기술의 발달로 의료장비의 현대화가 이루어지고 PACS와 같은 시스템이 보편화되면서 디지털 의료영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 영역분할 기술은 디지털의료영상처리에서 첫 번째 단계로 필요한 전처리기술이다. 영역분할을 통하여 특정 부위가 종양, 부종, 파손 및 괴사세포와 같은 이상 현상을 나타내는 것을 조기에 발견할 수 있도록 해주고, 의사들이 적절한 처방을 내려줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 두뇌영상에서 백질, 회백질 및 CSF(cerebral spinal fluid)의 영역분할은 두뇌연구의 핵심기술이다. 이들 의료영상에서 기존의 윤곽선이나 영역 확장법은 애매한 경계선과 장기내의 물리적 특성이 비균질하여 영역분할의 실패율을 높게 한다. 퍼지기반의 영역분할 알고리듬은 불분명한 경계를 이루는 장기의 영역분할에 강하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 자기공명영상이 강하게 나타내는 잡음에도 안정적인 퍼지기반의 영역분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 이웃화소들을 군집시킬 때에 평균과 분산의 정보를 이용하여 최소한의 계산을 추가함으로써, 기존의 퍼지기반 영역분할 방법에 비하여 실패율이 대략 30% 이하로 낮은 것을 확인하였다.
자기조직화 지도(SOM)은 T. 코호넨의 주도하에 개발된 비지도 학습 신경망 모형이다. 그 동안 패턴인식과 문서검색 분야에 주로 응용되어 왔기 때문에 통계학 분야에서는 덜 알려졌으나, 최근 K-평균 군집화에 대한 대안적 데이터 마이닝 기법으로 활용되기 시작하였다. 본 연구에서는 SOM의 한 버전인 PC-SOM(주성분 자기조직화 지도)을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다. PC-SOM은 1차원적 SOM 알고리즘을 반복 수행하여 2차원, 3차원 등의 SOM을 얻는 방법이기 때문에 기존 SOM과는 달리 사전 Map의 크기를 확정할 필요가 없다. 또한, 기존 SOM에 비하여 향상된 시각화를 가능하게 한다.
우리나라에 분포하는 가침박달 9개 집단의 유전다양성과 유전구조를 ISSR 표지자를 이용하여 분석하였다. 선발된 6개 ISSR primer에서 다형성 band는 35개로 primer당 평균 5.8개(S.D.=2.32), 집단별 다형적 유전자좌의 비율은 평균 78.7%로 나타났다. AMOVA에서 전체 유전변이의 27.8%는 집단간 차이에 기인하며, 72.2%는 집단내 개체 간 차이로 설명할 수 있었다. 베이즈 방법에 따른 유전분화는 ${\theta}^{11}$와 $G_{ST}$가 각각 0.249와 0.227로 추정되었으며, 전체 집단에 대한 근친교배율은 0.412로 계산되었다. 집단간의 지리적 거리와 유전적 거리에 대한 상관성 분석에서 지리적 거리가 멀수록 유전적으로 상이한 것으로 나타났다. 베이즈 군집분석에서 가침박달 집단은 유전변이 분포에 따라서 1) 대구 지역의 2집단 및 안동, 청송, 예천 집단이 하나의 구역으로, 그리고 2) 단양, 영월 집단과 3) 임실, 청주 집단이 각각 하나의 구역으로 묶여서 총 3개 구역으로 나눌 수 있었다. 구역의 유전변이는 백두대간과 정맥의 산줄기를 경계로 분포하는 것으로 생각되며, AMOVA에서 전체 유전변이량의 10.0%는 구역간, 19.7%는 집단간, 나머지 70.3%는 집단내 개체간 차이로 설명되었다. 아울러 가침박달의 현지내 유전자원보존을 위한 유전다양성 평가와 유전구조 분석결과의 적용에 대하여 살펴보았다.
