Orbicule(소구상체)의 분포를 확인하기 위하여 꿀풀과에 속하는 6속 11분류군과 마편초과 3속 4분류군의 약벽을 주사전자현미경(scanning electron microscope)을 이용하여 관찰하였으며, 문헌조사를 통해 현화식물 내 소구상체의 분포가 갖는 계통분류학적 유용성 및 융단조직 유형과의 관련성에 대해 검토하였다. 그 결과 꿀풀과 분류군들에서는 모두 소구상체가 관찰되지 않았고, 마편초과 분류군들에서는 평균 $1{\mu}m$ 이하, 구형의 소구상체들이 조밀하게 분포하는 것을 살펴볼 수 있었다. 이와 같은 과 수준에서 일관성 있는 소구상체의 분포 특징은 현화식물 전체 orbicules에 대해 조사된 150과 중 123과와 일치하는 것으로 소구상체의 분포 유형 자체가 분류학적 예견적 가치를 지니는 것으로 나타났다. 또한, 융단조직 유형이 확인된 분류군들 중 분비형 융단조직을 갖는 분류군의 약 84%에서 소구상체가 나타나고, 아메바형 융단조직을 갖는 분류군의 약 80%은 소구상체가 나타나지 않는 것으로 조사되어 소구상체의 발달이 융단조직 유형과 밀접한 관련이 있는 것으로 조사되었다. 하지만, 현재까지 수행된 소구상체 연구는 현화식물 전체 416과들 중 150과에 제한되어 있고, 이들 분류군들 중 융단조직 유형은 92과에서만 알려져 있어 소구상체의 기능 및 융단조직 유형과의 유연관계를 규명하기 위해서는 보다 광범위한 분류군을 대상으로 한 연구가 필요한 것으로 나타났다.
분류표에서 주기는 분류항목과 기호에 대한 유용한 정보를 제공하여 분류의 정확성과 일관성을 향상시켜 준다. KDC에서도 여러 가지 유형의 주기를 사용하고 있으나, 급변하는 학문의 진전과 확대를 따르기에는 주기의 이용이 상당히 미흡하다. 따라서 본 연구의 목적은 KDC에 적합한 주기유형과 개선방안을 제시하는 것이다. 이 목적을 위하여 KDC의 주기유형의 변천과 DDC23판, NDC신정9판, KDC5판의 서문에 제시하고 있는 주기를 분석하고, 각 분류표에서 실제로 사용되고 있는 주기의 유형을 비교 분석하여 KDC5판의 주기의 문제점과 개선방안을 제시하였다.
1900년대 후반부터 현재까지의 예능 프로그램은 돌발적인 스토리 진행에 대한 시청자들의 선호도를 반영하기 위해 '사실성'을 강화할 수 있는 다양한 포맷으로의 변화를 시도해왔다. 예능 프로그램의 출연진들은 자신의 대중적인 정체성을 예능 프로그램의 내부로 끌어들였고, 이는 돌발적인 상황에 맞닥뜨린 출연진의 반응을 현실적으로 연출할 수 있게 만들어 예능 프로그램의 사실성 강화에 기여하였다. 본 연구는 최근 국내 예능 프로그램에 등장한 캐릭터들의 유형을 분류하고 반복적으로 등장한 주요 유형을 분석하여 예능 프로그램의 캐릭터 특성에 대한 이해를 높이고자 한다. 또한 캐릭터 유형 분류상에서 낮은 빈도로 등장한 캐릭터 유형들의 잠재적 활용가치에 주목하여 예능 캐릭터의 다양성 확보를 제안한다.
문화 산업과 다양한 정보 기술의 발달로, 영상을 활용한 디지털 마케팅이 활성화 되면서, 과거 인쇄 광고에 의지해 오던 출판 업계는 영화 트레일러와 유사한 북트레일러(Book Trailer)를 홍보 수단으로 활용하기 시작했다. 본 연구에서는 앞으로 더욱 활성화 될 것이라 예상되는 북트레일러에 대한 연구가 국내외적으로 부족하여, 체계적인 기초 연구를 바탕으로 북트레일러가 발전할 기초 토대를 마련할 필요가 있다고 판단하여 본 연구를 진행하게 되었다. 본 연구에서는 북트레일러에 대한 기초 개념을 확립하는 동시에 북트레일러의 유형을 분류 해 보았다. 유형에 영향을 주는 여러 요인이 있지만, 본 연구에서는 유형 분류에 있어 가장 기본이 되는 내용적 유형과 외형적 유형을 기준으로 유형을 구분하였다. 내용적 유형은 북트레일러의 내용에 따라, 그리고 외형적 유형은 북트레일러의 이미지 조합에 따라 유형을 나누었다. 결과적으로 내용적 유형은 스토리의 구성 요소를 토대로 메시지 활용형, 갈등 활용형, 인물 활용형으로 분류 할 수 있었고, 형식적 유형은 북트레일러를 구성하는 이미지의 조합에 따라 스틸 사진 활용형, 모션 타이포그라피 형, 인터뷰형, 영화 스토리 촬영형, 애니메이션형으로 유형을 분류 할 수 있었다.
