본 연구는 경유와 바이오디젤(대두유) 혼합연료의 디젤엔진 배기특성을 조사하였고, 연료 혼합비는 BD(biodiesel)3, BD5, BD20, BD50 및 BD100이며, 분사압력 조건을 400 bar, 600 bar, 800 bar, 1000 bar 및 1200 bar로 변화시켰다. 그리고 연료 혼합비 및 분사압력에 따른 엔진배출물인 NOx와 Soot의 정량적인 분석을 위해 통계학에 기초한 피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수를 이하였다. 본 연구의 결과로서 실험변수인 혼합비와 분사압력에 대한 NOx 및 Soot 발생량의 피어슨 상관계수는 -0.811이며, 스피어만 상관계수는 -0.884로 NOx와 Soot 발생량 관계가 선형적이며, 이것은 trade-off관계를 나타낸다. 또한 각각의 분사압력 조건에서 피어슨 상관계수가 음의 상관 관계를 나타내며 이것은 NOx와 Soot 배출관계가 반비례적인 것을 나타낸다.
기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 필터링 기술은 사용자의 취향에 맞는 아이템을 예측하여 추천하며, 비슷한 선호도를 가진 다른 사용자들과의 상관관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 이용한다. 그러나, 피어슨 상관계수를 이용한 방법은 사용자가 평가를 한 아이템이 있을 때에만 상관관계를 구할 수 있다는 단점과 예측의 정확성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 피어슨 상관관계 기반 예측 기법을 보완하여 보다 정확한 사용자 유사도를 구하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 사용자들을 대상으로 사용자가 평가를 한 아이템의 선호도를 사용해서 엔트로피를 적용하였고, 사용자가 선호도를 표시하지 않은 상품에 대해서는 Default Voting 방법을 이용하여 보다 정확한 헙력적 필터링 방식을 구현하였다.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
유세포분석기, 형광현미경 계수법과 현재 주로 활용하는 숙주감염에 의한 용균반검사법에 의한 박테리오파지를 계수하는 방법을 Weissella cibaria 박테리오파지로 비교 연구하였다. 상관관계 분석은 피어슨 상관 통계분석, 회귀분석, 차이검정등으로 하였다. 12개의 시료로 유세포분석기와 용균반검사에 의한 계수법을 비교한 결과는 피어슨 분석으로는 96.7%의 상관관계(상관값 r=0.967, $R^2=0.9352$)와 차이검정은 1.063을 보였다. 형광현미경과 용균반검사에 의한 계수법 비교결과는 피어슨 분석으로는 99.0% (상관값 r=0.990, $R^2=0.9811$) 상관관계와 차이검정은 1.605이였다. 그러므로 유세포분석기와 형광현미경 계수법은 용균반검사 계수법과 같이 W. cibaria 박테리오파지 계수에 적합할 것으로 사료된다.
지난 수년간 4대강 살리기 사업으로 해당 하천은 16개 보로 막혔고 이로 인해 하천수위는 과거 대비 보상류지역은 높아지고 보 하류지역은 낮아졌다. 이에 따라 수문학적 관점에서 기존의 지표수-지하수 연계 특성에 많은 변화가 발생하였다. 이러한 특성 변화 등을 관측하기 위하여 4대강 사업 전, 후로 주요하천 주변 제내지에 지하수 관측정이 설치되었다. 본 연구에서는 4대강 주변 관측정을 대상으로 각 관측정의 지하수위와 지하수위 영향인자들 간의 상관관계를 분석하고, 관측정의 주요영향인자를 판단할 수 있는 지하수 관측정 평가방법을 제시하였다. 각 인자별 상관관계 분석은 피어슨 상관계수를 이용하였으며, 관측정 수위와 주요 영향인자(하천수위, 강우량)의 피어슨 상관계수가 0.7 이상이면 상관성이 높은 것으로 평가하였다. 낙동강 하천 주변 30개소 관측정에 적용한 결과, 10개소는 지하수위와 하천수위와의 상관계수가 0.70~0.93로 상관도가 높은 것으로 평가되었고, 20개소는 지하수와 하천수위와의 상관계수, 지하수와 강우량과의 상관계수 모두 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 대상 관측정의 모니터링 지속여부 결정, 목적에 맞는 대체 관측정 설치 등 향후 관측정들의 효율적이고 합리적인 관리를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 바이오디젤연료 혼합비변화에 대한 디젤엔진의 배기특성에 대해 조사하였다. 실험에 사용된 연료는 경유와 바이오디젤(폐식용유) 혼합연료 BD3, BD5, BD20, BD50 및 BD100을 사용하였으며, 실험변수로서 분사압력(${\Delta}p_{inj}$)을 400bar, 600bar, 800bar, 1000bar 및 1200bar로 설정하였다. 분사압력과 바이오디젤 혼합연료 혼합비에 따른 정량적인 NOx와 Soot의 배기특성 해석을 위하여 통계학에 기초한 피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수의 개념을 도입하였다. 본 연구의 결과로서 실험 조건 전체에 대한 피어슨 상관계수는 -0.732, 스피어만 상관계수는 -0.724로 NOx와 Soot 발생의 상관관계가 선형적이다. 특히 분사압력 800bar 조건에서 피어슨 상관계수가 -0.089으로 NOx와 Soot 배출량 상관관계가 0에 가깝기 때문에, 바이오디젤 연료 혼합비 제어를 통한 NOx와 Soot의 동시저감이 가능하다고 판단된다.
