목적: 본 연구는 정점간거리 변화에 따른 교정굴절력과 교정시력의 변화량을 추적하고 분석하여 굴절검사의 기초 자료를 채용하고자 실시되었다. 방법: 시험렌즈를 이용하여 양안균형검사 종료 후 교정굴절력과 교정시력, 정점간거리를 변화했을 때의 교정굴절력 변화량과 교정시력 변화량을 측정하고, 정점간거리와 교정굴절력, 정점간거리와 교정시력과의 상관성과 통계학적 유의성을 분석하였다. 경과 정점간거리에 따른 교정굴절력의 변화량은 -1.00D까지는 정점간거리 변화에 따라 굴절력의 변화가 없으나. -1.25D 이상부터는 정점간거리가 길어질 때 교정굴절력이 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 정점간거리가 15 mm 길어졌을 때 굴절력 변화가 크게 나타났고. 11.00D 이상에서는 정점간거리가 5mm, 10mm, 15mm 변화할 때 모두 교정굴절력의 변화가 크게 나타났다. 정점간거리와 교정굴절력과의 상관성 분석 결과 정점간거리가 5 mm 증가시 r=0.999, 10 mm 증가 시 r=0.982, 15 mm 증가 시 r=0.957로 높은 상관성을 나타냈으며, 정점간거리와 교정굴절력은 통계학적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 정점간거리 증가에 따른 시력변화는 정점간거리가 길어질수록 시력감소폭이 크게 나타났으며, 정점간거리와 교정시력과의 상관성 분석 결과 정점간거리가 5 mm 증가 시 r=0.969, 10 mm 증가 시 r=0.985, 15 mm 증가 시 r=0.994로 높은 상관성을 나타냈으며, 정점간거리와 교정시력용 통계학적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 결론: 정점간거리는 굴절검사와 안경착용 시 중요한 의미를 갖는다. 정점간거리와 교정굴절력, 교정시력 간에는 높은 상관성이 있었으며, 또한 통계학적으로도 유의한 차이가 있었다. 그러므로 시험렌즈를 이용하여 굴절검사를 할 때 정확한 정점간거리가 유지되어야 하며, 안경이 흘러내리지 않도록 최적의 조정(fitting)이 이루어져야 하고, 안경 착용자에게 정기적인 재조정(refitting)의 필요성과 안경 관리방법 등에 관한 교육이 필요하다고 사료된다.
위성항법시스템 (GNSS: Global Navigation Satellite System)으로 계산되는 위치 정확도는 위성 의사거리 (Pseudo-Range) 측정값 정확도와 DOP (Dilution of Precision) 으로 표현되는 위성의 배치관계를 통해 결정된다. 위성의 의사거리 측정값은 위성 시계, 궤도, 전리층, 대류층, 다중경로 등 여러 요인에 의해 오차가 발생하게 되며, 사용자 의사거리정확도를 향상을 위해서는 정확한 의사거리 측정값이 필요하다. 반면, 위성의 배치의 경우, 사용자의 수신환경에 따라 위치 정확도가 달라진다. 예를 들어, 고층 빌딩이 많은 도심의 경우에는 위성전파 차단의 위험이 많아 가시위성의 수가 감소하고 개활지에 비해 상대적으로 양호한 DOP을 가지기 어렵다. 본 논문은 가상위성 (Virtual Satellite)을 통해 DOP 성능 개선과 의미있는 가상거리측정값 (VRM: Virtual Range Measurement) 정확도를 확보하여, 위치 정확도 향상 시키는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 적절한 가상위성배치와 정확한 가상 거리측정값을 이용하면 수직위치 정확도의 개선 효과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 경기 이남의 역세권과 구도심에 위치한 '롯데몰 수원점'을 사례로 위계선형-이중차분법을 활용하여 거리 접근성이 권선구 내 주변 아파트가격에 미친 효과를 분석한다. 이에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 공사 이전에는 거리 접근성 효과가 U자형을 보여주고 있다. 이는 수원역 주변의 소음과 교통 혼잡 등에 따른 부정적 외부효과가 권선구 내 주변 아파트가격에 부정적인 영향을 미쳤다는 것을 시사한다. 둘째, 공사 기간과 개점 이후 등 상이한 시점에 따른 거리 접근성 효과는 후자에서만 통계적으로 유의하며 개점 이전과는 달리 역 U자형을 나타내고 있다. 이는 개점 이후에는 복합쇼핑몰과 근거리 구간에서는 그것이 여가·편의공간으로 인식되는 외부효과가 권선구내 주변 아파트가격에 긍정적인 영향을 미치고 있다는 것을 의미한다. 셋째, 거리 접근성 효과는 약 1.6-1.7km 내외에서 변곡점을 이루고 있다. 공사 이전에는 U자형의 거리조락 현상을, 반면에 개점 이후에는 역 U자형의 패턴을 보여주고 있다. 후자는 복합쇼핑몰과 매우 인접한 권선구 내 아파트들이 상대적으로 적은 정(+)의 외부효과를 향유한다는 것, 즉 이들은 소음과 교통 혼잡의 부정적인 외부효과에 일정 정도 노출되어 있지만 거리가 어느 정도 떨어진 권선구내 아파트들은 이러한 정(+)의 외부효과를 극대화하고 있다는 것을 함의한다. 이러한 분석 결과들은 전체적으로 복합쇼핑몰에 대한 거리 접근성 효과가 입지별로 차별적이라는 것을 시사한다.
