국내 대표적인 기관 레포지터리인 dCollection에서 다양한 유형의 학술자원을 기술할 수 있도록 SOMS 메타데이터의 확장안을 제시하였다. 이를 위해 국내외 기관 레포지터리의 동향을 메타데이터와 관련된 측면에서 조사하였으며, DSpace를 개발 운영하고 있는 MIT와 MIT 메타데이터를 확장해 사용하는 브뤽셀 대학의 DISpace 메타데이터를 분석하고 SOMS에서 확장이 필요한 요소를 도출하였다. 제안된 SOMS는 다양한 유형의 자원을 기술하고, 기관 내 연구업적정보시스템과 연계하여 수집된 데이터를 보다 더 상세하게 기술할 수 있을 것이다.
느타리버섯 수확후 배지를 이용하여 표고 톱밥배지로 활용하기 위한 연구 수행결과 다음과 같다. 느타리버섯 수확후 배지를 톱밥 첨가량의 20~50%로 4처리로 혼합하여 분석한 결과 C/N은 62~76으로 나타났다. 느타리버섯 수확후 배지 첨가구는 대조구에 비해 질소와 폴리페놀 함량은 상대적으로 높고, 과당과 유기산 함량은 낮은 경향이었다. 특히, 미강이 첨가되지 않은 50% 처리구는 과당, 유기산 함량이 현저하게 낮았다. 초발이기간은 20, 25%가 7일로 대조구와 같았으나 30%와 50%는 각각 6일, 11일로 대조에 비해 각각 1, 4일 지연되었다. 표고버섯 3주기 수량은 20% 처리구가 268.7 g으로 대조와 비슷하였으나 첨가수준이 높을수록 감소하여 특히, 50% 첨가구에서는 버섯 발생이 거의 이루어지지 않았다. 따라서 느타리버섯 수확후 배지를 표고 배지로 이용하기 위해서는 톱밥 첨가량의 20% 수준이 바람직할 것으로 생각된다.
This article is an approach to improving the clustering of Web images by using high-level semantic features from text information relevant to Web images as well as low-level visual features of image itself. These high-level text features can be obtained from image URLs and file names, page titles, hyperlinks, and surrounding text. As a clustering algorithm, a self-organizing map (SOM) proposed by Kohonen is used. To evaluate the clustering efficiencies of SOMs, we propose a simple but effective measure indicating the accumulativeness of same class images and the perplexities of class distributions. Our approach is to advance the existing measures through defining and using new measures accumulativeness on the most superior clustering node and concentricity to evaluate clustering efficiencies of SOMs. The experimental results show that the high-level text features are more useful in SOM-based Web image clustering.
Objectives of this study were to identify the hotspot for displacement of the on-line water quality sensors, in order to detect illicit discharge of untreated wastewater. A total of twenty-six water quality parameters were measured in sewer networks of the industrial complex located in Daejeon city as a test-bed site of this study. For the water qualities measured on a daily basis by 2-hour interval, the self-organizing maps(SOMs), one of the artificial neural networks(ANNs), were applied to classify the catchments to the clusters in accordance with patterns of water qualities discharged, and to determine the hotspot for priority sensor allocation in the study. The results revealed that the catchments were classified into four clusters in terms of extent of water qualities, in which the grouping were validated by the Euclidean distance and Davies-Bouldin index. Of the on-line sensors, total organic carbon(TOC) sensor, selected to be suitable for organic pollutants monitoring, would be effective to be allocated in D and a part of E catchments. Pb sensor, of heavy metals, would be suitable to be displaced in A and a part of B catchments.
Self Organizing Map (SOM) was applied for pattern classification of hydrological and water quality data measured at Jangseong Reservoir on a monthly basis. The primary objective of the present study is to understand better data characteristics and relationship between the data. For the purpose, two SOMs were configured by a methodologically systematic approach with appropriate methods for data transformation, determination of map size and side lengths of the map. The SOMs constructed at the respective measurement stations for water quality data (JSD1 and JSD2) commonly classified the respective datasets into five clusters by Davies-Bouldin Index (DBI). The trained SOMs were fine-tuned by Ward's method of a hierarchical cluster analysis. On the one hand, the patterns with high values of standardized reference vectors for hydrological variables revealed the high possibility of eutrophication by TN or TP in the reservoir, in general. On the other hand, the clusters with low values of standardized reference vectors for hydrological variables showed the patterns with high COD concentration. In particular, Clsuter1 at JSD1 and Cluster5 at JSD2 represented the worst condition of water quality with high reference vectors for rainfall and storage in the reservoir. Consequently, SOM is applicable to identify the patterns of potential eutrophication in reservoirs according to the better understanding of data characteristics and their relationship.
