Top PDF 5. 분류하기

※ 민지가 동물원에서 본 동물의 종류를 조사한 것입니다. 물음에 답하세요. [ 1~3 ] 1 동물을 아래 기준으로 분류하려고 합니다. 분류 기준으로 알맞지 않은 이유를 써 보세요. [10점] 예쁜 동물 예쁘지 않은 동물

2 Division of Electrical, Electronic and Communication Engineering, Hanyang Cyber University 요 약 본 논문에서는 해충 영상에서 객체 분할과 SVM 분류기를 이용한 복숭아순나방의 개체 수 추정 방법을 제안한다. 과수원에 설치된 페로몬 트랩에 수집된 복숭아순나방 영상에 대해 객체 분할과 개체 분류를 수행하였다. 객체 분할은 전처리, 문턱치 처리, 형태학적 필터링, 객체 레이블링 과정으로 구성된다. 해충 영상에서 복숭아순나방의 개체 분류는 SVM 분류기 의 학습과 개체 분류, 개체 수 추정 단계로 구성된다. 객체 분할은 SVM 분류기에 입력하기 전에 객체들을 분할함으로써 개체 분류 단계에서 처리 과정을 단순하게 해 준다. 분할된 객체들에 대해 중심점과 주축을 중심으로 영상 블록을 추출하여 SVM 분류기에 입력한다. 실험에서 10개의 해충 영상에 대해 복숭아순나방의 개체 수 추정 결과 97%의 평균 추정 정확도를 보임으로써 과수원에서 복숭아순나방의 개체 모니터링 방법으로서 효과적임을 보였다. 또한 제안한 방법의 처리 시간은 평 균 2.4초, 슬라이딩 윈도우 방식은 5.7초로 본 논문의 방법이 약 2.4배 정도 처리 시간이 빠름을 보였다.

Ho-Myun Jang Division of Occupational Health & Safety Engineering, Semyung University 요 약 공동주택 하자는 유지보수에 막대한 비용이 들어가게 되며, 발주자, 시공자 그리고 입주자 등에게 심각한 피해를 입힌다. 이에 따라 하자분쟁을 최소화하고 철저한 품질관리를 통한 체계적이고 효율적인 하자관리를 위한 토대를 마련할 필요가 있다. 본 연구에서는 하자분쟁사례를 활용하여 공동주택의 공종/부위/현상에 따른 하자분류체계를 도출하고, 이를 기 반으로 하자유형별 하자위험을 평가할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 경과년수 10년 이상 공동주택 하자분쟁사례 34건, 약 6000여개의 하자항목 자료를 토대로 분석을 실시하였다. 분석 결과를 정리하면, 하자분류체계는 하자 공종, 하자부위 및 하자현상으로 크게 분류한 후 세부적으로 총 157개 항목으로 세분화하였다. 하자분류체계를 토대로 하자 빈도, 하자비용 및 하자위험을 분석한 결과, RC공사 및 마감공사에 하자위험이 상당히 집중되어 있는 것으로 확인되었다.

흡입화상은 뜨거운 공기, 증기, 불, 연기 및 유독가스 등 의 유해한 물질의 흡입으로 인한 기도 점막의 손상의 결과 로서 나타난다 4) . 초기에는 증상이 경미하며 흡입화상 1∼2 일 후까지 흉부 방사선촬영이나 동맥혈가스검사에서 이상 소견을 관찰하기 힘들며 5,6) , 이러한 경우 즉각적인 치료적 중재가 행해지지 않을 경우 폐부종, 폐렴 및 급성호흡부전 (ARDS)으로 진행할 수 있다. 따라서, 조기 진단 및 치료가 중요하나, 조기 진단이 어려워 과거에는 흡입화상의 진단 을 환자의 임상 징후나 병력에 의존해 왔다. 최근 기관지 내시경이 흡입화상의 유용한 검사로 많은 화상센터에서 실 시하고 있지만, 아직까지 국제적으로 흡입화상의 분류에 관한 의견 일치가 없으며, 실제 임상에서 기관지 내시경 결 과가 호흡부전의 중증도와 환자의 예후와 일치하지 않은 경우를 종종 경험할 수 있으며, 본원에서 실시한 기관지 내 시경 검사에서도 임상적 소견과 병리소견이 불일치하는 경 우를 간혹 볼 수 있다. 따라서 이 연구의 목적은 기관지 내 시경시 임상적 소견과 병리학적 소견의 일치도를 비교하 여, 흡입화상의 의심되는 경우 진단 및 치료 목적으로 사용 되는 기관지내시경의 유용성을 확보하고, 또한 흡입화상의 분류기준을 고안하는 초석의 역할을 하는 데 있다.

