2011년 9월부터 2012년 8월까지 경상남도 고성에 있는 4개 하천의 환경 특성을 파악하고, 각 하천의 어류상과 어류군집을 조사하였다. 채집된 어류는 고성천 17종, 마암천 18종, 구만천 20종, 배둔천 15종의 어류가 채집되었다. 집괴 분석 결과 해수 영향 유무에 따라 A 그룹은 구만천, 마암천, B 그룹은 고성천, 배둔천의 2 그룹으로 구분되었다. A 그룹에는 민물검정망둑(Tridentiger brevispinis), 날망둑(Gymnogobius castaneus), 숭어(Mugli cephalus), 문절망둑(Acanthogobius flavimanus)과 같은 주연성 어류들이 출현하였지만, B 그룹은 출현하지 않거나 소수만 출현하였다. 반면에 B 그룹에 출현한 참붕어 (Pseudorasbora parva), 긴몰개 (Squalidus gracilis majimae), 참갈겨니 (Zacco koreanus)와 같은 1차 담수 어류들은 A 그룹에 소수만 출현하였다. A 그룹의 하천은 하구둑이 없어서 담수와 해수 유통이 원활한 자연적인 하류지역이며, B 그룹은 하구둑이나 수중보에 의해 담수와 해수의 소통에 영향을 받는 곳이다. 결과적으로 하구둑과 수중보와 같은 인위적인 요인에 의한 담수와 해수 흐름의 변화가 고성인근 하천의 어류상에 영향을 미친 것으로 생각된다.
본 논문에서는 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Multistage Feature-based Classification Model: MFCM)의 성능을 향상시킨 진보된 형태의 MFCM (Advanced MFCM: AMFCM)을 제안하는데, AMFCM은 MFCM과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. 그러나, AMFCM은 MFCM에서 사용되는 각각의 국지적 분류기를 위한 각 특징벡터의 분류기여도를 더욱 섬세하게 조정하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 AMFCM의 성능을 검증하기 위하여, 음악장르 분류의 문제에 대한 실험을 진행하였다. 또한, 국지적 분류기로 Self-Organizing Map과 중심 신경망을 사용하여 실험을 수행하였는데, 제안된 AMFCM은 사용된 국지적 분류기의 종류와 사용된 군집의 개수에 따라 기존의 MFCM에 비해 평균 8% - 15% 이상의 성능향상을 보여 준다.
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.
본 연구는 호텔 조리사의 성격유형에 따른 환경부합과 직무만족, 직무성과와의 관계 연구를 하고자 하였다. 이를 위하여 서울지역 8개의 특급호텔에 근무하는 조리사를 대상으로 하였으며, 총 300부를 배포하여 수거한 후 이중 287부를 분석에 활용하였다. 연구가설을 검증하기 위한 실증분석은 설문조사를 통해 회수된 유효표본을 가지고 SPSS 17.0을 통해 분석을 실시하였다. 표본의 일반적 특성을 위해 빈도분석을 실시하였고, 성격유형, 환경부합, 직무만족, 직무성과에 대하여 요인분석과 신뢰성분석을 실시하였으며, 호텔조리사의 성격유형에 따라 환경부합에 유의한 차이가 있는지를 살펴보기 위해 군집분석 및 MANOVA 분석을 실시하였다. 또한 호텔조리사의 환경부합이 직무만족에 영향을 미치는지와 직무만족이 직무성과에 영향을 미치는지를 알아보고자 다중회귀분석을 실시하였으며, 성격유형에 따라 호텔조리사의 환경부합이 직무만족에 미치는 영향을 살펴보기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 연구결과 호텔조리사의 성격유형에 따라 환경부합에 차이가 있는 것으로 나타났고, 개인적인 성격유형에 따라 직무만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 호텔조리사의 환경부합 요인은 전반적으로 호텔조리사의 직무만족에 영향을 미치는 것으로 나타나고 있으며, 직무만족은 직무성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문은 완전 결합형 ATM 스위치의 성능 분석에 관한 연구결과를 제시하고자 한 내용의 II부로서, 버스티 트래픽 및 비균일 분포에 대한 성능 분석 결과를 포함하고 있다. 사용한 스위치 모델은 ETRI에서 제안한 완전 결합형 ATM 스위치로써 비교적 소규모용으로 설계되었으며 트래픽의 버스트 특성을 효과적으로 홉수하기 위해 2단 버퍼링 구조를 사용하며, 주소 기법은 비트 어드레싱 방식을 사용하여 별도의 기능 블럭 추가없이 멀티캐스팅 기능 구현을 용이하게 하였다. 모의실험을 위해 입력 트래픽 모델은 트래픽의 군집적(bursty) 성질을 포착할 수 있는 IBP 모델과 기존의 트래픽 모델로 사용되어 온 랜덤 트래픽 모델을 고려하였다. 또한 다양한 시나리오 구성을 위해 출력 포트 분포는 균일과 비균일 둘 다를 고려하고 멀티캐스팅 기능도 구현하였다. 본 논문에서는 다양한 환경 하에서 수행한 모의실험 결과를 제시하고 성능 분석을 수행하였다.
