강원 지역 두타산과 청옥산에 자생 중인 분비나무림의 종조성 분석을 통한 식생 구조를 파악하기 위해 식물사회학적 방법에 따른 현장조사와 군집 분류를 시행하였다. 분비나무가 자생하고 있는 임분을 대상으로 약 400m2 면적의 조사구 18개소를 설정하고 현장조사를 시행하였으며, 이원지표종분석(TWINSPAN)을 통하여 군집을 분류하고 DCA(Detrended Correspondence Analysis)를 통해 시각화하였으며, 분류된 군집 별 종다양도 분석, 중요치 분석, 흉고직경급 분포도 분석을 통해 각 군집 별 특성을 파악하고자 하였다. 그 결과, 강원도 두타산과 청옥산의 분비나무림은 Group I,II,III,IV 등 총 4개의 군집으로 분류되었다. Group I은 신갈나무, 분비나무 등의 순으로 우점하는 신갈나무-분비나무 경쟁림이며, Group II는 분비나무, 마가목, 사스래나무 등의 순으로 우점하는 분비나무-사스래나무 경쟁림이다. Group III는 분비나무가 우점하나, 다수 존재하는 낮은 직경급 신갈나무로 인해 앞으로 분비나무-신갈나무의 경쟁이 예상되며, Group IV는 분비나무, 마가목, 신갈나무 등의 순으로 우점하며 분비나무가 모든 층위에서 우점중인 임분으로 조사되었다. 강원도 두타산과 청옥산 일대 분비나무림의 종다양도는 설악산, 백두대간 닭목령-댓재구간, 오대산 등 타지역 분비나무림의 종다양도에 비해 대체로 낮았으며, 열악한 생육환경과 신갈나무 등 활엽수종과의 경쟁관계가 예상되어 지속적인 모니터링과 보전대책 수립이 필요하다.
강원도 인제군에 있는 점봉산의 한 소하천에서 신갈나무 낙엽이 분쇄되는 양상을 까치 박달과 비교하여 보았다. 신갈나무 낙엽의 하루당 분쇄율(-k . day$^{-1}$)은 0.00503으로서 까치박달 낙엽의 약 113이었다. 낙엽주머니에서는 총 45 분류군에 속한 대형무척추동물이 출현하였는데 까치 박달에서 39 분류군이, 신갈나무 낙엽 주머니에서 38분류군이 채집되었다. 강도래목에 속하는 Nemoura tau는 두 낙엽주머니에서 가장 흔한 분류군이었고 비포식성 Chironomidae는 두 번째로 흔한 분 류군이었다. 현존량은 Gammarus가 가장 높았고 그 다음으로 하루살이에 속한 Cincticostella castanea가 높았다 곤충 분류군의 대부분에서 4~6월 사이에 현존량이 큰 폭으로 감소하였으나 이 시기에 비 곤충류의 현존량은 오히려 증가하였다. 낙엽을 뜯어먹는 무리 중 낙엽분쇄에 가장 중요한 분류군은 Gammarus로서 이들은 까치박달낙엽을 선호하는 것으로 나타났다. Nemoura tau 는 가장 흔한 분류군 이었으나 이들이 1차하천에서 일어나는 낙엽분쇄에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 보였다. 뜯어먹는 무리에 속한 다른 분류군은 이 둘에 비하여 개체수와 현존량이 매우 낮으므로 1차하천의 낙엽분쇄는 Gammarus의 섭식생태에 의하여 크게 결정될 것으로 판단되었다.
