• 한국산림과학회지
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• 제75권1호
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• pp.1-18
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• 1986

본(本) 연구(硏究)는 굴참나무의 생장인자(生長因子) (흉고직경(胸高直徑), 수고(樹高), 흉고단면적(胸高斷面績) 및 간재적(幹材積))와 삼림환경(森林環境) 및 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)하여 임지(林地)의 생산력(生産力)을 추정(推定)하고, 적지선정(適地選定) 기준(基準)을 설정(設定)하는데 그 목적(目的)이 있다. 이 때 고려(考慮)된 인자(因子)는 삼림환경인자(森林環境因子)로 령급(齡級) 외(外) 19개(個) 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)로 토양산도(土壤酸度) 외(外) 11개(個), 총(總) 32개(個) 인자(因子)이다. 경북(慶北)과 충북지방(忠北地方)에서 선정(選定)된 이들 생장인자(生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)는 99개(個)의 표준지(標準地)를 대상(對象)으로 조사(調査)되었다. 여기에서 채택(採擇)된 인자(因子)는 이산변수(離散變數)와 연속변수(連續變數)이다. 각각의 인자(因子)를 3~4개(個)의 계급(階級)으로 분류(分類)하여, 총(總) 110개(個)의 계급(階級)으로 구분(區分)하였다. 그리고 각 계급(階級)을 별개(別個)의 독립변수(獨立變數)로 하였다. 즉 이는 의사변수(擬似變數)(dummy variable)로 하여 그의 값을 1 혹은 0으로 놓았다. 각 인자(因子)의 첫 계급(階級)은 통계학적(統計學的) 고려(考慮) 때문에 정규방정식(正規方程式)에서 제외(除外)시켰다. 먼저 4개(個)의 굴참나무 생장인자(生長因子)와 110개(個)의 계급(階級)과의 관계(關係)를 회귀분석(回歸分析)하였다. 다음으로 4개(個)의 생장인자(生長因子)와 32개(個)의 독립변수(獨立變數)간의 편상관계수(偏相關係數)를 계산(計算)하였다. 마지막으로 계급간(階級間)의 범위(範圍)를 구(求)하기 위하여 상대점수(相對點數)를 추정(推定)하였다. 이와 같이 통계분석(統計分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 임목생장인자(林木生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)한 결과(結果), 수고(樹高)를 종속변수(從屬變數)로 하는 것이 추정율(推定率)이 가장 높았다. 그러므로 생장인자(生長因子) 중(中) 수고(樹高)를 임지생산력(林地生産力)의 추정기준(推定基準)으로 하는 것이 효율적(効率的)이라 사료(思料)된다. 2) 입목지(立木地)의 생산력(生産力)은 전체(全體) 삼림환경인자(森林環境因子)에 의하여, 그리고 무입목지(無立木地)는 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)에 의하여 추정(推定)할 수 있다. 3) 전체(全體)의 임목생장인자(林木生長因子)에 공통(共通)으로 크게 관여(關與)하는 인자(因子)는 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 임목밀도(林木密度), 모암(母岩), 위도(緯度), 토양습도(土壤濕度) 등으로서, 이들 인자(因子)의 양부(良否)가 곧 적지적수(適地適樹)의 기준(基準)이 될 수 있다. 4) 임목생장(林木生長)에 대한 계급간(階級間)의 상대점수차(相對點數差)가 공통(共通)으로 큰 인자(因子)는 모암(母岩), 위도(緯度), 전질소함량(全窒素含量), 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 토양습도(土壤濕度), 유기질함량(有機質含量) 등으로서 이들 인자(因子)의 계급(階級)에 따라 적지적수(適地適樹)를 선정(選定)하여야 할 것으로 사료(思料)된다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제17권1호
