본 연구는 연륜기후학적 방법에 의해 기후인자가 우리나라에 분포하는 일본잎갈나무의 연륜생장에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 먼저 일본잎갈나무의 연도별 생장특성을 분석하기 위해 제5차 국가산림자원자료에서 수집된 일본잎갈나무의 연륜생장 자료를 정리하였다. 한편 일본잎갈나무의 연륜생장과 기후변수와의 관계를 구명하기 위해 1950년부터 2010년까지 정리된 월평균 기온과 월강수량 자료를 시군 단위로 정리하였다. 기후조건의 유사성에 근거하여 일본잎갈나무의 시군별 연륜생장 자료를 군집분석한 결과 6 개의 기후 군집으로 구분할 수 있었다. 이와 함께 연륜생장 자료에 대한 크로스데이팅과 표준화 절차를 통해 각 군집별 지표연대기를 제작하였다. 각 군집별 지표연대기의 적합성은 연륜생장의 평균민감도, 자기상관계수, 신호 대 잡음비, 신호강도와 같은 기초통계량 분석을 통해 점검하였다. 최종적으로 각 군집별 일본잎갈나무의 연륜생장과 기후변수 간의 관계를 구명하기 위해 반응함수 분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 일본잎갈나무의 지역별 생장특성의 추정뿐만 아니라 기후변화에 따른 생장패턴의 변화 예측에 필요한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 토판염전 결정지에 서식하는 세균군집의 계통학적 다양성을 분석하고 culturomics법에 기반하여 고도 호염균의 다양성을 확보하고자 하였다. 토판염전 내 세균밀도를 조사한 결과, 직접검경법에 의한 생균수는 평판배양법에 비해 $10^3{\sim}10^4$ 배 이상 높은 계수치를 나타내어 배양이 곤란한 세균(viable but non-culturable bacteria, VBNC)이 다수 존재해 있음으로 판단되었다. 토판염전 결정지 내 세균군집 다양성 해석을 위해 배양비의존적 방법인 pyrosequencing 분자기법을 이용하였다. 세균군집의 경우 1,778 OTUs, 다양성 지수 6.16로 나타났으며, 18문46강85목140과 243속으로 확인되었다. Archaea군집은 643 OTUs, 다양성 지수 4.95로 3문6강7목7과 38속이 분포해 있음이 확인되었다. 고도 호염균 생육에 적합한 배양배지 및 배양조건을 고려한 총 59가지의 다양한 배양 방법을 이용하여 137균주를 순수 분리하였다. 분리된 고도호염균의 16S rRNA 유전자 분석결과, 총4문11속의 다양한 계통군으로 확인되었으며 호염성 archaea 계통군 Haloterrigena 속과 haloferax 속이 culturomics법을 통해 성공적으로 분리되었다. 고도 호염균 다양성 확보를 위해 culturomics법이 매우 효과적임을 밝혔다.
협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.
