협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.
토양수분 분포의 시공간적인 예측을 위하여 유사 동력학 상태의 습윤지수 계산과정을 정리하였고, 우량 자료를 회귀적분한 동력학적 습윤지수의 계산 알고리즘을 개발하였다. 설마천 유역의 수치고도 모형과 2년간의 우량자료를 활용하여 동력학적 상태의 습윤지수의 시ㆍ공간적인 거동을 분석하였다. 공간적인 거동은 동력학적인 습윤지수가 유사 동력학적 상태나 정적인 습윤지수와 비교하여 흐름분산 특성이 강조된 분포특성을 보여주었다. 통계적인 특성으로는 시간이 경과함에 따라 유사동력학적 습윤지수나 동력학적 습윤지수 모두 정상상태 습윤지수에 근접하나, 동력학적 습윤지수의 경우 두 개의 상이한 분포특성이 나타났다.
최근 검색엔진의 효율성을 향상시키고 검색결과에 있어서 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 이는 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하는 것을 그 목표로 한다. 특히 본 논문에서는 검색하고자 하는 토픽별 사용자의 인적 속성들이 미치는 영향력을 기반으로 사용자간 소셜 관계 지수(SRV : Social Relationship Value)를 산정하는 방법을 제안한다. 소셜 관계 지수란 인간의 내재적인 특성을 수치로 산정한 것으로, 웹 사용자들에게 있어서는 검색 성향의 유사정도와 직결된다. 따라서 검색하고자 하는 토픽별 개인 성향의 유사정도를 수치로 부여하고 유사성이 높은 사람들의 검색 정보를 이용하면 사용자에 보다 만족된 검색결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 구글 디렉터리(Google directory)의 정제된 각 토픽별 하위 범주(category)에 대해 선택 결과가 같은 사람들을 대상으로 인적 속성을 분석하고, 그 영향력을 가중치로 적용해 산정된 소셜 관계 지수와 사용자들의 검색 패턴을 비교 하였다. 그 결과 특정인을 기준으로 소셜 관계 지수가 높은 사람들의 검색 패턴이 매우 유사함을 확인 하였다. 이를 통해 토픽별 개인 간 연결 강도가 강할수록, 즉 유사성이 높은 사용자간에는 검색 패턴 또한 유사함을 검증 할 수 있었다.
본 연구에서는 모자이크 영상에 대하여 정량적인 품질평가지수에 대한 적용 가능성을 제시하였다. 우선, 영상 품질평가를 위해 접합영상의 접합선을 이용한 연속성 평가와 색상을 이용한 유사성(similarity) 및 대비(contrast)를 이용하여 품질평가지수를 산정하였다. 선정된 품질평가 항목을 기반으로 최종적인 품질평가지수를 산정하여 실험자에 의한 주관적 평가와의 비교, 검증을 수행하였다. 그 결과 정량적 품질평가지수가 주관적 평가지수와 유사한 결과를 나타냄으로써 제시한 영상 품질평가지수를 이용하여 제작된 모자이크 영상에 대한 정량적이고 객관적인 모자이크 영상의 품질평가가 가능하다는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 선로사고 발생시 주변 지역의 유사한 파급효과가 나타나는 선로들을 분류하기 위해 사고시 주변모선 전압을 바탕으로 일정한 기준에 따라 그룹으로 나누고 각 그룹별 가중치와 모선수를 이용해 파급효과가 얼마나 유사한지를 나타내는 지수인 SI를 구하고 이를 이용해 각 선로의 파급영향을 분석해 보았다.
유입유사량의 변화에 의한 하도의 지형변화를 파악하는 것은 하천을 복원하거나 유지하는데 중요하다. 본 연구에는 2차원 수치모형을 이용하여 상류에서 유입되는 유사량의 변화에 의하여 망상하천의 저수로 변화와 유사의 분급 특성을 분석하였다. 망상하천의 변화를 파악하기 위하여 하폭은 2.8 m이고, 수로 길이는 50 m로 설정하였다. 하상경사는 0.0125, 유량은 $0.014m^3/sec$로 설정하였다. 상류에서 공급되는 유사량은 평형상태의 유사량에 대하여 50%, 70%, 90%, 100%로 감소시켰다. 상류에서 공급되는 유사량이 감소할수록, 하상고는 감소하고 하상토 입경은 증가하였다. 또한 하도 단면에 대한 저수로의 수를 나타내는 망상하천 지수(Braiding Index)는 감소하였다. 이것은 하도의 저수로 수가 감소하는 것을 나타낸다. 유입 유사량이 감소할수록, 하도의 기복도가 감소하며, 이것은 하도의 역동성이 감소하는 것을 의미한다.