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• pp.21-30
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• 2000

당뇨쥐에서 운동부하가 골격근과 간의 항산화효소 활성도에 미치는 영향과 산소유리기에 의한 조직손상 여부블 관찰한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. Strcptozotocin으로 유도한 당뇨군의 혈당농도(mg/dL)는 $344{\pm}14.8$로서 대조군의 $117{\pm}2.7$보다 높았으며(p<0.001) 운동부하에 의해서 유의하게 감소하였다(p<0.01). 혈장 인슐린 농도(${\mu}U/mL$)는 당뇨군에서 $8.5{\pm}0.5$로서 대조군의 $20.6{\pm}1.4$보다 유의하게 낮았으며(p<0.001) 운동부하후에는 운동부하전과 비교하여 차이가 없었다. 당뇨군에서 실제 운동부하의 정도를 평가하기 위해서 측정한 운동부하후 골격 끈파 간의 당원농도(mg/100 g wet wt.)는 각각 $1.0{\pm}0.1$과 $7.7{\pm}0.8$로서 운동부하전과 비교시 모두 유의하게 감소하였다(p<0.001, p<0.01). 당뇨군의 골격근과 간의 항산화효소 즉 superoxide dismutase(SOD), glutathionc pcroxidase(GPX) 및 catalase(CAT)의 활성도는 운동부하에 의해서 각기 다른 반응을 보였다. 골격근의 SOD 활성도(unit/mg protein)는 대조군에서 $6.3{\pm}0.2$였으며 당뇨군에서는 $5.8{\pm}0.2$로서 대조군과의 사이에 유의한 차이를 발견할 수 없었으나 운동부하후에는 $5.0{\pm}0.1$로서 대조군과 운동부하전 당뇨군보다 유의하게 감소하였다(p<0.001, p<0.01). GPX 활성도(nmol/min/mg protein)는 당뇨군에서 운동부하전후에 각각 $2.3{\pm}0.2$와 $1.8{\pm}0.1$로서 대조군의 $1.6{\pm}0.0$보다 다같이 높았으나(p<0.05, p<0.05) 운동부하에 의해서 영향을 받지 않았다. CAT 활성도(pmol/min/mg protein)는 당뇨군에서 $7.6{\pm}0.7$로서 대조군의 $6.3{\pm}0.7$과 비교하여 차이가 없었으나 훈동부하후에는 $4.6{\pm}0.3$으로서 대조군보다 감소하였으며(p<0.05) 당뇨군의 운동부하전보다도 감소하였다(p<0.01). 당뇨군의 MDA 농도는 대조군과 비교하여 차이가 없었으며 당뇨군에서 운동부하에 의한 영향도 받지 않았다. 간의 SOD 활성도는 대조군에서 $11.3{\pm}0.2$였으며 운동부하전 당뇨군에서는 $9.6{\pm}0.3$으로서 유의하게 감소하였다(p<0.01). 당뇨군에서 운동부하전후 측정한 SOD 활성모는 대조군과 비교하여 다같이 감소하였으나(p<0.01, p<0.001), 운동부하에 의한 영향은 없었다. 당뇨군외 GPX와 CAT의 활성도는 대조군과 비교하여 유의한 차이가 없었으며 당뇨군에서 운동 부하에 의한 변화도 없었다. 운동부하전 당뇨군의 MDA 농도(nmol/g wet wt.)는 $38.5{\pm}1.3$으로서 대조군의 $24.8{\pm}0.9$에 비해서 유의하게 증가하였으며(p<0.001) 운동부하에 의해서는 대조군보다는 높았으나(p<0.001) 운동부하전과 비교하여서는 차이가 없었다. 이상의 결과를 종합하면 당뇨쥐에서 골격근은 운동부하로 인한 산화 스트레스에 대한 적응과정을 통해서 손상이 없었으나, 간 조직은 당뇨병 자체로 인한 산소유리기의 발생으로 손상의 위험이 있었으나 운동부하에 의한 더 이상의 손상은 없었다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제27권2호
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• pp.158-174
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• 2002

