본 연구에서는 번들조정 과정에서 요구되는 GCP의 수를 줄이기 위해 동일궤도 상의 개별 영상 대신 스트립을 스트립을 모델링 할 수 있는 가능성을 조사한다. 이를 위해 먼저 동일 궤도상에 존재하는 각 개별영상의 RFM(Rational function model)으로부터 스트립에 대한 RFM을 생성하였다. 다음으로, 생성된 스트립 이미지 간의 번들 조정을 통해 모델 보정계수를 산출하였다. 실험을 위해 각 3개의 Scene 영상으로 구성된 KOMPSAT-3A 스테레오 스트립을 사용하였다. 실험을 통해 스트립의 특정지역에 위치한 기준점만을 사용하여 초기모델 개선이 가능함을 확인하였다. 또한 12개의 지상기준점을 사용한 스트립 번들조정 수행 결과 수평 수직 방향으로 약 2 m의 3차원 위치 결정이 가능함을 확인하였다. 이를 통해 단일 영상 기반 번들조정보다 스트립 번들조정이 더 효율적일 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 먼저 전파관리시스템(RFMS)의 전체 구성 및 기능과 함께 RFMS의 기능 중 전파전파 분석 기능의 문제점과 개선방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 바탕으로 사용자가 분석을 원하는 환경 및 조건에 적합한 적정 분석 알고리즘을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선택 기준안 도출을 위하여 기존 및 추가될 전파손실 알고리즘 및 회절 모델에 대해 파라미터별로 분석을 수행하였다. 이러한 분석 결과로부터 사용자가 원하는 환경 및 조건에 적합한 적정 분석알고리즘을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선택 기준안을 마련하고, 이를 활용하여 알고리즘 자동 선택을 할 수 있는 프로그램의 작성 및 활용 예를 보였다. 이와 함께 RFMS에서의 전파전파 분석을 효율적으로 수행할 수 있는 방안을 제시하였다.
개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
선형 CCD 센서에 의해 획득되는 위성영상의 기하는 프레임 카메라 영상의 기하와는 차이점을 가지고 있다. 이는 각 스캔 선마다 영상의 외부표정요소가 다르기 때문에 발생한다. 따라서 기존의 프레임 영상에 사용되었던 에피폴라 기하와는 다른 기하가 필요하게 된다. 이와 같은 관점에서, 본 연구에서는 대표적인 선형 CCD 센서를 사용하여 촬영된 IKONOS 위성영상을 이용하여 에피폴라 영상을 제작하기 위한 영상 재배열 방법에 대한 연구를 수행하였으며, 영상의 투영조건을 중심투영이 아닌 평행투영으로 간주하여 구성된 2D 부등각 센서모델을 적용하였다. 이센서 모델에 의해 구성된 에피폴라 선식으로부터 유도된 정규 매개변수와 부등각 변환을 적용하여 에피폴라 재배열영상을 제작하였다. 결과로써, 2D 부등각 센서모델의 정확도가 검증되었으며, 제작된 에피폴라 영상을 사용하여 추출된 3차원 위치정확도는 IKONOS의 RFM 위치정확도와 유사하게 도출되었다.
목 적: 국소성 분절성 사구체 경화증(Focal segmental glomerulosclerosis, 이하 FSGS)은 소아신부전의 원인 중 가장 흔한 사구체 질환이다. 일차성 FSGS의 병인은 아직 알려져 있지 않으므로, 저자들은 FSGS의 동물 모델을 대상으로 cDNA 마이크로어레이를 이용한 유전자 발현 양상 분석을 통하여 유전자 발현 수준에서의 FSGS의 질환의 특성을 밝히고자 하였다. 방 법: 사람의 일차성 FSGS와 유사한 질병경과를 보이는 동물모델인 FGS/kist 생쥐의 신피질 조직을 대조군 생쥐(FGS/kist 생쥐의 조상 strain인 RFM/kist 생쥐)와 AB 1700 mouse chip을 이용한 마이크로어레이 실험으로 비교하였다. 결 과: FGS 질병특이 유전자가 62개 추출되었다. 이들은 세포주기/사멸, 면역반응과 지질 대사/혈관 질환과 관련된 유전자들로써, 유전자간 network의 중심유전자가 면역반응(TNF, IL-6/4, IFNg)과 세포사멸 조절 유전자(TP 53), 그리고 지질대사의 중요 유전자인 PPARG이었다. 결 론: 이 연구에서 저자들은 자발적인 FSGS의 임상경과를 보이는 FGS/Kist 생쥐의 신장조직의 유전자 발현의 분석을 통하여 신장세포사멸과 면역반응에 뒤따르는 기질 섬유화, 그리고 지질 대사의 이상과 조기 혈관 질환이 FSGS의 병태생리에 기여할 것임을 다시 확인할 수 있었다. 추가적인 연구가 계속된다면 global transcriptome profiling 기법으로 병인 탐색 및 치료방법 개발 에 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것이다.
