• 한국응용곤충학회지
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• 제46권2호
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• pp.213-219
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• 2007

보리두갈래진딧물 [Schizaphis graminum (Rondani)] 의 발육실험은 $15-32.5^{\circ}C$, 상대습도 $65{\pm}5%$, 광주기 16L:8D 조건에서 조사하였다. 진딧물의 발육 중 약충 사충률은 $15^{\circ}C$에서 $32.5^{\circ}C$까지 조사했을 때, 어린약충기간의 사충률이 대부분을 차지하였고, 온도가 높아지면서 사충률이 점차적으로 감소하였다. 그러나 $30^{\circ}C$부터 다시 증가하여, $32.5^{\circ}C$에서 다른 온도보다 사충률이 높게 나타났다. 진딧물의 전체 약충 발육기간을 보면 $30^{\circ}C$에서 4.9 일로 가장 짧았고 $15^{\circ}C$에서 13.8 일로 가장 길었다. $15^{\circ}C$에서 $30^{\circ}C$까지 온도가 증가함에 따라 발육기간이 짧아지는 경향을 보이지만, $32.5^{\circ}C$부터 다시 발육기간이 6.4 일로 길어졌고, $35^{\circ}C$에서는 모든 약충이 죽어서 발육기간에 포함하지 않았다. 발육영점온도는 $6.8^{\circ}C$이었고, 유효 적산온도는 105.9일도였다. 온도별 발육율은 Sharpe and DeMichele 의 모델을 변형시켜 Schoolfield 등이 제시한 온도별 발육모형에 잘 부합되어 보리두갈래 진딧물의 발육모형을 적용하는데 적합한 것으로 생각한다. 생리적 연령에 따른 발육완성시기를 Weibull function을 이용했을 때 온도별 발육시기의 누적발육률을 비교적 잘 설명하였다.

• 대한화장품학회지
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• 제39권3호
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• pp.177-186
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• 2013

피부 섬유아세포는 인간 피부의 주요 콜라겐 생산 세포이다. 노화가 진행되면, 섬유아세포에서의 콜라겐 생산이 감소되고, matrix metalloproteinase-1 (MMP-1)에 의해 시작되는 콜라겐 조각화가 증가된다. 즉 섬유아세포의 콜라겐 항상성의 불균형으로 인해 피부 collagenous, 세포외기질(ECM)의 구조와 기능이 변형되어, 피부노화가 촉진되는 것이다. Cysteine rich protein 61 (CCN1)는 CCN family의 일부이며, 인간피부의 섬유아세포에서 콜라겐 항상성을 조절하는 단백질이다. 노화된 인간 피부 섬유아세포에서의 CCN1 과 발현은 실질적으로 유형 I procollagen 생성을 감소시킴과 동시에 MMP-1의 발현을 증가시켜 섬유의 콜라겐 저하를 일으킨다. 그리고 노화된 섬유아세포는 노화 전 섬유아세포에 비해 증식률이 감소한다. 본 연구에서 만들어 사용한 복제 노화 피부 섬유아세포는 유형 I procollagen의 생성량이 감소하였고, MMP-1의 발현 수준이 증가하는 특징을 나타냈다. 또한 CCN1 단백질의 발현이 증가되고, 증식률이 감소하는 특징을 나타냈다. 가수분해 구멍갈파래 추출물은 노화 전 섬유아세포에서 새로운 콜라겐의 합성을 촉진하고 자외선에 의해 증가된 MP-1의 발현을 감소시켜 광노화를 개선하는 물질로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 활성을 나타내는 가수분해 구멍갈파래 추출물을 사용하여, 복제 노화 피부 섬유아세포에서 가수분해 구멍갈파래 추출물에 의한 CN1 단백질의 발현 억제 여부를 조사하였으며, 이들 추출물은 배양된 복제 노화 피부 섬유아세포에서 유형 I procollagen의 생성을 증가시켰으며, MMP-1 발현을 억제시키는 것을 확인하였다. 또한, 콜라겐 항상성을 조절하는 단백질인 CN1 발현을 크게 감소시켰으며, 노화세포의 증식률을 증가시켰다. 이 결과는 복제 노화 섬유아세포가 in vitro 자연 노화모델로 화장품 원료 활성 연구에 사용될 수 있음을 말한다. 그리고 가수분해 구멍갈파래 추출물은 광노화 뿐 아니라 자연노화를 개선하는 피부미용제로 주름개선 기능성 화장품에 사용가능 하다는 것을 의미한다.