음성 어시스턴트가 차량에 탑재되기 시작하면서, 차량의 조형적 특징과 음성 어시스턴트간의 연관성이 중요해지고 있다. 본 연구는 자동차에 적용된 음성 어시스턴트와 외관의 조화스러움에 대하여 공통된 감성적 특징을 기반으로 살펴보고자 하였다. 12가지 차량 이미지와 6가지의 음성 어시스턴트에 대해 15종의 형용사를 바탕으로 감성 평가를 실시하였다. 실험은 온라인 개별 인터뷰로 진행되었으며, 총 24명의 대학생이 참여하였다. 참여자들은 각 자극물을 대표하는 감성 형용사 3종을 1, 2, 3위로 평가하고, 선정 이유에 대한 간단한 인터뷰를 진행하였다. 설문 결과에 대해 주성분분석을 수행하여 2개의 주요 요인을 추출한 뒤, 각 요인을 축으로 하여 자극물을 분포시켰다. 분포도를 바탕으로 감성적 특징을 도출하고자 계층적 군집 분석을 수행하였다. 주성분 분석 결과 자동차 이미지와 음성 어시스턴트를 설명하는 감성적 차원으로 "편안한-급진적인"과 "가벼운-무거운"이 추출되었다. 두 차원을 바탕으로 자극물들을 분포시킨 결과, 자동차와 음성 어시스턴트가 동일한 축을 바탕으로 다양하게 분포해 두 요인이 자극물간 감성적 특징을 도출하기에 적합하다고 판단되었다. 자극물들의 분포도를 바탕으로 계층적 군집분석을 수행하여 17개의 자극물을 4가지 군집으로 추렸다. 각 군집은 도전적인, 우아한, 위엄있는, 활기찬 그룹으로 도출되었다. 본 연구에서는 차량의 조형적 특징과 음성 어시스턴트의 감성적 이미지를 동시에 설명할 수 있는 두 축을 도출하였다. 도출된 축을 바탕으로 그려진 분포도에 군집 분석을 수행해 감성적 특징을 분류하였으며, 총 4개의 감성적 특징이 도출되었다. 본 연구는 자동차의 조형적 특징에 맞춘 음성 어시스턴트 제안을 위한 디자인 품평 가이드로 활용되어, 추후 출시되는 차량에서 사용자들의 자동차 음성 어시스턴트 감성 경험이 증진될 것으로 기대한다.
섬진강 하구와 광양만은 국내에서 유일하게 대규모 둑이 없는 자연상태를 유지하고 있어 생태학 및 경제학적으로 굉장히 중요한 위치에 있다. 또한, 다양한 어류의 주요 서식처로 알려져 있는 해역이다. 어류 군집에 대한 정보는 환경상태를 평가할 수 있는 적합한 지표군이기 때문에 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 2020년~2021년 5월과 9월에 총 8지점 섬진강 하구 (ES1~ES3)와 광양만 (ES4~ES8)에 출현하는 어종을 파악하고 어류 군집구조의 시공간적 변화를 파악하기 위해 조사를 진행하였다. 채집된 어류는 총 2강 14목 42과 68속 78종, 5,111개체가 채집되었다. 조사기간 내 채집된 우점종으로는 보구치가 2,370개체가 채집되었으며, 상대 풍부도 (Relative abundance)는 46.4%로 나타났다. 아우점종은 주둥치가 1,643개체가 채집되어 상대 풍부도 32.1%가 나타났다. 어류 군집은 Bray-Curtis 유사도에 따라 총 3개의 그룹으로 나타났으며, 각각 기수역, 연안의 내측과 외측으로 나누어졌다. 1그룹은 주로 담수역 지점과 기수역에서 서식하는 어류가 주로 채집되었으며, 3그룹에서는 연안에 서식하는 어류들만 채집되었다. ANOSIM (Analysis of similarity) 분석을 진행한 결과, Group 2와 Group 3 사이에서 가장 큰 유의한 차이 (ANOSIM R=0.783, p=0.001)가 나타났고, 두 그룹에 기여하는 종은 보구치와 갯장어였다. 본 연구는 섬진강 하구부터 연안 외측까지 공간에 따른 어류 군집 변화를 나타내었다. 이러한 결과는 공간에 따라 변화하는 주요종에 대한 장기적인 모니터링을 제시하며, 경제성이 높은 어종의 보호와 관리를 위한 중요한 기초 자료로 활용될 것으로 사료된다.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
본 연구에서는 미계측유역에 대한 준분포형 강우-유출모형을 적용하기 위한 방법으로 두 개의 다변량 통계기법인 주성분분석과 계층적 군집분석을 연계한 매개변수 지역화 기법을 제안하였다. 109개 중권역 유역에 대해 7개 유역특성인자(유역면적, 평균표고, 평균경사, 산림면적비, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점)를 추출하였으며 주성분분석을 수행한 결과 제1, 2 성분이 전체자료의 82.11%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1성분은 유역위치, 제2성분은 유역규모와 관계가 있는 것으로 분석되었으며 이들 성분점수로부터 군집분석을 이용하여 103개 미계측유역을 6개 계측유역으로 분류한 결과 괴산댐 23개, 안동댐 6개, 임하댐 5개, 합천댐 21개, 용담댐 4개, 섬진강댐 44개의 미계측 유역을 포함하는 것으로 나타났다. 유출모형은 SWAT 모형을 선정하였으며 6개 계측유역에 대한 매개변수를 추정하였다. 매개변수 지역화 결과의 적용성을 평가하기 위해 미계측유역으로 가정한 소양, 충주, 대청댐 상류유역에 대해 지역화된 매개변수를 이용하여 유출해석을 수행한 결과 모형효율성계수가 0.8 이상으로 관측치와 적합도가 매우 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 다변량 통계분석을 이용한 유출매개변수 지역화 방법은 미계측유역의 유출모의시활용 가능함을 확인하였다.