최근 인터넷의 보급으로 전자상거래가 대중들에게 나타났고 현재 기업들의 경영환경 변화를 주도하고 있다. 전자상거래에서는 기업이 고객과의 유지 및 관계 구축을 위하여 고객이 원하는 것이 무엇인가를 파악하고 그것을 고객에게 제안하는 여러 가지 고객 채널을 가지고 있는데, 그 중 게시판과 전자메일은 고객의 질의를 직접적으로 들을 수 있는 인바운드(Inbound) 정보로서 매우 중요한 채널로 다루어지고 있다. 그러나 현재 운영되는 전자상거래의 게시판과 전자메일은 체계적인 관리와 처리과정 없이 질의와 답변이 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점의 해결을 위해 인공지능 분야의 문서 분류에서 널리 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 대표적인 나이브 베이지안(Naive Bayesian), TFIDF, 신경망, k-NN 알고리즘을 도입하여 전자상거래에서 존재하는 여러 가지 고객 질의의 카테고리를 자동으로 분류할 수 있도록 함으로써 관리자가 정확한 답변을 신속하게 처리할 수 있도록 하였다. 그리고 도입한 알고리즘의 고객 질의 문서 자동 분류 성능 실험을 통해 어떤 알고리즘이 우수한 분류 성능을 나타내는지 확인하였으며 실험 결과 나이브 베지이지안 알고리즘이 95%이상의 높은 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
최근 들어 유전자 또는 DNA 분절의 반복수 변이 (CNV)에 관한 연구가 다수 수행되었으며, 그 분석 방법 및 기기 또한 다양하게 발달되었다. 본 연구는 Landrace 품종의 KIT 유전자 CNV 탐지를 위하여 다른 분석 방법들에 비하여 정확도가 높은 정량적 OLA 기법(qOLA)을 이용하였다. qOLA와 pyrosequencing assay의 조합하여 분석한 결과를 Landrace 44두에 대한 좌표 분석을 한 결과 I1/I1 또는 I3/i(IBe), I1/I2 또는 I3/IP, I1/I3, I1/IP 또는 I2/i(IBe), I2/I2, I2/IP의 6 genotype으로 분류되었으며, PROC FASTCLUS procedure을 이용한 통계 분석과 좌표 분석을 상호 비교한 결과 genotype의 분류가 100% 일치하였다. 기기간의 차이점을 조사하기 위해 qOLA_3100과 qOLA _3130의 관측치 비교를 실시한 결과 동일한 genotype 분류결과를 얻었다. 또한 정밀성 및 정확도 비교에서 qOLA_3100의 경우 표준편차와 변이계수의 평균이 2.33과 4.10로 qOLA_3130(2.67과 4.81)에 비하여 낮게 나타났다. qOLA 반응전 PCR 산물에 대하여 proteinase K 처리효과를 분석한 결과 pro- teinase K를 처리한 경우 전기영동 분석시 noise peak들이 제거되었으며 각 genotype의 이론적 비율에 보다 정확히 일치하였다.
강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.
본 연구는 다변량 통계 분석법을 이용하여 지리산 서부 천연림을 대상으로 산림 피복형을 분류하기 위해 실시하였다. 점표본법에 의한 식생자료를 바탕으로, 수종-표본점 곡선, 계층적 군집분석, 지표종분석, 다중판별분석 등의 다변량 통계 분석법을 이용하여 식생자료를 분석하였다. 수종-표본점 곡선에서는 산림 피복형 분류에서 전혀 영향력이 없는 수종들을 예외값으로 제거하였다. 예외값을 제외한 산림식생정보를 바탕으로 계층적 군집분석을 이용하여 연구대상지를 2~10개의 클러스터로 분류하였으며, 지표종분석을 통해 연구대상지의 적정 클러스터 수는 7개인 것으로 파악되었다. 이를 통계적으로 검증하기 위해 다중판별분석을 실시하였고, 91.3%가 정확하게 분류되어, 연구대상지 산림 피복형의 개수는 7개가 적당한 것으로 나타났다. 각 클러스터 상층의 우점수종 비율에 따라 신갈나무순림, 중생혼합림, 신갈나무-졸참나무림, 구상나무-신갈나무림, 들메나무림, 졸참나무림, 서어나무림으로 산림 피복형을 명명하였다.
