대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.
본 논문에선 기계 기술 언어(machine descriptions language)인 LISA(Language for Instruction Set Architecture)를 통하여 시뮬레이션 모델로 설계한 새로운 네트워크 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor)을 제안한다. 제안한 네트워크 ASIP은 라우터(router)에서 패킷 프로세싱을 담당하는 전용엔진을 목적으로 설계되었다. 이를 위해 MIPS(Microprocessor without Interlock Pipeline Stages) 아키텍처를 기반으로 한 일반적인 ASIP에 패킷을 빠른 속도로 처리하기 위해 필요한 새로운 명령어 셋을 추가하였다. 새로 추가된 명령어 셋은 "classification" 명령어 그룹과 "modification" 명령어 그룹으로 나눌 수 있으며, 각 그룹은 실행 단계(execution stage)에 위치한 각각의 기능 유닛(function unit)에 의해서 처리된다. 그리고 각각의 기능 유닛은 Verilog HDL을 통해 면적과 속도 측면에서 최적화하였으며, 이를 합성하여 면적과 동작 지연시간을 비교하였다. 또한 CKF(Compiler Known Function)을 이용하여 C 언어 레벨의 매크로 함수에 할당하였으며, 어플리케이션 프로그램에 대한 실행 싸이클을 비교 분석하여 성능 향상을 확인하였다.
본 연구는 우리나라 농업공간의 변화에 영향을 미치는 여성노동력의 역할에 주목하고 2000년 이후 2010년까지 지난 10년 동안의 전국 친환경농업 생산공간의 분포 양상을 분석하였다. 입지계수와 LISA 분석을 적용하여 친환경농가의 공간적 특성을 파악하였는데, 먼저 입지계수를 통해 친환경농업 특화지역의 분포를 보면 지난 10년 동안 수도권 지역은 크게 감소한 반면 전남과 경북지역에서는 친환경농업 특화지역이 크게 확대되는 양상을 보인다. LISA 지표를 이용하여 친환경농업의 공간적 클러스터 패턴을 파악한 결과 2000년 서울 남쪽의 수도권 지역에만 형성되었던 친환경농업의 집적지가 2010년에는 전통적인 농업지역인 전남지역의 전역으로 크게 확대되는 양상을 보인다. 친환경농업에 작용하는 지리적 변수와의 관계성을 파악하기 위하여 다중회귀 분석을 실시한 결과 농가 경영주 성별이 여성인 농가수가 친환경 실천농가수에 정(+)의 상관관계를 보인다. 본 연구의 이러한 분석결과는 여성 경영주 농가와 친환경농업 공간의 연관성 측면에서 지속가능한 농업공간으로의 농업공간 재구조화에 여성인력이 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다.
생촉매인 효소의 기질선택성은 다양한 분야에서 유용하게 이용되고 있다. 그 중에서도 효소결합면역흡착검사(enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA)는 항원항체의 결합을 항체와 공유결합된 효소의 반응으로 나타냄으로써 다양한 항원들의 진단을 가능케 했다. 하지만 기존의 효소결합면역흡착검사는 하나의 항체당 하나의 효소가 결합된 형태이기 때문에 감도(sensitivity)의 증가 폭에 그 한계가 있으며, 이를 극복하기 위한 방안으로 하나의 항체당 결합된 효소의 수를 증가시킴으로써 혁신적인 감도의 향상을 가져오는 연구가 진행되었다. 최근 나노바이오촉매(nanobiocatalyst, NBC) 접근방식을 이용한 효소활성의 안정화는 효소결합면역흡착검사의 감도 향상뿐만 아니라 그 성능의 안정성을 확보할 수 있는 연구결과로 이어지고 있다. 본 총설에서는 일반적인 효소결합면역흡착검사의 기본적인 원리와 감도향상을 위한 연구, 그리고 성능안정성(performance stability)을 향상시키기 위한 나노바이오촉매-결합면역흡착검사(Nanobiocatalyst-Linked Immunosorbent Assay, NBC-LISA)에 대하여 살펴보고자 한다.
본 연구의 주된 목적은 녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는데 있어 국지적 공간자기상관 기법들의 성능을 비교하고 분석하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 위성영상분석기법과 공간자기상관기법들을 이용하였다. 분석의 결과 공간 특이치 군집을 갖는 LISA 군집지도가 도시녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는 데 있어서 다른 분석기법들보다 우수함이 확인되었다. 본 연구는 기존의 연구들과는 다른 몇 가지 연구방법을 이용했다는 점에서 관련분야에 기여할 수 있다. 이러한 차별성과 유용성에도 불구하고 본 연구는 녹지의 공간적 분포패턴을 식별하는 있어서 저해상도 위성영상을 이용했다는 점과 식생지수들 중에서 NDVI만을 이용했다는 점에서 한계를 지닌다. 이러한 한계들은 향후연구에서 UAV영상을 이용하거나 또는 여러 가지 식생지수들을 동시에 이용한다면 극복될 수 있을 것이다.
본 연구는 기술수용모델을 기반으로 VR 앱에 대한 사용자 경험을 실증분석했다. 빈도분석 결과에 의하면, 인지된 유용성의 경우, 학습적 유용성이 감상적 유용성보다 상대적으로 높게 평가되었으며, 기술적 요인인 그래픽 및 모델링에 대한 품질 개선의 필요성이 제기되었다. 상관관계 분석결과에 따르면, VR 앱의 학습적 유용성은 만족도에 유의미한 향을 미쳤다. 인지된 이용용이성의 경우, 모든 세부 요인이 만족도와 상관관계를 가졌으며, 환경적 요인의 만족도에 대한 영향력이 가장 크게 나타났다. 또한 만족도는 몰입도 및 행동적 이용 사에 긍정적 영향을 미침으로써, 기술수용모델의 VR 앱 평가 도구로써의 적합성이 제시되었다.
이 논문에서는 초분광 영상으로부터 이상값을 탐지하기 위해 자료 변환 기반 특징 추출과 선정 및 국소적 자기상관지수를 이용하는 2단계 방법론을 제안한다. 초분광 영상이 제공하는 중복된 분광 정보들의 축약을 위해 우선적으로 주성분 변환과 3차원 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그리고 축약된 자료 변환 기반 특징을 대상으로 왜도와 국소적 왜도 비율을 함께 고려하여 이상값 탐지를 위한 유효 특징을 선정하였다. 최종적으로 기존 분광 정보만을 이용하는 이상값 탐지 방법론들에 공간 자기상관성을 함께 고려할 수 있도록 국소적 자기상관지수(LISA)를 이상값 탐지 방법론으로 적용하였다. 제안 방법론의 적용성 평가를 위해 항공 CASI 자료를 대상으로 한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 기존 분광 정보만을 고려하는 RX detector나 고유값 기반 주요 주성분만을 이용하는 경우에 비해 유효 특징 선정과 연계된 LISA 통계값이 높은 탐지 능력을 나타내었다. 또한 3차원 웨이브렛 변환 기반 저주파와 고주파 특징들을 결합한 경우가 유효 주성분을 사용하는 경우에 비해 가장 높은 탐지 성능을 나타냈다.
로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부석 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.
이 논문은 Nicholas L. Moore, 'Library periodicals from developing countries: coverage by major abstracting and indexing services,' Journal of Librarianship, V.13, No.1 (Jan. 1981), pp.37~45를 번역한 것이다.
자자 Nicholas L. Moore는 Library and Information Science Abstracts(LISA)의 편집자이다. Institute of Information Scientists의 회원이고 Institute of Printing의 회원이다. 그리고 Institute of Packaging의 회원이며 Library Association의 준회원이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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