위인전인 책 위인전이 아닌 책 ※ 예지네 모둠 어린이들이 좋아하는 과일을 조사한 것입니다. 물음에 답하세요. [ 7~10 ] 7. 예지네 모둠 어린이들이 좋아하는 과일에 는 무엇이 있는지 모두 써 보세요.

요 약 본 연구는 사춘기 전, 중, 후의 스트레스저항력의 차이를 알아보고자 하는 목적이다. 연구는 2012년 10월부터 12월까 지 두달간 진행했다. 대상자로 사춘기 전과 중은 Y시 초등학교와 중학교 학생들을 대상으로 설문지를 통해 사춘기 전 28명, 중 35명 두 집단으로 나누고 사춘기 후 집단은 한국 정신과학 연구소의 전국 대학생 33명 뇌파로 사춘기 전, 중, 후 세 집단의 항 스트레스 차이를 알아보았다. 연구결과는 좌뇌 사춘기 전 평균값 77.11, 중 79.14, 후 84.93, 우뇌의 전 평균값 77.24, 중 79.89, 후 84.43으로 점차 항 스트레스지수가 증가됨을 볼 수 있었다. 이는 사춘기의 심리적 특성이 설문방식뿐만 아니라 과학적인 뇌파에 의해서도 입증될 수 있다는데 의미가 있다.

& Metzgar, 2007; Trammell, 2006; Wilson, 2007). 이러한 블로고스피어의 급속한 팽창과 블로거들의 사회적 영향력 증가는 PR관점에서 상황이론을 그대로 블로고스피어에 적용 가능한지를 점검해 보 는 작업을 요청한다. 따라서 이 연구는 시의성의 높은 사회정치적 쟁점을 선정하여 상황이론의 기본 모델이 블로고스피어에 적용 가능한지를 구조방 정식 모델을 통해 검증하고자 한다. 상황이론이 쟁점을 중심으로 뭉쳐진 블로거들을 적절히 세분화하는 유용한 모델이 될 수 있는지를 실증적으로 검증하는 데 구조방정식 모델을 이용하여 살핀다는 것이다. 이러한 이유는, 지금까지 상황이론의 검증연구가 각 쟁점에 대해서 개별 변인의 인과적 유의 성이나 상황이론에 따른 집단별 차이를 중심으로 살피고 있지만, 또 이러한 결과가 비록 상황이론 변인들 간의 인과관계 혹은 집단 간 차이를 설명해 줄 수 있겠지만, 상황이론이 하나의 모델로서 현상을 어느 정도 간명하게 설명하는지를 실증적으로 제시하지 못한다고 보았기 때문이다. 이런 배경에 서 이 연구는 구조방정식 모델 검증을 통해 상황이론의 블로고스피어 적용 가능성을 보다 엄밀하게 검증해 보고자 한다. 이러한 시도는 상황이론의 유용성이나 한계를 실증적으로 면밀히 확인하고 차후 블로거 공중 세분화 모델연구를 촉발하는 계기가 될 것이다.

WMU 도서관이 사용하는 LC 분류법은…(6/26/2015 수정) Librarian. Seoyoung Kim WMU 도서관이 사용하는 LC 분류법은… 도서관에서 서가에 꽂혀 있는 자료를 보면, 다음과 같은 라벨이 책등에 나란히 붙어있는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 “청구기호 (call number)”라고 하고, 각 청구기호가 각 책의 주소가 됩니다. 청구기호는 책 분류번호, 저자기호, 출판년도가 합쳐진 것입니다. 도서관 목록을 검색했을 때 빨간 밑줄을 그은 번호를 적어서 서가에서 찾도록 합니다.

이 밴드가 나타난 品種들은 살펴보면 Swingle의 분류법을 기준으로 할 때 삼보감을 제외한 모든 品種이 C. reticulata로서 Tangerin을 포함한 溫州蜜柑 과 orange를 구별 할 수 있는 신뢰성 있는 밴드로 감귤 육종에서 서로간에 교 배가 많이 이루어지고 있고 다배성인 두 그룹간의 잡종체 확인에 이용성이 클 것으로 판단된다. 이 밴드에 대하여서는 추후 전체 염기서열을 분석하여 이를 바탕으로 한 primer 제작을 통해 전통적인 교배 육종에 이용할 수 있는 분자 marker 개발에 이용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 OPK14 primer 800bp 밴드, OPL03 primer의 850bp, 600bp 밴드, OPY14 1500bp 밴드 등은 탱자와 grapefruit 그리고 이의 교배종인 Swingle citrumelo에서 교배 양친 간에는 밴 드 존재 유무가 차이가 나고 교배종인 Swingle citrumelo는 교배부본인 탱자 와만 밴드 유무가 일치하고 있으며 , OPW17 primer의 800bp는 각각 공통적 으로 溫州蜜柑에는 없고, orange 및 淸見(38번)등의 tangor에는 나타났는데, 이러한 밴드들도 감귤 교배 육종시 주심배와 교잡배를 구분 하는데 이용 가능 성이 있다고 생각된다.

