우리나라 제주도 남부 연안의 수심 12~16 m에서 채집된 4개체(36.3~47.1 mm in SL)의 표본들을 근거로 망둑어과 어류, Gnatholepis cauerensis을 한국첫기록종으로 보고한다. 본 종은 몸의 대부분이 빗비늘으로 덮여 있지만, 뺨과 아가미뚜껑, 그리고 등지지느러미 앞 중앙 부분은 둥근비늘로 덮여 있는 점, 가슴지느러미 기부 위에 가장자리가 검정색인 노란색 반점과 눈 아래의 흑색 가로줄무늬가 있는 것이 특징이다. 본 종의 신한국명으로 '검은눈띠망둑'을 제안한다.
곰치과에 속하는 Strophidon sathete 1개체(전장 1,302 mm)가 2019년 4월 제주도 남방 해역에서 외끌이 기선저인망으로 처음 채집되었다. 이 종의 특징은 무늬가 없고, 몸이 가늘며, 주둥이 약간 둥근 형태를 띠며, 3개의 안상골공(superorbital pores), 4개의 안하골공(infraobital pores), 그리고 6개의 하악골공(mandibular pores)을 갖는다. 형태적으로 가지굴(Gymnothorax albimarginatus)과 유사하지만 등지느러미와 뒷지느러미가 전체적으로 어둡고(vs. 말단에 하얀색을 띰), 전장에 대해 체고비율이 1.8~3.1% (vs. 3.2~5.7%), 그리고 전장이 50~70 cm보다 작을 때 반문이 없는 것(vs. 반문이 있음)으로 구분할 수 있다. 따라서 몸의 굵기가 유사종에 비해 상대적으로 가는 형태적 특징에 근거해서 이 미기록종의 국명을 "가는곰치"로 제안한다.
쏨뱅이목 날개줄고기과에 속하는 Aspidophoroides monopterygius 6개체 (표준체장 151.4~171.2 mm)가 강원도 삼척과 강릉 연안에서 동해구외끌이중형저인망에 의해 채집되었다. 본 종은 긴 체형, 1개의 등지느러미, 입이 몸의 전방에 위치, 두부에 수염이 없으며 주둥이에 몸의 후방을 향하는 날카로운 비골극이 있는 것이 특징이다. 본 종은 민어치(Anoplagonus occidentalis)와 형태적으로 매우 유사하지만, 비골극을 가지는 점에서 차이가 있다. 우리나라에서 처음 보고되는 본 종의 국명으로 "악어줄고기"를 제안한다.
Electroencephalograhic(EEG)는 심리학의 영역에서 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 오래 전부터 사용하였다. 과학의 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 본 논문에서는 EEG의 신호들과 몸짓을 이용해서 감정을 인식하였다. 특히, 기존에 생체신호나 몸짓 중 한 가지만을 이용하여 각각 실험해서 감성을 인식하였지만, 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 동시에 이용해서 피 실험자의 감성을 인식하는 실험을 하였다. 실험결과 기존의 생체신호나 몸짓 한 가지만을 가지고 실험했을 때의 인식률 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다. 그리고 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
진도의 육상에 서식하는 하모섬모충류 2종, 근사전열하모충 (Holostichides chardezi Foissner, 1987)과 팔핵경피하모충[Rigidocortex octonucleatus(Foissner, 1988)]은 한국에서 처음으로 발견된 종으로서 이들에 대해서 자세히 재 기재하고 이들의 형태적 변이에 대해서 고찰하였다. 이 두 종의 식별형질에 대해서 요약하면 다음과 같다. 근사전열하모충은 길쭉한 몸을 가지며 뒤틀리거나 유연하다. 표층에는 연노랑의 알갱이 고루 분포하고, 막판구대는 체장의약 $28\%$를 차지한다. 좌우의 중앙복극모열이 쌍으로 존재하며 좌측열은 구부정점까지 이르고, 우측열은 몸의 중앙까지 이른다. 후방극모가 없고, 좌우 측극모열은 몸의 후단까지 이르지만 서로 연결되지 않는다. 28-42개의 대핵과 1-5개의 소핵은 몸 전체에 흩어져 있다. 미극모는 3개, 등쪽섬모열은 4열이다. 팔핵경피하모충은 계란형의 몸을 가지며 뻣뻣하거나 잘 수축하지 않는다. 연노랑의 세포질 결정체와 지방체가 촘촘히 존재한다. 막판구대는 체장의 약 $40\%$를 차지한다. 후방극모는 5개이고. 좌우 측극모열은 몸의 후단까지 이르지만 서로 연결되지 않는다. 8개의 대핵이 몸의 중앙에 세로로 배열한다. 미극모는 3개, 등쪽섬모열은 분절된 것이 많으며 7-10열이다.
