목적: 눈의 카파각을 사진촬영방법으로 확인하였으며, 우세안과 원점굴절도와의 상관관계를 연구하였다. 방법: 성인 112명, 평균나이는 $22.54{\pm}5.90$세를 대상으로 카메라 플래시를 터트리면서 양안의 사진을 촬영하였다. 촬영된 사진으로 카파각을 측정하였으며, 우세안과 원점굴절도와의 관계를 비교분석하였다. 결과: 카파각의 부호는 양성이 78.6%(176안), 음성이 15.2%(34안), $0^{\circ}$가 6.2%(14안)이었고, 크기는 우세안 $+4.50{\pm}4.70^{\circ}$, 비우세안 $+4.93{\pm}4.34^{\circ}$로 나타났으며, 원시안에서 $+6.00{\pm}2.22^{\circ}$, 정시안에서 $+4.91{\pm}4.97^{\circ}$, 근시안에서 $+4.61{\pm}4.49^{\circ}$로 원시안에서 가장 크고 정시안, 근시안의 순으로 감소하였다. 결론: 우세안의 카파각이 비우세안보다 작았으며, 원점굴절도가 작을수록 카파각이 작았다. 사진촬영 방법으로 카파각을 직접 평가할 수 있었다.
연구는 십전대보 추출물에 카파-카라기난과 한천의 첨가비율을 달리하여 제조한 젤리의 관능적 특성 및 기계적 평가를 실시하였다. 십전대보 추출물의 pH는 4.95, 당도는 7.0 Brix$^{\circ}$ 그리고 탁도는 3 이상으로 매우 탁한 것으로 나타났다. 십전대보 추출물에 카파-카라기난과 한천의 첨가 비율을 달리 한 젤리 액의 pH는 한천의 첨가량이 증가함에 따라 pH는 낮아졌다. 또한 당도는 이소말토올리고당 25% 첨가시 25.2 Brix$^{\circ}$로 고정 되었다. 탁도는 한천의 첨가비율이 증가함에 따라 유의적으로 증가하여 탁한 젤리액을 형성하였다. 냉장고에서 굳힌 젤리의 기계적 측정결과 cohesiveness는 젤화제의 첨가비율에 따라 유의적인 차이를 나타내지 않았다. Chewlness와 gumminess는 한천의 비율이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였다. Hardness는 한천의 첨가비율이 증가할수록 유의적으로 감소하였고 springiness는 카파-카라기난 0.7%와 한천 0.3% 첨가 비율일 때 가장 높았고 한천 1.0% 첨가 시 가장 낮았다. 관능검사 결과 color는 카파-카라기난 0.7%와 한천 0.3%의 비율일때 가장 높았고 flavor는 유의적인 차이가 없었다. Hardness는 카파-카라기난만 첨가했을 때 가장 높게 나타났고 한천의 첨가 비율이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였다. Overall acceptance는 카파-카라기난0.7%와 한천 0.3%의 첨가시 가장 높았고 그 다음이 0.5%대 0.5%로 나타나 카파-카라기난 0.7%과 한천 0.3%의 첨가비율로 제조된 젤리의 관능적 특성이 우수하였다.
비닐 튜브로 절연한 센서 봉을 토양에 박아 콘덴서로 하고, RC 발전식으로 토양의 유전율을 측정하는 수분 센서의 반응 특성을 조사하였다. 출력은 표준 콘덴서에 비교된 상대 카피씨티, C였는데, 이 카파시티의 등가 회로는 병렬로 연결된 기본 카파씨티와 센서 봉 카파씨티인데, 센서봉 카파씨티는 다시 직렬로 연결된 센서봉 절연 튜브 카파씨티와 센서봉 사이 측정 부위 유전율, U에 따라 변하는 카파시티로 구성되어, 아래 반응 수식에 따라 작동하였다. $$\frac{1}{C-B}=\frac{k}{U}+Z$$는 기본 콘덴서에서 유래하는 상대 카파시티로서 불변 값이며, k은 측정부위 유전율에 따라 출력에 관여하는 상수로서, 토양과 접촉하는 센서봉의 외경과 센서봉 간격 및 길이 등의 기하학적 배치로 결정되는 값으로 거의 불변 값이고, Z은 비닐 튜브와 그 안에 금속봉 사이의 공기 층으로 결정되는 값으로 이론상으론 불변 값이나 만약 이 센서를 토양에 설치할 때 토양과 센서봉 사이에 틈이 생기면, 이 값에 변화가 온다. 따라서, 이 토양 수분 측정기는 현장 매설후 Z 값을 보정하여야 하며 그후 Z값이 변화하지 않도록 센서봉이 충격을 받지 않게 관리하여야 한다.
