 다양한 업종과 업태를 대상으로 소상공인과 중소기업의 조직화. 협업화 확대 적용 방안과 확산 및 기능 활성화 모델을 탐색적 연구를 통하여 도출해 보고자 한다.
자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이 변환으로 인해 강한 상위(epistasis)를 가지는 유전자들은 염색체 상에서 서로 인접하게 되는 것이다. 실험 결과는 기존 결과에 비해서 주목할만한 성능 개선이 있음을 보여준다.
실세계환경에서 물체를 추적하는 기술은 영상의 지속적인 변화 및 영상데이터 방대함과 처리속도의 문제로 인하여 해결하기 어려운 문제이다. 특히 해상과 같은 환경에서는 더욱 어려운 현실이다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 물체를 추적하고 탐지하기 위한 방법으로 자기조직화 신경망을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서의 접근 방법은 코호넨의 자기 조직화 신경망 분석 기법과 영역확장 기법 및 에너지 최소화함수를 이용하여 물체 추적시스템을 구성하였다. 자기조직화 신경망은 하나의 프레임 내에서 이동하는 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고 연속적인 영상에서 이전에 탐지되어진 뉴런의 위치를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 자기조직화 신경망을 이용한 물체 추적의 실험결과 다양한 환경의 변화에서도 물체의 추적이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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