기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 비교와 점 단위 비교 방법과 비교하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분절단위 방법 외에 선형판별분석에 의한 매칭방법을 고려한 서명 검증 기법을 제안한다. 최종 검증단계에서 두 개의 독립모델을 효과적으로 융합할 수 있는 확률기반의 베이지안 분류기를 적용하였다 다양한 서명데이타를 이용하여 실험한 결과 제안된 기법은 분절단위 기반 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
대분분의 검색 엔진에서 색인어의 추출 및 가중치의 부여방법은 매우 중요한 연구주제로, 검색 엔진의 성능에 큰 영항을 미친다. 일반적으로, 불용어 리스트를 통해 성능에 긍정적인 영향을 미치지 않는 색인어를 제거하거나, 핵심어 또는 전문용어 등 상대적으로 중요한 색인어를 강조하는 방식을 사용하여 검색엔진의 성능을 향상시킨다. 하지만, 어절 분리, 형태소 분석, 불용어 처리 등 검색엔진의 단계열 처리 과정에서, 개별적인 색인어가 검색엔진에 미치는 영향을 분석하고 이를 반영한 검색 엔진 성능 향상 기법은 제시되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 각 단계별 처리 과정에서 생성된 색인어가 미치는 영항을 계랑화하여 긍정적/부정적 색인어를 분류하는 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 색인어 가중치를 조절함으로써 검색 엔진의 성능 또한 향상 가능한 방법을 소개한다.
Objectives : The aim of the present study was to assess the effects of Sa-am acupuncture (Damjeonggyeok) on autonomic nervous system in night nurses by heart rate variability. Methods : Five night nurses were divided into two groups. We checked their HRV once after sleeping for night and 5 times after working for night, 4 times after operation. We operate Sa-am acupuncture (Damjeonggyeok) and sham acupuncture twice by turns for group A and in reverse order for group B. We checked responses of HRV change after operations. Statistical analysis was performed by using the SPSS Win. Ver. 13.0 for analysis about correlation between data, and Baysian analysis using WinBUGS(Ver. 1.4) for comparison between Sa-am acupuncture (Damjeonggyeok) and sham acupuncture. Results : The median overall decrease for difference in responses of low-frequency power in normalized units (LF (NU)) was -16.56 (-28.88, -6.446), the median overall increase for difference in responses to high-frequency power in normalized units (HF (NU)) was 16.25 (8.104, 28.6) and for the median overall decrease for difference in responses to the ratio of low- to high-frequency power (LF/HF) was -1.846 (-3.922, -0.069), 95% credibility intervals being shown in brackets. VAS of stress was correlated with LF (NU) and HF (NU), LF/HF (p<0.0l). Conclusion : Sa-am acupuncture (Damjeonggyeok) might have sympatholytic and parasympathomimetic effects.
북극에 대한 관심이 높아지면서 쇄빙연구선의 필요성이 점점 커지고 있다. 특히 우리나라의 경우 2009년 진수된 7,500톤급의 아라온호가 유일한 쇄빙연구선인데, 현재 아라온호만으로는 북극과 남극의 관련 연구를 수행하는데 어려움이 있다. 이에 해양수산부에서는 제2쇄빙연구선의 건조를 추진 중에 있는데 제2쇄빙연구선 건조의 필요성과 규모의 적정성에 대한 논란이 있으므로 이러한 논란을 줄이고 보다 합리적인 의사결정을 위해서는 제2쇄빙연구선의 경제적 가치를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구는 비시장재화의 가치측정방법론인 조건부 가치측정법을 활용하여 제2쇄빙연구선의 경제적 편익을 산정하였다. 특히 본 연구의 추정방법과 관련하여 통상적인 CVM은 가정되는 분포의 형태와 추정모형에 따라서 WTP 분석결과에 편차가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 베이지안 추정법(Bayesian approach)을 활용한다. 분석결과에 따르면 가구당 연간 평균 WTP는 1,999원으로 추정되었으며 이를 전국 가구 수로 확대한 제2쇄빙연구선 건조 사업에 대한 총편익은 연간 약 373.9억 원인 것으로 산정되었다.
마이크로어레이 실험의 실험자들은 원 측정치인 영상을 조사하여 통계적 분석이 가능한 자료의 형태로 변환하는데 이러한 과정을 흔히 사전 처리라고 부른다. 마이크로어레이의 사전 처리는 불량 영상의 제거(filtering), 결측치의 대치와 표준화로 세분되어질 수 있다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 각각에 대하여서는 많은 연구가 보고되었으나, 사전 처리를 구성하는 원소들간의 적정한 순서에 대하여서는 연구가 미흡하다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 중 어느 것이 먼저 실시되어야 하는지에 대하여서 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 사전 처리 순서에 대한 탐색적 시도로서 대장암과 위암을 대상으로 실시한 두 조의 cDNA 마이크로어레이 실험 자료를 이용하여 사전 처리를 구성하는 원소들간의 다양한 순서에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 어떻게 변화하는지를 분석하고 있다. 즉, 결측치대치와 표준화의 여러가지 방법들의 조합에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 얼마나 일치적인가를 확인하고자 한다. 결측치 대치 방법으로는 K 최근접 이웃 방법과 베이지안 주성분 분석을 고려하였고, 표준화 방법으로는 전체 표준화, 블럭별 국소(within-print tip group) 평활 표준화 그리고 분산 안정화를 유도하는 표준화 방법을 적용하였다. 따라서 사전 처리를 구성하는 두개 원소가 각각 2개 수준과 3개 수준을 가지고 있고, 두개 원소의 순열에 따른 모든 가능한 사전 처리 개수 수는 12개가 된다. 본 연구에서는 12개 사전 처리 방법 각각에 따라 정상 조직과 암 조직간 특이적으로 발현하는 유전자 군을 검색하였고, 사전 처리 순서를 바꾸었을때 유전자 군이 얼마나 일치적으로 유지되는지를 파악하고 있다. 표준화 방법으로 분산 안정화 표준화를 사용할 경우는 사전 처리 순서에 따라 특이 발현 유전자 군이 다소 민감하게 변하는 것을 보이고 있다.
본 논문에서는 베이지안 망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 분석 실험을 전개하였다. 이 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호의존성을 분석해보고, 또 NBN, BAN, GBN 등 제약조건이 다른 다양한 유형의 베이지안 망 분류기들의 분류성능을 서로 비교해보았다. 그리고 우리는 이와 같은 실험을 통해 임신가능여부(Clin)에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인들로 증상(IND), 약물치료법(stimulation), 여성의 나이(FA), 미세조작 난자의 수(ICT), Wallace 사용여부(ETM) 등 5개의 특성들을 가려낼 수 있었고, 이 요인들간의 상호 의존성도 찾아낼 수 있었다. 또 서로 다른 유형의 베이지안 망 분류기들 중에서 요인들간의 상호의존관계를 허용하는 좀 더 일반적인 BAN과 GBN 등이 그렇지 못한 NBN에 비해 상대적으로 더 높은 분류 성능을 보여준다는 것을 확인하였다. 또 결정트리와 k-최근접 이웃과 같은 다른 분류기들과의 성능 비교를 통해, 임상 데이터의 특성상 확률적 표현과 추론에 기초한 베이지안 망 분류기들이 보다 높은 성능을 보여준다는 사실도 확인할 수 있었다. 또 본 논문에서는 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특성들로 특성집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특성 축소방법이 베이지안 망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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