인터넷 상에서 상품을 구입할 때 고려하는 부분 중의 하나가 상품평이다. 하지만 이러한 상품평들을 개인이 일일이 확인 하는데에는 상당한 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 줄이기 위해서 본 논문에서는 인터넷 상의 상품평에 대한 의견을 긍정, 부정, 일반으로 나누는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 CRFs 기계학습모델을 기반으로 하며, 연결어미, 형태소 유니그램, 슬라이딩 윈도우 기법의 형태소 바이그램을 자질로 사용한다. 실험을 위해서 가격비교 사이트의 모니터 카테고리에서 561개의 상품평을 수집하였다. 이 중 465개의 상품평을 학습 문서로 사용하였고 96개의 상품평을 실험 문서로 사용하였다. 제안 시스템은 실험결과 79% 정도의 정확도를 보였다. 추가 실험으로 제안 시스템이 사람들과 얼마나 비슷한 성능을 보이는지 알아보기 위해서 카파 테스트를 실시하였다. 카파 테스트를 실시한 결과, 사람간의 카파 계수는 0.6415였으며, 제안 시스템과 사람 간의 카파 계수는 평균 0.5976이였다. 결론적으로 제안 시스템이 사람보다는 떨어지지만 유사한 정도의 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문은 89명의 여대생을 대상으로 아유르베다의 세 가지 체질인 바타, 피타, 카파에 따른 얼굴 피부의 수분, 유분, pH의 값을 측정하여 비교하였다. 아유르베다 체질에 따른 피부 상태를 알아보기 위하여 분석한 결과 수분의 경우 피타, 카파, 바타의 순으로(p<0.001) 유분의 경우 카파, 피타, 바타의 순으로 (p<0.001, p<0.01) pH의 경우 카파, 피타, 바타의 순으로 (p<0.01) 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 앞으로의 연구에서는 피부미용학적 관점에서 아유르베다 체질에 대한 보다 체계적이고 과학적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 논문은 전쟁 다큐멘터리 사진이 가진 푼크툼(punctum)과 스투디움(studium)의 특성이 수용자에게 어떻게 작용되는지 로버트 카파와 미군 사진병이 촬영한 'D-DAY' 사진을 통해 분석하였다. 연구 방법으로는 수용자들과의 인터뷰를 수행하여 푼크툼과 스투디움 경험의 표출 과정을 살펴보았다. 연구 결과 수용자들은 미군 사진병의 사진 보다 로버트 카파의 전쟁 다큐멘터리 사진에서 푼크툼적 경험을 더 크게 느끼는 것으로 나타났다. 동일한 장소에서 같은 상황을 촬영해도 촬영한 사진가에 따라 푼크툼과 스투디움을 다양한 방식으로 경험하며 사진이 현실을 그대로 보여 주지 못해 왜곡의 수단이 될 수 있다는 것을 수용자 측면에서 확인할 수 있었다. 본 연구는 전쟁 다큐멘터리 사진에 대한 수용자의 경험을 질적연구를 통해 살펴봄으로써 전쟁 다큐멘터리 사진이 가진 왜곡성과 수용자의 푼크툼적 경험을 밝혔다는 점에서 의의가 있다.
특허 정보검색에서는 검색 정확도를 높이거나 유사 특허들을 검색하기 위한 목적으로 청구항 등 특허 기술 문서의 내용을 대표하는 개체명 인식이 필요하다. 본 연구에서는 특허 개체명을 자동으로 인식하기 위하여 기계 학습 기법에서 태깅 문제 해결에 매우 우수한 성능을 보이는 조건부 랜덤 필드 기법을 이용하는 특허 개체명 인식 방법을 제안하였다. 개체명 태깅이 되어 있는 특허 문서 말뭉치에서 66만 어절을 학습용 데이터로 사용하여 특허 개체명 시스템을 구축하고, 7만 어절을 평가용 데이터로 사용하여 성능 평가를 하였다. 실험 결과에 의하면 개체명 인식 정확도는 93.6%이고, 개체명 인식 성능을 수작업 태깅 결과와 비교하여 일치도를 평가했을 때 카파 계수는 0.67로 나타났다. 이 카파 계수값은 두 사람의 수작업 태깅 결과에 대한 카파 계수 0.6 보다 높은 것으로 특허 개체명 인식 시스템이 수작업 태깅을 대신하여 실용적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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