소셜 로봇이 인간의 일상생활에 자리매김하기 위해서는 소셜 로봇의 기술적 구현과 소셜 로봇을 바라보는 인간의 심리를 함께 고려하는 것이 중요하다. 본 연구는 소셜 로봇의 외형 디자인에 대해 소비자가 느끼는 감성에 기반하여 잠재적인 소셜 로봇 군집을 도출하고, 각 군집이 갖는 중요한 디자인적 특징 및 감성 차이를 식별 및 비교하고자 하였다. 소셜 로봇에 대해 소비자가 느끼는 감성을 측정 및 평가하기 위한 소셜 로봇 감성 프레임워크를 구축하고, 감성공학적 접근방법인 의미분별척도법에 기반해 소셜 로봇 디자인 감성을 평가하였다. 감성 평가 결과를 토대로 다차원 척도법과 K-means 군집분석을 실시하여 30개의 소셜 로봇을 4개의 군집으로 분류하였으며, 각 군집 별 디자인 요소의 특징을 확인하고, 소비자 감성을 비교 분석하였다. 각 군집 별로 도출된 디자인적 특징 및 감성 차이를 바탕으로 인간중심적 관점에서 성공적인 소셜 로봇 디자인 및 개발을 위한 전략적 방향을 제언하였다.
2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.
본 연구는 노년기 부정적 경험인 상실경험과 발달과업인 자아통합감 수준에 따라 노년기 적응을 군집화하고 어떤 개인·환경적 변인들이 영향력 있게 군집을 잘 판별해주는지 파악하였다. 그리고 판별된 변인들의 수준에 따라 상실경험에 대한 자아통합감의 결과가 달라지는지 확인하였다. 60세 이상 245명의 노인을 대상으로 자료를 표집하였으며, 본 연구에서 사용된 변인들은 인지적, 정서적, 의지적, 영적, 사회적 차원의 다차원적 변인들이 포함된 개인변인들(일반적 자기효능감, 사회적 자기효능감, 신체적 자기효능감, 실존적 영성, 종교적 영성, 낙관주의)과 환경변인들(정서적지지, 정보적지지, 물질적지지, 평가적지지, 사회적 활동)을 연구에 사용하였다. 자료 분석을 위해 기술통계, ANOVA, 군집분석, 단계적 판별분석, 위계적 중다회귀분석, 이원변량분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 상실경험과 자아통합감 수준에 따른 노년기 적응은 4개로 군집화 되었으며 둘째, 군집을 타당하게 판별해 주는 변인은 낙관주의, 신체적 자기효능감, 실존적 영성, 정서적지지로 나타났다. 셋째, 판별된 변인들의 수준에 따라 자아통합감의 결과가 달라지는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의와 제한점에 대해 논의하였다.
본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.
정보기술 발전과 함께 GIS(geographical information system) 기술이 빠르게 발전하면서 GIS를 이용한 공간분석(spatial analysis)에 관한 수요가 증대되고 있다. 특히 GIS의 일반기술에 관한 연구보다 GIS를 이용한 공간분석연구가 많아지면서 이를 다양하게 응용하여 활용하고 있다. 그러나 대부분의 GIS연구는 밀도기반 군집화 방식인 DBSCAN 또는 개개의 데이터에 가중치를 부여하여 군집화한 DBSCAN-W 등 공간적 현상을 다루고 있으며 시간차원의 합리적 의사결정의 중요성은 간과되고 있다. 본 연구에서는 이와 같이 GIS를 기반으로 한 최적 공간선정을 위해 시간차원의 도입을 위해 시스템 다이내믹스(system dynamics) 이론을 접목하여 접근할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.
