스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
전통적으로 기종점 OD행렬을 추정하는 방법은 가구통행조사나 노측면접조사를 실시하여 표본조사한 자료의 전수화 과정을 거쳐 기종점 OD행렬표를 작성한다. 조사 과정에서 조사표본수가 증가함에 따라 시간과 비용 및 조사오차가 수반되는 문제로 인하여 많은 제약이 내포되어 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 관측교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 기법을 연구해 오고 있다 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하는 기법 중 gradient 모형은 가장 일반적으로 많이 이용하는 기법중의 하나다. 그러나 gradient모형을 이용하여 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정한 결과 관측교통량과 추정교통량의 오차는 최소화시키면서 기종점 OD행렬을 추정하지만 사전(prior) 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하지 못할 경우가 많다. 즉 사전 기종점 OD행렬의 통행특성을 변경시키는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 추정된 기종점 OD행렬은 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 반영하면서 관측교통량과 추정교통량의 오차를 최소화시켜주도록 하는 기종점 OD행렬 추정모형을 개발하기 위하여 Conjugate Gradient 알고리즘을 이용하였다. 개발된 모형을 검증하기 위하여 예제 분석가로망에서 모형의 일관성(일치성)을 분석하였다. 일관성 분석결과 모형의 상위수준(upper level)과 하위수준(lower level)이 내부적으로 유기적인 관계를 유지하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 관측링크교통량에 관측오차를 반영하여 기종점 OD행렬의 추정력을 분석하였다. 분석결과는 관측교통량과 추정(배정)교통량의 오차는 허용오차 범위내에서 추정되는 것으로 분석되었고 추정된 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조는 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하는 것으로 분석되었다.른 지원이 필요하다. 이와 같은 철도화물활성화의 정책수립필요성의 배경에는 철도화물수송이 효율성과 환경친화성, 높은 안전성 등 사회적 비용을 감소시키는 장점을 가지고 때문이다. 철도화물운송회사도 현재의 수송기능과 함께 포워더로서의 기능을 가져야 할 것이며, 운임인하노력과 속도향상을 위한 노력을 계속하여야 할 것이다.적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의
인간은 문장 안에 있는 명사를 인식할 때 그 명사의 상위 개념을 머리에 떠올린다. 컴퓨터에게 인간의 단어 인식작용을 시뮬레이션하기 위해서는 단어의 상위 개념(상위어) 을 지식 베이스(WordNet)로 구축해야만 한다. 현재 한국에서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 WordNet의 작업을 시작하지 못하였으나 컴퓨터의 성능이 급격히 향상 되고 상용화된 MRD(Machine Readable Dictionary)가 이용하능하게 됨에 따라 자동으로 WordNet 구축의 가능성을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 MRD(Machine Readable Dictionary)의 명사의 정의 (description)를 이용하여 자동으로 한국어 명사 WordNet 을 구축하는 방법을 제안한다. 한국어 문장의 구조적인 특징을 분석하여 상위 개념 (상위어)를 추출하는 규칙을 제안한다. 그것은 중심적인 말이 보통 뒤에 나타난다는 것과 명사의 정의는 특수한 구조를 갖는다는 것을 반영하였다. 또한, 이러한 규칙에 의해 만들어진 상위어들을 결합한 한국어 명사의 WordNet프로토타입을 개발 하였다. 약 250개 표본 단어의 상위어를 추출한 결과 약 92여 퍼센트가 상위어가 옳게 추출 되었다.