Filtek$^{TM}$ Z-250(3M Dental Products, St. Paul., MN. USA) 광중합형 복합레진을 대상으로 다양한 광조사 방식이 중합수축, 중합도 및 미세누출에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. VIP$^{TM}$(Bisco Dental Products, Schaumburg, IL, USA)를 이용하여 200, 400 및 600mW/$\textrm{cm}^2$의 일정한 광도로 중합시킨 세 군(V2, V4 및 V6군)과 200mW/$\textrm{cm}^2$의 광도로 3초간 중합시키고 5분간 방치 한 후 다시 600mW/$\textrm{cm}^2$의 광도로 중합시키는 pulse-delay 방식을 이용한 군(VPD군) 그리고 Optilux 501$^{TM}$(Demetron/Kerr, Danbury, CT, USA)을 이용하여 C-mode와 R-mode로 중합시킨 두 군(OC군, OR군) 등 모두 6개의 군으로 나누어 실험하였으며, 복합레진의 중합과 누출을 다음의 네 가지 방법으로 측정하였다. 첫째, V2, V4, V6, OC군은 60초간, OR군은 20초간 그리고 VPD군은 두번째 광조사를 60초간 시행하면서 시간에 따른 선형 중합수축을 Linometer(R&B, Daejeon, Korea)로 측정하였다. 둘째, V2, V4, V6, OC군은 각각 5, 10, 20, 40, 60초간 그리고 OR군과 VPD군은 정해진 조건에 따라 중합시킨 2mm 두께 시편의 바닥면에서 시료를 채취한 후 KBr method로 시편을 제작하고, FTIR spectrometer(IFS 120 HR, Broker, Karlsruhe, Germany)로 미반응 잔류단량체의 양을 계측하여 중합도를 측정하였다. 셋째, 두번째 실험과 같은 조건으로 중합시킨 2mm 두께 시편의 광조사면과 바닥면에서 중합 10분 후 미세경도 측정기(FM7, Future-Tech Co., Tokyo, Japan)로 500g의 하중을 10초간 가하여 Knoop Hardness Number(KHN) 값을 측정하였다. 끝으로, 90개의 발거치 치경부에 제5급 와동을 형성하고 V2군은 60초간, V4군은 40초간, V6군은 30초간 그리고 OC, OR, VPD군은 정해진 조건에 따라 중합시킨 후, methylene blue 용액에 침적시키고 종절단하여 법랑질과 상아질 변연의 미세누출 정도를 측정하였다. 중합수축. 중합도 및 미세경도 측정치는 one-way ANO-VA와 Duncan's multiple range test를, 변연누출 정도는 chi-square test를 이용, 통계처리하여 다음의 결과를 얻었다. . 중합수축의 정도는 VIP$^{TM}$(Bisco) 사용군에서 전체 조사광도가 높을수록 큰 경향을 보여 600mW/$\textrm{cm}^2$군에서 가장 크게 나타났고, 그 다음으로 Pulse-delay군, 400mW/$\textrm{cm}^2$군, 200 mW/$\textrm{cm}^2$군 순이었고, Optilux 501$^{TM}$(Demetron/Kerr) 사용군에서는 Continuous 방식이 Ramp 방식 보다 크게 나타났다. . 중합도와 미세경도 값은 공히, 전체 조사광도가 높을수록 높게 나타났으며 , 최종 중합도는 44.77~54.98%의 범위를, 미세경도 값은 34.10~56.30의 범위를 보였다. . 미세누출은 전반적으로 상아질 변연이 법랑질 변연에 비해 많았고, VIP$^{TM}$(Bisco) 사용 군에서는 광도가 높을수록 상아질 변연에서 미세누출이 증가하는 양상을 보였으며, 법랑질 변연에서는 Optilux 501$^{TM}$(Demetron/Kerr)의 Continuous 방식이, 상아질 변연에서는 Ramp 방식이 가장 적은 미세누출을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제27권1호
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• pp.9-20
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• 2007