최근 화물수요모형에 화물자동차 투어행태를 반영하기 위한 접근방법이 제시되었다. 화물자동차 이동을 투어기반 접근방법으로 모형화 하기 위해서는 화물자동차 투어와 투어유형에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 화물자동차 투어유형을 왕복형 투어와 체인형 투어로 구분하여 이들 투어유형 선택행태를 분석하였다. 투어유형 선택행태를 분석하기 위한 방법으로는 의사결정나무(decision tree)와 로짓모형(logit model)을 이용하였다. 분석결과 화물자동차 투어유형을 분류하는 설명변수로 화물적재율, 평균화물량, 총화물량이 선정되었으며, 의사결정나무와 로짓모형이 유사한 결과를 도출하였다. 또한 소형과 중형 화물자동차의 투어유형을 분류하는 설명변수가 큰 차이를 보이지 않음에 따라 화물자동차 투어를 계획함에 있어 화물을 어떻게 적재할 것인지가 가장 중요한 것으로 나타났다. 의사결정나무와 로짓모형의 예측력을 비교한 결과는 의사결정나무가 로짓모형에 비해 상대적으로 우수한 결과를 보였는데, 이는 화물자동차 투어유형을 분류함에 있어 로짓모형과 같이 설명변수의 선형적 결합에 의한 분류 보다는 의사결정나무와 같이 다수 설명변수들의 규칙조합으로 분류하는 것이 효과적임을 나타낸다.
최근 뇌 과학의 발달로 심리학의 다양한 이슈들을 뇌과학으로 설명하려는 노력들이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 성격유형을 뇌과학으로 설명될 수 있는지 시도해보고자 하였다. 성격유형검사 중 MBTI를 토대로 하여 10대 청소년 190명에게 성격유형별 레이븐의 유사도형 구분과제를 실시하였다. 이 때 피험자에게 유발전위 뇌파를 검출하고 통계 분석하여 성격유형별간에 집중력의 차이가 있는지를 알아보았다. 또한 뇌파의 주파수별 분류를 통하여 어느 주파수대가 성격유형별간의 차이가 보이는지 알아보았다. 결론적으로 외향성과 내향성은 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 두 집단 간의 집중력 차이가 나타났으며 M-Beta파와 Gamma파 및 H-Beta파에서 두 집단 간 차이가 나타났으며 감각형과 직관형은 쉬운 난이도 과제와 중간 난이도 과제에서 두 집단 간 집중력의 차이가 나타나는 경향성이 보였으며 주파수별 분류에서는 두 집단 간의 차이가 없었다. 사고형과 감정형은 과제를 수행하는 동안 두 집단 간 집중력의 차이가 나타났으며 뇌파 주파수별 분류에서는 H-Beta파에서만 차이가 있었다. 판단형과 인식형은 모든 과제와 주파수별 분류에서도 두 집단 간 차이가 나타나지 않았다. 기존 성격유형과 뇌파연구가 외향성과 내향성에 집중되어 있고 다양한 유형별 연구가 미비하였다. 따라서 난이도가 상, 중, 하의 세 가지로 분류된 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 유발전위 뇌파를 통해 뇌파를 분석한 것은 본 연구의 의의라 할 수 있다.