관찰자가 대상이나 상황에 관해 느끼는 주관적인 간극을 심리적 거리라고 한다. 심리적 거리는 개인이 그 대상과 상황에 대해 취하는 의사결정과 행위에 영향을 끼친다. 본 연구는 친숙감의 수준이 심리적 거리의 형성에 끼치는 효과를 탐색하였다. 친숙한 자극이 덜 친숙한 자극에 비해 심리적으로 더 가깝게 느껴진다면, 자극이 유발하는 친숙감 수준이 자극의 지각된 공간적 거리와 상호작용할 것으로 예상하였다. 각 실험에서 참가자들은 먼저 사전 노출 단계에서 세 개의 무의미 단어를 경험하였다. 선행연구들에 따르면 친숙감은 자극의 노출 횟수와 지각적 유창성(perceptual fluency)의 영향을 받는다. 따라서 참가자들이 단어 판단 과제를 수행하는 동안, 무의미 단어들은 각기 다른 수준의 빈도(실험 1)와 선명도(실험 2)로 제시되었다. 그 다음 단계에서 참가자들은 가장 친숙한 무의미 단어와 가장 덜 친숙한 무의미 단어를 가지고 거리 스트룹 과제를 수행하였다. 각각의 단어들은 깊이 단서가 분명한 장면 사진들 속에서 지각적으로 가깝거나 먼 장소에 출현하였다. 그 결과, 두 실험 모두에서 단어의 친숙감과 공간적 거리 간 상호작용이 유의미하였다. 친숙한 단어는 가까운 위치에서 제시되었을 때 빠른 판단반응을 유발하였고 상대적으로 덜 친숙한 단어는 먼 위치에서 제시되었을 때 빠른 판단 반응을 유발하였다. 이러한 결과는 친숙감에 대한 상위인지적 평가(metacognitive evaluation)가 심리적 거리의 형성을 뒷받침하는 주요 요인임을 의미한다.
도로전광표지(VMS: Variable Message Signs)는 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)를 구성하는 주요 서브시스템 중의 하나로서, 불특정 다수를 대상으로 실시간 교통소통 및 돌발상황 정보를 제공해 주는 유용한 기능을 수행한다. VMS에서 표출되는 교통정보는 운전자가 보다 쉽게 이해하고, 눈에 잘 띄고, 적정거리 내에서 판독하기 쉬워야 하는 조건을 만족 시켜야 한다. VMS 판독거리 (Legibility Distance)는 운전자가 VMS 메시지의 문자를 읽기 시작할 수 있는 지점에서 해당 VMS의 설치지점간의 거리를 의미하는데, 도로 및 교통여건, 운전자 특성 등을 고려한 적정 판독거리의 산정은 차량의 주행속도, VMS 메시지 정보량 등과 함께 효과적인 VMS 메시지의 설계 및 운영을 위한 필수조건이라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 실제 도로교통환경에 노출된 운전자의 작업부하를 고려한 보다 현실적인 판독거리 추정모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 서울시 도시고속도로, 영동 및 경부고속도로에 설치된 27개 VMS에 대한 운전자의 판독거리, VMS 메시지 특성, 운전자 특성, 도로기하구조 및 교통특성 등의 자료를 수집하고 분석하였다. 실제 주행환경에서 운전자의 판독위치 수집을 위해서는 DGPS(Differential Global Positioning System)장비를 이용하였다. 본 연구의 결과물인 판독거리 모형은 VMS 메시지 설계 및 운영을 위한 기본도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
세라믹 분발의 분산안정성은 입자의 입경 및 형상, 배열형태, 그리고 분산기구에 따라 크게 달라진다. 대체로 입경이 콜로이드 범위내에 존재하면 일반적인 정전반발력이나 입체반발력에 의하여 분산이 가능하지만, 콜로이드 범위를 넘는 조대한 입경을 가지는 분말에서는 진정한 분산안정성을 얻는 것은 불가능하다. 비록 콜로이드 범위에 속히는 입경을 가지더라도 Hamaker 상수가 매우 높거나 기하이방성을 가진 입자가 우선배향성을 가지는 경우에도 마찬가지의 결과를 보여 준다. 진정한 의미의 분산안정성을 얻을 수 없는 경우 입자 간 포텐셜 에너지의 절대값이 최소가 되도록 함과 더불어 고분자 흡착층이나 전기이중층의 두께를 조정하여 입지간 평형거리를 조정하여 후속공정에서의 균일성을 유지하는 것이 기능하다. 이와 같은 제한응집은 진정한 의미의 분산안정성을 얻을 수 없는 분말을 구성분말로 하는 단미는 물론 복합재료에서도 활용이 가능하다. 나노 크기의 입경을 가지는 분말에서는 반데르발스 인력은 상대적으로 작지만, 정전반발력도 동시에 작아지기 때문에 에너지 장벽의 높이가 충분하지 않은 경향을 보인다. 따라서, 나노 분말의 분산안정성은 흡착층의 두께가 크지 않는 저분자량의 고분자를 흡착시켜 입체반발력을 부여하는 것이 바람직하다.
