• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권1호
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• pp.7-11
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• 2013

본 연구의 목적은 여러 산차를 이용한 모델을 사용하여 유전평가 분석을 하기위하여 3개의 유량생산 형질에 대한 (공)분산 성분을 추정하고자 하였다. 모수추정을 위한 자료는 2001년부터 2009년까지의 검정자료를 이용하였고 원시자료수는 1,416,589개이며 5개의 산차형질에 대해 각각 다른 형질로 가정하여 추정하였다. 동기그룹 내 10두 이하 및 씨수소의 딸소가 10두 미만인 개체는 삭제를 하였으며 305일 유량생산이 15,000 kg을 초과하는 비유개체에 대하여 사전 데이터 가공을 실시하였다. 혈통파일은 총292,382개의 혈통자료와 1,456두의 씨수소로 구성되어진 혈통자료가 연구에 사용되었다. Sire 모형은 herd-year-season의 동기그룹과 분만월령 그리고 혈통과 5산까지 상가적 유전효과들이 적용되었으며 VCE를 이용하여 유전 (공)분산이 추정되었다. 유전율과 유전상과 그리고 잔차상관은 R 패키지를 이용하여 계산하였다. 유량에 대한 산차간 유전 상관은 0.76에서 0.98였고, 유지방량은 0.79~0.10, 유단백질량은 0.75~1.00로 나타났다. 각 산차별 유량, 유지방량, 유단백질량은 상대적으로 낮은 유전력인 0.14~0.23, 0.13~0.20이 추정되었으며 산차에 가중치로 결합된 유전력은 각 형질에서 0.29, 0.28, 0.26로 나타났다. 본 연구에서 추정된 모수들은 국가단위 유전평가분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.779-793
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• 2023

집약적이고 장기적인 양식어업 활동은 많은 양의 유기물을 발생시켜 퇴적환경과 생태계를 악화시켜왔다. 정부에서는 양식어장의 환경 보전과 관리를 위해서 어장관리법을 제정하였고 이를 근거로 2014년부터 어류 가두리 양식장에 대한 어장환경평가가 실시되었다. 따라서 어장환경평가를 위해 국내 환경에 적합한 과학적이고 객관적인 평가방법의 개발이 필요하였다. 이를 위해 저서다모류 군집과 양식장의 주 오염원인 유기물의 관계를 이용한 저서생태계 건강도지수(BHI)를 개발하였고, 본 연구에서는 저서생태계 건강도지수의 개발과정과 계산방법을 소개하고자 한다. 저서생태계 건강도지수는 국내 연안역과 양식장에서 출현한 225종의 다모류를 대상으로 퇴적물 내 총유기탄소량의 농도 구배와 종별 분포특성을 연관지어 4개의 그룹을 나누고, 각 그룹에 가중치를 부여하는 방식으로 계산된다. 저서생태계 건강도지수를 이용하여 저서동물군집을 4개의 생태등급(Grade 1: Nomal, Grade 2: Slightly polluted, Grade 3: Moderately polluted, Grade 4: Heavily polluted)으로 나누었다. 개발된 지수를 현장에 적용한 결과, 기존의 평가방법인 다양도 지수나 국외에서 개발된 AMBI와 비교해 보다 정확하고 계절의 영향을 적게 받아 우리나라 환경을 평가하기에 효과적인 것으로 판단된다. 또한 저서생태계 건강도지수를 사용하면 어장환경을 정량화된 수치에 따라 등급화 할 수 있어 양식장 환경관리에 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.89-100
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• 2021

본 논문은 개인과 환경의 상호작용 정도를 '인지된 자연성'의 척도로 평가하였다. 헤메로비 7등급(Hemeroby)을 인간의 영향의 정도에 따라 토지피복 세분류로 구분하고, 지표별로 등급을 표준화하여 확률밀도함수와 가중치 적용을 통해 서울시 도시공원의 현 상태를 평가하였다. 그중 특징 있는 공원 6곳을 선정하여 이용자 평가를 시행하여, 자연성 지표에 따른 공간적 평가와 이용자 인식 사이에 3가지의 시사점을 발견하였다. 첫째, 수목이 군락을 이루는 활엽수림·침엽수림·혼효림 등의 공간은 Hemeroby 등급 체계에서 자연성이 높은 공간으로 평가되며, 이용자에게도 일반적으로 자연성이 높은 공간으로 인식되고 있다. 이용자는 다양한 형태의 수목 공간이 자연성이 높다고 인식하였다. 수목의 울창함은 인지된 자연성에 있어서 하나의 요인이 된다. 둘째, Hemeroby 등급 지표에서 자연성이 높게 평가된 '내륙 습지' · '호소' 등 수공간의 인지된 자연성은 공원 주변의 환경 상태에 따라 편차가 크게 나타났다. 셋째, 초지 등과 같은 수평적 경관보다는 수직적인 경관 요소인 수목 등을 통해 자연성이 높게 평가되었다. 녹지공간을 이용하는 이용자의 자연성 인식은 토지피복을 활용한 자연성 평가와 일반적으로 유사하지만, 특정 공간에 대한 자연성 인식은 차이를 보였다. 이는 이용자가 인식하는 자연성에는 개인이 직접 보고, 듣고, 경험한 내용도 포함되기 때문이다. 이용자는 개인적 인식을 바탕으로 자연성을 구조화하고, 도시 녹지의 가치를 평가하는 특징이 있다. 따라서, 도시 녹지의 자연성 평가는 모든 이용자에게 통용되는 절대적인 기준이 존재할 수 없다. 향후 이용자 번들 혹은 도시공원의 인지된 자연에 대한 상충된 이해 그룹에 관한 연구가 필요하다. 이러한 연구는 각 도시공원 서비스가 제공하는 자연성에 대한 방향성 설정에 중요한 자료가 될 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.187-201
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• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.