1988년 이전에는 한국의 석유화학공장은 다른 나라에 비하여 관리상태나 손해상황이 양호한 공 장으로 여겨져 거의 안전도조사(underwriting survey)가 실시되지 않았으나 1989년 이후부터 보험사고가 급격히 증가, 보험금 지급이 많아져 위험조사를 실시한 후 보험을 인수하게 되었다. 일반적으로 석유화학공업의 내용연수는 15년에서 20년으로 보고 있으며 미국, 일본 등 선진국 에서도 건설한지 20년을 전후해서 사고가 다발한다는 점은 국내 석유화학공장의 안전성 확보대 책에서 중요한 점을 시사한다. 석유화학공업의 안전성 확보대책으로서 해외재보험자가 요구하고 있는 "경영전반적인 위험관리"를 도입 추진하여야 할 것으로 사료된다. 여기에는 사전적 손해 방지대책을 포함하는 위험통제는 기본적으로 이루어져야 하며 사후적 대책인 위험재무도 경영 효율이 극대화되도록 하여야 한다. 그러나 최근 들어 국내공장의 사고빈발로 해외재보험자들이 재물손해의 자기부담금액(deductible)인상(business interuption)의 Time Excess연장(7일에서3 0일) 등의 보험조건을 강화하고 있다. 따라서 외국의 사고 경험에 비추어 국내 플랜트의 내용연 수가 거의 다 되어서 사고발생위험이 잠재하고 있고 석유화학공업의 특성상 사고빈도는 낮으나 손해규모가 대규모이고 국가경제에 기여하는 비율이 타산업에 비해 월등히 크다는 점 등에서 안전대책에 대한 경영자의 관심제고를 밑바탕으로 한 위험관리의 정착화, 안전기준 등의 국제 수준으로 향상 및 전문기술인력 확보를 통하여 사고발생 억제에 대하여 소홀히 해서는 안된다고 사료된다.안된다고 사료된다.작 원리 및 제조방법에 대하여 기술한다. 2차원 그래픽의 기능만으로도 충분한 역할을 수행할 수 있지만, 그 다음 단계인 기본설계나 상세설계와의 자료 공유를 생각하면, 3차원 그래 픽이 필요하다. 다만, 3차원 그래픽 기능을 추가하기 위해 많은 노력이 요구되는데, 현재 PHIG S와 x-window가 결합되어 PEX라는 라이브러리로 개발되고 있으므로 차후의 연구에 포함될 수 있을 것이며, 이 글에서는 간단한 2차원 그래픽 기능만을 이용하였다. 앞으로 PEX의 기능을 적 절히 구사하면, 좋은 효과를 볼 수 있을 것이다. 279cm 되게 하고 선축은 팬톰의 27번 절편과 28번 절편의 접변과 최대 전단면의 교차선과 일치시켜 양방향에서 15분씩 조사하여 전단면에서 선량을 측정하였다. 팬톰내 선축상 중앙점의 선량을 기준으로 다른 부위의 선량을 비교하였다. 두경부와 복부, 폐의 하반에서 선량의 차이는 $\pm$ 10% 이내였고, 폐의 상반과 어깨와 골반 부위에서 선량은 10%이상 저선량을 보였다. 특히 어깨부위에는 30%이상 저선량을 보였다. 이로부터 서울대병원과 유사한 조건에서 코발트로 전신조사하는 경우에는 폐나 두경부에 대응하는 조직보상체를 이용하기보다는 어깨부위에 선량을 추가하는 것이 바람직할 것이라고 생각한다.alpha$ 부분공간들의 합공간 역시 on-semistrbtifiable over $\alpha$ 하다. 6. 폐연속 net-cevering 함수에 의하여 cn-semistratifiable over $\alpha$ 성질이 보존된다. 보잘것이 없었고, 현재에도
사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.
본고에서는 기존의 연구가 풍수·지리학과 미술사 등에 편중된 현상에서 벗어나 국가의례의 관점에서 조선초기 왕릉제사의 제도적 마련과 의식 정비, 종묘와의 차별성, 그리고 능행의 정치사적 의미 등을 천착함으로써 왕릉의 역사적 위치를 찾아보고자 하였다. 왕릉 제사는 태조 즉위년 추존 4대왕(비)과 신의왕후의 제릉이 조성된 후 능직(陵直)과 수호군(守護軍)이 설정되고, 사맹월(四孟月)·삭망(朔望)·속절(俗節) 등의 제사가 정해지면서 시작되었다. 능제는 태종 초반 신의왕후 한씨의 제릉에 친제가 거행되면서 정리되기 시작했다. 특히 동왕 8년 태조의 사망으로 건원릉(健元陵)이 조성되어 흉례가 시행되고, 2년 후 3년상이 끝나면서 본격적으로 제사의 시행 및 의식의 정비가 모색되었다. 왕릉 주변의 금지(禁止)설정, 능제의 재정 확보, 건원릉친제의(健元陵親祭儀)와 섭행의(攝行儀)의 제정 등이 그 실례이다. 이후 세종즉위년에 정종, 동왕 2년에 태종비 원경왕후, 동왕 4년 태종이 잇달아 사망함으로써 후릉과 헌릉이 각각 조성되었다. 이 과정에서 흉례와 관련된 제반 의식들이 재검토되었고, 제사와 관련된 여러 세부 사항들과 배릉의(拜陵儀)가 수정·보완되었다. 