본 연구에서는 DFT를 이용하여 Nucleophilicity와 Basicity의 연관성에 대한 계산화학적 분석을 수행하였다. Basicity는 선정된 모델 분자의 protonation 반응에서 생성물과 반응물의 enthalpy 변화량인 양성자 친화도(Proton affinity, PA) 값을 구하여 분석하였다. 계산한 결과는 실험을 통해 얻은 PA 결과와 경향성이 거의 일치함을 확인하였다. Nucleophilicity는 모델 분자들과 $CH_3Br$ (electrophile)의 $SN_2$반응에서 gibbs free energy of activation(${\Delta}G^{\ddag}$) 값으로 그 경향성을 분석하였다. 또한 용매의 종류를 다르게 하여 용매에 따른 ${\Delta}G^{\ddag}$ 값의 경향성도 확인하였다. 각 용매에 따라 구한 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 비교하였으나, 큰 연관성은 보이지 않았다. 이에 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 보여줄 수 있는 parameter를 찾기 위하여 각 모델 분자의 Electronegativity와 Polarizability를 계산하여 연관성을 비교해보았다. Polarizability를 적용했을 때 Nucleophilicity와 Basicity사이의 연관성을 나타낼 수 없었던 반면, Electronegativity를 적용하여 Basicity와 Nucleophilicity의 연관성 보일 수 있음을 이론적으로 규명하였다.
오늘날의 네트워크는 고속화와 유비쿼터스 환경으로 인해 다양한 응용이 급속도로 생성되고 있으며 네트워크 트래픽도 매우 복잡해지고 있다. 이에 효율적인 네트워크 운용 및 관리를 위한 구체적인 단위의 트래픽 분류가 필수적이다. 다양한 트래픽 분류 방법이 연구되고 있는 가운데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 네트워크 플로우의 연관성 모델을 정의하고 이를 기반으로 트래픽을 분류하는 방법을 제안한다. 트래픽 분류를 위한 네트워크 플로우의 연관성 모델은 크게 유사성 모델과 연결성 모델로 이루어진다. 제안하는 방법론을 효과적으로 적용하기 위한 방안을 제시하며 실험을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도와 분석률의 방법론이라는 것을 증명한다.
이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.
고혈압과 영양소 섭취와의 관계를 분석하기 위하여 춘천시 남면과 사북면의 10개리에 거주하는 30세 이상 성인을 대상으로 1995년 7월$\sim$8월, 1996년 6월에 혈압측정 및 24시간 회상법을 이용한 식이조사를 시행하여 남자 250명, 여자 297명을 대상으로 분석하였다. 혈압과 영양소 섭취와의 관련성을 분석한 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 평균 수축기 혈압과 영양소 섭취와의 상관관계 분석에서 유의한 상관관계를 보인 영양소는 남성에서 단백질 에너지(%)였다$(\gamma=0.16)$. 여성에서는 유의한 상관 관계를 보여주지 않았다. 2. 평균 이완기 혈압과의 상관관계 분석시 남성에서 단백질 밀도와 단백질 에너지(%)가 강한 양의 상관관계를(p<0.01)보여주었으며, 칼슘 밀도(calcium density)와 에너지 보정 단백질도 유의한 양의 상관관계를 보여주었다. 여성에서는 유의한 상관관계를 보인 영양소는 없었다. 3. 탄수화물과 나트륨을 제외한 영양소 섭취량은 전체적으로 고혈압군에서 높았으나 유의한 차이는 보이지 않았다. 4. 다중선형회귀분석(multiple linear regression analysis)에서 남성의 경우 영양소 밀도를 이용한 모델에서는 평균 이완기 혈압만이 단백질 밀도와 유의한 양의 연관성을 보여주었다. 에너지 보정 영양소를 이용한 모델에서는 평균 이완기 혈압과 에너지 보정 단백질만이 유의한 양의 연관성을, 총 열량은 음의 연관성을 보여주었다. 여성의 경우는 평균 수축기 및 이완기 혈압과 유의한 연관성을 보여주는 영양소는 없었다. 5. 고혈압과 영양소와의 관계를 성, 연령, 체질량 지수, 가족력을 보정하고 선형중회귀로짓분석을 이용하여 분석시 영양소 밀도를 이용한 모델에서는 단백질 밀도가 강한 양의 연관성을(Odds ratio=3.18), 지방밀도는 유의한 양의 연관성을(Odds ratio=1.94)을, 나트륨 밀도는 유의한 음의 연관성을 보여주었다(Odds ratio=0.73). 에너지 보정 영양소를 이용한 모델에서는 에너지 보정 단백질이 유의한 양의 연관성을 보여주었다(Odds ratio=1.01). 본 연구는 단면조사를 통하여 혈압과 영양소와의 상관관계 분석과 고혈압군과 정상혈압군의 영양소 섭취의 차이를 분석하여 영양소섭취와 고혈압과의 연관성을 보고자 하였는데 적대적인 영양소 섭취량보다는, 같은 에너지 섭취수준에서 단백질과 지방 섭취가 상대적으로 많은 경우가 양의 연관성을 보였고, 나트륨 섭취가 상대적으로 적은 경우가 음의 연관성을 보였다.
