삼림경영계획(森林經營計劃) 모델들의 발전과정을 연대순으로 살펴 볼 때 독립적인 기능별계획(機能別計劃) 모델에서 종합적(綜合的)인 다목적이용계획(多目的利用計劃) 모델로 발전돼 가고 있으며 모델의 수학적구조(數學的構造)도 Model I 이나 Model II의 어느 한 쪽을 사용하는 단일구조(單一構造)에서 두 Model을 겸용하는 복수구조(複數構造)로 변해가고 있다. Model I과 Model II의 일반적 특성(特性), 계획상(計劃上) 차이(差異), 분석상(分析上)의 차이(差異)는 L.P.모델을 통하여 잘 설명할 수 있다. 여기에서는 공통적(共通的)인 계획자료(計劃資料)를 사용하여 L.P.문제를 수식화(數式化)해 가면서 그들의 차이점(差異點)을 비교 검토하고 Model II가 삼림(森林)의 변화(變化)를 표현하는데 있어서나 문제를 분석하는데 있어서 Model I 보다 더 간편하다는 사실을 재확인했다.
어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.
하악좌측 제1대구치와 하악 좌측 제2대구치, 하악우측 제2소구치를 주지대치로 사용하고 하악우측 제1대구치와 하악 우측 제2대구치가 상실된 Kennedy 분류 II급 후방연장 국소의치에서 하악좌측 측절치에 incisal hook rest를 간접유지장치로 가지는 경운(Model I), 하악좌측 견치에 cingulum rest를 간접유지장치로 가지는 경우(Model II), 하악좌측 제1소구치에 근심교합면 레스트를 간접유지장치로 가지는 경우(Model III)의 모형에서, 상실된 하악우측제2대구치의 원심 변연융선에 해당하는 부위에 고리를 형성하여 교합평면에서 전상방 $45^{\circ}$ 각도로 860gm의 이탈력을 가하여 간접유지장치가 장착된 지대치와 양쪽 인접치 주위조직에 발생하는 응력을 비교분석한 바 다음과 같은 결론를 얻었다. 3가지 모형 모두에서 지대치의 치근단 부위보다는 치경부의 협측부위와 근원심 부위에 압축응력이 나타났다. 지대치의 설측 치경부에는 3가지 모형 모두에서 약한 인장응력이 나타났다. 협측부위의 압축응력의 크기는 Model I이 가장 컸고, Model II, Model III순으로 나타났다. Model I과 Model II에서 지대치의 근심과 원심 치경부에 압축응력이 나타났으며, 압축응력의 크기는 Model I이 Model II보다 더 컸다. Model III에서는 지대치의 근심치경부에서만 압축응력이 나타났다. 전반적으로 압축응력의 크기는 Model I이 가장 컸고, Model II, Model III의 순으로 나타났다.
본 연구는 축구화 브랜드의 3i 모델의 효과성을 검증하여 브랜드의 3i 모델 중요성과 시사점을 도출하여 축구화 브랜드 전략의 기본 자료를 제공하고자 했다. 따라서 지난 3년 동안 축구화를 구매한 경험이 있는 대상자를 표본으로 선정했으며, 421부의 자료를 최종분석에 적용했다. 자료처리는 빈도분석, 내적일관성, 확인적 요인분석, 상관분석, 구조방정식 모형 분석을 실시했으며, 모든 분석은 SPSS 및 AMOS(ver. 21.0) 프로그램을 활용했다. 연구결과 첫째, 축구화 브랜드의 3i 모델이 브랜드 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 브랜드 신뢰는 소비자 구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 축구화 브랜드의 3i 모델은 소비자 구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 축구화 브랜드3i 모델과 소비자 구매행동 간의 브랜드 신뢰는 부분적인 매개효과가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 기획단계에서 건축물의 이산화탄소 배출량 평가에 개략평가모델인 I-O LCA 모델의 활용 가능성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, I-O LCA 모델과 Hybrid LCA 모델을 정의하고, 두 LCA 모델을 이용하여 아파트 3개 단지와 3개 교육시설물에 대한 이산화탄소 배출량을 평가하고, 결과를 비교하였다. 사례분석 결과, I-O LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량과 상당히 유사하였다. 아파트 단지의 경우 78.2-86.3%의 유사도를 나타내었고, 학교 건축물의 경우 59.9-84.8%의 유사도를 나타내었다. 하지만, 전반적으로 I-O LCA 모델에 의해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델의 결과에 비해 작았다. 그럼에도 불구하고, 사례분석 결과는 총공사비를 유일한 입력요소로 하는 간단한 모델인, I-O LCA 모델이 상당히 높은 정확도를 가진다는 사실을 보여주었다. I-O LCA모델은 프로젝트의 초기 기획단계에 건축물의 이산화탄소 배출량을 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 모바일폰의 사용성 연구에 있어서 모바일폰의 사용 특성을 충분히 반영할 수 있도록 추후 연구를 돕기 위한 목적으로 진행되었다. 모바일폰의 사용 특성은 무엇보다 컨텍스의 영향에 매우 민감하다는 것과, 1인 1디바이스로서 개인적인 라이프 패턴을 많은 부분 수용한다는 것이다. 이러한 전제로부터 모바일폰이 사용되는 컨텍스트를 정의하였다. 특별히 컨텍스트의 정의에 있어서 상황적 컨텍스트(situational context)라는 정의를 도입하였으며, 모바일폰으로 할 수 있는 다양한 task 중 특별히 situational context의 영향을 직접적으로 받는 task를 contextual task로 이름하였다. 연구 결과물로써 contextual task의 모델을 제작하였다. 이는 디자인 종사자들과 타 업계의 종사자들이 모두 사용자의 실제적 행태를 이해할 수 있도록 하여 동일한 컨셉을 가지고 사용자 중심의 디자인을 진행할 수 있도록 한다. 또한, 이러한 사용자 사용 행태에 대한 통일한 컨셉은 디자인을 위한 서로의 의사전당에도 효과적일 젓이다. 수집된 사용자 task 들은 3가지 모델로 그 패턴을 정의할 수 있다. 사용자의 공간 확장과 관련되어 다양한 패턴을 구조화한 Extend Model, 기능의 컨버전스로 인해서 각 기능의 충돌을 최소화하여 사용성을 높일 수 있는 기회를 제공하기 위해 이와 관련된 task 들의 패턴을 구조화한 Synchronize Model, 마지막으로 사용자의 라이프 패턴을 반영하여 기존의 object를 대체하는 결과를 가져오는 task들의 패턴을 구조화한 Replace Model 로 Contextual Task를 정의하였다. 마지막으로 각 모델의 구체적 용도를 보이기 위해 Context 를 반영한 Interview 를 시행할 수 있는 질문지 제작을 진행하였다.
