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중고령자의 퇴직전환 및 노후소득보장과 점진적 퇴직지원 (Middle-Old Age's Retirement Transition, Old Age Income Security and the Support of Gradual Retirement)

  • 지은정
    • 한국사회복지학
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    • 제58권3호
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    • pp.135-168
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    • 2006
  • 우리나라는 매우 빠른 속도로 고령사회가 될 것이 예측되며, 조기퇴직과 근로계층감소에 대한 대책 및 연금개혁 또한 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 OECD 국가의 연금개혁동향의 개괄적 특징 및 긍정적 부정적(기대)효과를 살펴본 후, 한국노동패널 $3{\sim}7$차 자료를 통해 우리나라 중고령자의 완전퇴직/점진적 퇴직현황과 그 결정요인을 분석하였다. 그리고 이러한 결과를 토대로 정책적 함의를 제시하였다. 연구결과 우리나라 50세 이상 중고령자의 약 1/4명은 퇴직 후에도 다양한 경로를 통해 근로를 지속하였고, 퇴직을 포함한 여러 종사상 지위의 재취업단계를 거친 완전퇴직자의 98%는 여전히 구직활동을 하고 있었다. 이는 우리나라 역시 노동시장 참여여부의 전통적 퇴직개념이 부적절하며, 임시 일용직 또는 자영업이 중고령자에게 근로활동을 지속할 수 있는 대안으로 활용되고 있음을 보여주는 것이다. 그러나 점진적 퇴직자의 바뀐 종사상 지위의 지속기간이 대부분 $1{\sim}2$년으로 짧다. 따라서 다양한 퇴직형태에 대한 고려 및 소득공백기간을 최소화하고 근로의지와 능력이 있는 중고령자의 근로증진에 도움이 될 수 있는 점진적 퇴직지원이 필요하다. 특히 점진적 퇴직지원의 주된 방안인 부분연금제도는 대상연령을 연금수급연령이하로 하고, 급여수준은 연금과의 연계선상에서 수리적으로 공정하게 설정하되, 실질적 혜택을 제공해야 한다. 그러나 부분연금제도만 단순히 도입하는 것으로서는 부족하며, 이에 대한 사회경제전반의 통합적 접근이 필요하다. 특히 노동시장정책과의 연계를 통해 중고령자의 양적 질적 고용확대를 보장해야 하며, 더불어 점진적 퇴직지원이 비자발적 조기퇴직경로 혹은 고령자의 파트타임근로를 강요하는데 오용되지 않도록 해야 한다.

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산불지의 저서성대형무척추동물 섭식기능군 및 군집안정성에 관한 연구 (A Study on the Functional Feeding Groups and Community Stability of Benthic Macroinvertebrate in Forest Fire Area)

  • 심광섭;김명은;임주훈;서을원;이종은
    • 한국산림과학회지
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    • 제100권1호
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    • pp.112-117
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    • 2011
  • 본 연구는 산불이 저서성대형무척추동물의 섭식기능군과 군집안정성에 미치는 영향을 파악하기 위해 실시 되었다. 산불이 발생한 울진군의 2개 수계를 실험수계 그리고 산불비발생지의 2개 수계를 대조수계로 설정하여 산불이 발생한 2007년부터 2009년까지 조사하였다. 조사결과, 대조수계에서 4문 6강 16목 47과 89종, 실험수계에서 4문 6강 16목 43과 84종이 출현하였다. 각 연도별 실험수계에서 조사된 청정수계지표종인 E.P.T 분류군의 종수 및 개체수의 경우, 2007년에는 하루살이목이 21종, $2,434.6inds./m^2$, 강도래목이 3종, $199.8inds./m^2$, 날도래목이 14종, $540.2inds./m^2$로 나타났으며, 2009년에는 하루살이목 9종, $296inds./m^2$, 날도래목 4종 $44.4inds./m^2$, 강도래목은 나타나지 않았다. 전체적으로 매년 E.P.T 분류군에 속하는 종수 및 개체수가 급감하는 것으로 나타났다. 또한 매년 대조수계에 비해 실험수계에서 다양도와 풍부도가 감소하는 경향을 보였다. 섭식기능군은 GC type은 종수 및 개체수가 매년 감소하는 경향을 나타내었으나 기타 type에는 큰 변화가 없었다. 군집안정성은 실험수계에서 I III구역에 해당하는 종이 가장 많이 출현하였으나, 산불 후 매년 I III구역의 종수가 대체적으로 감소하는 경향을 나타내었다.