본 연구는 온라인 맞춤형 광고의 효용과 비용에 대한 소비자 인식을 살펴보고, 이에 따라 소비자가 어떻게 유형화되며 유형별 특성은 어떠한지 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 20대에서 40대 일반소비자 1,000명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 첫째, 온라인 맞춤형 광고의 효용과 비용에 대한 인식에 따라 군집분석을 실시한 결과, '효용지각형', '비용지각형', '효용비용지각형', '무관심형'의 4가지 소비자유형이 분류되었다. 둘째, 소비자유형별로 광고 관련 변수, 프라이버시 관련 변수, 기술 관련 변수의 유의한 차이가 나타났다. 셋째, 소비자유형을 종속변수로 다항 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, '효용비용지각형'은 '효용지각형'에 비해 자기정보통제권 인식이 높고 기술에 대한 불편감이 높으며 연령이 높다는 점에서 차별화되며, '비용지각형'에 비해 OBA 경험과 광고 관여도, 사업자 신뢰가 높고, 기술에 대해 낙관적이며, 여성의 비중이 많다는 점에서 차별화되는 것으로 나타났다.
최근 국제적인 테러 위협이 불특정 다수를 대상으로 발생하고 있으며, 이러한 위협에서 시민을 보호하기 위한 다양한 대책이 논의 중이다. 저렴해진 센서 기술을 활용한 사전 감시 시스템에 대한 요구가 높아지고 있으나, 보행 궤적의 고유 특성 검출 및 상세 분석 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 상용화된 보행 동선 솔루션을 활용하여, 삼성역 개찰구에서 코엑스와 직접 연결되는 연결 통로 (3-6번 출구 근처) 일대의 보행 동선 궤적 조사를 수행하였다. 조사된 궤적 자료를 바탕으로, 궤적 자료의 정규화 기법, Clustering 방법을 중심으로 보행 궤적을 유형화하고 배회 동선을 추출하는 분석 방법론을 제시하였다. 분석 결과, 동일 군집내에서 유사성이 크게 떨어지는 보행 궤적의 검출 가능성을 검증하였다.
개인정보의 유통 현황을 분석하고 파악하는 일은 개인정보가 집중되는 개인정보처리자에 대한 관리와 대응 차원에서 매우 중요한 이슈이다. 본 논문은 개인정보처리자가 인터넷 홈페이지 등을 통해 공개해야 하는 개인정보처리방침 데이터와 네트워크 이론을 결합하여 개인정보의 유통 구조를 분석하는 방법을 제시한 최초의 연구이다. 연구 결과 개인정보 유통 네트워크는 방향성과 가중성을 가지는 대규모 네트워크이며, 역동성, 군집성, 중심성, 복잡성, 창발성 등의 네트워크 특성을 가진다. 또한 개인정보가 집중되는 개인정보처리자를 식별 가능한 것으로 분석 되었다. 이를 통해 개인정보 유통 현황 및 개인정보가 집중되는 개인정보처리자를 보다 과학적인 방법으로 관리 할 수 있으며, 개인정보보호 규제 정책의 성과를 모니터링 및 제고할 수 있다.
본 연구에서는 남부 내륙지역에 속한 시군구별 태풍으로 인한 피해를 예측할 수 있는 태풍피해예측모형을 개발하였다. 내륙지역의 태풍 피해는 호우, 강풍으로 인한 피해가 복합적으로 발생하므로, 모형을 구성하는 변수가 많고 다양하나, 내륙지역 시군구 단위의 피해사례는 모형을 개발할 만큼 충분하지 않다. 태풍피해 관련 수문기상 자료는 3시간 간격 지속기간별 최대 강우량, 총강우량, 1-5일 선행강우량, 최대풍속 및 제주도 인근 지역에서의 태풍중심기압을 이용하였다. 피해자료의 부족을 고려하기 위해 군집화를 하였으며, 강우 관련 자료의 다중공선성을 제거하기 위하여 주성분분석 등 다변량 통계분석을 이용하여 권역별(경남, 경북, 전남, 전북)로 피해예측모형을 개발하였다. 모형에 의한 태풍피해추정치와 실측치는 최대 2.2배 정도까지 차이가 발생하였는데, 이는 강풍에 의한 피해를 추정하기 어렵고, 전국 69개 ASOS 관측소에 의한 강우자료가 지역적 강우특성을 제대로 반영하지 못하기 때문인 것으로 추정된다.
영상 압축 분야에서 분류벡터양자화 방법은 에지와 같이 시각적 인지에 중요한 특징을 잘 복원해주는 특성을 가지고 있다. 그러나, 기존의 분류벡터양자화에서는 수직, 수평, 대각 에지 클래스와 같은 몇 개의 선형 에지 클래스를 사전에 정의하고 분류함으로써, 영상 내 존재하는 다양한 유형의 에지 패턴을 효과적으로 재구성할 수 있도록 일반화되어 있지 못하다. 본 논문에서는 에지 패턴들간의 유사도 측정자를 정의하고 이를 바탕으로 에지 블록을 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 영상내외 각 에지블록은 그 블록이 가지는 에지 패턴의 형태에 따라 하나의 특징벡터로 변환된다. 훈련 영상들로부터 다양한 형태의 에지 패턴들을 유사도가 높은 것들끼리 군집화하여 일반화된 에지 클래스를 자동으로 생성한다. 실험에서는 생성된 선형/비선형 에지 클래스의 유형을 보이고, 이를 이용하여 0.6875bpp로 압축된 결과 영상에서 에지가 잘 보존되고 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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