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인재유인력의 지역분포와 특성분석 - 인재유인잠재력지수(TMPI) 산출을 중심으로 - (Analysis of the Spatial Distribution and Characteristics of Talented Labor Attraction in Korea - Focused on Talent Magnet Potential Index(TMPI) -)

  • 허문구
    • 지역연구
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    • 제31권4호
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    • pp.47-69
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    • 2015
  • 본고에서는 각 지역의 역외 인재 유인환경(Magnet요소) 및 역내 인재 양성환경(Incubator요소)을 통해 인재유인잠재력지수(Talent Magnet Potential Index, TMPI)를 산출함으로써 지역분포와 그 특성을 파악하고자 하였다. 그 결과 서울, 대전, 경기, 울산 등이 1~4위의 상위권을 차지하여 지식기반서비스업 및 R&D역량, 그리고 제조업의 비중이 높은 지역에서 TMPI의 수준이 높은 것으로 나타났다. 또한 4개로 분류한 인재유인력 지역유형에서는 유형I(인재비교우위형)과 유형III(인재절대부족형)의 누적적 효과로 인해 향후 이들 지역 간의 경제격차 확대가 예상된다. 더불어 광역시 중심의 유형IV(역내 인재의존형)의 경우는 인재양성역량은 우수하나 유형I 또는 유형II(역외인재의존형)으로의 인재 유출이 우려된다. 본고는 TMPI의 타당성 검증을 위해 상관관계를 실시한 결과, 16개 시도 대상의 유형별 인재와 TMPI 간 상관성은 매우 높은 것으로 나타났으며, 특히 2T와의 상관계수가 가장 높은 것으로 나타나 그간 상대적으로 경시된 관용성 부문이 인재의 유인 및 양성에 크게 기여하고 있음을 새로이 확인하였다. 그러나 인재가 집중하는 서울을 제외한 15개 시도 대상의 상관관계는 다른 양상을 보였다. 마지막으로 이러한 주요 분석결과를 토대로 지역의 인재 확보를 위한 정책과제를 제안하였다.

풋마름병 저항성 토마토 품종 선발 (Screening of Tomato Cultivars Resistant to Bacterial Wilts)

  • 한유경;민지선;박종한;한경숙;김대현;이중섭;김형환
    • 식물병연구
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    • 제15권3호
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    • pp.198-201
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    • 2009
  • 국내에서 Ralstonia solanacearum에 의한 풋마름병은 토마토 재배에 심각한 피해를 주고 있다. 이에 풋마름병 발생의 감소와 방제를 위해서는 저항성 품종이 최선의 해결책으로 대두되고 있다. 따라서, 저항성으로 개발된 품종이 풋마름병 방제에 사용되어 지고 있다. 국내에서 시판되고 있는 완숙토마토 39품종, 방울토마토 21품종, 대목토마토 13품종에 대하여 저항성 품종을 선별하기 위해 Ralstonia solanacearum을 이용하여 저항성 검정을 실시하였다. 그중 37품종이 61-100%의 발병율로 감수성임을 알 수 있었고, 접종 10일안에 대부분 시들다가 고사되었다. 또한 24품종은 중도 저항성, 12품종은 풋마름병에 대해 저항성품종으로 확인되었다. 시판되는 73품종중 릴리앙스, TP-7, 초이스, 다다끼, 아끼꼬, 레드스타, 매치, Bblocking, 마그넷, 써포트, 프렌즈, 스페셜 품종이 풋마름병에 대해 높은 저항성을 나타내었다.

RBF 뉴럴네트워크를 이용한 리니어형 초전도 전원장치의 비선형적 충전전류특성 해석 (Nonlinear Characteristic Analysis of Charging Current for Linear Type Magnetic Flux Pump Using RBFNN)

  • 정윤도;박호성;김현기;오성권
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.140-145
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    • 2010
  • 본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function 뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 극저온 시스템에서 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(초전도 Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 일반적으로, 극저온에서의 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 냉각 비용 문제 등이 대두되기 때문에 다양한 실험을 수행하는데 연구의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치의 주파수에 대한 비선형적인 충전 특성을 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 지능 모델을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.