0D 반응 모델을 활용한 PP와 PE의 비응축성 열분해 기체의 열화학적 전환에 대한 수치해석 연구 (Numerical Study on Thermochemical Conversion of Non-Condensable Pyrolysis Gas of PP and PE Using 0D Reaction Model)

  • 이은지;양원;이은도;이영재
    • 청정기술
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    • 제30권1호
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    • pp.37-46
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    • 2024
  • 전 세계적으로 플라스틱 폐기물로 인한 환경문제가 지속적으로 제기되었으며, 코로나19 이후 플라스틱 폐기물은 급증하는 추세이다. 특히 PP와 PE는 전체 플라스틱 생산량의 절반 이상을 차지하며 두 소재의 폐기물량은 심각한 수준이다. 이에 따라 국내외적으로 플라스틱 재자원화를 위한 연구가 지속적으로 수행되고 있으며, 그중 열분해 기술은 한가지 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 PP와 PE의 열분해 생성 기체에 대한 화학 반응론적 거동을 예측하고자 비응축성 기체의 열분해 거동에 관한 수치해석 연구를 수행하였다. 기존의 열분해 문헌 조사를 통해 얻은 다양한 조성의 탄화수소 화학종을 기반으로 온도와 체류시간에 따라 생성물의 거동을 분석하였다. 수치해석 결과, 온도 및 체류시간이 증가함에 따라 비응축성 기체의 전환을 통해 H2와 고분자 탄화수소의 생성이 증가하였고 동시에 CH4와 C6H6 화학종은 감소하여 반응에 참여하는 것을 알 수 있었다. 또한 생성률 분석을 통해 C2H4의 분해 반응이 H2 생성에 지배적인 반응임을 확인하였고, C2H4의 함량이 PP 대비 많은 PE에서 C2H4의 분해 반응을 통해 H2 생성량이 증가하는 경향을 나타냈다. 향후 수치해석 결과에서 도출된 여러 변수를 통해 플라스틱에서 H2 및 탄소의 전환율을 높이는 방법을 실험적으로 확인할 계획이다.

지능형 검색엔진을 위한 색상 질의 처리 방안 (Color-related Query Processing for Intelligent E-Commerce Search)

  • 홍정아;구교정;차지원;서아정;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.109-125
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    • 2019
  • 지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.

기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구 (A Study on Intelligent Value Chain Network System based on Firms' Information)

  • 성태응;김강회;문영수;이호신
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.67-88
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    • 2018
  • 최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

온톨로지 기반 영화 메타데이터간 연관성을 활용한 영화 추천 기법 (The Ontology Based, the Movie Contents Recommendation Scheme, Using Relations of Movie Metadata)

  • 김재영;이석원
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.25-44
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    • 2013
  • 최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.

모바일 랜드마크 가이드 : LOD와 문맥적 장치 기반의 실외 증강현실 (A Mobile Landmarks Guide : Outdoor Augmented Reality based on LOD and Contextual Device)

  • 조비성;누르지드;장철희;이기성;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.1-21
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    • 2012
  • 최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

타임스탬프를 갖는 이벤트 시퀀스의 인덱스 기반 검색 (Index-based Searching on Timestamped Event Sequences)

