본 연구의 목적은 외국인 유학생을 대상으로 치과진료 이용실태 및 치과의료기관 선택기준을 파악하여 이들의 치과의료 이용에 대한 문제점을 파악하고 구강건강관리 방안을 개선하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 연구방법은 S 대학교 외국인 유학생 145명을 대상으로 설문조사를 하였으며, 수집된 자료는 SPSS 24.0 프로그램(SPSS Inc. Chicago. IL, USA)을 이용하여 기술통계, 교차분석 및 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 치과진료경험에서 일본, 중국, 말레이시아, 기타 유학생 모두 치아우식치료가 가장 많았으며, 건강보험에 가입자는 35.9%에 불과하였다. 치과의료기관 선택기준의 문항별 평균점수는 구강보건교육 프로그램의 제공이 가장 많았으며, 구강보건교육 프로그램이 중요한 경우에 향후 치과진료이용의 의지가 긍정적이었다. 따라서 향후에는 외국인 유학생들을 위한 구강보건교육 프로그램 활성화 및 보건의료 정보제공이 요구된다.
국내에서 시행중인 발전차액지원제도는 신재생에너지의 보급 확대를 목적으로 2002년부터 시행 중에 있으며, 법적으로 인증된 신재생에너지 발전전원에 대하여 일종의 우대가격인 기준가격을 적용하고 있다. 2002. 5월에 최초 고시된 기준가격지침 고시기준은 그동안 두 차례의 개정을 거친 바 있으며, 2006년 10월경에는 전면 개정을 앞두고 있다. 향후, 개선될 기준가격 시스템은 국내의 현실적인 여건 등을 감안하여 대상 전원별로 고정, 또는 선택적인 요금제를 통하여 탄력적인 기준가격체계를 적용하는 방향으로 검토할 예정이다.
본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.
뒷채움재료의 선정기준으로 구조물과 연이은 토공부 사이의 부등침하를 최소화하기 위해 맞물림(Interlocking)효과 및 다짐성이 우수하고 배수가 원활히 될 수 있는 입상재료인 선택층 재료를 사용하는 것으로 규정 및 설계하고 있다. 일률적으로 정해진 현재의 뒤채움재료 선정기준은 건설초기에 손쉽게 구할 수 있었던 선택층 재료인 SB-1의 공급이 어려워져 적절하게 현장여건을 고려하기 곤란하다. 공학적 측면에서 지나치게 안전측으로 선택 및 설계되는 경우가 있어 공사비의 상승 등 시공성과 경제성 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 실내 모형토조를 이용하여 뒤채움 완료 후 뒤채움부 상단에서 교통하중에 의한 장기동적토압을 모사해 뒤채움부의 장기 침하량과 수직, 수평토압을 측정 비교해 교대 뒤채움부 재질 변경을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 비정규 시계열 자료에 관한 다양한 회귀모형을 고찰하고, 이들 모형의 선택 기준에 관하여 연구해 보았다. 모형 선택의 기준으로는 AIC (Akaike information criterion), BIC (Baysian information criterion) 그리고 우도비 검정을 확장 적용하였다. 또한, 실제의 Polio 자료분석을 통해 이를 적용해보았다.
스크립트 언어는 모듈의 결합이나 조정 등의 여러 목적으로 쓰이고 있는 언어이다. 스크립트 언어는 사용의 편리함과 높은 생산성으로 인해 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 너무나 많은 스크립트 언어가 개발$\cdot$제시되고 있어 프로그래머가 스크립트 언어를 선택해야 할 때 어떤 언어를 선택해야 할지 판단하기 힘든 실정이다. 이에 본 논문에서는 프로그래밍 편의성 관점에서의 비교 기준을 제시하고 대표적인 스크립트 언어(VB script, Ruby, Perl, Python, Tcl, Lua, Groovy)를 이 기준에 따라 비교하였다. 비교 결과 각 비교 분야에 강점을 보이는 언어를 발견하였다. 본 논문의 결과는 스크립트 언어를 선택하는데 도움이 될 것이다.
주행차량의 영상으로부터 개별차량이 포함하는 고유정보를 추출하는 과정은 선택된 프레임에 포함된 차량의 위치 및 상태에 의존적이다. 고정된 카메라에 의해 설정된 영상내의 기준을 불규칙적으로 진행하는 개별차량에 동일하게 적용하는 것은 특징요소의 검출과 인식에서 결과의 신뢰성에 영향을 준다. 프레임 선택과정에서는 도로상의 그림자가 차량검출을 어렵게 하는 요소이다. 본 논문에서는 그림자의 영향을 받지 않고 영상내 설정된 범위에 차량이 위치한 프레임을 선택하는 방법과 불규칙적으로 진행하는 개별적인 차량의 기준을 설정하는 방법을 제시하였고, 차량이 포함하는 패턴을 이용하여 특징요소의 위치를 인식하는 방법에 대해 실험하였다.
본 논문에서는 대규모 종합감시시스템 환경에서 비디오의 특징을 분석하여 비디오가 촬영되는 환경에 적합한 지능형 영상분석 알고리즘 선택 기준을 제안하였다. 대규모 종합감시시스템 환경의 예로 도시철도 감시시스템을 사용하였다. 본 시스템에 설치된 카메라에 입력되는 비디오의 특징을 위치와 용도 및 상황별로 분석하였다. 분석을 기반으로 하여 적합한 비디오 감시 알고리즘을 선택하는 기준을 제시하였으며 상황 처리 시나리오를 제시하였다.
자궁경부암을 대상으로 란게르한스 세포와 악성변화의 연관성을 연구할 때 사용할 수 있는 통계적 방법을 제시하였다. 포아슨 확률모형에 바탕을 두어 설정된 여러 가능한 부모형 가운데 관찰치에 가장 적합한 모형을 AIC유형의 모형선택 기준에 의하여 선택하였다. 모형선택 기준의 표본분포는 불스트?을 이용하여 근사시키고 추정량의 표본분포는 정규근사를 이용하여 구하였다.
한글 근사 단어 검색 시스템은 사용자의 오류를 포함한 검색 질의에 효과적으로 대응할 수 있는 방법이나 검색 속도가 매우 느려서 실제 사용에 큰 어려움이 있다. 일반적으로 DNA 검색에 사용하는 서열 정렬 기법을 사용할 경우 데이터 베이스의 모든 문자열과 비교가 이루어져야 하기 때문에 많은 검색 시간이 걸리게 된다. 이것을 해결하기 위해 우리는 편집거리가 metric space를 만족하는 성질을 이용한 한글 근사단어 검색 시스템을 사용하여 실제 서열정렬을 사용하여 비교가 필요한 후보 단어를 거르게 된다. 이 한글 근사 단어 검색 시스템에서 가장 중요한 것은 기준축의 역할을 하는 Base-Pivot의 선택 방법이다. 본 논문에서는 이 Base-Pivot의 효율적인 선택방법을 실험을 통해서 분석하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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