목적: 본 연구는 Q 방법론으로 HIV 감염인 남성의 죽음에 대한 주관성을 파악하고 그 구조와 유형을 분류하고 분석하여 유형별 특성에 따른 중재를 개발하는데 기초자료를 마련하고자 하였다. 방법: 김분한 등(1997)이 선정한 죽음의 의미에 대한 40개 진술문으로 Q 표본의 분포도를 작성하였다. P 표본은 대한에이즈예방협회에 등록되어 있는 성인 남성 20명을 편의추출하였으며, Q 진술문을 자유의사에 따라 선택하도록 하여 9점 척도상에 분류하도록 하였고 양극단에 진술문에 대해서는 선택한 이유를 직접 기록하도록 하였다. 수집된 자료는 PC QUANL program으로 처리하여 분석하였다. 결과: HIV 감염인 남성의 죽음에 대한 주관성은 모두 4개 유형으로 나타났으며, 이들의 전체 변량은 51.09%였다. 제1유형인 '생명 존중형'은 생명존중과 타인에 대한 배려가 있었으나 죽음에 대해서는 생각하지 않고 현재에 최선을 다하려는 태도를 가지고 있었다. 제2유형인 '현세 중시형'은 살아있는 한 열심히 살기를 원했으며, 황금기에 죽지 않고 죽을 때까지 모든 치료를 받고자 하였고 사형제도에 찬성하였으며, 죽을 때 고통없이 죽기를 희망하였다. 제3유형인 '고통 회피형'은 경제적 능력이 없거나 식물인간 상태로 사는 것보다는 고통없이 죽기를 원했으며, 죽음에 대하여 준비하기를 원하였다. 제4유형인 '종교 수용형'은 종교인으로서 자신의 질환 때문에 장기기증을 반대하였으며, 죽음에 대해 성직자나 의사와 솔직하게 대화하고자 하였다. 결론: 본 연구의 의의는 HIV 감염인 남성을 대상으로 죽음에 대한 다양한 태도를 파악했다는 것이다. 본 연구의 결과는 HIV 감염인의 죽음에 대한 인식 유형별로 적합한 죽음준비 교육 프로그램을 개발하는데 기초자료로 활용될 것이다.
본 연구는 Q방법론을 적용하여 간호학과 학생의 스트레스 대처유형에 관한 주관성을 유형화하고 각 유형별 특성을 파악함으로써 간호학과 학생의 스트레스 관리에 관한 이해를 도우며, 스트레스 관리 유형에 따른 개별화 되고 차별화된 프로그램 개발에 기초자료를 마련하고자 실시하였다. 본 연구는 간호학과 학생 44명을 P표본으로 하여 43개 Q표본을 9점 분포도상에 강제 분포하도록 하고, 수집된 자료는 PC QUANL program에 의한 주인자 분석법으로 처리하였다. 가장 본 연구 결과 간호학과 학생의 스트레스 관리 유형은 4가지로 분류되었으며, 전체 변량은 49.52%였다. 제1유형은 '긍정적 해결형', 제2유형은 '상황 무시형', 제3유형은 '자가 해결형', 제4유형은 '대화형'이며 각 유형별 설명력은 31.73%, 10.03%, 5.73%, 4.65%로 나타났다. 본 연구결과에서 간호학과 학생의 스트레스 대처 유형분류를 통해 간호교육과 임상실습교육에 대한 개발과 함께 개별화된 중재 전략도 다르게 제공되어야 함을 알 수 있다.
지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.
Candida속 효모 27종이 표준 균주를 대상으로 세포내 지방산 조성을 기체 크로마토그래피로 분석하여, 함유 지방산의 종류와 함량비를 근거로 27종이 균주를 3개의 분류군으로 나누었다. 이들 지방산 분석에 의한 분류군을 Candida속의 다른 분류학적 결과들인 coenzyme Q 분자종의 종류, DNA 염기함량 분석, ITS 부위의 제한효소 절단 다형질의 양상, 리보좀 소단위 RNA 유전자의 염기배열 보고와 비교 분석하였다. 그 결과 같은 분류군에 위치하는 균주들 사이의 연관 관계가 거의 일치하였다. 다라서 세포내 지방산 분석은 Candida속 규준들을 유전적 동질성을 갖는 균주들로 분류하는 수단으로 사용될 수 있으며, 유전적으로 매우 다양한 균주들의 집단으로 알려진 Candida속에 관한 분류적 고찰에 일차적으로 사용될 수 있는 유용한 수단임을 알 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.