본 자료에서는 1998년과 2017년의 수출유사도지수 변화를 파악함으로써 북한의 수출상품이 어떠한 소득수준의 국가와 유사한지 알아보았다. 1998년 수출유사도지수는 한국, 홍콩, 태국, 중국, 일본 순으로 높았으며 2017년에는 미얀마, 모로코, 튀니지, 방글라데시, 스리랑카 순으로 높은 것으로 나타났다. 단편적인 비교일 수 있으나, 1998년 북한의 수출 품목은 한국과 2017년에는 미얀마와 가장 유사하다고 해석 가능하다. 이어서 1998년과 2017년 북한의 수출품목의 비중변화를 관찰한 결과 광물성연료(HS 27)의 수출비중이 가장 크게 증가하였으며, 의류(HS 62), 광·슬래그·회(HS 26), 과실(HS 08), 의류(HS 61)가 뒤를 이었다. 반대로 2017년 1998년에 비해 수출비중이 가장 크게 감소한 품목으로는 전기기기(HS 85), 원자로·기계류(HS 84), 식물(HS 12), 플라스틱과 제품(HS 39), 인조스테이플 섬유(HS 55)이다. 비교분석을 위해 북한과 수출유사도지수가 가장 높은 10개 국가의 수출품목 비중 변화 역시 살펴보았는데, 자세한 품목의 비중변화는 부록의 <부표 1~10>에서 확인할 수 있다. 1998년과 2017년 각각 수출유사도지수가 가장 높았던 한국과 미얀마의 수출품목 변화는 특히 주목할 만하다. 전기기기(HS 85)의 수출이 한국에서는 가장 크게 증가한 반면, 북한에서는 가장 크게 수출이 감소한 상품이었으며, 미얀마의 경우 광물성연료(HS 27), 의류(HS 62), 광·슬래그(HS 26)의 수출이 증가한 것으로 드러난다.
안정적인 유묘의 확보는 스마트작물생산을 위한 공정육묘 생산에서도 중요하며, 기내배양시 유전적 안정성이 높은 유묘의 대량증식은 유묘생산과 공정육묘생산에서 중요한 과정이다. 기내배양시 배양과 정에서 존재하는 체세포영양계변이(somaclonal variation)라는 장벽을 제거하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 화본과 식물인 홍띠(Imperata cylindrica ‘Rubra’)로부터 기관분화 단계별 재분화체를 작성하여 기관분화 시 기내재생체의 유전적 안정성을 조사하였다. ISSR 마커에 기반하여 유전적 변이성을 조사하고자 7종류 총 21개체의 기관분화 단계별 재분화체 및 재분화식물체에 대하여 분석한 결과, 유전적 다형성은 기관분화 단계별 재분화체 및 순화 재분화체에서 대조구인 모식물체(1.4%) 대비 같거나 높게 나타나서 재분화체에서 유전적 안정성이 다소 낮은 것으로 나타났다. 또한, Jaccard 계수(Jaccard coefficient)로 총 21개체들 간의 유전적 유사도 지수를 평가한 결과, 유전적 유사도 지수는 0.747~1.0 사이에 분포하며, 평균 0.868로 나타났다. ISSR 마커 밴드에 기반하여 평균연결법(Average linkage method)으로 군집 분석한 결과, 모든 개체는 유사도 지수 0.809 ~ 1.000 내에 분포하였다. 유전적 유사도 지수 0.809에서 2개 그룹으로 유집되었으며, 모식물체와 실내재배, 노지재배 재분화 녹색 식물체가 같은 그룹으로 분류되었다. 이상의 결과는 화본과 식물의 기내배양에서 기관분화 시 존재하는 체세포영양계변이에 대한 기초 정보를 제공해 준다. 이들 기관분화에 따른 기내재생체의 안정성에 대한 연구자료는 향후 기내식물의 안정적인 대량번식에 있어 유익한 배경을 제공해 줄 것이다.
본 논문에서는 Mobbing(집단 따돌림) 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 60개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하고, 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들을 포함한 요소들이 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 Social Network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G2 Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the Social Network, Bullies, Aggressive victimes, Victimes)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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