  • 박상현;원정임;윤지희;김상욱
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제31권5호
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    • pp.468-478
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    • 2004
  • 시퀀스 데이타베이스로부터 원하는 질의 패턴과 일치하는 모든 서브 시퀀스를 검색하는 것은 데이타 마이닝이나 바이오 인포매틱스 등 응용 분야에서 필수적인 연산이다. 예를 들어, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템에서 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: 'CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 MLMStatusUP과 TCPConnectionClose가 각각 20초 이내와 40초 이내에 순차적으로 발생하는 모든 경우를 검색하라.' 본 논문에서는 대규모 이벤트 시퀀스 데이타베이스를 대상으로 하여 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱싱 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 비효율적인 순차적 검색이나 페이지화 하기 어려운 인덱스 구조에 의존하는데 반하여, 제안하는 방법은 저장 및 검색 효율이 입증된 다차원 공간 인덱스를 사용하여 질의를 만족하는 모든 서브 시퀀스를 착오 기각(false dismissal) 없이 신속하게 검색한다. 다차원 공간 인덱스의 입력은 이벤트 시퀀스 데이타베이스 상의 슬라이딩 윈도우 내에서 각 이벤트 유형이 최초로 발생한 시각을 기록한 n 차원 벡터가 된다. 여기서 n은 발생 가능한 이벤트 유형의 수이다. n이 큰 경우는 차원 저주(dimensionality curse) 문제가 발생할 수 있으므로 차원 선택이나 이벤트유형 그루핑을 이용하여 차원을 축소한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방법은 순차적 검색이나 ISO-Depth 인덱스 기법에 비하여 몇 배에서 몇 십 배의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.예측치가 비교적 유사한 것으로 나타났으며, 평균 절도오차도 10% 수준이었다.HNP 처리구에서 가장 많았던 것으로 나타났다. 지상부 식생에 대한 총 양분함량은(N+P+K+Ca+Mg) 리기다소 나무가 703kg/ha 그리고 낙엽송이 869kg/ha였다.여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며,

1.5 Tesla 기기에서 중심주파수 조정과 송 신호강도(Transmission Gain)값 변화에 따른 인공물이 있는 자기공명영상의 질 보상에 관한 연구 (A Study on Compensation for Imaging Qualities Having Artifact with the Change of the Center Frequency Adjustment and Transmission Gain Values at 1.5 Tesla MRI)

  • 이재승;구은회;박철수;이선엽;이한주
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제20권4호
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    • pp.244-252
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    • 2009
  • 자화율(susceptibility) 및 강자성체(ferromagnetic body)에 의한 인공물(artifact) 영향을 줄이기 위하여 중심주파수(center frequency) 정렬과 송 신호강도(transmission gain)값의 변화로 영상의 질을 보상하고자 한다. 본원에 내원한 환자 중 총 30명에 대하여 두 경부(head and neck)질환을 의심한 환자 중 남자 15명, 여자 15명으로 평균나이는 45세이었다. 사용된 장비는 GE 1.5T unit (GE, General Electric medical system, High Density)를 사용하여 Transmission gain (TG) 값을 평균 몸무게 60 kg을 기준으로 70, 90, 110, 130, 150까지 변환하여 검사를 하였다(p<0.05). 본 연구의 결과로서, 조영제 주입 전과 후의 지방소거 결과는 TG (70, 90, 110, 130, $150=3.23{\pm}0.35$, $4.31{\pm}0.02$, $4.23{\pm}0.21$, $5.12{\pm}0.25$, $7.13{\pm}0.72$, $8.31{\pm}0.01$, $5.21{\pm}0.15$, $6.14{\pm}0.08$, $5.23{\pm}0.72$, $5.91{\pm}0.06$)값에 다른 점수 분포를 나타났다(p<0.05). 절대값 대조도대 잡음비는 (TG, CNRpre, CNRpost, 70: $-1.44{\pm}0.11$, $-2.7{\pm}0.04$, 90: $-2.18{\pm}0.42$, $-4.41{\pm}0.43$, 110: $-2.89{\pm}0.43$, $-5.23{\pm}0.02$, 130: $-2.34{\pm}0.05$, $-5.26{\pm}0.01$, 150: $-2.09{\pm}0.08$, $-3.87{\pm}0.12$)을 얻었다(p<0.05). 본 실험에서 중심주파수 조정과 송 신호강도(transmission gain)값의 변화에 따라 인공물이 있을 때 영상의 질을 보상할 수 있다는 것을 확인하였다.

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소셜 네트워크와 데이터 마이닝 기법을 활용한 학문 분야 중심 및 융합 키워드 추천 서비스 (Recommending Core and Connecting Keywords of Research Area Using Social Network and Data Mining Techniques)

  • 조인동;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.127-138
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    • 2011
  • 대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.