이 연구는 사회체육활동 참가 제약과 동기 및 정도의 관계를 분석하기 위하여 2007년 천안아산지역 거주 만 19세 이상의 사회체육활동 참가자를 모집단으로 선정한 다음 집락무선표집법을 이용하여 총 400명을 표집하였다. 이 연구에서는 설문지의 타당도 및 신뢰도를 검증하기 위하여 신뢰도분석의 알파값과 공변량구조분석의 최대우도법을 이용하였다. 설문지의 타당도는 외생변수의 경우 .812, 내생변수의 경우 .528이상으로 나타났으며, 설문지의 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$값이 .657이상으로 나타났다. 자료처리 방법은 신뢰도분석, 확인적 요인분석과 공변량구조분석 등이다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 사회체육활동 참가 제약 가운데 구조적 제약이 클수록 사회적, 휴식적 동기는 약화된다. 둘째, 사회체육활동 참가 동기 가운데 사회적 동기가 높을수록 참가 빈도는 증가하며, 휴식적 동기가 클수록 참가 기간은 감소한다. 셋째, 사회체육활동 참가 제약 가운데 구조적 제약이 클수록 참가 기간은 감소하며, 개인내적 제약이 클수록 참가 빈도와 강도는 감소한다.
일상 생활에서 널리 사용 중인 핸드폰, PDA 등 소형 이동장치들의 밀집된 영역들을 구하는 것은 매우 중요한 문제들 중의 하나로서, 군대의 집결, 차량 이동의 모니터링 등 다양한 분야에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 대량의 이동객체 데이터베이스 상에서 밀집 영역 탐색을 연속적으로 수행하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동객체들이 전원 절약 등의 이유로 자신들의 위치를 주기적으로 서버에 보고하는 대신, 기대되는 위치로부터 멀리 떨어지게 되는 경우에만 새로운 위치를 보고하는 환경을 가정한다. 이러한 경우 서버에서 관리되는 이동객체 위치는 정확하게 지정할 수 없고 확률적으로 표시되는데, 대량의 이동객체에 대해 확률적인 분포를 고려하여 밀집 영역을 찾기 위해서는 커다란 비용이 요구된다. 본 논문에서는 근접한 위치에 있는 이동객체들을 하나의 그룹으로 묶고, 동일한 그룹에 속한 이동객체들은 동일하게 취급함으로써 계산의 복잡도를 줄인다. 최종 결과에서 밀집 영역 판단이 모호해지는 경우에만 개별 이동객체들이 자세히 조사된다. 여러 데이터 집합들을 대상으로 다양한 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 우수성을 보이고, 민감성 및 확장성 분석 결과를 제시한다.
산업용 방사선영상으로부터 신뢰할만한 용접부위를 추출하는 것은 용접부의 결함을 검출하기 이전에 수행해야할 선행과제이다. 이 논문은 강판튜브 CR영상으로부터 용접특징 부위의 검출과 추출을 시도한다. 먼저 용접부위와 비용접부위로 구분된 샘플영상 160(개)를 통계 분석하여 두 부류 사이의 차이를 식별한다. 그 후 군집화 파라미터 결정을 위한 패턴분류 작업을 실시한다. 이 파라미터들은 간격, 함수부합정도 및 연속성이다. 관측된 용접영상을 선(線)별로 처리하되 각 선데이터군(群)에 가변 이동창을 적용하여 구역을 선점한다. 각 창을 구성하는 데이터의 직접 및 비용접부위 귀속여부는 국부확률선군집화 방식을 적용하여 분류한다. 순차적 과정을 거쳐 매 단계마다의 경계치 산출에 의해 두 영역 사이의 경계선을 추적하며 그 결과 용접 특징부위를 추출한다. 그리고 CR용접영상 실험을 통해 그 효과를 입증한다.
본 연구에서는 파렛트 풀 서비스 사용자의 효익이라는 관점에서 파렛트 사용자를 대상으로 파렛트를 선택하는 주요 속성인 가격, 규격, 정합성, 재질 등에 대한 선호도에 대해 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 수도권 창고업체를 대상으로 하였으며 컨조인트 분석기법을 통해 군집분석 및 초이스 시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과 파렛트와 차량, 설비 및 제품과의 정합성이나 파렛트 재질을 규격보다 더 중요시하는 경향을 보였다. 이는 다양한 온도대의 상이한 물품을 보관하는 창고업체의 특성상 그 보관 목적에 맞는 다양한 제품군을 가진 파렛트를 선호함을 알 수 있었다. 따라서 파렛트 풀 서비스를 제공하는 업체의 입장에서는 이러한 세분화된 고객별로 적절한 마케팅 전략을 수립하여 향후 국내경쟁 및 해외경쟁에 대한 경쟁력 우위전략을 확보하여 경쟁력을 극대화시킬 수 있을 것이다. 이와 같이 국가물류표준화의 핵심이라고 할 수 있는 표준파렛트의 보급이 개별단위 물류의 표준화가 아닌 전체 물류시스템의 표준화랑 조화를 이루기 위해서는 다양한 물류활동 참여자에 대한 그 특성별 호환성이 전제되어야 할 것이다.
