As various colors are used indoors and such colors influence on the image of indoors, color selection and color combination are a very important issue in inferior design. The purpose of this study is to analyse characteristic of color usage in interior design elements such as the floor, the wall, the ceiling and furnitures. The result of analysis shows the frequently used Munsell code corresponding to the cmyk code. Based on this analysis, this paper classifies largely into two kinds of the color combination type which can be used leer efficient color selection with good harmony The first combination type is divided into five types and the second is classified into three types. This paper argues that combination design principle, as a strong design tool, for color should be further developed for good quality of color design.
Since the non-metric Multidimensional scaling (nMDS), a data visualization technique, provides with insights about engineering, economic, and scientific applications, it is widely used for analyzing large non-metric multidimensional data sets. The nMDS requires a fitness function to measure fit of the proximity data by the distances among n objects. Most commonly used fitness functions are nonlinear and have a difficulty to find a good configuration. In this paper, we propose a new fitness function, an absolute value type, and show its advantages.
군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.
계통발생학적 분석은 바이오인포메틱스에서 분류 단위의 진화적인 관계를 추정하는데 있어서 중요한 문제 중 하나이다. 계통발생학적 분석에서 사용되는 계통수는 분류 단위들 사이의 진화 거리에 대한 정보를 표현하기에는 부족하다. 이 논문은 진화거리 표현을 위해 3차윈 공간으로 분류 단위가 표현되기 위한 방법을 제안하고, 2차원 트리 뷰와 함께 3차원 공간에서 분류 단위들을 시각화하기 위한 도구를 개발하였다.
본 연구는 파일기반 악성파일 탐지시간을 줄이는 알고리즘 사용에 대해 기술하고 있다. 기존 탐지방식은 파일의 시그니처 값에 대한 유사도를 단순히 비교하는 것에만 그쳐 오탐율이 높거나 새롭게 생성되는 악성파일을 대응할 수 없는 제한점이 있다. 또한 정확도를 높이고자 딥 러닝을 통한 탐지방식이 제안되고 있으나 이 또한 동적분석으로 진행이 되기 때문에 시간이 오래 걸리는 제한이 있다. 그래서 우리는 이를 보완하는 VP Tree 탐지를 제안한다. 이 방법은 시그니처 값이 아닌 다차원에서의 해시 값의 데이터 위치를 기반으로 거리를 척도 한다. 유클리드 거리 법, 맨해튼 거리법이 사용되며 삼각부등식의 만족하는 기준으로 K-NN 이 생성이 되며, K-NN 을 이진 트리로 구성하여 인덱스를 통한 탐지를 진행하기에 기존 방법들을 보완할 수 있는 대안점이 될 수 있으며, 악성파일과 정상파일이 섞여 존재하는 총 3 만개의 데이터를 대상으로 악성파일 탐지 테스트를 진행하였으며 기본 방식에 비해 약 15~20%정도 속도가 단축된다는 것을 입증했다.
연구목적 : 본 연구에서는 사회적, 심리적 관점에서 아토피 피부염에서 보이는 스트레스의 양을 측정 하고 스트레스에 대한 대처 방식의 특정을 알아보고자 하였다. 방법 : 1997년 9월부터 1998년 5월까지 중앙대학교 의과대학 부속병원 피부과에 내원한 20세 이상의 아토피 피부염 환자를 분석 대상으로 생활사건 척도(Scale of Life Event)와 다차원적척도(Multimensional Coping Scale)를 이용하여 스트레스 정도와 대처방식의 차이를 알아보고자 하였다. 결과 : 생활 사건에 대한 스트레스의 양은 아토피 피부염 환자군이 $386.52{\pm}257.93$이었고, 대조군은 $255.98{\pm}161.93$으로 통계적으로 유의한 차이를 보였고 대처 방식에 있어서는 아토피 피부염 환자군에서 적극적 망각 척도, 정서적 진정 척도, 긍정적 비교 척도에서 각각 $7.30{\pm}3.56$(t=2.55. df=53, p=0.013), $8.0{\pm}2.05$(t=2.42. df=58, p=0.019), $6.00{\pm}4.97$(t=2.48, df=58, p=0.16)으로 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 높았다. 결론 : 스트레스는 아토피 피부염의 발생 및 악화에 영향을 미칠 것으로 추정되며, 적극적 망각과 같은 정서중심적, 비효과적 대처방식을 문제 중심적 대처로 변환시키고 자신보다 못한 상태에 있는 타인을 비교함 자신의 상태를 유지하려하는 인지적 측면과 스트레스 상황에서 발생한 정서적 혼란을 가라앉히려는 정서적 측면에 대해 지지적 치료가 이루어지면 아토피 피부염을 비롯한 정신 신체 질환의 치료에 도움이 될 것으로 생각된다.
