This study applied a real-time IoT (Internet of Things) environmental monitoring system to wooden cultural heritages (WCHs) located in suburbs and forests in Korea. It automated the graphs of seasonal Temperature (T) and relative humidity (RH) changes inside the heritage structures and seasonal Performance Index (PI) values. While utilizing line graphs of the existing T and RH change trends and a bar graph expressing the PI values, this study examined the current status of the conservation environment inside the WCHs throughout the year and its diagnosis. Consequently, at higher latitudes, the organic cultural heritage repeatedly experienced large T fluctuations, and the risk of physical and chemical degradation of the materials was greater. However, the RH showed significant seasonal differences, even within the same latitude, indicating that the impact of latitude was not significant. Therefore, the staff in charge must manage RH by considering the surrounding environmental conditions and adjusting the internal environment of the structures. The PI values for the year-round T and RH inside the heritages were confirmed to only be a maximum of approximately 60% of the environmental suitability for conservation throughout the year, depending on the season. The relationship between the germination and growth potential period of xerophilic fungi and the monthly internal temperature and humidity in five heritages located at different latitudes was analyzed. As a result, we could thus determine that four particular months of the year (June-September) represent the periods with the highest risk of damage from xerophilic fungi in the country, regardless of latitude.
Objectives: The aims of this study are to investigate how X-rays are emitted to surrounding parts during the ion implantation process, to analyze these emissions in relation to the properties of the ion implanter equipment, and to estimate the resulting exposure dose. Eight ion implanters equipped with high-voltage electrical systems were selected for this study. Methods: We monitored X-ray emissions at three locations outside of the ion implanters: the accelerator equipped with a high-voltage energy generator, the impurity ion source, and the beam line. We used a Personal Portable Dose Rate and Survey Meter to monitor real-time X-ray levels. The SX-2R probe, an X-ray Features probe designed for use with the RadiagemTM meter, was also utilized to monitor lower ranges of X-ray emissions. The counts per second (CPS) measured by the meter were estimated and then converted to a radiation dose (𝜇Sv/hr) based on a validated calibration graph between CPS and μGy/hr. Results: X-rays from seven ion implanters were consistently detected in high-voltage accelerator gaps, regardless of their proximity. X-rays specifically emanated from three ion implanters situated in the ion box gap and were also found in the beam lines of two ion implanters. The intensity of these X-rays did not show a clear pattern relative to the devices' age and electric properties, and notably, it decreased as the distance from the device increased. Conclusions: In conclusion, every gap, in which three components of the ion implanter devices were divided, was found to be insufficiently shielded against X-ray emissions, even though the exposure levels were not estimated to be higher than the threshold.
주어진 숫자 쌍 간에 빈 셀을 경유하는 선을 연결함에 있어 다른 숫자의 연결선과 교차가 발생하지 않도록 하는 숫자 연결 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 임의의 숫자를 선정하여 시행착오 법으로 퍼즐을 풀고 있다. 본 논문은 주어진 문제에 대해 빈 셀을 정점으로, 인접 셀들 간에 간선으로 연결한 격자 그래프로 변환하였다. 다음으로 숫자 쌍 들 간에 직선을 긋고, 교차가 발생한 숫자 그룹으로 분할하였다. 교차 숫자 그룹에서 교차를 회피하는 우회 경로를 설정하였다. 제안된 알고리즘을 18개의 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 퍼즐을 O(n)의 선형시간 복잡도로 풀 수 있음을 보였다.
Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.
본 연구에서는 PC기반의 Windows운영체제에서 운용될 수 있는 수간석해 프로그램(Stemwin1.0)을 개발하였다. Stemwin1.0에서는 연륜측정기에서 1/100mm 단위로 측정된 l년 단위의 연륜폭 자료를 입력받아 흉고직경 및 단면적, 수고, 재적 등 각종 생장량을 다양한 방법으로 계산할 수 있다. 즉, 수령별 평균 흉고직경 및 단면적은 산술 및 단면적 평균법을 적용해 계산할 수 있으며, 수고생장은 평행선법, 직선연장법, 수고곡선법 등에 의해 다양하게 추정할 수 있다. 재적은 Huber식, Smalian식, Spline식 등을 선택적으로 적용해 추정할 수 있다. 선택된 계산방법에 따라 상가 각 생장인자의 총, 평균 및 연년 생장량 뿐만 아니라 이용재적 및 수고, 형수, 생장률 이용률 등의 생장 관련 정보가 1년 단위로 자동 계산된다. 또한, 1년 단위의 정밀한 간곡선도를 다양한 축척으로 출력할 수 있으며 간곡선식 유도를 위한 통계분석용 자료(단판 높이별 직경)도 제시된다. Stemwin1.0에서는 계산결과를 MS-Excel로 전환할 수 있도록 하여 사용자가 손쉽게 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 프로이덴탈의 수학화 과정과 일차함수 개념의 교수학적 현상학의 분석을 통하여 학생들이 변화율이 일정한 현상을 표, 그래프, 식으로 표현하는 과정과 일차함수 개념의 심상을 구성하는 과정, 본질을 구성하는 과정을 서술하고 분석하는 것이다. 연구 결과, 학생들은 변화율이 일정한 현상을 표로 표현할 때 합성단위로서의 비를 사용하고, 그래프로 표현할 때 한 학생을 제외하고 직선으로 표현하였다. 식으로 표현할 때 학생별로 주어진 상황, 공변 관점, 대응 규칙을 이용하는 수준의 차이가 있었다. 학생들은 두 변화량 사이의 관계를 곱셈적으로 비교하였고, 그 비율이 하나의 상수가 된다는 것을 교사의 안내에 따라 구성하였다. 특히 시간의 변화량과 거리의 변화량이 하나의 값, 속력이 되는 상황을 통하여 변화율이 일정하다는 심상을 구성하였다. 단, 변화율을 직선의 기울기와 연결하는 데에는 어려움을 겪었으나, 변화율이 일정하다는 심상과 그래프가 직선이며 식의 모양이 y=ax+b (a는 변화율, b는 절편)라는 심상을 정리하고 조직하여 일차함수의 본질(개념)을 구성하였다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
목적 : 분자 표적의 선택적 억제가 방사선 세포 살상 효과를 증진시키는 것으로 알려져 있으므로 선택적 COX-2 억제제와 EGF 수용체 차단제를 HeLa 세포주에 처리한 후 방사선 효과의 상승작용을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 자궁경부암 세포주인 HeLa세포에서 EGF 수용체 차단제 AG 1478, 선택적 COX-2 억제제 NS 398과 방사선을 복합 투여하여 세포성장 억제 분석(cell graph inhibition assay)과 세포사멸 분석(apoptosis assay)을 시행하였고, 방사선 감수성 변화를 살펴보기 위해 세포생존 분석(clonogenic survival assay)을 시행하였다. 방사선 감수성 인자로는 2 Gy에서의 세포생존분획($SF_2$)과 linear-quadratic model을 이용한 dose enhancement ratio (DER)를 사용하였다. 방사선 감수성에 대한 작용기전 분석을 위해 flow cytometry로 세포주기 분석(cell cycle analysls)을 시행하였고, western blot 분석을 통하여 bcl-2와 bax 단백질의 발현 변화를 살펴보았다. 결과 : HeLa세포에 NS 398과 AG 1478을 방사선과 함께 복합 투여한 실험 군에서 세포사멸 정도가 가장 높게 나타났다($8.49\%$ vs. $22.70\%$). 세포주기 분석 결과, 방사선과 복합 약물 처리군에서 $G_0/G_l$ 세포주기 정체와 5 세포 분획 소실이 나타났으며 이러한 변화는 72시간 이후까지 지속되었다 세포생존 분석 결과로는 방사선과 AG 1478군에서 $SF_{2}0.68{\pm}0.07$, DER 1.12를 보인 반면, 방사선과 복합약물처리군에서는 $SF_{2}0.12{\pm}0.01,\;DER\;3.00$으로 나타났다. Western blot분석에서는 방사선과 복합약물처리군에서 bcl-2와 bax 단백질 발현이 모두 감소하는 양상을 보였다. 결론 : 신호전달 체계를 억제하는 분자 표적 약제인 선택적 COX-2 억제제와 EGF 수용체 차단제를 방사선과 복합투여함으로써 HeLa세포의 방사선 감수성이 증가됨을 확인하였다.
본 연구는 결핵관리사업의 중요한 지표인 결핵사망률의 증가와 감소를 전국, 지역(대도시, 일반시, 군지역)별로 연도별 결핵 표준화사망률의 변화 양상을 확인하고자 시행되었으며, 1995년부터 2002년까지의 결핵사망자를 사망신고상 주소지를 기준으로 기초자치단체별로 분류하였고 2000년 현재 236개의 기초자치단체 중 도농통합시로 통합개편되었거나 분리되어 분석이 어려운 기초자치단체 4곳을 제외한 232개 시군구의 결핵사망자를 최종 분석 대상으로 선정하였다. 분석 대상은 연령보정 직접 표준화법을 사용하여 결핵 표준화사망률을 산출하였고, 각 지역별 연도별 결핵 표준화사망률의 변화를 그래프와 표로 관찰해보았다. 전국, 지역(대도시, 일반시, 군지역)별로 연도별 결핵 표준화사망률의 증감 추이를 모형적 정성 검정을 이용하여 연도별 결핵 표준화사망률의 변화 곡석의 양상을 확인하였고, 1995-1998년의 결핵 표준화사망률과 1999-2002년의 결핵 표준화사망률을 4년씩 묶어 이 두 기간 사이의 변화량을 알아보기 위해 분산분석 및 사후검정을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 100판을 이용하였다. 1. 전국 결핵사망률의 변화를 추이해 보면 조율과 표준화율 모두에서 꾸준하게 감소하는 양상을 보이다가, 1999년을 정점으로 그 감소폭이 둔화되고 있는 양상을 보였다. 2. 지역을 대도시, 일반시, 군지역으로 분류하고 1995-1998년과 1999-2002년으로 4년씩 묶어 이 두 기간의 결핵 표준화사망률 변화를 살펴보면, 분산분석을 실시하였을 때 1995-1998년의 군지역의 사망률은 다른 지역들에 비해 유이하게 높게 나타났으나 1999-2002년의 군지역의 사망률도 여전히 높게 나타났다. 3. 지역별 결핵 표준화사망률의 모형적정성 검정 결과를 살펴보면, 대도시지역의 경우 일차함수적으로 꾸준히 감소하고, 일반시의 경우 일차함수적으로 감소하고 있기는 하지만 그 감소폭이 다소 둔화되는 양상을 보였다. 군지역의 경우 이차함수 모형에서 유의하게 나타났다. 연도별 결핵 표준화사망률의 감소경향이 지역별로 다른 양상을 나타내는 것을 알 수 있었다. 각 지역별로 꾸준히 감소하고는 있었지만 1999년을 정점으로 대부분의 지역에서 그 감소가 둔화되는 모습을 보여주었다. 이러한 현상은 군지역에서 더욱 뚜렷하게 볼 수 있었는데 이에 대한 추가 연구가 필요하며 지역별로 차별화된 결핵사업 전략이 필요함을 시사하였다.
스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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