본 연구는 제휴 프로모션이 제공하는 혜택과 소비자가 추구하는 혜택의 유사성 및 일치성을 의미하는 소비자-제휴 프로모션간 혜택적합성을 실용적 혜택적합성과 쾌락적 혜택적합성으로 나누어 이 두 가지 요인을 기준으로 하여 12가지 제휴 프로모션 수단들(제휴 가격할인, 제휴 쿠폰, 제휴 회원제도, 제휴 콘테스트, 제휴 경품, 제휴 프리미엄, 제휴 지불조건, 제휴 샘플, 제휴 리펀드·리베이트, 제휴 문화이벤트, 제휴 참여이벤트, 제휴 자선이벤트)의 유형화를 시도하였다. 이를 위해 실험을 통해 각 제휴 프로모션 수단별로 소비자-제휴 프로모션간 실용적 혜택적합성과 쾌락적 혜택적합성을 측정하여 군집분석을 실시하였다. 그 결과, 제휴 프로모션 수단들은 쾌락혜택 적합성 고부가형, 쾌락혜택 적합성 저부가형, 실용혜택 적합성 고부가형, 그리고 실용혜택 적합성 저부가형의 4가지 유형으로 분류되었다. 이러한 4가지 제휴 프로모션 수단 유형은 기존연구에서 제휴 프로모션 형태를 수평적/수직적 또는 기업내/기업간과 같은 기업관점에서의 유형구분 기준개념에 의해 상호배타적으로 구분한 것과 달리, 두 가지 혜택 요인이 양립하면서 하나의 혜택요인이 부가되는 부가혜택형으로 소비자 관점을 현실성 있게 반영하고 있다는 점이 흥미롭다.
본 연구에서는 설문지를 이용한 데이터 수집과 데이터 마이닝에서 클러스터링 기법으로 군집하여 지도학습을 이용하여 유사성을 판단하고, 성격들의 상관 관계의 적합성을 분석하기 위해 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하는 것을 목표로 진행한다. 연구 수행은 설문조사를 진행 후 그 설문조사를 토대로 모인 데이터들을 정제하고, 오픈 소스 기반의 데이터 마이닝 도구인 WEKA의 클러스터링 기법들을 통해 데이터 세트를 분류하고 지도학습을 이용하여 유사성을 판단한다. 그리고 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하여 성격에 대해 적합한 결과가 나오는지에 대한 적합성을 판단한다. 그 결과 유사성 판단에 가장 정확도 높게 도움을 주는 것은 EM 클러스터링으로 3개의 분류하고 Naïve Bayes 지도학습을 시킨 것이 가장 높은 유사성 분류 결과를 도출하였고, 적합성을 판단하는데 도움이 되도록 특징추출과 지도학습을 수행하였을 때, Big-5 각 성격마다 문항에 추가되고 삭제되는 것에 따라 정확도가 변하는 모습을 찾게 되었고, 각 성격 마다 차이에 대한 분석을 완료하였다.
이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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