위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자들은 체크인 데이터를 이용해 장소를 공유하고 커뮤니케이션을 한다. 체크인 데이터는 POI명, 카테고리, 장소 좌표/주소, 사용자 닉네임, 장소 평가 점수, 관련 글/사진/동영상 등으로 구성된다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 이러한 체크인 데이터를 상황에 맞게 분석하면 다양한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자 체크인 데이터를 활용할 수 있는 LBSNS(Location-based Social Network Service) 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. LBSNS 기반 장소 추천 시스템은 체크인 데이터 중 장소 카테고리를 분석하여 가중치를 추출하고, 피어슨 상관계수를 이용해 사용자간의 유사도를 구한다. 그리고 협업적 필터링 알고리즘을 이용하여 추천 장소에 대한 선호도 점수를 구하고, 추천 대상 장소의 위치와 사용자의 현재 위치에 대해 유클라디안 알고리즘을 적용하여 거리 점수를 구한다. 마지막으로, 선호도 점수와 거리 점수에 대해 가중치 계수를 적용하여 상황에 맞게 장소를 추천한다. 또한, 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
목적: 본 연구에서는 나노방출제어시스템을 이용하여 trichloroacetic acid (TCA) 및 epidermal growth factor (EGF)를 인간치은섬유아세포에 적용하였을 때, 나타나는 액틴 세포골격과 관련된 유전자 발현의 변화 양상을 확인하고자 하였다. 재료 및 방법: TCA와 EGF가 조절방출될 수 있도록 만들어진 나노방출제어시스템을 이용하였다. 인간치은섬유아세포에 TCA만 적용된 군(EXP1), TCA와 EGF가 적용된 군(EXP2), 대조군(CON)의 3가지 군으로 나누어 48시간 배양하였다. Real-time PCR을 이용하여 액틴 세포골격과 관련된 유전자 26개의 발현 양상을 분석하였다. 피어슨상관관계분석을 통해 유전자들의 상관관계와 영향요인을 확인하였다. 결과: 액틴 세포골격과 관련된 유전자 26개 중 23개가 EXP1과 EXP2에서 상향조절되었고, 이 중 14개는 EXP1에 비하여 EXP2에서 유의미한 발현량 증가를 보였다. LPAR1은 EXP1에서만 하향조절되었고, GNA13은 EXP2에서만 상향조절되었고, F2R은 EXP2에서만 하향조절되었다. 액틴 단백질의 유전자 발현에 대하여 Rac1관련 유전자 중 3개와 CDC42가 가장 큰 영향요인으로 확인되었다. 결론: 인간치은섬유아세포의 액틴 세포골격 관련 유전자들은 나노방출제어시스템을 통하여 조절 방출된 TCA와 EGF에 의해 대부분 상향조절되었다.
제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM(grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model)은 유역의 지표흐름, 지표하흐름 및 하천흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 본 모형은 유닉스 운영체제의 C++언어로 개발되었으며, 각 셀에서의 흐름을 모의하기 위하여 단방향흐름 알고리즘과 격자기반 수문학적 물수지요소를 채택하고 있으나 운영에 몇몇 제약사항이 있다. 본 연구에서는 기존모형을 개선하고자 하였으며, MS Windows 운영체제에서 실행 가능하도록 FORTRAN 90 언어를 이용하여 ModKIMSTORM을 개발하였다. 기존모형에 비해 개선된 주요사항으로, 물리적 기반의 침투기법인 GAML(Green-Ampt & Mein-Larson) 침투모형 추가, 격자 유출심과 Manning 조도계수에 의한 논에서의 지표유출 제어, 지표격자의 기저유출 요소 추가, 공간강우와 지점강우의 처리, 전 후 처리부문 개발, 5개 평가항목(피어슨의 결정계수 $R^2$, Nash & Sutcliffe 모형효율 E, 유출용적 편차 $D_v$, 첨두유출의 상대오차 $EQ_p$, 첨두시간의 절대오차 $ET_p$)을 이용한 모의결과의 자동 평가 기능을 개발하였다. 추가적으로, 모형의 계산효율을 향상시키고 지표격자의 기저유출을 하천격자로 이송하기 위하여 쉘정렬 알고리즘을 채택하였다. 모형의 입력자료는 ESRI ArcInfo W/S 또는 ArcView와 같은 GIS 소프트웨어 및 MS Excel을 이용하여 간단히 구축할 수 있으며, 모의결과의 공간적 분포를 확인할 수 있는 토양수분, 지표유출, 유출심 및 유속분포도는 BSQ, ESRI ASCII Grid, ESRI Binary Grid 및 IDRISI Raster 형식으로 출력할 수 있도록 개선하였다.