공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
강화도 장화리 펄 조간대 지역에서 2002년 5월-2004년 4월까지 저서미세조류의 계절분포를 조사하였으며, 저서미세조류의 일차생산력 측정과 HPLC를 이용한 색소분석 방법으로 저서미세조류의 생산능력 및 분류군별 분포를 파악하였다. 강화도 갯벌에서 저서미세조류는 조간대 중부에서 많은 현존량을 보였다 강화도 갯벌에서 저서미세조류의 계절별 현존량 변동은 $2.3-140.9{\times}10^5\;cells\;cm^{-2}$의 범위로 하계와 동계에 낮은 현존량을 보였고 2003년 2월에서 4월까지 저서미세조류의 대증식 헌상이 나타났다. 저서미세조류는 대부분 저서성 돌말류가 우점종으로 출현하였고, 특히 연중 Paralia sulcata가 전 정점에서 우점하여 출현하였다. 그외에 Cylindrotheca closterium과 Nitzschia sp.가 2월과춘계에 크게 우점하였다. HPLC 색소분석을 통한 저서미세조류 군집조성은 돌말류를 포함하여 유그레나류, 남조세균, 녹조류, 은편모조류, 황갈조류, 와편모조류 등 다양한 종류가 출현하고 있는 것으로 나타났다. Chl a의 함량은 1.18-34.25 mg $m^{-2}$의 범위로 평균 7.60 mg $m^{-2}$을 보였다. Fuco/Chl a는 평균 0.7로 나타나 연구기간동안 돌말류가 전체 저서미세조류 생물량의 대부분을 차지하고 있음을 보여주었으며 Chl b/Chl a는 평균 0.17로 유그레나류와 녹조류가 일정 시기에 서로 공존하여 서식하는 것으로 나타났다. 평균 일차생산력의 화는 4.2-113.0 mgC $m^{-2}\;hr^{-1}$비 범위로 평균 33.9 mgC $m^{-2}\;hr^{-1}$로 나타났고, 초기기울기 $(\alpha)$의 변화범위는 0.002-0.005$(mgC\;mgchl-a^{-1}\;hr^{-1}){\cdot}({\mu}E\;m^{-2}\;s^{-1})^{-1}$로 측정되었다. 동화계수(Pm)는 0.50-1.32 mgC $mgchl-a^{-1}\;hr^{-1}$의 변화범위를 보였고, 일일 일차생산력은 20.9-678.1 mgC $m^{-2}\;d^{-1}$ 범위로 평균 206.7 mgC $m^{-2}\;d^{-1}$을 보여 일반적인 갯벌에서의 생산력 범위를 보였다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
본 연구에서는 식물플랑크톤 종조성, 동물플랑크톤 증식 및 먹이망 구조에 미치는 빛 : 영양염 비에 대한 영향을 알아보았다. 실험조건은 빛 에너지의 강약과 동물플랑크톤 유무(약광 LL, 약광+동물플랑크톤 LLZ, 강광: HL, 강광+동물플랑크톤: HLZ)등의 다양한 방법으로 조절하였다. 배양시간에 따른 식물플랑크톤의 총 현존량을 모든 배양조건에서 유사한 경향을 보였으나, 종조성은 배양조건에 따라 차이를 보였다. 녹조류(Staurastrum spp., S. dorsidentiferum, Coelastrum cambricam, Chlorella sp., Krichnerialla sp.)는 강광의 조건에서, 규조류(Melosyra granulata, Synedra acus, Fragilaria arotonensis)는 약광의 조건에서 우점하는 것으로 나타났지만, 남조류(Phormidium sp.)는 포식자에 의한 영향을 크게 받는 것으로 조사되었다. 강광 조건에서의 평균 POC 농도(20일 이후)는 약광의 조건보다 약 2배 높은 농도를 보였다. 반면에 seston의 P/C비는 약광의 조건이 강광의 조건보다 높게 나타났다. 배양시간에 따른 동물플랑크톤의 총 현존량은 강광의 조건이 약광의 조건보다 높게 나타났다.
본 연구는 Fraley, Waller 및 Brennan(2000)이 개발한 개정판 친밀관계경험 질문지(Experiences in Close Relationships -Revised: ECR-R)의 문항 제작과정을 근거로 하여 아동의 애착유형을 신뢰롭고 타당하게 측정하기 위한 아동용 부모애착척도를 구성하고 기본적인 신뢰도와 문항반응이론에 근거한 몇가지 문항특성정보를 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 ECR-R의 원래 문항과 기존의 애착검사들에서 사용하고 있는 문항들을 수집하여 1차 예비문항을 도출하고, 이를 4~6학년 아동이 이해하기 쉽고 근거한 원문항의 의미와 최대한 같도록 수정하고 보완하여 2차 예비문항을 작성한 후, 초등학교 4~6학년 학생(N=576명)에게 실시하였다. 수거한 자료를 사용해서 2모수 등급반응모형을 적용하여 30문항으로 된 애착척도를 구성하였다. 그 결과 아동용 부모애착검사의 내적 합치도는 회피척도의 경우 .94~.95, 불안척도의 경우 .85~.86의 범위이었고, 검사-재검사 신뢰도는 회피척도의 경우 .71~.77, 불안척도의 경우 .53~.68의 범위이었다. 또한 문항반응이론(IRT)을 적용하여 문항변별도와 문항정보값을 살펴본 결과 문항변별도는 적절한 범위에 있었고 문항정보값 역시 높았다. 위계적 군집분석인 K-means방법을 적용한 결과 안정형, 거부형, 몰두형, 두려움형의 4범주로 분류할 수 있었다. 또한 애착유형에 따른 애착척도 점수의 평균과 표준편차를 알아보기 위해 일원분산분석(ANOVA)한 결과 회피와 불안척도는 안정형, 몰두형, 거부형, 두려움형 애착에서 모두 유의한 차이를 나타내었다. 마지막으로 본 연구의 의의와 타당도와 관련한 제한점을 논의하였다.