$H_2O_3(H_2O)_n$ (n=1-5) 클러스터들에 대해서 밀도 범함수 이론(DFT)과 순 이론(ab initio) 방법을 cc-pVD(T)Z 바탕집합(basis set)과 함께 사용하여 가능한 여러 구조를 최적화하고 결합에너지와 조화진동수를 계산하였다. $H_2O_3$ 단량체의 경우 CCSD(T)/ccp-VTZ 이론 수준에서 트랜스(trans) 구조가 시스(cis) 구조보다 더 안정한 것으로 계산되었다. 클러스터에 대해서는 MP2/cc-pVTZ 수준까지 분자 구조를 최적화하고 열역학적으로 가장 안정한 분자구조를 예측하였다. 클러스터의 결합에너지는 CCSD(T)//MP2 수준에서 영점 진동에너지(ZPVE)와 바탕집합 중첩에러(BSSE)를 모두 보정한 후 n=1일 때 -6.39 kcal/mol 계산 되었으며 이 같은 결과는 $H_2O$와 $H_2O_2$의 물 클러스터 보다 더 좋은 수소 주게 즉 산(acid)으로서 작용할 것으로 기대된다. 물 분자 1개 당 평균 결합에너지는 n=2의 경우 8.25 kcal/mol, n=3일 때 7.22 kcal/mol, n=4의 경우 8.50 kcal/mol 그리고 n=5의 경우 8.16 kcal/mol로 계산되었다.
유닉스 계열의 운영체제에서 사용되는 로컬 어카운팅 시스템은 하나의 호스트상에서 동작하는 프로세스의 어카운팅 정보를 제공한다. 그러나 분산 처리 환경에서 전통적인 로컬 어카운팅 시스템은 동일 작업을 수행하는 프로세스들의 전체 자원 사용량 데이터를 기록하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 환경에서 MPI(Message Passing Interface) 작업에 대한 자원 사용량 데이터를 측정하고, 관리할 수 있는 어카운팅 시스템을 개발한다. 각 클러스터 노드에 병렬 작업을 수행하는 프로세스의 자원 사용량 데이터와, 병렬 작업을 처리하기 위해 협력하는 프로세스들간의 네트워크 접속 정보를 기록하는 로컬 어카운팅 시스템을 구현한다. 그리고 각 노드의 로컬 어카운팅 시스템에서 기록된 자원 사용량 데이터를 수집하여, MPI 작업 단위의 어카운팅 정보를 만들어 내는 어카운팅 시스템을 개발한다. 마지막으로 대규모 클러스터링 환경에서 널리 사용되는 로컬 스케줄러들에 의해 측정된 자원 사용량 데이터 항목들과 비교 평가한다.
이 연구는 노인의 사회체육활동 경험에 따라 사회적 지지의 차이를 규명한 다음, 참가정도가 사회적 지지에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 이 연구는 2006년 서울 경기 거주 65세 이상의 노인을 연구대상으로 설정하였으며, 집락무선표집법을 활용하여 300명을 추출하였다. 최종 자료 분석에 활용된 사례 수는 245명이었다. 이 연구에서 사용된 측정도구는 설문지이며, 설문지의 타당도 및 신뢰도는 요인분석과 신뢰도분석을 통하여 검증되었다. 특히, 설문지의 신뢰도는 분석결과, Cronbach's ${\alpha}$값이 .775이상으로 나타났다. 이 연구는 SPSSWIN 15.0 프로그램을 이용하여 공변량분석 및 회귀분석을 실시하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 노인의 사회체육활동 경험에 따라 사회적 지지는 차이가 없다. 둘째, 노인의 사회체육활동 정도는 사회적 지지에 영향을 미친다. 즉, 사회체육활동 강도가 높을수록 물질적, 정서적 지지와 정보적 지지는 높다.
전자상거래에서 많은 아이템 중에 사용자에게 적합한 아이템을 추천하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 그러므로 추천 시스템이 사용자들을 대신하여 적합한 아이템을 추천해줄 수 있다면 만족을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 정확성과 확장성을 향상시키기 위해서 협력적 필터링에서 연관관계 군집 분할 방법을 제안하였다. 평가한 데이터를 사용하여 연관 아이템간의 향상도를 산출하고 연관관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 아이템으로 구성된 노드 군집을 분할하였다. 이는 군집들 중 하나의 아이템만이 연관성을 달리하고, 나머지 아이템들은 군집의 연관성이 충족되어진다면 결합하는 방법이다. 성능을 평가하기 위해서 MovieLens 데이터 집합에서 K-means와 EM에 의한 군집과 비교 평가하였다.
문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 기반한 용어 가중치 재산정 방법을 이용하여서 사용자의 요구에 적합한 군집결과를 얻도록 하는 새로운 군집모델을 제안한다. 제안된 모델은 군집형태에 대한 사용자 요구와 기계에 의한 군집 형태의 차이를 최소화하기 위하여 사용자 피드백에 의한 가중치가 재계산된 용어를 이용한다. 또한 제안방법은 용어의 가중치 재계산과 문서군집에 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 적용하지 않은 문서군 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
영상 분류를 위한 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Partitioned Feature-based Classification Model with Expertise Table: PFC-ET)의 성능을 더욱 향상시킨 진보된 형태의 분류기 통합모델 (Classifier Integration Model: CIM)이 본 논문에서 제안되었다. CIM은 PFC-ET과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징 벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. PFC-ET에서 분류판단 확률행렬에 의한 오류를 최소화하기위해 국지적 분류기로 사용되는 군집화 알고리즘의 멤버 비율을 사용하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 CIM의 성능을 검증하기 위하여, Caltech 데이터에 대한 일반적인 영상 분류와 6 클래스 위성 영상 분류 문제에 대한 실험을 진행하였다. 제안된 CIM은 기존의 PFC 와 PFC-ET 모델과 비교한 실험에서 분류 정확도와 후처리 문제의 복잡성 면에서 향상된 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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