원격탐사 위성 영상의 발전으로 인해 위성에서 취득된 영상을 이용하여 DEM을 제작하는 연구가 계속 진행되고 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 Kompsat-2 영상을 이용하여 이를 이용하여 DEM을 제작한다. DEM의 제작에 앞서 궤도-자세각 모델과 RFM 모델을 사용하여 두 장의 영상과 다중 영상에 센서모델을 수립한 경우 3차원 위치결정 정확도 비교를 수행하였다. 또한 수립된 센서모델을 이용하여 객체공간 기반의 영상정합을 수행하였으며, 제작된 DEM을 통해 사용된 영상의 개수에 따른 분석 및 센서 모델별 정확도를 판단했다. 수행결과 다중영상을 사용하여 센서모델을 한 경우 더 높은 위치 정확도가 나왔음을 확인할 수 있었다. 또한 다중영상을 사용하여 제작된 DEM이 스테레오영상을 사용한 것 보다 더 높은 정확도를 가지며, 육안으로 판단할 경우에도 큰 오차들이 줄어 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다.
본 연구는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상에 대하여 기존의 RFM방식이 아닌 궤도-자세각 모델을 이용하여 좌 우 스테레오 위성영상의 정밀센서모델링을 다양한 파라메터를 조합하는 방법으로 분석하였다. 또한, 궤도기반정밀센서 모델링을 수립한 결과를 토대로 수치사진측량시스템에 적용하여 지상기준점에 대한 오차 확인과 수치지도 시범 제작을 하여 정확도를 검증하였다. 그 결과, KOMPSAT-2 위성영상에 대한 궤도기반 정밀센서모델링을 수행 할 경우 적은 지상기준점으로도 스테레오 입체시를 하여 중축척 이상의 수치지도 제작이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 전파관리시스템(RFMS)의 효율적 운용을 위하여 전파전파 분석 기능 개선 방안을 도출하였다. 즉, ITU-R에서 권고하는 파라미터별 전파전파 알고리즘, 간섭분석 알고리즘 및 공유기준들에 대한 체계적인 분석을 수행한 후, 사용자가 원하는 환경 및 조건에 적합한 전파간섭 분석 알고리즘과 보호기준을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선정 기준안을 도출하였다. 이 결과를 이용하여 RFMS에서 최적의 전파 간섭 분석 알고리즘을 자동 선택하여 효율적으로 분석을 수행하도록 해주는 프로그램 및 그 활용 예를 제시하였다.
본 논문에서는 현재 대학 한방병원에서 운영하고 있는 통합의료정보시스템의 외래환자 인구학적 정보와 진료기록 정보를 이용하여 고객세분화를 실시하고, 그 결과를 활용하여 외래환자 고객만족도 증진을 위한 고객관계관리 시스템 구축 모형을 제안하였다. 제안된 고객 관계관리 시스템 모형은 최선 정보기술과 인프라를 이용하기 보다는 현재 구축된 병원정보시스템의 부분적 수정을 통해 구축이 가능하므로 즉시 실현이 가능한 실용적인 모델이 될 수 있다. 또한 마케팅 전략에 따라 적절한 변수와 세분화 방법을 활용할 경우, 외래환자 고객만족 증진뿐만 아니라 다양한 형태의 마케팅 전략을 지원할 수 있는 고객관계관리 시스템 구축이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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