본 연구의 목적은 반창의성 편향에 대한 초등학교 영재아동들의 인식을 개념도방법을 활용하여 밝히고, 도출된 요인들에 대하여 공감하고 있는 정도를 탐색해 보는 것이다. 이를 위하여 12명의 초등학교 영재아동들이 반창의성 편향에 대해 집단 브레인스토밍을 실시하였으며, 이를 종합, 분류하는 활동을 통해 55개 최종 진술문을 확정하였다. 이들 55개의 진술문에 대한 비유사성 평정 자료를 사용하여 다차원척도분석을 실시한 결과 2차원 개념도 제작에 적합한 stress 값 .30이 도출되었다. 또한 132명의 초등학교 영재아동들을 대상으로 각 진술문의 공감 정도를 likert 6점 척도로 표시하게 한 후, 반창의성 편향에 대한 초등학교 영재아동들의 공감 정도를 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 개념도에 나타난 진술문의 좌표 값을 기초로 하여 위계적 군집 분석을 실시한 결과, 반창의성 편향에 대한 초등학교 영재아동들의 인식의 범주는 '창의성에 대한 모순적 태도', '창의성에 대한 낮은 평가', '정해진 규칙과 생각에 대한 강요', '새로운 것에 대한 반감'의 4개의 범주로 나타났다. 둘째, 초등학교 영재아동들은 '정해진 규칙과 생각에 대한 강요'(M=4.16), '새로운 것에 대한 반감'(M=3.68), '창의성에 대한 모순적 태도'(M=3.55), '창의성에 대한 낮은 평가'(M=3.30) 범주 순으로 공감하였으며 전체 평균은 3.68의 공감도를 보이고 있다. 본 연구는 반창의성 편향에 대한 초등학교 영재아동들의 인식을 알아보고 앞으로의 창의성교육의 방향을 제시함에 있어 초등학교 영재아동들이 생각하는 다양한 관련 요인들을 범주별로 분석하는 데 그 목적이 있다. 본 연구 결과와 관련된 현장에서의 함의가 심도 깊게 논의되었다.
기존에 우수한 인재를 유치하기 위한 기업들의 경쟁이 심화됨에 따라, 직원들의 직무 만족도 관리가 중요해지고 있다. 이에 많은 기업의 관리자들은 직원들의 일상적인 경험과 고충을 파악하여 직무만족도를 개선하기 위해 투자하고 있다. 그러나 직원 경험에 대한 충분한 이해의 부족으로 관리자들의 투자는 효과를 보지 못하고 있다. 본 논문은 전 세계적으로 가장 큰 직장인 커뮤니티인 글래스도어의 직원 리뷰와 기업 평점을 활용하여 직원 경험의 세부 요인들과 직무 만족도 간 관계를 조사한다. 이때 K-평균 군집화, Sentiment LDA Topic Modeling 등 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 직급에 따른 주요 경험을 추출하고, DistilBERT 감성 분석을 통해 각 직원경험 요인의 감성점수를 측정한다. 이후 도출된 직원 경험 요인과 감성 점수를 계량적으로 분석하여 각 직원 경험 요인과 직무 만족도 간의 관계를 파악한다. 그 결과, 조직 관리자와 일반 직원의 직장 내 경험에는 상당한 차이가 있는 것으로 발견되었다. 또한 고객관계, 자율성 등은 관리자의 만족도에 영향을 미치지 않는 등, 직무 만족도에 영향을 미치는 직원경험 역시 직급 간 상이했다. 본 연구는 직업적응이론을 기반으로 텍스트 마이닝과 계량 모델링 방법을 이용하여 직원경험의 주요 요인을 확인하고 이를 검증함으로써 관련 연구분야의 문헌을 확장한다. 더불어, 본 연구결과는 직원들의 직무 만족도 개선을 위한 인사관리 전략에 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 기업의 생산성을 개선할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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