마이크로어레이 분류는 전형적으로 분류기 디자인과 에러 추정이 현저하게 작은 샘플에 기반한다는 것과 교차 검증 에러 추정이 대다수의 논문에 사용된다는 주목할 만한 두 가지 특징을 소유한다. 마이크로어레이 난소 암 데이터는 수 만개의 유전자 발현으로 구성되어 있고, 이러한 정보를 동시에 분석하기 위한 어떤 체계적인 절차도 없다. 본 논문에서는, 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 선택하였고, 널리 보급되어 있는 분류 규칙인 선형 분류 분석, 3-nearest-neighbor와 결정 트리 알고리즘은 표지 유전자를 선택한 데이터와 선택하지 않는 데이터의 분류 정확도 비교를 위해 사용되어졌다. ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.
다성분 동시분석방법의 적용성을 검토하기 위하여 골프장 농약잔류량검사 대상항목 30종 중 다성분 동시분석이 가능할 것으로 판단되는 24종(유기인계 농약 11종, 유기염소계 농약 5종, 합성피레스로이드계 농약 4종 및 기타 농약 4종 및 농약성분에 대한 토양 잔디 물 등 매체별 회수율 실험 결과, 다성분 동시분석방법의 적용이 가능한 농약은 16종이었으며, 모든 매체에서 70% 이상의 회수율을 보였다. 이들 농약을 계통별로 분류하면, 유기인계 농약 8종(chlorpyrifos, chlorpyrifos-methyl, diazinon, EPN, fenitrothion, phenthoate, phosalone, and toclofos-methyl), 유기염소계 농약 4종(daconil, captan, endosulfan, and tetradifon), 합성피레스로이드계 농약 2종(fepropathrin, lambda-cyhalothrin), 기타 농약 2종(bromopropylate, pendimethalin)이었다. 다성분 동시분석방법의 적용 할 수 없는 8종의 농약 중 dicofol의 경우는, 물과 잔디에서는 회수율이 70%를 상회하였으나, 토양에서는 53%로 나타나 토양의 경우 다성분 동시분석방법의 적용은 어려운 것으로 판단되었다. 또한 amitraz는 매체별 회수율이 70% 이하였고, pyraclofos는 매체별 평균 회수율이 다성분 동시분석방법 적용기준($70{\sim}130%$)에 벗어났으며, bensulide, deltamethrin, iprodione, phosphamidon, tralomethlin의 농약은 전혀 검출되지 않아 본 연구에서 사용한 다성분 동시분석방법을 적용할 수 없었다.
많은 과학자들은 인간의 사고를 functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Time Resolved Spectroscopy(TRS), Electroencephalography(EEG)등을 이용해서 두뇌 활동 영역을 연구하고 있다. 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 두뇌의 활동을 연구하여 간질이나 발작을 알아내고 거짓말 탐지 분야에서도 사용된다. 본 논문에서는 사람의 두뇌활동을 측정하여 인간의 감정을 인식하는 연구에 중점을 두었다. 특히 fMRI와 TRS 그리고 EEG를 이용해서 사람의 두뇌활동을 측정하는 연구를 하였다. 많은 연구자들이 한 가지 측정 장치만을 사용하여서 측정하거나 fMRI와 EEG를 동시에 측정하는 연구를 진행하고 있다. 현재에는 단순히 두뇌의 활동을 측정하거나 측정시 발생하는 잡음들을 제거하는 연구들에 중점을 두고 진행되고 있다. 본 연구에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정하여 얻은 두뇌 활동 데이터를 가지고 감정에 따른 활동영역의 EEG신호를 측정하였다. EEG 신호분석에 있어서 기존의 뇌파만을 가지고 특정을 찾아내는 것을 넘어서 각각의 채널에서 기록되는 뇌파의 파형을 주파수에 따라서 분류하고 정확한 측정을 위해 낮은 주파수를 제거하고 연구자가 필요한 부분의 뇌파를 분석하였다.