경남 통영과 거제에서 실고기과 어류 2개체가 채집되었다. 한국에서는 미기록종인 Syngnathoides biaculeatus로 동정되었고, 본종이 포함되는 속(Syngnathoides) 역시 한국 미기록으로 확인되었다. 본 종의 형태는 긴 형태를 띠며, 체륜상 골판으로 덮여 있다. 몸통부는 두부와 꼬리부보다 굵으며, 두부와 몸통은 일자형이다. 주둥이는 긴 관모양이며, 눈 후연에서 아가미 후연까지의 길이보다 길다. 등지느러미는 몸의 뒤쪽에 위치하고, 매우 작은 뒷지느러미가 있으며, 연조이다. Genus Syngnathoides는 "잘피실고기속", S. biaculeatus는 "잘피실고기"로 각각 국명을 신칭한다.
사람 몸의 약 70%를 구성하고 있는 물에 대한 현대인의 관심은 줄어만 가고 최근 들어 늘어가는 카페들과 각종 재료를 첨가한 달콤한 음료들이 생활 속에 깊숙이 파고 들고 있다. 아침에 일어나자마자 마시는 것은 물이 아닌 커피, 식사 후 지인들과의 대화에 함께 하는 것 또한 물이 아닌 카페 음료들, 각종 패스트푸드 섭취와 함께 마시는 탄산음료들은 물이 설 자리를 빼앗고 있다. 이러한 생활 습관은 현대인들의 물 섭취량 감소를 촉진하며 건강의 적신호를 보내고 있다. 이 어플리케이션의 목적은 지금의 위험 상황을 자각하지 못하는 현대인들을 위해 다양한 서비스를 통해 자동으로 물 섭취를 권장하고자 한다. 개개인에게 맞춤형 서비스를 제공함으로써 체내의 물 부족 현상에 대한 자각심을 일깨우고 스스로 점검할 수 있게 한다. 멀티 테넌트 환경으로 구현하고자 BaaS 플랫폼을 통해 서버 구축, DB 설계, 서비스 기능 개발 연구를 진행하고 모든 리소스가 공유되어 사용자에게 물 섭취 기록, 기록을 볼 수 있는 타임라인, GPS 를 활용한 주변의 물 위치 정보를 제공한다.
우리나라 제주도 남부 연안의 수심 14 m에서 채집된 1개체 (표준체장 70.5 mm)의 표본을 근거로 딱총새우류와 공생하는 망둑어과 어류 Amblyeleotris japonica를 한국 첫기록종으로 보고한다. 이 종은 몸이 다소 측편하고 새공 하단이 눈의 후연과 전새개골 하단의 중앙 아래에 위치하며, 제2등지느러미 기조수가 1극 12연조, 뒷지느러미 기조수가 1극 14연조, 종렬비늘수가 28개, 머리에서 꼬리자루까지의 몸 측면에 5개의 폭넓은 적갈색 횡대가 있는 점이 특징이다. 이 종의 속명과 국명에 대해 '새우붙이망둑속'과 '붉은동갈새우붙이망둑'을 신한국명으로 제안한다.
광주광역시의 무등산에서 채집된 Eurypauropus속의 소각류 1종을 신종으로 기재한다. 이 종은 일본산 E. okinoshimensis Esaki와 형태적으로 유사하나 몸의 크기가 더 크고 촉각의 2개의 가지가 서로 다른 길이를 가지고 있어서 일본산 종과 구별된다. 한국내에서 Eurypauropus에 대한 기록은 이 보고가 최초이다.
심리학 분야의 연구자들은 Electroencephalographic(EEG)을 오래전부터 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 사용하였다. 과학이 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 손짓이나 고개의 움직임은 사람들 사이에 대화를 위한 인간의 몸 언어로 사용된다. 그리고 그것들의 인식은 컴퓨터와 인간 사이에 유용한 회화수단으로 매우 중요하다. 몸짓에 관한 연구들은 주로 영상을 통한 인식 방법이 주를 이루고 있다. 많은 연구자들의 기존 연구에서는 생체신호나 몸짓중 한 가지만을 이용하여 감정인식 방법 연구를 하였다. 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 같이 사용해서 사람의 감정을 인식하였다. 그리고 인식의 대상자를 운전자라는 특정 대상자를 설정하고 실험을 하였다. 실험 결과 생체신호와 몸짓을 같이 사용한 실점의 인식률이 둘 중 한 가지만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다. 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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