본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교·분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.
전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.
본 논문에서는 가상환경을 구현할 때 환경에 논리적 객체를 등장시키는 것을 목적으로 하고 있다. 기존의 가상환경을 구현하는 시스템에서는 환경에 객체를 등장시킬 때 환경과 객체의 논리적 연관성을 고려하지 않고 있어, 가상환경의 사실성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 논리적 객체 삽입을 위하여 가상환경에 필요한, 가상환경에서 요구하는 객체들을 환경과의 논리적 연관성을 고려하여 미리 모델링해 놓는 Nursery 모델을 제시한다. 이 Nursery는 Ontology를 기초로 하여 구축되어, 다양한 추상화 레벨에 따른 논리적 연관성을 보장하여 줄 수 있다. 이는 나아가 가상환경 자체의 사실성을 보장하여, 실제 환경에서 일어날 수 있는 다양한 이벤트들이 전개될 수 있게 한다.
캡슐내시경 검사는 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 캡슐내시경 검사를 통한 진단 과정은 크게 적응증 판단, 내시경 검사, 진단의 세 단계로 이루어진다. 이 때, 진단을 위해 필요한 핵심 의료 정보로는 적응증, 병변, 질환 정보가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 핵심 정보를 의미적 특징 정보, 이를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의한다. 이와 같은 의미 기반 분석은 내시경 검사 전 과정에 걸쳐 수행된다. 먼저 캡슐내시경 검사에 앞서 환자의 증상을 확인하여 예상 질병 정보를 획득한다. 다음, 획득한 정보를 기반으로 캡슐내시경 검사를 실시한 후 발견된 병변의 위치와 진단을 위한 조직, 혈관, 산도와 같은 보조 정보들을 활용하여 최종 진단을 내린다. 이때, 예상 질병을 확인하기 위한 증상과 질병 간의 연관성이나 병변의 위치로부터 확인해야할 보조 정보 간의 해부학적 연관성이 고려되어야 한다. 그러나 기존의 내시경 관련 의료 정보 표준과 같은 지식 모델은 단순히 내시경 검사와 관련된 용어들이 나열된 형태로 의미적 연관성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 의미적 연관성 기반의 지식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 검사의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 질병 모델과 해부학 모델로, 캡슐내시경 검사를 위한 효과적인 의료 정보 제공을 가능케 한다.
최근 소프트웨어 산업에서는 개발 기간의 지연, 비용 증대와 같은 위험관리를 하기 위한 방법으로, SPI 전략이 활발히 진행되고 있다. 사실표준인 CMM이나 국제표준인 SPICE 등이 SPI의 참조적인 모델로 사용된다. 그러나 이들 모델은 특정환경을 가진 소프트웨어 개발 조직에 대한 품질 개선을 위해서 필요한 구체적인 개선 절차와 방법을 기술하고있지 않다. 특히 SPI를 위해서 SPA가 선행되는 경우가 많은데, 효율적인 SPA를 위해서는 심사절차에 대한 정형화가 필요하며 이를 통하여 심사의 일관성을 유지할 수가 있다. 본 논문에서는 심사의 정형화를 위해 SPA의 각 단계들을 UML을 사용하여 표현하고, 모델의 신뢰성을 ISO/IEC 9126의 6가지 품질 특성의 테두리 안에서 검증하고자 한다. 또한 결함들(Defect)간에 연관성을 분석하여, SPA의 등급평가 절차에서 사용되도록 제안한다.
엔터프라이즈 아키텍처 패턴 중 하나인 도메인모델은 재사용성 및 확장성, 그리고 유지보수에 많은 장점을 갖고 있다. 도메인모델을 적용하기 위해서는 지속성계층과의 매핑 및 트랜잭션 관리를 위한 다양한 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 도메인모델을 적용하여 개발한 시스템에서 도메인객체의 삭제 트랜잭션 처리 시 발생할 수 있는 참조의 일관성 오류 문제를 해결하기 위해 도메인객체의 연관정보를 관리하는 서비스를 제안한다. 제안한 연관정보 관리 서비스는 다대다 연관을 맺고 있는 도메인객체를 모니터링 하고 수행흐름을 가로채어 삭제 시 발생하는 객체의 참조 오류를 해결한다. 도메인객체 및 기존 서비스의 수정 없이 서비스를 제공하기 위해 AOP(Aspect-Oriented Programming)를 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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