덕항산 산림유전자원보호구역(337ha)은 강원도 삼척시 신기면에 위치하며, 남한에서 유일하게 해발고도 1,000m에 가까운 고산지대에 발달한 카르스트지형을 가지고 있다. 본 연구는 석회암지대의 식생현황을 제공하여 석회석 광산 채굴 등 황폐화가 진행되고 있는 석회암지대의 식생을 복원하기위한 식생자료로 활용되고자 실시되었다. 2018년 4월 9일부터 10월 31일 까지 총 15회에 걸친 계절별 현지 조사를 실시한 결과, 덕항산 지역에서 발견된 관속식물은 90과 302속 479종 4아종 51변종 3품종 총 537분류군으로 조사되었다. 그 중 한국특산식물은 북부지방 고산지대에 자생한다고 알려진 Pseudostellaria setulosa Ohwi(숲개별꽃)과 우리나라 석회암지대에서만 발견된다고 알려진 Saussurea calcicola Nakai(사창분취)와 Peucedanum insolens Kitag.(덕우기름나물)을 포함하여 18분류군이 발견되었고, 희귀 및 멸종위기식물은 멸종위기 야생식물 II급에 속하는 Astilboides tabularis (Hmsl.) Engl.(개병풍)과 Vioela websteri Hemsl.(왕제비꽃)을 포함하여 18분류군이 분포하였다. 또한 석회암지대 지표식물 33분류군, 식물구계학적 특정식물 총 113분류군이 조사되었으며, 귀화식물은 27분류군이 확인되었다. 기후변화 취약식물은 특산식물 11분류군, 북방계식물 22분류군으로 총 33분류군이 조사되었다. 본 대상지는 온대북부 석회암지대의 특성상 특산식물과 북방계식물이 주로 발견되었으며, 남방계식물은 현재까지 발견되지 않았다. 지구온난화로 인한 남방계 식물의 북상은 우려와는 달리 현재까지는 미비한 수준으로 판단되며, 북방계식물의 생육에 적합한 환경을 유지하고 있는 것으로 판단된다.
KDC 제5판의 역사보조학 중 고고학, 고문서학, 기록학, 계보학, 전기(傳記) 분야는 분류체계상의 문제점이 발견되어 개선할 필요가 있다. 이에 이 연구에서는 첫째, LCC, DDC, KDC, NDC, UDC, CLC를 대상으로 역사보조학 분야를 비교 분석하여 KDC의 개선을 위한 착안점을 파악하고, 둘째, 도서관현장에서의 KDC를 사용한 분류실태를 조사하여 적용상의 문제점을 도출하며, 셋째, 파악된 착안점을 참작하여 KDC의 개선방안을 제시하였다.
인터넷의 발달 등으로 많은 정보들이 문서화되기도 하고 그런 정보들이 공유되고 있는 지금, 언어학이나 전산학의 요구를 함께 충족시킬 수 있는 문법 모델 개발의 필요성이 극대화되고 있다. 이 글은 한국어 품사 분류에 대해서 국어학과 전산학에서의 처리 방법과 결과를 검토하고 정리하여 우리말의 특성을 잘 설명하면서도 국어를 전산 처리하는데도 도움을 줄 수 있는 품사분류를 제안하는데 그 목적이 있다. 한국어의 특성을 고려하여 음운, 형태, 통 어, 의미 정보를 함께 처리할 수 있는 어휘부 중심의 문법인 HPSG의 모형을 도입하여 한국어 품사 분류를 정보 전달에 기반을 두어 자질 체계와 통합 연산을 핵심으로 기술하려고 한다. 문법기술은 주로 자질 구조를 속성과 값의 행렬인 AVM(attribute-value matrices)으로 제시할 것이다.
이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
얼굴 연령 분류 기법은 신원 확인 시스템 고도화, 유동 인구 통계 자동화 시스템 구축, 연령 제한 콘텐츠 관리 시스템 고도화 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 확장 가능성을 가진다. 넓은 확장 가능성을 가지는 만큼 적용된 시스템의 안정성을 위해서는 얼굴 연령 분류 기법의 높은 정확도는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 Vision Transformer(ViT) 기반 분류 알고리즘의 얼굴 연령 분류 성능을 비교 분석한다. ViT 기반분류 알고리즘으로는 최근 널리 사용되고 있는 ViT, Swin Transformer(ST), Neighborhood Attention Transformer(NAT) 세 가지로 선정하였으며, ViT의 얼굴 연령 분류 정확도 65.19%의 성능을 확인하였다.