본 연구는 사회부과적 완벽주의가 불확실성에 대한 인내력 부족과 무조건적 자기수용을 매개로 우울에 미치는 영향을 검증하여 대학생들의 긍정적인 생활을 증진시킬 수 있는 방안을 모색하고자 실시하였다. 본 연구에서는 사회부과적 완벽주의, 불확실성에 대한 인내력 부족, 무조건적 자기수용, 우울에 미치는 영향을 238명의 대학생을 대상으로 진행하였다. 이에 다차원적 완벽주의척도(MPS)의 하위요소인 사회부과적 완벽주의 척도, 불확실성에 대한 인내력 부족 척도(IUS), 무조건적 자기수용 척도(USAQ-R), 우울 척도(CES-D)로 구성된 설문을 실시하여 상관분석 및 구조방정식 검증을 실시하였다. 분석결과 사회부과적 완벽주의와 불확실성에 대한 인내력 부족은 우울과 유의한 부적 상관을 보였고, 무조건적 자기수용과는 유의한 정적 상관을 보였다. 구조방정식 검증을 통해 사회부과적 완벽주의와 우울과의 관계에서 불확실성에 대한 인내력 부족과 무조건적 자기 수용이 완전매개를 보이는 것으로 검증되었다. 본 연구에서의 시사점 및 제언을 제시하였다.
도시공간은 거주민들의 행동과 체험, 생활방식 등을 나타내는 장소이며, 지역적 속성과 자산과의 조화에 의해 그 도시만의 고유하고 독특한 이미지가 반영된 공간을 창출한다. 따라서 도시의 발전을 위해서는 각 공간이 가진 차이에 의해 생성되는 그 공간만이 가진 정체성을 적극적으로 반영하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 공간이 가진 이질성의 측면에 착안하여 도시공간별 특성을 밝혀내고, 공간의 이질적 이미지에 대한 심리요인을 분석하였다. 그 결과 부산시의 14가지 유형의 도시공간의 이미지 특성은 공간별로 차이가 나타났으며, 크게 자연성-인위성, 동적공간-정적공간으로 분류할 수 있었다. 또한 개인의 선호군집을 살펴보면 사람들은 자연성, 개방성, 완만한 경사의 비교적 정적인 공간에서 긍정적인 이미지가 높게 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.841-856
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2015
본 연구에서 국내 13개 업종과 16개 행정구역을 대상으로 전자상거래 구매동기와 관련된 다섯 개의 양적평가속성 (거래과정단순화, 구매비용절감, 공급자와 직접접촉, 업무추진속도향상, 기타)에 대해, 유사한 속성을 지닌 업종/행정구역들을 유사성 있는 군집끼리 분류 및 세분화하고 다차원 공간상에 시각적으로 배치시켰다. 정보화통계조사 (국가통계포털, www.kosis.kr)의 일환으로 전자상거래 경험이 있는 사업체를 대상으로 자료를 조사하였다. 구매동기 평가속성을 중심으로 유사성이 강한 업종과 행정구역을 분류한 결과 각각 4개와 2개로 유형화가 가능함을 알 수 있었다. 더 나아가 다차원 척도법을 사용하여 각 군집에 속한 업종 및 행정구역의 포지셔닝을 실시한 결과, 구매과정단순화, 구매비용절감 및 공급자와 직접접촉 속성에 대해서, 업종의 도 소매업, 기타 및 제조업이, 행정구역의 서울과 경기가 우위에, 제주는 가장 열세한 위치에 놓여있다. 반면에 업무추진속도향상과 기타속성에 대해서, 업종의 기타와 단체수리 기타 개인서비스업이, 행정구역의 충북과 경남이 각각 우위에 있으며, 도 소매업, 숙박 음식점업과 대구 및 경기는 열등한 점수를 갖는 것을 알 수 있다.
이 연구에서는 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 기준값 절단 방식, 최근접이웃 그래프, 최소비용 신장트리, 패스파인더 네트워크의 네 가지 네트워크 형성 방식 중에서 전체 구조와 세부 구조의 표현 능력이 모두 뛰어난 패스파인더 네트워크 알고리즘이 최근 가장 활발히 응용되고 있다. 최근접이웃 그래프는 아직까지 계량서지적 분석에 응용된 사례는 없으나 간단한 알고리즘과 클러스터링 능력 등과 같은 지적 구조 규명에 도움이 될 수 있는 몇 가지 장점을 갖추고 있는 것으로 확인되었다. 다차원척도나 군집분석과 달리 네트워크를 이용한 시각화에서는 입력자료의 전처리에 따라서 생성된 지적 구조의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구에서 고찰한 여러 네트워크 형성 방식을 적절히 활용함으로써 국내의 지적 구조 규명 연구를 활성화할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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