본 연구에서는 안성천 유역의 중소하천에 Rosgen(1994)의 하천분류체계를 적용하여 하천을 분류하고, 분류된 하천 유형별로 2차원 수리해석 모형을 이용하여 수리특성 및 하상변동을 모의하였다. 하천분류체계를 안성천 유역의 진위천과 오산천에 적용한 결과 크게 C 유형과 E 유형으로 분류되었다. 분류된 유형의 2차원 수리모형 적용에 따른 수리특성 및 하상변동 분석을 위해 C 유형의 구간 중 진위천과 통삼천의 만곡구간, 공세천, E 유형중 수원천을 연구대상지역으로 선정하였다. 하천분류체계에 의해 선정한 연구대상지역에 대하여 CCHE2D 모형을 이용한 빈도별 홍수량에 따른 하상변동 수치모의를 수행하였다. 모형의 경계입력자료는 WMS HEC-1의 유출량 결과 자료를 이용하여 50, 80, 100년 빈도별 홍수량에 대하여 모의하였다. 모의 결과 비교적 하폭/수심비가 큰 C 유형의 경우 하천의 물리적 특성의 변화에 따른 하상변동의 침식 및 퇴적의 경향이 잘 나타난 것으로 분석 되었고, C 유형에 비해 작은 E 유형의 경우 변화에 따른 하상변동의 경향을 파악 할 수 없었다. 본 연구의 결과는 하천의 물리적 변화에 따른 흐름 및 하상변동을 예측하는 방법에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
강원도 남부(영월)와 충북 제천, 단양 등지에 널리 분포하는 석회암에서 유래된 토양은 점토 및 철분함량이 많은 식질계 토양이며 pH와 염기포화도(Base Saturation)가 높은 붉은색 토양이다. 이 토양은 식양질과 식질 등의 세립(細粒)질로만 구성이 되어 있고 자갈이 있는 토양으로 분류된다. 따라서, 토양의 침투 및 투수속도가 우리나라 토양의 주 모재인 화강암이나 화강편마암 유래 토양과는 다른 양상을 보인다. 본 연구는 세립질 특성을 보이는 석회암 유래 토양의 지표면에서의 침투속도와 토양층위별 투수속도를 측정해 복잡하게 세분되어 있는 토양의 종류를 수문학적인 목적에 따라 단순화하기 위해 만든 수문학적 토양유형을 분류하고자 하였다. 실험을 위해 이용된 토양은 과림, 모산, 장성, 마지, 안미, 평안통의 6개 토양이었고 장력 침투계(Disc tension infiltrometer)와 투수속도 측정계(Guelph permeameter)로 침투 및 투수속도를 측정했다. 현장측정 이후 추정식의 개발을 위해 토양층위별로 시료를 채취하여 실험실조건에서 입도분포, 유기물함량을 측정했다. 토양통별 침투 및 투수속도를 측정한 결과는 유기물 층이 존재하는 과림통은 공극이 많고 토층 내에 나무 및 식물뿌리가 존재해 전체적으로 침투 및 투수속도가 빠른 특성을 보여 수문유형을 A로 분류되었다. 모산통은 토층 내에 자갈함량이 아주 높고 투수속도가 다른 토양에 비해 월등히 빠른 특성을 나타냈으나 50cm이내에서 암반층이 존재하는 관계로 수문유형이 C로 분류되었다. 토층이 깊지 않은 장성통은 토층 내에 나무 및 식물뿌리가 많고 암석노출지가 존재해 침투속도가 빠름에도 불구하고 C 수문유형으로 분류됐다. 자갈이나 잔돌이 많은 마지통은 잔자갈이 존재하고 침투나 투수속도가 빠른 편으로 A유형이었다. 논으로 사용되는 안미통은 다른 석회암 유래토양에 비해 토층이 깊은 편이며 석회암 충적층에서 유래된 토양으로 선상지 및 곡간지에 분포한다. 관개된 상태에서 로타리 작업에 의해 표토의 특성이 교란되는 논으로 이용되는 특성 때문에 침투 및 투수속도는 느려 C유형으로 분류됐다. 잔돌이 존재하는 평안통은 석회암 붕적, 퇴적층으로부터 유래된 토양으로 산록경사지 및 선상단구에 분포하며 표토층인 A층에서 중입상구조를 보이며 공극이 많고 작물뿌리가 매우 많아 침투속도는 빠르나 B층에서는 점토 함량이 감소했다 증가하면서 토성이 급격히 바뀌는 특성을 나타내 투수속도는 느린 값을 보였으나 수분학적 토양유형은 B유형으로 분류됐다.
사면 파괴의 분류에 대하여는 여러 학자들(Hutchinson, 1968; Varnes, 1978; Hoek and Bray, 1981)에 의하여 시도되어 왔으며, 일반적으로 파괴면의 기하학적 형상, 물질의 이동 형태와 이동 물질의 종류 등에 따라 분류한다. 현재 널리 사용되는 사면 파괴에 대한 분류로는 Varnes(1978)와 Hoek and Bray(1981)의 분류법이다. 이외 일본 지반 공학회에서는 파괴 두께와 관련된 사면 붕괴 유형을 구분하였다. 여기서는 각각의 분류에 대해 기술하고, 일반적으로 암반 사면에 대한 붕괴 유형 분류를 제시한다. (중략)
본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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