한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.62-66
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1997
확률론적 방법을 적용하여 국내의 4개 원전 부지의 설계지진을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 방법은, 지금까지 원전 부지의 안전성 분야에서 적용되어 왔던 기존의 확률론적 재해도분석과는 다른 새로운 방법으로서, 기준확률의 분석과 제어지진의 결정을 위한 지진재해도 분해의 두 과정으로 구성된다. 분석에 사용된 지진원과 지진활동 특성값은 기존의 확률론적 지진재해도 분석에 사용되었던 입력자료이다. 이로부터 계산된 기준확률은 스펙트럼 가속도 감쇄식에 크게 좌우되는 것으로 나타났다. 기준확률1.0$\times$10-5에 대하여, 4개 원전 부지의 제어지진은 평균거리가 13~26kg, 평균 규모가 5.7~6.1 사이에 분포하는 것으로 나타났다. 이 값은 단지 현재의 입력자료에 근거하였을 때의 결과로서, 값 자체의 수치적인 의미보다는 전체적인 분석 과정을 검토하고 또한 현재의 입력자료와 새로운 방법이 조합되었을 때 산출되는 결과의 대략적인 수준을 파악하는데 더 큰 의미가 있다.
본 연구에서는 청각장애인용 통신보조기기에 적용하기 위한 어휘예측 시스템의 기본구조를 제안한다. 통신보조기기의 어휘는 사용자의 환경을 고려한 어휘이므로, 어휘 예측 시스템도 사용자의 환경과 실생활에서 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 고안되어야 한다. 따라서 어휘예측 시스템은 사용자의 환경을 정의하고, 중심어휘와 장소별 도메인에서의 어휘를 발췌한다. 발췌된 어휘는 말뭉치와 의미함축의 원리를 이용하여 분류한다. 분류된 어휘는 문법적 지식을 바탕으로 가상 네트워크를 구성한다. 가상네트워크에서의 어휘는 명사, 조사, 동사의 3부분으로 나눈 후 의미함축과 말뭉치로부터 파생된 어휘를 근접한 거리에 위치시킨다. 동일한 네트워크상에서 어휘의 위치는 문법적 연관성, 빈도수 등을 이용하여 정한다. 따라서 본 연구에서는 어휘예측은 명사, 조사, 동사에서 가장 근접한 어휘를 연결하여 간단한 문장을 작성할 수 있는 어휘 예측 시스템의 기본구조를 제안한다.
최근 모바일 기기 보급의 확산과 관련 기술의 발전으로 인해 사용자의 편의를 제공하는 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에서 대표적인 것으로 사용자의 이동 경로를 파악하고 예측하여 알맞은 위치기반서비스(Location-based Service; LBS)를 제공하는 것이다. 위치기반서비스를 제공하기 위한 가장 핵심 기술은 사용자의 이동 경로를 파악하는 것인데, 기존의 이동 경로 파악 기술은 이전의 이동 경로 자료를 기반으로 현재 이동 경로를 유추하였다. 그러나 이전의 이동 경로 자료가 점점 증가함에 따라 방대한 자료를 보관하고 가공하는데 많은 비용이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 예측하기 위한 방법으로 사용자가 일정 지점에 머무는 시간 정보, 이동 거리 그리고 다른 사용자와의 소통 정보를 활용한다. 이 정보들을 활용하여 사용자에게 의미 있는 장소를 추출하고 이를 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측할 때, 기존 방법과 비교하여 적은 비용으로 효과적인 경로 예측을 할 수 있다.
IT기술의 발달과 함께 다양한 분야에서 사용자에게 지능적이고 적응된 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 특히, 데이터 마이닝은 이와 같은 서비스를 위한 방법으로 유용하게 사용되며, 수집된 데이터로부터 숨겨진 패턴을 찾는데 빈번하게 이용된다. 하지만, 수집된 데이터에 예상하지 못한 정보가 섞여 있다면 분석이 어렵고, 분석 결과 또한 신뢰하기 어려울 것이다. 기존에는 수집 데이터에서 의미 없는 데이터를 선별하여 제거하는데 주로 연구 되었으나, 유용한 데이터도 함께 제거될 수 있다는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 수집 데이터를 의미 정도에 따라 가중치를 부여하고, 의사결정나무 생성에 반영하였고, 실험을 통하여 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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