이본 논문에서는 Bayesian 영상 분할법과 SOM(Self Organization feature Map)을 이용한 텍스쳐(Texture) 분할 방법을 제안한다. SOM의 입력으로 다중 스케일에서의 웨이블릿 계수를 사용하고, 훈련된 SOM으로부터 관측 데이터에 대한 우도(尤度, likelihood)와 사후확률을 구하는 방법을 제시한다. 훈련된 SOM들로부터 구한 사후확률과 MAP(Maximum A Posterior) 분류법을 이용하여 텍스쳐 분할을 얻는다. 그리고 문맥 정보를 이용하여 텍스쳐 분할 결과를 개선하였다. 제안 방법은 HMT(Hidden Markov Tree)을 이용한 텍스쳐 분할보다 더 우수한 결과를 보여준다. 또한 SOM과 HMTseg라고 불리는 다중스케일 Bayesian 영상 분할 기법을 이용한 텍스쳐 분할 결과는 HMT와 HMTseg을 이용한 결과보다 더 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 대규모 정적 탐색키 집합에 대한 최소 완전 해쉬 함수(MPHF: Minimal Perfect Hash Function) 생성 방법을 기술한다. 현재 MPHF 생성에서는 사상-순서화-탐색(MOS: Mapping-Ordering-Searching) 접근 방법이 널리 사용된다. 본 연구에서는 MOS 접근 방식을 개선하여, 보다 효과적으로 MPHF를 생성하기 위해 선택 단계를 새로 도입하고 순서화 단계를 사상 단계보다 먼저 수행하는 선택-순서화-사상-탐색(SOMS: Selecting-Ordering-Mapping-Searching) 접근 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 MPHF 생성 알고리즘은 기대 처리 시간이 키의 수에 대해 선형적인 확률적 알고리즘이다. 실험 결과 MPHF 생성 속도가 빠르며, 해쉬 함수가 차지하는 기억 공간이 작은 것으로 나타났다.
Odor emission from domestic sewer systems has become a serious environmental problem. An investigation on a sewer manhole revealed that anaerobic decay of sediment organic matters (SOMs) and related declines of oxidation reduction potential (ORP) in the sediment layer were the main reason of the production of volatile sulfur compounds. In addition, as the anaerobic decaying period continued, the odor intensity rapidly increased with increasing concentrations of $H_2S$ and dimethyl sulfide. As a feasible method to control SOMs and to minimize odor emission potentials, an electrolytic oxidation process has been employed to the sediment sludge phase. In this study, voltages applied to the electrolytic oxidation process were varied as a main system parameter, and its effects on odor removal efficiencies and reaction characteristics were investigated. At the applied voltages greater than 20 V, the system efficiently oxidized the organic matter, and the ORP in the sludge phase increased rapidly. As a consequence, the removal efficiency of hydrogen sulfide was found to be >99% within 60 minutes of the electrolytic oxidation. Overall, the electrolytic oxidation process can be an alternative to control odor emission from sewer systems, and a threshold input energy needs to be determined to achieve effective operation of the process.
본 연구는 남성 동성애자의 이성애불편감 척도(Heterophobia Scale for Gay Male: HGM)를 한국판으로 타당화하는 목적을 가진다. 이성애불편감(heterophobia)은 성소수자가 이성애자들에 대해 가지는 거부감, 공포, 회피를 의미한다. 이성애불편감의 하위 3요인은 남성 이성애자에 대한 '불편/회피', '단절', '거절 예측'이다. 한국판 HGM을 타당화하기 위해, 문항 번역, 문항분석, 탐색적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석은 213명의 남성 동성애자를 대상으로 실시하였고, 3요인과 13개의 문항이 도출되었다. 확인적 요인분석은 K-HGM의 적절한 적합도와 3요인 구조를 지지하였다. K-HGM의 신뢰도, 수렴 타당도, 변별 타당도, 관련 척도들과의 관계(K-SOMS, K-MISS-G, SDS-9, RS)도 적절하였다. 결과적으로 K-HGM은 한국에서 남성 동성애자를 대상으로 이성애불편감을 측정하기에 타당한 도구이다. 본 연구결과에 대해 논하며 연구 의의 및 한계점, 후속 연구의 방향에 대해 제안하였다.
토양 유기물은 농작물에 영양분을 공급하는 중요한 토양 구성분이며 오염물질의 이동을 감소시켜 인체 및 생태에 미치는 영향을 완충하는 역활을 한다. 최근 지구온난화를 야기하는 온실기체의 싱크탱크 역활이 부각되면서 토양 유기물에 대한 조사 및 관리방안에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 연구의 목적은 첫째, 환경부 토양측정망 495개 지점에서 채취한 토양의 유기물함량을 측정하여 지역별, 토지용도별 토양 유기물함량을 파악하고자 하였고 둘째, 토양 유기물 함량 측정방법인 Tyurin산화법과 강열감량법(LOI)의 상관관계를 조사하였다. Tyurin법과 강열감량법으로 토양 유기물 함량을 조사한 결과 평균은 각 각 1.90%, 2.92%로 나타났다. 토지용도별 유기물 함량 순서는 Tyurin법 및 강열감량법 모두 유사하였다. 여전히 자연환경 요소가 많이 남아있거나 토양으로 유기물 유입이 지속적으로 일어나는 임야, 종교용지, 공원은 비교적 높은 유기물함량을 보이나, 유기물 유입이 상대적으로 적은 대지와 대부분 사질토양으로 구성된 학교용지는 낮은 유기물함량을 보였다. Tyurin법과 강열감량법간 회귀분석결과 y(Tyurin) = 0.6257x(LOI) + 0.0602 (P-value < 0.001)와 같은 회귀식이 얻어졌고 결정계수 $R^2=0.749$로 나타나 상관성이 높았다. Tyurin법과 강열감량법을 비교한 결과 강열감량법의 결과치가 Tyurin법에 비해 크게 측정되지만 Tyurin법과 상관관계가 성립되는 바 여러 토지용도에서 많은 양의 토양시료를 측정해야 하는 목적에서는 강열감량법 적용도 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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