R&D를 통한 미래기술개발은 정보 및 지식기반 경쟁력이라는 틀 안에서 기업의 생존과 연계된 기술적 혁신전략과 맞물려야 하며 개방형 네트워크 R&D 조직을 통하여 고객 중심의 미래기술전략이 이루어져야 한다. 따라서 미래기술개발은 단순히 미래예측을 통한 기술개발에만 그치는 것이 아니라 기술개발 단계 이전부터 고객의 니즈를 파악하여 미래기술 또는 서비스 개발에 실제로 고객 니즈를 반영한 기술의 시장화를 통하여 기업가치의 극대화를 높여야 한다. 일반적인 시장세분화는 일반적으로 인구 통계적 특성 또는 고객의 소비 패턴 등과 같은 과거 자료를 바탕으로 고객을 구분하는 사후세분화를 광범위하게 활용하여 왔으나 이러한 방식은 고객의 다양한 잠재 수요분석을 통한 새로운 시장기회를 탐색하는 데에 어려움이 있어 장기적 관점에서 미래 기술서비스에 대한 수요파악을 위해서는 고객의 심리의식, 라이프스타일 등을 복합적으로 고려한 고객 세분화 기법을 적용한 사전세분화가 실시되어야 한다. 본 연구는 미래통신서비스 수요에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 고객의 기술수용태도와 일상생활에서 추구하는 가치지향성을 세분화 변수로 선택하고 이를 통하여 미래 통신서비스 시장을 세분화하는 것을 목적으로 하였으며 기술 개발활동 단계부터 사전세분화를 통하여 기술개발전략 구축에 활용하고자 하였다. 우선 신기술에 대한 수용태도를 기준으로 2개의 군집을 도출하였으며 구분된 2개의 군집에 대하여 각각 고객의 가치지향성을 기준으로 2차 세분화 분석을 실시하는 계층적 고객세분화 모형을 제시하였다. 계층적 모형을 통하여 도출된 군집에 대한 상세 분석을 통해 군집별 세부적인 특성을 살펴보았으며 이에 따라 각각의 세분 군집이 독립된 개별 시장으로 반응하고 있음을 통계적으로 밝혀내었으며 대응일치분석을 통하여 특정 미래통신서비스에 대한 시장의 진입, 확산 그리고 전이가 용이할 수 있도록 목표 세분 군집을 위치화 하였다. 비율(ICM:TE ratio)은 대조군(1:6.0)이 group A(1:3.4)나 group B(1:3.4)보다 유의하게(p<0.05) 높았다. 생쥐 2-세포기 배를 배양하여 72시간까지의 배 발달율을 살펴보면 배양액에 에너지원을 첨가하는 것이 효과적이었으며, 자궁액 농도보다는 난관액 농도로 에너지원을 조절했을 때 배 발생 능력이 높은 경향을 보였다.. 시험 2는 1일령 육계($Ross^{(R)}$종) 240수(암 수 각각 120수)를 공시하여 6처리 4반복, 반복당 10수(암 수 동수) 씩을 케이지(가로: 35.5 cm, 세로: 45 cm, 높이: 55 cm)에 완전 임의배치하여 각각 35일간사양 시험을 실시하였다. 시험 1에서 생산지수는 대조구에 비해 첨가구들이 높은 경향이 있었고 herbs M구가 가장 높았다. 시험 2에서 $4{\sim}5$주 사료 섭취량은 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05) 사료 요구율은 항생제 처리구가 다른 처리구보다 낮았다. 시험 1의 RBC와 적혈구 용적 (HCT 또는 PCV), Hb는 첨가구들이 대조구보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 2의 BA는 대조구보다 첨가구들이 유의적으로 낮았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 혈청 IgG 농도는 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 장내 미생물 균총과 영양소 이용율은 처리간에 통계적 차이가 없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선이 이루어지지 않았다.^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를
고창 연안해역의 해양환경 및 식물플랑크톤 군집의 시·공간적 변동 특성을 파악하기 위해 2016년 여름에서 2017년 봄까지 4계절 16개 정점을 조사하였다. 분석 결과, 수온은 표층에서 2.1℃에서 34.5℃의 범위로 큰 계절 변화를 보였지만, 염분은 표층에서 31.14 psu에서 32.64 psu의 범위로, 계절 변화가 크지 않아, 연안해역 수형은 수온에 지배되었다. Chl-a 역시 봄 최솟값 0.58 ㎍ L-1에서 여름 최댓값 10.5 ㎍L-1의 범위로 겨울에 높고, 가을과 봄에 낮았고, 큰 계절 변화를 보였다. 식물플랑크톤 군집은 53속 86종으로 단순하였다. 표층 현존량은 가을 최솟값 2.2 cells mL-1에서 여름 최댓값 689.2 cells mL-1의 변화 폭으로 여름에 높고, 가을에 낮았으나, 가을은 다른 계절보다 한 자릿수가 이상 낮았다. 우점종은 연중 규조류에 지배되어, 표층은 여름이 Leptocylindrus danicus, Chaetoceros curvisetus Skeletonema costatum-ls, 가을은 Paralia sulcata, Eucampia zodiacus, 겨울은 S. costatum-ls, Thalasiosira nordenskioeldii, 그리고 봄은 S. costatum-ls, Asterionella glacialis가 우점하였다. 즉 고창 연안해역의 식물플랑크톤 군집은 다양성이 높지만, 연중 특정 종에 크게 지배되는 군집구조를 나타내었다. 주성분 분석 결과 고창 연안해역은 낮은 수심으로 복사열에 의해 쉽게 가열 및 냉각되며, 조석혼합 등 해수 혼합 특성으로 표층퇴적물의 재부유에 의한 영양염 공급으로 식물플랑크톤 시·공간 분포가 결정되었다.
