이 연구는 BMI 분류기준과 9점-신체상평정척도 분류기준의 일치도를 조사하여 현장적용의 유용성을 확인하고, 여대생들이 체형에 대해 실제로 인식하고 정도를 파악하여 체형인식의 왜곡에 대한 올바른 정보와 비만의 기준에 대한 정보 제공에 목적이 있다. BMI 분류기준과 신체상평정척도 분류기준의 일치도, 그리고 여대생의 BMI에 따른 신체상 인식 정도를 알아보기 위하여 교차분석, Spearman의 등위차상관계수 및 카파통계량을 산출하였다. 분석결과 일반 여자대학생이 판정한 신체상 평정척도 분류기준과 BMI 분류기준은 통계적으로 ${\rho}=.719$(p<.001)로 높은 상관과 ${\kappa}=.506$(p<.001)로 보통 수준의 일치도를 나타냈다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 신체상과 관련하여 인종의 특성에 따른 크기와 형태를 조정할 필요가 있으며 인구통계학적 특성이 다르거나 비만도가 높은 대상자를 선별하여 그들의 체형인식과 심리적인 측면에 관한 추가적인 연구가 필요하다.
인터넷을 포함한 여러 가지 기술이 발전됨에 따라 인터넷 광고 시장도 두드러지게 성장하고 있다. 무한한 가상 공간과 디지털이 갖는 신속성, 편리함 등 다양한 서비스를 제공할 수 있는 인터넷 기반의 모든 서비스는 데이터베이스로 축적된다. 여기에 애매함과 불확실성을 가지는 실세계를 표현하기 위해 퍼지논리함수를 이용하여 효율적으로 방문객을 분류하는 방법을 제시한다.
인터넷과 디지털기기의 발달로 인해 이미지 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 이미지 데이터의 의미적인 자동분류를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 이미지 분류방법은 내용기반 분류와 주석자에 의한 직접 분류 방법이 있다. 하지만 분류 기준이 명확하지 않고, 이미지가 내포하고 있는 정확한 의미 별로 분류가 이루어져 있지 않았다. 이에 본 논문에서는 이미지의 주석간 개념적인 관계를 분석하고 이미지에 의미를 대표할 수 있는 키워드를 추출하여 의미적이고 효율적인 분류 방법을 제안한다.
컨텐츠 산업은 전통적인 미디어 기업들이 생각하는 제작물 위주의 산업에서 디지털 컨텐츠를 중심으로 하는 통합 서비스산업으로의 전환기를 맞이하고 있으며 최근에는 그에 대한 관심이 더욱 증대하고 있다. 산업 전반적인 요소들이 빠르게 변화하고 있는 정보통신서비스 산업에서의 컨텐츠 산업은 타 산업에서 생산에 해당하는 역할을 맡고 있다. 그리고 타 산업에서의 제품 분류에 해당하는 컨텐츠의 분류가 있지만 현재의 컨텐츠 분류 체계는 실제 제작되는 컨텐츠 자체의 내용이나 사업의 수익모델 등을 분류의 기준으로 제시하고 있다. 하지만 그러한 분류는 정보통신서비스 간업 전체의 흐름에 대한 관점과 산업내 사업자간의 상호작용을 고려하지 알고 있기에 실제 산업에 참여하고 있는 사업자에게 필요한 다양한 기준의 분류를 제시 못 하고 있다. 본 연구에서는 컨텐츠 산업에 참여하는 사업자 사이의 핵심 프로세스를 선정하고. 이를 중심으로 하여 프로세스 관점으로 컨텐츠 산업의 사업자 분류를 통해 사업자간에 일어나는 상호 필요한 프로세스에서의 데이터, 문서 등을 활용에 대한 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때, 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류 함수를 개발하기 위하여 퍼지 분류기를 이용한다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 9개 한의과대학의 10개 부속한방병원에서 치료를 받은 환자들 중 각 병원의 사상체질전문의로부터 체질진단을 받고 최소한 4주 이상 사상체질 처방을 사용한 후 주 증상이 전반적으로 호전되어 체질이 확인된 환자 1,914명을 대상으로 하고 있다. 본 연구는 사상체질의학의 광제설을 토대로 환자의 성별을 분리 하였을 뿐만 아니라, 비만도를 추가적으로 분류하였으며, 체형기상, 용모사기, 성질재간, 병증약리 중 체형기상을 토대로 분류하였으며, 사상체질을 판별할 수 있도록 설계되고 구현되었다.