이 연구는 임상병리검사학(또는 임상검사과학, 의학검사과학, 의생명검사과학)에 대한 체계적 인 접근을 하기 위해 임상병리검사학의 정체성과 학문분류체계를 가지고 논의하였다. 임상병리검사학은 한국 연구재단의 학술연구분야분류에 등재되어 있지 않다. 국내에서는 1963년 임상병리검사학과 최초로 신설된 이후 전국에 임상병리검사학과가 52개에 이르고 있다. 학문적 정체성에도 불구하고 제도적으로 임상병리검사학은 전문적 영역을 확보하지 못하고 있는 실정이다. 학술연구분야분류를 보면 물리치료학, 작업치료학, 치위생학은 체계적으로 분류되어 그 학문성을 인정받고 있다. 이 연구는 임상병리검사학의 새로운 학문분류체계이다. 내용 연구는 다음과 같이 요약된다. 임상병리사의 학문은 대분류 의약학, 중분류 임상병리학, 소분류 임상병리검사학에 위치한다. 세분류의 학문용어는 "혈액수혈학, 면역생화학, 미생물기생충학, 유전분자생물학, 조직세포학, 심폐신경생리학"으로 구성한다.
네트워크 트래픽의 응용 별 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 기존의 전통적인 트래픽 분류 방법으로 대표되는 well-known 포트 기반 분류 방법 및 페이로드 시그니쳐 기반 분류 방법의 구조적 한계점을 극복하기 위한 새로운 대안으로써, 트래픽의 상관관계를 통한 분류 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 트래픽 상관관계에 대한 정형화된 식이나 룰을 찾는데 유용한 정보를 제공하기 위해 인터넷 응용 별 트래픽을 동작형태의 관점에서 분석하였다. 학내 망에서 자주 사용되는 인터넷 응용을 선정하고, 이들이 실행 초기에 발생시키는 트래픽을 플로우와 패킷 단위로 분석한 내용을 기술하였다. 특히, 인터넷 응용이 발생시키는 플로우 중 페이로드가 존재하는 첫 플로우를 first talk 라 정의하였으며, 이에 대한 상세한 분석 내용을 기술하였다.
오늘날 네트워크 환경은 다양한 응용의 등장으로 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 정확한 네트워크의 상태 파악을 위한 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 더욱더 증가하고 있다. 최근 트래픽 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽의 응용 별 분류 방법론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구들은 TCP 세션의 이상 동작에 대한 고려가 없어 분류결과의 오분류 및 미분류가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 TCP 세션의 이상동작의 문제점을 지적하고 이를 개선하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론을 통계적 응용 트래픽 분류방법에 적용함으로써 그 타당성을 증명한다.
전 세계적으로 고령화 사회가 지속됨에 따라 평균수명이 증가하여 고령화 문제가 심각해지고 있는 추세이다. 고령에 속하는 65세 이상 노인들이 자주 발병하는 알츠하이머 치매는 명확한 치료법이 존재하지 않아 발병 전 조기 발견 및 예방이 중요하다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 알츠하이머 치매분류방법을 제안한 논문과, 그래프 합성곱 신경망, 다중 커널 학습 분류기, 기계학습, SVM 분류기 등의 방법으로 알츠하이머 치매 분류에 대한 논문을 소개하고, 각각의 제안 방법 및 특징에 대해 비교분석한다.
네트워크를 사용하는 응용프로그램의 종류가 다양해지면서 네트워크 트래픽의 응용별 분류는 효율적인 네트워크 관리에 있어 그 중요성이 커지고 있지만, 오늘날 응용프로그램의 특징인 유동적인 포트번호 사용 및 패킷의 암호화 등은 트래픽의 응용별 분류를 더욱 어렵게 하고 있다. Well-known 포트기반의 응용별 분류방법의 단점을 극복하기 위하여 머신러닝 알고리즘과 Signature 기반 분석 방법들이 연구되고는 있지만 주장하는 높은 분석률에 비하여 실제 네트워크 트래픽에 적용하기에는 신뢰성이 부족하다. 본 논문에서는 일부 종단 호스트에 설치된 TMA(Traffic Measurement Agent)로 부터 수집한 응용프로그램의 트래픽 사용 정보를 기초로 하여 전체 네트워크 트래픽의 응용프로그램을 판별하는 응용 트래픽 분류 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 트래픽 플로우들의 상관관계를 이용하여 TMA 호스트 트래픽으로부터 TMA가 설치되지 않은 호스트에서 발생한 트래픽들의 응용을 판단하며, 분류 된 결과에 대하여 높은 신뢰성을 보장한다. 제안된 방법론은 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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