본 실험은 유휴 논토양에 톨 페스큐를 재배하였을 때, 액상우분뇨를 물로 희석하거나 희석하지 않고 시기를 다르게 시용하여 계절별 및 연간 건물수량과 사료가치를 조사하고 화학비료 시비에 따른 건물수량과 사료가치도 비교하여 액상우분뇨의 적정 시용 시기와 희석수준을 결정하고자 실시되었으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 액상우분뇨를 물로 희석하지 않거나 희석하여 시용하였을 때 연간 건물수량이 ha당 각각 $10.57{\sim}12.51$ 톤(평균 11.50 ton DM/ha)과 $11.31{\sim}14.81$ 톤 (평균 13.13 ton DM/ha)으로 무시비구의 ha당 9.21톤 보다 높은 건물수량을 나타내었는데(Table 2), 액상우분뇨를 이른봄과 여름철 시용한 구(SA구)와 이른 봄, 늦봄 및 여름철 분할 시용한 구(SUA구) 그리고 액상우분뇨를 물로 희석하여 봄철에 전량 시용한 구(DS구), 이른봄과 여름철에 시용한 구(DSA 구) 및 이른 봄, 늦봄 및 여름철에 분할 시용한 구(DSUA구) 등에서 무시비구 보다 유의하게 높은 건물수량을 나타내었다(p<0.05). 2) 질소와 인산 및 칼리를 시비한 구에서는 ha당 15.38 톤의 연간 건물수량을 나타내어 무시비구와 인산과 칼리 시비한 구(10.68 톤/ha) 보다도 유의하게 높은 건물수량을 나타내었다(p<0.05). 또한 인산과 칼리 시용구의 연간 건물수량은 액상우분뇨 시용구의 평균 연간 건물 수량보다도 낮았다. 3) 화학비료구에서 무기태 질소의 건물생산 효율은 연 평균 31.3kg DM/kg N이었으며, 예취 시기별로 보면 2번초>1번초>3번초 순으로 낮아졌지만 액상우분뇨 질소의 연간 건물생산 효율은 무 희석구와 희석구가 각각 15.3과 26.1kg DM/kg N을 나타내었고 2번초에서 가장 높았다. 한편 무기태 질소 대비 액상우분뇨 질소의 건물생산효율은 무희석구와 희석구가 각각 48.9와 83.4%에 도달하였다. 4) 톨 페스큐의 연간 평균 조단백질 함량은 액상우분뇨 시용구에서 $9.9{\sim}11.6%$로 무시비구의 9.5%와 화학비료 구의 $9.0{\sim}9.8%$ 보다 유의하게 높았지만(p<0.05), 연간 평균 NDF와 ADF 함량은 무시비구가 가장 낮았고 무시비구의 상대 사료가치(RFV)와 TDN 함량은 모든 처리구보다 유의하게 높았다(p<0.05). 5) 액상우분뇨 시용과 희석시용으로 톨 페스큐의 연간 조단백질 수량과 가소화 양분수량은 무시비구 및 인산과 칼리를 시용한 구 보다 유의하게 높았는데(p<0.05), 이러한 경향은 액상우분뇨를 희석하여 이른 봄, 늦봄 및 여름철에 분할 시용한 구(DSUA구)에서 더욱 뚜렷하였다.

• 한국해양학회지
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• 제30권4호
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• pp.279-287
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• 1995

1992년 5월 21과 22일에 동해 중부해역 3개 정점의 100 m 상부층에서 ²¹⁰Po, ²¹⁰Pb, ²³⁴Th의 농조를 연직적으로 측정하고, 이들 천연방사성핵 종의 분포가 소용돌이의 형성 및 수괴분포에 따라 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 그 결과, 소용돌이의 남쪽에 위치한 정점 A1에서는 강한 수온약층이 50~100 m 사이의 층에 존재하고 있고, 속초 연안에 위치한 정점 B10에서는 10~50 m 사이의 층에 존재 하고 있다. 특히, 이 정점의 50~220 m 사이의 층에는 수온이 10.1$\pm$0.5$^{\circ}C$범위인 비교 적 균질한 해수가 존재하고 있으며, 이 수괴는 다른 2개 정점의 동일수심에 비해 수온 이 현저히 높고 영양염류의 농도가 매우 낮다. 이는 영양염류가 고갈된 따뜻한 표층수 가 침강하기 때문일 것이다. ²¹⁰Pb과 ²¹⁰Po의 농도는 3개 정점중 정점 A1 에서 가장 높고, 정점 B1에서 가장 납다. 또한, ²¹⁰Pb과 상반된 분포 양상을 보 인다. 그리고, 소용돌이가 형성되지 않은 2개 정점의 경우 표층 또는 강한 수온약층 상부에서는 어미핵종인 ²¹⁰Pb 보다 ²¹⁰Po 이 부족하지만, 그 하부층에서 는 ²¹⁰Po 의 과잉량을 보인다. 그러나, 소용돌이 중심에 가까운 정점에서는 50 m 하부층에서도 ²¹⁰Po 의 과잉량을 보이지 않고 거의 방사평형된 값이다. ²²⁴Th 의 농도는 정점 A1과 B10의 경우 대체적으로 강한 수온약층 상부층이 그 하부 층보다 낮다.. 