그 내용은 이후 부분적 수정을 거쳐 국조오례의의 길례조와 흉례조에 수록되었다. 왕릉에서 시행된 제사는 사맹월의 시제와 삭망, 속절(정조, 한식, 단오, 추석, 동지, 납일) 등 다양한데, 당시 종묘 및 원묘인 문소전에서 시행된 것과 동일하였다. 이러한 방식은 고려 이래의 전통으로 사시제(四時祭)가 능제에서 배제된 중국사의 경험과 달랐다. 그런데 조선의 능제는 국가 사전(祀典)에 대사(大祀)로 편입된 고려시대와 달리 속제(俗祭)라는 별도의 체계속에 포함시킴으로써 국가의 대사인 종묘와 구분되었다. 아울러 능제를 흉례의 체계에 부가(附加)시킨 중국과 달리 왕릉 관련 의식을 흉례와 길례로 각각 구분하여 편입시키는 독자성을 보였다. 왕릉의 제사 시기가 종묘 및 원묘와 동일하다는 사실은 왕의 친행이 종묘보다는 왕릉에 집중시키는 결과를 낳았다. 태조~성종의 102년간 종묘의 국왕친제가 41회에 불과한 반면 왕릉에는 170회에 걸쳐 이루어졌고, 문소전에서는 85년간 99회의 친제가 진행되었다. 이러한 현상으로 원묘인 문소전의 폐지 및 왕릉에서의 사시제 폐지를 주장하는 여론은 조선전기 내내 끊임없이 제기되었다. 결국 임진 왜란 과정에서 원묘인 문소전은 파괴되었지만 복구되지 못하였고, 왕릉의 사시제는 인조대에 이르러 폐지되기에 이르렀다. 이후 왕릉제사는 속절제(납일 제외)를 중심으로 운영되었다. 조선시대 제사에 왕이 참여한 사례는 예상외로 많지 않다. 대표적인 제사대상인 종묘의 경우에도 대략 2~3년에 한번씩 왕의 친행이 이루어졌을 뿐이었다. 반면에 왕릉의 친제는 매년 수차례에 걸쳐 이루어졌다. 누대의 선왕이 모여 있는 혼전(종묘)보다는 육신이 안치된 개별 능에 인간적인 친근감을 느끼고, 능행중에 원찰에의 행행이 쉬웠으며, 능제가 속제이기 때문에 제사과정이 간략하다는 이유 등이 결합되어 나타난 것이다. 장엄한 의장을 갖추어 진행된 능행은 일반 민에게 우리의 '왕'을 알리는 동시에 그들의 생활상을 왕이 직접 관찰하여 통치의 기반으로 삼았던 중요한 정치적 행위였다. 아울러 초기의 국왕들은 능행의 과정에서 강무(講武), 대열(大閱), 진법(陣法) 등 군사훈련을 상시적으로 시행함으로써 그들의 군사통수권을 과시하는 정치 수단으로 이용하였다.
Hydrotrope-combined copper (HCC)는 구리의 용존성을 유지하기 위해 황산구리와 친수성 작용기를 결합시켜 제조한 구리 이온($Cu^{2+}$) 기반의 조류생장 억제제이다. 본 연구는 부영양성 담수에 분포하는 대표적인 남조세균 Microcystis aeruginosa에 대한 HCC의 생장 저해효과를 평가하였다. 이를 위하여 M. aeruginosa의 접종 농도 또는 생장배지인 BG-11의 희석 정도를 달리하면서 구리 이온 농도 기준 $5.5-550{\mu}g/L$의 범위에서 HCC를 첨가하고 생장저해효과를 chlorophyll-a 농도의 변화로 측정하였다. HCC는 M. aeruginosa의 생장을 현저히 저해하였으며 특히 1/4로 희석한 BG-11 액체배지에서는 구리 이온의 농도로 환산했을 때 $5.5{\mu}g/L$가 되는 HCC 첨가만으로도 생장을 완전히 억제하는 것으로 나타났다. HCC의 첨가로 인해 세포로부터 microcystin-LR 독소가 용출되는지 확인한 실험에서 HCC는 M. aeruginosa의 생장을 억제하는 유효 농도뿐만 아니라 그 이상의 농도($550{\mu}g/L$)에서도 독소를 용출시키지 않는 것으로 확인되었다. 한편 물벼룩(Daphnia magna)에 대한 HCC의 급성독성시험에서 50% 유영저해를 일으킨 시료에 함유된 구리의 농도는 약 0.30 mg/L로서 생장억제 유효농도를 훨씬 상회하였다. 추가로 HCC의 돌연변이원성과 유전독성을 평가하기 위해서 수행한 Ames test 및 SOS ChromoTest에서도 HCC는 M. aeruginosa의 생장억제 유효농도를 상회하는 농도 수준에서도 독성물질로 작용하지 않는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 기존 구리 기반 조류생장 억제제의 한계를 개선한 HCC가 상습적으로 조류 대번식이 발생하는 수계에서 사전 또는 사후처리제로서 비교적 안전하고 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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