본 연구는 딥러닝 기반의 텍스트 데이터 분류 모델의 성능 고찰을 통해 한국어 건설 재해사례의 효율적 관리방향을 제안한다. 이를 위해 비정형 텍스트 문서인 건설 재해 보고서를 활용해 건설 사고의 대표적 유형인 추락, 감전, 낙하, 붕괴, 협착의 5개 범주로 분류하는 딥러닝 모델을 구현하였다. 초기 모델 테스트 결과, 추락 재해의 분류 정확도가 상대적으로 높게 도출되며 타 유형을 추락 재해로 분류하는 경우가 많이 발생한다는 특징이 나타났다. 원인 분석 결과, 1) 구체적인 사고 유발 행동, 2) 유사한 문장 구조, 3) 여러 유형에 해당되는 복합사고가 위의 특징에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이 중 추가 실험을 통해 검증이 가능한 복합사고에 대한 두 가지 정확도 개선 실험을 진행하였다: 1) 재분류, 2) 제외. 실험 결과, 복합사고 제외 시 분류 성능이 185.7% 향상되었으며, 이를 통해 여러 사고 유형에 대한 내용을 동시에 포함하는 복합사고의 다중공선성(multicollinearity)이 해소되었음을 알 수 있다. 결론적으로 본 연구에서는 향후 사고에 대한 상황을 상세히 서술하는 체계를 마련함과 동시에 복합사고를 독립적으로 관리할 필요성을 시사한다.
본 연구에서는 화상분석(image analysis)에 기반한 소프트 센서를 설계하고, 이를 색상-질감 특성을 가진 제품의 외관품질 자동분류에 적용하였다. 색상과 질감(texture)을 동시에 가진 화상을 분석하기 위해 다중해상도 다변량 화상분석(Multiresolutional Multivariate Image Analysis, MR-MIA) 기법을 이용하였으며, 자동 분류를 위한 감독 학습법(supervised learning)으로는 Fisher의 판별분석(Fisher's discriminant analysis)을 사용하였다. 잠재변수법의 하나인 Fisher의 판별분석을 사용하였기 때문에, 제품의 외관을 서로 다른 불연속적인 부류로의 분류할 수 있을 뿐 아니라, 연속적인 외관 변화를 일관적이고 정량적으로 추정함은 물론, 외관의 특성 해석 또한 가능하였다. 이 방법은 인조대리석 제조 공정에서 중간 및 최종 제품의 외관 품질을 자동으로 분류하는 데에 성공적으로 적용되었다.
웹 어플리케이션은 로딩 시간을 빠르게 하는 것이 중요하다. 파싱은 로딩 과정 중 하나로서 로딩을 길어지게 하는 원인이 되고 있다. 이러한 이유로 파싱 쓰레드를 만들어 파싱을 병렬화 시킨 동시 파싱 기법이 제안되었다[3]. 그러나 동시 파싱은 파싱 순서에 대한 고려가 없다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 동시 파싱을 사용할 때 어떤 함수를 먼저 파싱해야 하는가에 대한 휴리스틱을 제안한다. 파싱 우선 순위를 정하기 위해 실제 웹 어플리케이션의 자바스크립트 함수들을 분석하여 함수를 세 가지 기준으로 분류하였고, 각 분류의 호출 확률(call probability)을 구하였다. 조사한 호출 확률을 이용하여 높은 호출 확률을 갖는 함수들에 높은 파싱 우선 순위를 주었고, 반대로 낮은 호출 확률의 함수들은 낮은 우선 순위를 주었다. 정의한 우선 순위를 토대로 휴리스틱을 제안했고 이를 검증하기 위해 실제 웹 어플리케이션에서 로딩 시간을 측정하여 최대 3.8%, 평균 2.6%의 로딩 시간을 단축하였다.
최근 스마트폰의 서비스 활성화를 기반으로 모바일 어플리케이션에 대한 활용도가 높아지고 있다. 어플리케이션 다운로드 건수가 45억 건을 넘을 것이라는 전망과 함께 사용자들이 적극적으로 어플리케이션을 소비함과 동시에 제작 환경에 뛰어들고 있다. 이에 본 논문은 모바일 어플리케이션에 있어 국가별 선호차가 있는지를 분석하고 그러한 선호 차이가 갖는 의미를 도출하여 향후 어플리케이션 제작을 하려는 개발자들과 서비스 제공자들에게 유용한 정보를 제공하고자 한다. 이를 위하여 본 논문은 첫째, 모바일 어플리케이션의 분류 체계를 수립하고 둘째, 한국과 미국을 대상으로 유료, 무료 어플리케이션의 상위 다운로드 어플리케이션을 분석하였다. 국가별 어플리케이션 다운로드 분포 비율을 분류 체계에 적용하여 한국과 미국의 어플리케이션에 대한 선호 차이를 제시하였다. 마지막으로 유형별 문화 차원 점수를 적용하여 모바일 어플리케이션에서의 국가별 문화 차원 지수를 도출하였다.