그러나, 소용돌이의 중심부에 가까운정점 A1에서는 30 m 상부층의 ²³⁴Th 농도가 그 하부층 보다 오히려 높은데, 이는 입자 물질의 영향 때문인 것 같 다. Box-model 계산 결과, 정점 A1과 정점 B10의 표연혼합층에서 ²¹⁰Po의 체류 시간은 약 1년정도이고, 소용돌이의 중심에 가까운 정점 A1에서는 0.4년이다. 3개 정 점에서 100 m 상부층의 ²³⁴Th 체류 시간은 18~30일 범위이다. 또한, 표면혼합 층으로부터 제거된 ²¹⁰Po 이 수온약층내에서의 재순환율은 정점 A에서 39%이고, 정점 B1에서 92%이다. 이처럼, 정점 B1에서 ²¹⁰Po의 대순환율이 상대적으로 큰 것은 수온약층에서 ²¹⁰Po 의 재순환속도가 느릴 뿐만 아니라 표면혼합층의 두께 가 훨씬 얇기 때문이라고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 한국토양비료학회지
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• 제33권3호
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• pp.205-211
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• 2000

제강슬래그 시용 1년 후 논토양의 토양화학성분 함량, 벼의 생육, 그리고 수량에 대한 제강슬래그의 잔류효과를 밝히려 1997년에 Lim등 (2000)이 설치한 포장 중유정리와 남평의 포장을 그대로 보존하였다가 1998년에 동일품종과 동일재배 방법을 이용하여 벼를 재배하였다. 이앙 후 2주 간격으로 4~6회에 걸쳐 초장과 주당분얼수를 조사하였으며 생육중기와 수확기에 토양 표본을 채취하여 토양의 주요 무기화학성분함량을 조사하였고 수확시 수량 및 수량 구성요소를 조사하였다. 유정리논이나 남평논 모두 비슷한 토양화학성분 함량에서의 변이를 보였다. 제강슬래그 처리구의 토양 pH와 Ca 함량은 7월까지 무처리구에 비하여 유의적으로 높은 값을 보인 후 점차 감소하였으며 제강슬래그 시용 수준이 높을수록 그 지속 기간이 길어지는 경향이어서 토양 Ca의 공급원이나 산성토양개량제로서 제강슬래그의 효과는 2년정도 지속되는 것으로 생각된다. 제강슬래그 $4Mg\;ha^{-1}$ 시용수준의 pH 상승효과는 석회 $2Mg\;ha^{-1}$ 처리보다 다소 높거나 비슷한 경향이었다. $SiO_2$ 함량은 슬래그 시용구에서 무처리구보다 유의하지는 않지만 높은 경향을 보였다. Fe나 Mg 함량은 제강슬래그 시용 1년차에는 무처리구에 비하여 유의적으로 높았으나 2년차에는 점차 무처리구와 비슷한 수준으로 안정되었다. 유정리논 벼의 정조수량은 슬래그 시용수준이 높을수록 증가하는 경향이었다. 석회 $2Mg\;ha^{-1}$ 처리구의 정조수량은 제강슬래그 $4Mg\;ha^{-1}$ 시용수준과 비슷하였다. 최대치를 보인 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리구의 정조수량은 $5,400kg\;ha^{-1}$로 무처리구의 $4,720kg\;ha^{-1}$에 비하여 14%의 증수효과가 있었다. 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리구는 생육초기의 초장생장이 빠르고 생육중기 이후 적정수의 주당 분얼수가 비교적 일정하게 유지되며 수화기의 주당수수는 적은 반면 천립중이 높은 경향이었다. 남평논 벼의 정조수량은 석회 $2Mg\;ha^{-1}$, 제강슬래그 12, 8, $4Mg\;ha^{-1}$, 무처리구의 순으로 많았다. 제강슬래그 처리중 정조수량이 가장 많은 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리의 정조수량은 $7,170kg\;ha^{-1}$로 무처리구의 $6,670kg\;ha^{-1}$에 비하여 8%의 유의적인 증수효과가 있었다. 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리구는 무처리구에 비하여 생육초기의 초장생장은 느린 반면 생육중기 이후의 초장생장이 양호한 생장특성을 보였고 수당립수와 천립중이 유의적으로 많았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.