컴퓨터 기술이 발전함에 따라 디지털 게임 속 가상경관은 보다 정교해지고 있으며, 설계 및 구현 과정에서 고려를 요구하는 요소들이 증가하고 있다. 하지만 여태 가상경관 설계를 위한 정형화된 설계 방법론도 전무한 관계로, 디자이너들은 비효율적인 설계 과정을 거치며 동시에 질적으로도 만족스럽지 못한 결과물을 구축하고 있다. Ian McHarg의 도면 중첩법은 레이어 단위로 설계 고려요소를 정리하여 설계를 진행하기에, 설계에 고려할 요소들을 체계적으로 종합하는 디자인의 진행이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도면 중첩법을 활용한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 이를 위해서 우선 가상경관의 공간적 특수성에 따라 분류를 진행하는 분류 방법론을 문헌 조사를 통해 파악하여, 이들을 각각의 레이어로 조직하였다. 그리고 설계 영역으로서의 가상경관과 실공간의 차이점을 파악하여 이들을 기반으로 한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 마지막으로 프로토콜 분석방법론과 공간 구성요소의 비교분석을 통하여 본 연구에서 구축한 설계 방법론의 유효성을 검증하였다. 검증 결과, 본 설계 방법론은 디자이너들의 작업 시간을 22% 이상 줄일 수 있었으며, 동시에 작품의 질을 향상시킬 수 있었다. 향후 본 설계 방법론은 디지털 게임을 비롯한 가상경관 설계 및 구현의 영역에서 활발한 활용을 기대할 수 있을 수 있으며, 나아가 가상경관을 조경 설계의 한 영역으로써 확장이 가능할 것임을 시사한다.
본 연구는 청소년을 대상으로 하는 과학분야 디지털도서관인 LG사이언스랜드와 미국의 국가과학디지털도서관인 NSDL을 사례로 하여 정보서비스 구성 및 정보시스템 설계내용을 분석하였으며, 국내 과학정보서비스 이용자의 정보요구와 이용성향을 설문을 통해 조사하여 정보서비스 개선사항을 도출하였다. 청소년 과학정보서비스 이용자들은 주로 호기심 해결과 과학지식을 넓히기 위해 서비스를 이용하며, 편리하고 단순한 효율적인 검색인터페이스를 선호하고 있다. 국외 과학정보서비스는 메타데이터를 기반으로 한 일관성 있고 체계적인 방법으로 정보를 조직하여 정보서비스를 제공하고 있으며, 국내 청소년 대상 과학정보서비스는 주제별 분류체계에 있어서 기타과학분야의 분류세분화를 요구하고 있다.
소프트웨어 산업은 21세기 정보화 사회의 발전에 있어서도 중요한 역할을 하고 있다. 소프트웨어 소스 코드의 소유권 분쟁이 발생 시 소유권을 증명하기 위해서는 원본의 소프트웨어 소스코드를 판별해야만 하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 소스코드의 원본 판별을 지원하기 위한 소프트웨어 소스코드의 디지털 라이센스는 소스코드의 예약어를 파싱하여 계층구조를 갖는 XML 파일로 표현하며, 복잡한 소스코드 대신에 소프트웨어 소스코드의 노드 패턴과 아키텍처 패턴인 트리 구조 형태로 표현할 수 있다. 그리고 디지털 라이센스에 의한 소스코드의 분류 가능성에 대한 시뮬레이션과 크립텍스 모델을 제안한다.
홈/개인 IoT 환경에서 모바일 기기나 유무선 공유기는 IoT 기기의 트래픽을 중계하는 경우가 많다. 본 논문에서는, 홈/개인 IoT 환경에서 IoT 기기들이 서버로 전송한 패킷들을 프라이버시 보호 측면에서 더 안전하게 상류로 전송하는 기능을 제공하는 트래픽 자동 분류기반의 상류 프라이버시 보호 계층을 제안한다. 트래픽의 목적지 주소를 기반으로, 직접 연결, 프락시를 통한 연결, VPN을 통한 연결, Tor 익명 네트워크를 통한 연결 방식 중 하나를 선택하고, 선택된 연결 방식으로 상류로 패킷을 전달한다. 별도의 사용자 인터페이스를 통해 목적지 주소 및 적합한 연결 방식을 설정할 수 있다. 제안 계층은 모바일 기기 및 유무선 공유기에 적용 가능하며, 현재 모바일 기기용 개념 증명 예제를 구현하였다.
특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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