This study aims to analyze temporal variation of rural tourist potential in village level. In order to analyze the temporal variation, this study applied a green-tourism potential evaluation model(GPEM) to a study area, Namilmyun with 18 villages, which located on county of Kumsan, province of Chungnam. GPEM consists of two factors about human resources, which is quantified by resident population of the village who will be participated in village management for green-tourism, and amenity resources, which is calculated by an evaluation table with 31 criteria and their weighting values. Data surveying for the study area was performed at August 2003 and 2006, respectively, in order to quantity the 31 evaluation criteria of GPEM. From the analysis results, the amenity resources with three sub-classes of industrial, natural, and social resources showed that the evaluation values of 2006 were increased in more than those of 2003, displaying the increase rate of ranging from 108% to 112% in the three sub-classes, except of one village in social resources and three village in natural resources with reduction. In human resources, the evaluation values of 2006 were highly increased more than those of 2003, showing the rate of 556% in the gradient of linear regression line. In green tourism potential in each village, the evaluation results for two time series showed that the potential is increased by time, which the increase rate of the potential is 114%. Ultimately, the results of this study enable us to realize that the green-tourism potential in each village over time is increased, for example, due to developing new facilities in the village by investment of government and participating in rural tourism by resident people over time. From the analysis and results, the methodology of this study can be applied to analyze the temporal variation of the potential for villages having investment from government.
자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.
The role of endogenous somatostatin on lactation in rats was examined by passive immuno-neutralization of Wistar rats. In one study, the rats were given either immunoglobulin raised in sheep against somatostatin, or non-specific sheep immunoglobulins by daily s.c. injection from parturition through the first two weeks of lactation. The growth of the pups was recorded by weighting every second day, and the milk yield calculated from the pup weight and weight gain. Immunoneutralization of maternal somatostatin during pregnancy had a slight effect (p < 0.05) on the mean birth weight of the pups but no subsequent effect on postnatal growth rate of the pups or milk yield ($25.32{\pm}0.88g/day$) compared with young control rats given normal sheep serum ($25.55{\pm}1.04g/day$). Similarly, passive immunization against somatostatin during lactation ($21.96{\pm}1.57g/day$) also did not affect milk yields compared with controls ($24.85{\pm}1.03g/day$). These data do not support a significant role for endogenous somatostatin in regulating milk production in lactating rats.
본 연구에서는 상술한 특성을 갖는 유동자에 대하여 신뢰성이 보장된 스펙트 럼 추정법의 모색과 화립을 위해 의사 난류신호(turbulent-like signal)를 자기회기 모형(autoregressive model:AR model)으로 생성하고 추출간격이 유동장에 영향을 받는 비주기적 확률과정을 수치적으로 모사한다. 이 비주기적 실현 신호로 부터 현재 가 장 많이 사용되고 있는 Roberts와 Gaster의 직접 변화법과 추출 및 유지신호의 피리오 도그램(periodogram)법에 대해 데이터 밀도와 난류강도의 다양한 변화에 따른 속도편 의의 영향 등을 살펴보는데 목적을 둔다.
In a software testing domain, test case prioritization techniques improve the performance of regression testing, and arrange test cases in such a way that maximum available faults be detected in a shorter time. User-sessions and cookies are unique features of web applications that are useful in regression testing because they have precious information about the application state before and after making changes to software code. This approach is in fact a user-session based technique. The user session will collect from the database on the server side, and test cases are released by the small change configuration of a user session data. The main challenges are the effectiveness of Average Percentage Fault Detection rate (APFD) and time constraint in the existing techniques, so in this paper developed an intelligent framework which has three new techniques use to manage and put test cases in group by applying useful criteria for test case prioritization in web application regression testing. In dynamic weighting approach the hybrid criteria which set the initial weight to each criterion determines optimal weight of combination criteria by evolutionary algorithms. The weight of each criterion is based on the effectiveness of finding faults in the application. In this research the priority is given to test cases that are performed based on most common http requests in pages, the length of http request chains, and the dependency of http requests. To verify the new technique some fault has been seeded in subject application, then applying the prioritization criteria on test cases for comparing the effectiveness of APFD rate with existing techniques.