마이크로어레이 데이타는 동시에 수 만개 유전자의 발현 값을 포함하고 있기 때문에 질병의 발현 형질 분류에 매우 유용하게 쓰인다. 그러나 동일한 생물학적 주제라 할지라도 여러 독립된 연구 집단에서 생성된 마이크로어레이의 분석결과는 서로 다르게 나타날 수 있다. 이에 대한 주된 이유는 하나의 마이크로어레이 실험에 참여한 샘플의 수가 제한적이기 때문이다. 따라서 개별적으로 수행된 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 늘리는 것은, 보다 정확한 분석을 하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 이에 대한 해결 방안으로 두 단계 접근방법을 제안한다. 제 1 단계에서는 개별적으로 생성된 동일주제의 마이크로어레이 데이타를 통합한 후 인포머티브(Informative) 유전자를 추출하고 제 2 단계에서는 인포머티브 유전자만을 이용하여 클래스 분류(Classification) 과정 후 분류자를 추출한다. 이 분류자를 다른 테스트 샘플 데이타에 적용한 실험결과를 보면 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 증가시킬수록, 비교 방법에 비해 정확도가 최대 24.19% 높은 분류자를 만들어 내는 것을 알 수 있다.
현재 고속도로 분류부의 감속차로길이 설계는 본선 및 연결로의 설계속도를 고려하여 감속에 요구되는 길이인 감속구간을 고려하고 있다. 이는 유출 차량이 분류부 이전에 노견측차로에 진입하여 변이구간을 통해 감속구간에서 감속을 진행한다는 전제가 필요하다. 그러나 진출하려는 연결로 교통량이 많아지면 동시에 여러 대가 감속차로로 진입하는 상황이 발생한다. 이것은 본선교통류의 흐름을 방해하거나 뒤늦게 감속차로에 진입하여 충분한 감속구간을 확보하지 못하게 하는 원인이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 유출교통량의 크기를 고려하여 분류부에서의 동시진입 상황시 본선의 주행성을 확보하면서 진출차량이 감속차로로 안전한 차로변경을 하기 위한 감속구간 확장길이와 이에 대한 방법론을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구의 결과를 FRESIM을 통해 효과분석을 한 결과 분류부의 본선 및 감속차로에서의 차량당 지체의 감소와 평균속도의 증가 그리고 차로별 속도편차의 감소효과를 확인할 수 있었다.
본 연구는 지역이 가지고 있는 중요한 자원을 자연 생태적 요소, 역사 문화적 요소, 시각 환경적 요소 등으로 분류한 후 충남지역 16개 시 군을 대상으로 군의 상징적 요소로서 가치 있는 자원의 발굴과 동시에 개발에 밀려 점점 사라져가는 농산어촌 대표경관의 추출을 통해 자원의 중요성을 AHP(계층 분석적 의사 결정기법)모델을 통해 분석하여 상호 중요도를 파악하고자 한다. 이러한 연구를 통해 지역의 대표적인 상징적 요소와 경관적 요소의 상관성을 파악함과 동시에 중요도에 따라 순위(ranking ordering)를 결정함으로서 지역의 정체성(identity)을 확보하고, 향후 보전할 자원의 특성을 파악함으로써 지역의 문화적, 환경적, 생태적 자원가치의 패러다임을 구축하고자 한다. 연구방법은 1차적으로 문헌조사를 통한 지역의 자원특성에 대한 분류체계를 설정한 후 전문가 집단을 선정하여 설문조사를 통한 통계적 분석방법을 사용하고자 한다. 전문가 집단은 지역에 대한 비교적 잘 파악하고 있는 지역전문가(관련대학 교수, 공무원, 연구원 등)로 구성하였으며, 1, 2차 설문을 통한 상징성 및 대표경관자원을 최종적으로 선정한 후, 3차 설문에서는 농촌 및 경관관련 전문가 집단을 재선정하여 AHP(계층 분석적 의사결정)기법을 통한 자원의 중요도를 파악하고자 한다. 분석방법은 자료의 계량적 분석을 위해 통계프로그램인 SPSS 12.0 for Windows와 도출된 상징요소의 가중치를 파악하기 위해 AHP 프로그램인 ExpertChoice 2006을 사용하여 도출된 상징요소의 가중치별 순위를 측정하여 분석의 과학성, 논리성, 타당성을 확보하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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