디스플레이 기기들이 고도화 되면서, 사용자의 목적에 부합하는 영상이 요구되어져 가고 있다. 따라서, 3D 디스플레이에서 필요하게 되는 깊이 정보가 요구될 때 디스플레이 기기들은 객체 기반의 영상 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서 깊이 정보 생성을 위한 히스토그램 기반의 영상분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 K 군집 알고리즘에서 군집의 수를 파라미터화 하여, 영상에 적응적으로 군집 수를 결정할 수 없게 되는 한계를 지닌다. 또한, k 군집 알고리즘이 지니고 있던 지역 최소점에 빠져 영상 분할에 있어 과분할을 야기하는 지역 최소점에 빠지게 되는 경향이 있다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 분할해야할 군집 선정에서 계산량을 고려하여 적응적으로 선택 가능할 수 있게 하는 히스토그램 기반의 알고리즘을 설계하여 적응적으로 선택 가능하게 하였다. 기존 알고리즘이 가지고 있었던 지역 최소점에 빠지지 않도록 방지하게 하여 결과 영상에서 객체 기반의 결과를 보여줄 수 있도록 설계 했다. 이 후 연결요소 알고리즘을 통해 과분할 요소를 제거했다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 객체 기반의 깊이 정보 결과를 보여 줄 뿐만 아니라, 벤치마크 방법에 비해 확률 랜드 인덱스, 분할 커버링 측면에서도 각각 벤치마크 방법에 비해 0.017, 0.051으로 향상된 결과치를 보여준다.
산업용제로 널리 이용되고 있는 PCE (Perchloroethylene)나 TCE (Trichloroethylene)와 같은 염화에틸렌화합물은 안정된 세정력을 가지고 있어 널리 이용되고 있지만 무분별한 사용과 부주의한 취급으로 인해 최근 토양 및 지하수 오염지역이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 퇴적토, 슬러지, 토양, 지하수 등 다양한 지역에서 총 10개의 시료를 식종원으로 이용하여 생물학적 PCE 탈염소화 가능성을 평가하고, 가장 우수한 탈염소화 능력을 보인 낙동강 퇴적토 시료를 대상으로 PCE를 에틸렌까지 안정적으로 탈염소화 가능한 혼합미생물을 농화배양하였다. 농화배양된 탈염소화 미생물을 생물전기화학시스템(Bioelectrochemical System, BES)의 환원부에 식종하여 전극을 전자공급원으로 이용한 탈염소화 가능성을 평가한 결과, PCE가 TCE, cis-dichloroethylene, vinyl chloride를 거쳐 최종산물인 에틸렌으로 탈염소화됨을 확인할 수 있었다. Polymerase chain reaction-denaturing gradient gel electrophoresis (PCR-DGGE)를 이용한 미생물군집 분석결과, 농화배양액에서 구축된 탈염소 미생물 군집과 BES 환원전극부내 미생물 군집 구조는 다르게 나타났으며, 전기화학적 활성을 지닌 다양한 미생물이 존재함을 확인할 수 있었다. BES 환원전극부에서 부유성장하는 미생물과 전극에 생물막을 형성하는 미생물 군집구조에도 큰 차이가 있었으며, 이는 탈염소화 메커니즘의 차이에 기인하는 것으로 판단된다. 추가적인 연구를 통해서 자세한 생물전기화학적 탈염소화 메커니즘을 밝혀낸다면 생물전기화학적 탈염소화 기술은 염화에틸렌 오염 토양/지하수의 획기적인 생물정화기술로 자리잡게 될 것이다.
추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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