본 연구에서는 다양한 수문지수와 생태지수간의 상관성 분석을 통해 하천의 유량이 하천 생태계와 하천 건강성에 어떤 영향을 끼치는지 분석했다. 수문지수는 각 유역의 유량 자료를 이용하여 구하였다. 각 유역의 평균 일일 유량, 평균 월 유량, 일 중앙 유량, 월 중앙 유량, 유량의 왜곡, 유량의 변동계수, 유량 빈도 등을 구하였다. 생태지수는 Benthic Macroinvertebrates Index (BMI)를 이용하였다. 피어슨 상관계수 분석(Pearson's correlation coefficient analysis)을 통해 수문지수와 생태지수 간의 상관성을 분석했다. 또한 Gaussian Process Regression(GPR) Model을 이용하여 수문지수와 유역의 지형적 특성을 이용한 회귀모형을 통해 미래의 BMI를 예측할 수 있었다. 각 수문지수별로 생태지수와 높은 상관성을 보이는 것과 낮은 상관성을 보이는 것을 확인할 수 있었다. GPR 모형을 이용하여 미래의 BMI의 값을 예측해 하천 건강성 평가로 이용될 수 있는 수문지수를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 수문학적 지수와 생태지수를 이용해 정량적으로 건강성을 평가할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 GPR 모형을 통해 미래 생태지수의 값을 예측해보고 해당 연구 유역의 하천 건강을 위한 하나의 지표를 제안 할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 피어슨 상관계수를 이용한 시간경로 유전자 발현자료의 군집분석에서 군집의 대표적인 패턴에서 벗어나는 이질적인 패턴을 보이는 시계열을 탐지하기 위한 패턴일치지수를 제안하고, 이를 마이크로어레이 실험으로부터 얻어진 혈청 시간경로 유전자 발현자료에 적용하여 유용성을 검토해 본다.
Chatterjee (2021)는 새로운 상관계수 ξ를 제안하였다. 두 가지 질문 (1. Anscombe's quartet 데이터셋에 대하여 ξ 계수는 구별이 가능한가?, 2. 다양한 종류의 산점도에서 데이터의 개수에 따라 ξ 계수 값의 변화는 어떠한가?)을 중심으로 ξ 계수에 대한 탐색적자료분석을 시도하였다. 세 가지 측도 (ξ 계수, 피어슨상관계수, 상호정보)를 서로 비교하였다.
현재 국내든, 해외든 코로나19로 인해 많은 소상공인들이 피해를 입고 있고, 많은 점포들이 문을 닫고 있는 것이 현실이다. 국가재난지원금을 통해 소비자들의 소비를 격려하면서 어느 정도 피해를 막으려고 하지만, 소상공인들의 폐업을 막는 것은 힘들게 되었다. 2020년 9월 서울기준, 코로나19사태로 인해 점포2만곳 이상이 폐점되었고, 코로나 19블루로 인해 우울증에 호소하는 사람들도 많아졌다. 이 문제는 서울, 대한민국뿐만이 아닌, 전 세계적으로 코로나 19 사태에 피해입은 전 지역에 대한 문제다. 코로나19의 환자 수가 증가할수록 점포 수는 꾸준히 줄어들고 있다. 이를 피어슨, 스피어만, 켄달의 상관계수를 분석해 코로나19 환자 수와 점포 수의 음의 상관관계를 나타낸다는 것을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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