작물모형 등 생태계 관리용 의사지원수단의 적용공간이 점 단위에서 지역규모로 확대되는 추세에 따라 이들 모형의 구동변수로 가장 널리 이용되는 일 최고 및 최저기온 공간변이의 정확한 추정이 요구된다. 특히 고도변이가 심하고 지형이 복잡한 우리나라의 경우 국지기온의 결정인자가 다양하여 단순한 기존의 공간내삽기법을 개선할 필요성이 더욱 절실하다. 본 연구에서는 해발고도에 따른 일별 기온 변화양상을 분석하여 계절별 기온감율을 결정하고 이를 이용한 기온 공간내삽방법에 의해 일 최고 및 최저기온을 추정하여 그 추정오차를 기존 방법과 비교하였다. 먼저 기상청 63개 표준관측소에서 수집된 1999년 한 해 동안의 일 최고, 최저기온 값을 이들 관측지점의 위도, 경도, 해안 거리 및 표고에 회귀시켜 최적모형을 작성하고, 이 모형의 표고 편회귀계수를 기온감율로 간주하였다. 이 기온감율의 계절변동을 주기함수화 하여 거리가중에 의한 내삽과정에 표고편차의 영향을 추가하였다. 기상청 자동기상관측소 267개 지점에 이 방법을 적용하여 2000년 1월, 5월, 8월의 임의 날짜 최고 및 최저기온을 추정하고 이를 기존의 방법에 의해 추정된 결과와 비교한 결과, 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근 오차평균 측면에서 연중 지속적인 개선효과를 보였다. 이 방법은 적용이 간편하고 추정간의 신뢰도가 높아 기존의 거리가중법이나 연평균 기온감율 적용법을 대신하여 하루 단위의 시간규모와 1km 이상 수 km 단위의 공간규모에서 실용적인 기온변이 추정법으로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 음성과 영상정보를 결합한 멀티모달시스템을 구현하고 그 성능을 평가하였다. 음성정보를 이용해서 음성인식기를, 영상정보를 이용해서 입술인식기를 설계하였으며, 두 인식기는 HMM (Hidden Markov Model) 기반의 인식엔진을 사용하였다. 음성과 영상인식의 결과는 각각 8:2의 가중치를 부여하여 통합하였다. 한편, 구축된 멀티모달 인식시스템은 DARC (data radio channel)시스템과 통합되어 응용프로그램인 Comdio(computer radio)를 제어하도록 구현하였다. 멀티모달과 DARC시스템, 멀티모달시스템 내에서 두 인식기간의 정보교환은TCP/IP소켓 방식을 사용하였다. 통합시스템의 Comdio 제어실험의 결과는 입술인식이 음성인식기의 보조수단으로 사용될 수 있음을 보였으며, 향후교통정보 및 자동차항법장치에 적용되어짐으로써 그 적용분야를 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Young-Eun;Jung, Yoon-Sun;Ock, Minsu;Yoon, Seok-Jun
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제55권1호
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pp.10-18
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2022
Disability-adjusted life-year (DALY) estimates may vary according to factors such as the standard life expectancy, age weighting, time preference and discount rate, calculation of disability weights, and selection of the estimation method. DALY estimation methods are divided into the following 3 approaches: the incidence-based approach, the pure prevalence-based approach, and the hybrid approach. These 3 DALY estimation approaches each reflect different perspectives on the burden of disease using unique characteristics, based on which the selection of a suitable approach may vary by the purpose of the study. The Global Burden of Disease studies, which previously estimated DALYs using the incidence-based approach, switched to using the hybrid approach in 2010, while the National Burden of Disease studies in Korea still mainly apply the incidence-based approach. In order to increase comparability with other international burden of disease studies, more DALY studies using the prevalence-based approach need to be conducted in Korea. However, with the limitations of the hybrid approach in mind, it is necessary to conduct more research using a disease classification system suitable for Korea. Furthermore, more detailed and valid data sources should be established before conducting studies using a broader variety of DALY estimation approaches. This review study will help researchers on burden of disease use an appropriate DALY estimation approach and will contribute to enhancing researchers' ability to critically interpret burden of disease studies.
목적: 본 논문에서는 의료기사 인력수급의 기초 자료로 사용되고 있는 오영호 연구원의 "의료기사인력수급에 관한 보고서"의 문제점을 분석하였으며 안경사 인력수급과 관리제도의 개선방안에 대하여 연구하였다. 방법: 이 보고서에 내재된 의료기사의 인력 수급과 공급 정책, 미래 안경사 수에 대한 잘못된 추계, 제한된 자료(취업률, 은퇴율, 사망률)에 의한 부정확한 예측, 미래 수요와 공급에 대한 추산에 대한 오류를 분석하였다. 결과: 안경광학과의 입학정원 산정시 정원 외 입학자 수를 배제하고 추산하여 18% 정도의 오차를 보였으며, 졸업률을 62.6%(전문대학과 산업대학 각각 78.9%와 85.98%), 취업률을 65.8%(2002년부터 2007년까지 평균 취업률 73.96%), 은퇴율을 사회복지사와 동일하게 2.3%(약사 은퇴율 1.3%)로 적용하여 객관적인 자료와 큰 차이를 보였다. 또 적절한 인구대 안경사의 비 산정에 있어서는 연령층의 의료기관 사용비율을 사용하여 안경착용자 1,280명당 안경사 1인을 제시하였으나 독일(4,706명), 미국(1,789명), 한국(1,825명당 1인)의 적용 기준과 크게 다른 수치를 적용하였다. 그리고 공급추계에서 낮은 취업률을 적용하고 현 상태를 유지하는 것이 좋다고 하면서 미취업자를 활용하자는 주장은 공급추계에 이중적 가중효과를 갖도록 하는 결과를 야기하였다. 결론: 안경사의 인력수급과 관련된 문제를 해결하기 위해서는 인원 추계 시 정확한 자료와 최적의 적용 모델을 탐색해야 하며, 적절한 인구 대 안경사 비의 산정에 독일과 같이 직무영역이 유사한 나라의 사례와 직무만족도에 대한 연구 결과를 연계하여 결정해야 한다. 안경사 공급 및 수요 추계는 통합된 연구결과가 도출된 후에 형평성이 확보된 정책을 실행해야 한다. 따라서 정부와 관련단체는 정확한 조사를 선행하고 장기적이고 체계적인 정책을 수립하고, 인력수급을 담당하는 상설기구를 만들어야 한다.
상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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