2 Dept. of Information & Communication Engineering, Kangwon National University 요 약 토마토는 여러 가지 다른 숙성 단계에서 수확될 수 있다 . 토마토의 숙성 상태를 판단하기 위해 토마토 과육 을 HPLC 로 분석한 여러 가지 화합물과 토마토 RGB 이미지를 ICA 로 분석한 독립성분간의 관계를 분석하였다 . 여러 토마토 화합물중 품질에 가장 영향을 많이 미치는 라이코펜과 토마토 RGB 이미지의 독립성분간의 부분최소제곱   값이 0.92 로 매우 높음을 알 수 있었다 . 그리고 라이코펜에 대응되는 독립성분을 토마토 RGB 이미지에 적용하여 픽 셀 면적을 구한 것과 단순이진 이미지로 구해진 이미지의 픽셀 면적간의 비교를 제시하여 독립성분의 유효성을 제시 하였다 . 독립성분을 반영한 토마토 이미지를 통해 토마토의 숙성 상태를 보여주는 것이 가능하며 , ICA 독립성분을 이 용한 농축이미지 생성을 통해 토마토의 색상이 좋지 않거나 라이코펜과 같은 주요 성분이 없게 된 토마토를 분류해 내는 것이 가능해진다 .

MNIST 데이터셋 MNIST 데이터셋 미국 고등학생과 인구조사국 직원들이 손으로 쓴 70,000개의 숫자 이미지로 구성된 데이터셋 사용된 0부터 9까지의 숫자는 각각 28*28= 784크기의 픽셀로 구성된 이미지 데이터

5. 결론 본 연구는 KTAS를 사용한 응급실에서 소아 환자의 중증도 분류의 정확성을 파악한 후 오류의 원인을 분석 하고, 퇴원, 체류시간, 진료비와 같은 타당성 평가 지표 를 검증하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구 결과 전 문가와 응급실 간호사와의 중증도 분류 일치도는 excellent의 기준에 속하였고[19], 중증도 분류 오류의 원인은 활력징후를 KTAS 알고리즘에 잘 못 적용한 오 류였다. 또한 중증도가 높을수록 퇴원이 적고, 체류시간 이 길었고, 진료비가 많았다. 응급실 간호사의 중증도 분 류 결과는 전문가와 높은 일치도를 보였으므로 정확성이 높다고 할 수 있고, 퇴원, 체류시간, 진료비와의 비교에 서도 유의한 차이가 있었으므로 새로 개발된 중증도 분 류 도구인 KTAS가 국내 응급실에 잘 적용되어가고 있 다고 할 수 있다. 추후 본 연구 결과가 KTAS 교육 프로 그램에 반영된다면 응급간호의 질적 향상을 가져올 수 있을 것으로 생각된다.

요 약 본 연구에서는 피조콘관입시험 결과를 활용한 토질분류법 중 가장 일반적으로 사용되고 있는 Robertson 방 법과 최근 발표된 최신 분류법인 Schneider 방법을 비교분석하였다. 이를 위하여 경기해안 지역의 연약지반을 대상으 로 두 방법 및 통일분류법의 토질분류 결과를 고찰하였다. 연구결과, 두 방법에 의한 결과 차이는 크지 않았으나 전 반적으로 Schneider 방법이 점토지역에서, Robertson 방법이 사질토에서 보다 정밀한 결과를 보였다. 보다 신뢰도 높 은 토질분류를 위하여 콘 시험의 데이터베이스, 정규화된 콘저항치, 간극수압 및 배수조건에 대한 심층 연구가 필요 하다.

(checklist), 디지털플로라(digital flora) 및 전통의약정보체계의 정렬과 업데이트 시 작업 효율을 높여 준다. 또한 각 기관마다 구축하고 있는 데이터베이스에 이 부호를 적용하면 각 기관이 인식하고 있는 분류체계, 데이터베이스 간의 호환성 및 비교·대조에 효율적으로 접근할 수 있을 것이다. 더불어 목 단위에서 분계도의 시각화가 가능하다. 비록 목 이상의 분계군 명칭은 포함되지 않으나, 그림 1 과 같이 10 진수 부호를 2 진수로 변환하고 적절한 알고리즘을 거치면 화면에 그림 2 와 같은 분계도를 자동으로 그려줄 수 있다. 트리 구조의 데이터 없이도, 특정한 분류군이 전체 관속식물 계통 중 어느 위치에 있는지를 시각적으로 확인할 수 있는 것이다. 또한 웹 상에서 비교 대상 분류군을 클릭 후 해당 분류군의 상대적 거리와 위치를 직관적으로 시각화할 수 있다.