본 연구는 방사선 치료 중인 암환자의 주관적 행복감을 향상시키기 위한 서비스를 탐색하기 위한 것이다. 백 한 명의 방사선 치료중인 암환자를 대상으로 설문조사하여 주관적 행복감에 영향을 줄 수 있는 자기의식과 증상 불편감을 파악하여, SPSS 20.0 프로그램을 이용하여 독립표본검정, 일원분산분석, 피어슨 상관분석을 시행하였다. 방사선 치료중인 암환자의 불편감은 피로감, 외모변화, 현기증, 식욕저하, 수면장애의 순으로 높게 나타났으며, 암환자의 주관적 행복감은 증상불편감이 낮을수록, 그리고 개인의 내면적인 의식이 높을수록 향상됨을 나타냈다. 따라서 방사선 치료기간 동안 주관적 행복감을 향상시키기 위해서는 증상불편감은 감소시키고, 개인의 의식수준을 향상시킬 수 있는 신체적 심리적 정서적 측면을 고려한 통합적 서비스가 필요하다. 이를 위해서는 기존의 서비스 프로그램의 보완과 환자의 편의를 고려한 치료병원과 지역암센터나 보건기관을 연계할 수 있는 시스템이 준비되어야 할 것이다.
현대사회는 인터넷과 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 의료 관련 시스템통합 또한 다양하게 구축 되어 정보의 누적량이 비약적으로 증가하고 있으나 구축된 자료를 활용한 간호활동의 정보제공 및 지원 내용은 미흡한 실정으로 특히 통증의 중재에 관한 판단은 간호사 개인의 경험적 판단에 의존하게 되는 것이 현실로서 대체적으로 주관적 판단이 내려지게 된다. 본 논문에서는 기존의 의료관련 데이터를 활용, 추출하고 협력적 필터링을 이용한 통증 간호중재 지원 방법론을 제안한다. 제안하고자 하는 협력적 필터링은 유사한 선호도를 기반으로 관련도가 높은 아이템을 추출하는 방법으로 사용자 기반의 협력적 필터링을 이용한 선호도 예측 방법은 피어슨 상관 계수에 의해 사용자 유사도를 구하고, 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정방법을 사용한다.
최근 만성질환의 증대로 질병의 지속적인 관리에 대한 필요성이 대두되고 있으나 개인 맞춤형 식품섭취와 관련한 분석 연구는 미비하다. 본 연구에서 제시한 당뇨병 발생 위험도 분석 모델은 기존 상품 선호도 연구를 통해 검증된 유사도평가 방법인 피어슨 상관계수 산출을 이용하여 식품 선호도를 산출하고, 유병율 분석 연구 등에 활용된 로지스틱 회귀분석 방법을 이용하여 당뇨병발생 위험도를 제시하였다. 모델의 유의성 평가를 위해 당뇨 진단을 받은 환자 52명(남자: 22명, 여자: 30, 평균연령: 57(${\pm}13.2$)세)과 비교군과 비슷한 연령을 조건으로 무작위 추출된 52명(남자: 17명, 여자: 35, 평균연령: 58(${\pm}9.4$)세)의 t-검정을 통해 0.05 수준에서 유의함을 검증하였다. 이를 통해 식품섭취빈도에 따른 당뇨병 발생 위험도에 차이가 있음(p=0.046)을 확인할 수 있었다. 이 모델을 기반으로 분석된 정보는 스마트폰이나 웹을 이용한 개인 건강관리 시스템에 적용을 통해 새로운 개인 맞춤형 건강관리 방법으로 제시될 수 있다.
협력적 필터링은 피어슨 상관 계수에 의해 유사도를 구하고, 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 및 확장성의 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 추천 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링을 제안하였다. 제안한 방법에서는 희박성 문제를 해결하기 위하여 명시적 데이터에 기반한 아이템 유사도와 묵시적 데이터에 기반한 사용자 유사도를 복합적으로 참조한다. 참조 결과에 대해 Naive Bayesian을 적용한다. 또한 속성을 반영하기 위해 아이템 분류속성간의 유사관계 순위를 아이템 유사도 계산에 반영함으로써 정확성을 높일 수 있었다.
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고, 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차의 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계 과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성 해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성 해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고, 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
본 연구는 COVID-19 팬데믹 상황에서 LMS로써 MS Teams를 도입하여 온라인 강의를 진행하는 과정에서 나타난 예비교사의 학습행태와 학업성취도 간의 관계를 살펴보고자 하였다. MS Teams와 연동된 MS Insights가 제공하는 MS Teams 방문일수, 과제 제출 기한 엄수, 소통에 대한 변인을 중심으로 수강성적과의 상관관계 및 매개효과를 알아보았다. 학습행태 변인과 학업성취도 간 피어슨 상관관계 분석의 결과, 예비교사의 학업성취도는 MS Teams 방문 일수 및 온라인 과제 제출 기한의 엄수와 유의한 정적 상관관계를 보였다. MS Teams내 질문, 게시글, 답변 작성 빈도와 학업성취도 간의 관련성은 유의한 상관이 없었다. MS Teams의 학습행태 변인들이 학업성취도에 미치는 영향에 대한 다중회귀분석 결과, 과제 제출 기한의 관리 변인에 있어서 학업성취도를 설명할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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