For a locus with two alleles (IA and IB), the frequencies of the alleles are represented by $$p=f(I^A)={\frac{2N_{AA}+N_{AB}}{2N}},\;q=f(I^B)={\frac{2N_{BB}+N_{AB}}{2N}}$$ where NAA, NAB and NBB are the numbers of IAIA, IAIB and IBIB respectively and N is the total number of populations. The frequencies of the genotypes expected are calculated by using p2, 2pq and q2. Choi defined the density and operator for the value of the frequency of one gene and found the adapted partial differential equation as a follow-up for the frequency of alleles and applied this adapted partial differential equation to several diploid model [1]. In this paper, we find adapted equations for the model for selection against recessive homozygotes and in case that the alley frequency changes after one generation of selection when there is no dominance. Also we consider the triploid model with three alleles IA, IB and i and determine whether six genotypes observed are in Hardy-Weinburg for equilibrium.
A robust controller that combines the merits of the feed-back, feed-forward and model-following control for induction motor drives utilizing field orientation control is designed in this paper. The proposed controller is a two-degrees-offreedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) speed controller combined with a model-following (2DOF I-PD MFC) speed controller. A systematic mathematical procedure is derived to find the parameters of the 2DOF I-PD MFC speed controller according to certain specifications for the drive system. Initially, we start with the I-PD feedback controller design, then we add the feed-forward controller. These two controllers combine to form the 2DOF I-PD speed controller. To realize high dynamic performance for disturbance rejection and set point tracking characterisitics, a MFC controller is designed and added to the 2DOF I-PD controller. This combination is called a 2DOF I-PD MFC speed controller. We then study the effect of the 2DOF I-PD MFC speed controller on the performance of the drive system under different operating conditions. A computer simulation is also run to demonstrate the effectiveness of the proposed controller. The results verify that the proposed 2DOF I-PD MFC controller is more accurate and more reliable in the presence of load disturbance and motor parameter variations than a 2DOF I-PD controller without a MFC. Also, the proposed controller grants rapid and accurate responses to the reference model, regardless of whether a load disturbance is imposed or the induction machine parameters vary.
본 연구에서는 국내 대형할인점의 확산을 효과적으로 설명하기 위해 기업의 정보와 구매자의 구전으로 확산을 설명하는 Bass모형에 제3의 요소로 공간적 영향력을 고려하였다. 국내 대형할인점의 확산은 확산중심지인 서울경인지역에서 저차중심지인 4개 지역권역으로 확산되는 형태를 보임에 따라 공간적 영향이 중요하게 작용할 것으로 기대된다. 본 연구에서 공간적으로 구분된 시장 A(확산중심지)가 시장 B(저차중심지)에 미치는 영향이 완전히 통제되지 못하는 상황에서 시장 A가 시장 B에 미치는 공간적 영향을 다국가확산모형(multinational diffusion model)을 확장한 공간확산모형(spatial diffusion model)을 이용하여 정의하였다. Bass모형과 공간확산모형의 모수추정을 통해 두 가지 정보전달경로와 관련된 혁신계수와 모방계수로 확산을 설명하는 Bass모형보다 공간확산모형이 국내 대형할인점 확산을 더욱 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 또한 혁신중심지인 서울경인과 4개 지역권역의 소매환경을 나타내는 개념적 거리에 따라 공간확산모형에서 공간적요인의 영향력이 달라질 것이 기대되어 공간확산계수와 소매환경변수간의 상관관계를 살펴보았고, 연구결과 확산중심지에서 저차중심지에 대한 공간적 영향력은 저차중심지의 소매환경이 확산중심지의 소매환경과 유사할수록 크다는 것을 밝혀내었다.
Consider the regression model $Y_i=g(x_i)+e_i\;for\;i=1,\;2,\;{\ldots},\;n$, where: (1) $x_i$ are fixed design points, (2) $e_i$ are independent random errors with mean zero, (3) g($\cdot$) is unknown regression function defined on [0, 1]. Under $Y_i$ are censored randomly, we discuss the asymptotic normality of the weighted kernel estimators of g when the censored distribution function is known or unknown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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