2 Department of Computer Information Engineering, Kunsan National University 요 약 행복한 삶의 질을 목적으로 하는 의료소비자가 증가하면서 웹에 분산되어 있는 블로그의 의료 정보를 바탕으로 신뢰 성 있는 의료 시설을 선택하고 고품질의 의료 서비스를 받음으로서, 시간과 비용을 절약할 수 있는 O2O 의료 마케팅 시장이 활성화 되고 있다. 인터넷, 모바일, SNS 등에서 증가하는 비정형 텍스트 데이터는 전문 의료 지식 이외에 작성자의 관심, 선호, 예상 등을 직간접적으로 반영하고 있기 때문에 의료정보의 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구에서는 빅데이터 및 MLP를 사용하여 의료정보 블로그를 분류 (의료블로그, 광고블로그)함으로서 사용자에게 보다 고품질의 의료정보 서비스를 제공하는 블로그 판단 시스템을 제안한다. 제안된 빅데이터 및 머신러닝 기술을 통해 인터넷상에 존재하는 국내의 다수 의료 정보 블로그를 종합, 분석한 후 질환별 개인 맞춤형 건강정보 추천 시스템을 개발한다. 이를 통하여 사용자는 자신의 건강 문제를 지속적으로 점검하고 가장 적절한 조치를 취함으로서 자신의 건강 상태를 유지하는 것이 가능할 것으로 기대된다.

Ⅴ. 실험과 응용 <그림 2>는 일정한 확률 밀도를 가지고 생성된 다른 두 분류 항목의 데이터에 대한 적응 k-최근접 이웃 분류기의 결과이다. <그림 2>의 가로축은 확신성 테스트를 통과하는 기준값을 변화 시켜 가면서 사용된 평균 최근접 이웃들의 수와 분류 성능을 나 타낸 그래프이다. 을 사용 했으므로 최적 정확도인 베이즈 분류를 통한 정확도는 0.8이며, 확신도를 높 여 사용된 평균 최근접 이웃의 수를 늘리면 모든 방법이 베이 즈 분류의 정확도에 도달하는 것을 알 수 있다. 다른 기준들은 기존의 적응 k-최근접 이웃 분류기를 만들기 위한 다른 방법 들이며, 그 분류 기준들은 대부분 직관적 동기에서 비롯되어왔 다. CNN은 Consequent Nearest Neighbor의 약자로 한쪽 분 그림 2. 두 개의 서로 다른 확률 밀도값을 가지고 생성된 데이터를 이용 한 실험. . 베이즈 분류는 항상 분류 항목 1을

도구> 관계식 항목을 선택하면 스케치 모드와 동일한 관계식 대화 상자가 나타나며 여기에 피처 에 나타난 치수에 대하여 관계식을 입력하면 된다. 모델트리에서 생성된 피처를 선택하고 마우스 오른쪽 버튼을 눌러 나타난 메뉴에서 편집을 선택 한다. 그리고 치수 중에서 100을 선택하여 아래 그림과 같이 300으로 수정한다. 수정을 하여도 원래의 피처 형상은 변경되지 않는다. 수정된 내용을 적용하기 위하여 ctrl+G를 누른다. 그러면 수정된 정보가 반영되어 피처의 형상이 나타난다.

일반적으로 Pro Engineer에서 좌표계란 특수한 요소로써 3차원 공간을 X, Y, Z축이 만나 는 점을 기준으로 공간상의 위치를 표현한다. 이러한 좌표계를 직교 좌표계라 한다. 를 이용하여 스케치 모드에서 만들 수 있다. Non-Parallel Blend 방식에서 단면을 만들기 위한 방법으로 기본적으로 Rotational Blend와 General Blend의 작업 방법은 거의 같다. 단지, 회전 방향이 Rotational Blend는 Y축 방향 으로만 회전함으로 Y축에 대한 단면의 회전각도만 입력하게 된다. 또한, 회전각에 의해 단면의 위치가 결정되므로 단면간 거리를 입력하지 않는다.

보일 것이다. 회로 분석 창은 사용자가 입력한 시작과 종료 시간 동안만 분석을 수행하여 결과를 표시하기 때문이다. 지금까지 설명된 순서를 참조하여 다시 한번 더 프로그램 사용법을 실습한다면 일반적인 회로 작성에는 별 어려움이 없으리라 생각되어

윈도우폰은 실버라이트 기반 UI를 사용함 실버라이트에선 XML 기반 언어읶 Extensible Application Markup Language (XAML; 재믈이 라고 발음함)을 사용해 시각적읶 화면을 표현하고, 코드 비하읶드(Code Behind) 기법을 통해 XAML 로 어플리케이션 로직을 분리함