• 환경영향평가
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• 제28권4호
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• pp.387-399
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• 2019

본 연구에서는 고속도로 방음벽을 대상으로 방음벽의 손상유형 분류 및 손상등급 체계를 마련하고 이를 반영한 방음벽 노후도 평가기법 개발을 목표로 하였다. 방음벽이 방음판, 기초, 지주로 구성되어 있고 10종의 다양한 재질이 활용되고 있는 방음판은 단일 또는 혼합형으로 사용되고 있으며, 방음판의 손상은 단일 또는 복합적인 손상을 나타내는 특징을 나타내고 있어 이러한 방음벽의 특징을 반영할 수 있는 방음벽 노후도 평가모델을 개발하고자 하였다. 방음벽에 주로 사용되고 있는 재질을 금속재, 플라스틱재, 목재, 투명재, 콘크리트재의 재질유형으로 나누고 또한, 각 재질별 손상유형을 부식, 변색, 변형, 깨짐, 탈리로 분류하여 방음벽의 손상유형을 방음벽 구성부재와 재질에 따라 세분화하였다. 방음벽 주요부위별로 각 손상유형별 손상등급을 양호, 경미, 보통, 심함으로 구분하여 방음판, 지주, 기초의 손상등급을 평가, 이를 바탕으로 부위별 노후도를 평가하여 가중평균을 통한 방음벽 전체의 노후도를 평가하는 방식을 통해서 종합적인 방음벽 노후화 정도를 평가하였다. 단일형 또는 혼합형 방음판을 사용하는 방음벽의 노후도 평가는 물론, 손상유형이 단일형 뿐만 아니라 복합형으로 나타나는 방음벽에 대해서도 체계적인 평가가 가능한 노후도 평가 기법을 개발하였으며, 이러한 평가시스템을 통하여, 현재 설치되어 있는 방음시설의 노후화 현황을 체계적으로 파악함은 물론, 이를 토대로 방음벽의 보수 및 개량을 위한 효율적인 유지관리 계획 및 시행에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 대중서사연구
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• 제26권2호
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• pp.39-85
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• 2020

본고는 마스터플롯의 개념을 적극적으로 활용하여, 문제해결을 위한 서사적 시뮬레이션으로 활용하는 재난 서사의 양상들을 살핀다. 이때 한국과 미국, 일본의 재난 서사에 작동하고 있는 마스터플롯의 골격을 분석하고 비교함으로써, 각각의 국가 및 사회공동체의 문제 인식 및 해결 방식의 차이에 대하여 논의할 것이다. 재난 서사는 오늘날 글로벌 위험사회에서 공동체적 문제해결을 지향하는 마스터플롯이 적용되기에 가장 적합한 장르로서, 그 문제해결 방식은 각각의 공동체에 따라 상이한 인식 차이를 보인다. 먼저 미국 재난 서사의 경우 자연재해에 대한 민간인 전문가의 대응에서, 오늘날 MCU 영화들에 등장하는 히어로까지의 변화를 추적한다. 과거에 비하여 영웅주의와 국가주의의 긴밀한 의존 관계는 줄었지만, 상대적으로 영웅들의 자발적인 협력과 성찰 능력에 의해서 국가가 후경화되더라도 사라지지는 않고 기능을 유지한다. 반면 한국의 재난 서사에서는 국가의 실종과 기능 마비가 전경화된다. 그 공백 상태를 메우기 위하여 의병 서사, 혹은 국가에 의해 버려진 사람들이 구성하는 새로운 가족 서사가 발생한다. 한국의 재난 서사는 재난 이후의 변화를 민감하게 받아들이며, 국가의 회복과 복귀는 결코 재난 이후의 상황을 정상화하지 못한다. 마지막으로 일본의 재난 서사는 방어적이고 신경증적이다. 국가 주도의 관료 시스템이 모든 재난 상황을 통제하고자 하는 강박적인 국가주의가 그려지거나, 그에 반발하여 반-영웅적인 개인이 자발적 희생을 거부하고 재난 상태를 방기하는 양상까지 나타난다. 본고는 일련의 마스터플롯과 그 변형 및 활용에 대한 비교를 통해서 오늘날 마스터플롯이 가지고 있는 영향력과 가치에 대하여 진단할 수 있었다. 전세계적인 OTT 서비스가 이루어지고 있는 오늘날 마스터플롯의 이해와 활용이 점점 더 중요해지고 있는 시기에, 본고의 시도가 세계적인 이야기의 유통과 공유를 위한 단편적인 모델이 될 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4C호
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• pp.247-254
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• 2006

온라인 실험 방법은 실험 정보를 직접 수치 해석에 사용하는 수치 실험법의 하나로, 지반의 역학적 특성이 요소 시험체로 부터 실시간으로 수치해석에 업데이트되므로 이상화된 역학모델을 사용하지 않고 지반 해석을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 이 방법은 모래 지반을 주요한 대상으로 하는 지반내진공학 분야에서 주로 사용되어 왔으나 최근 압밀 문제에 적용할 수 있는 실험법이 개발되어 실내 검증과 현장검증이 시도되었다. 지금까지의 관련 연구에서는 압밀층 중앙에 요소 시험체를 위치시켜 평균적인 반응 거동만을 수치해석에 업데이트하는 방법이 주로 사용되어 왔으나, 이러한 경우에는 압밀층 두께가 두꺼워 질수록 해석 정도가 떨어질 수 있다는 점이 단점으로 지적되어 왔다, 따라서 압밀 문제에 대한 온라인 실험법의 유효성 및 가능한 해석 범위를 명확하게 하기 위해서는 이러한 영향요소를 완전히 배제할 수 있는 실험 조건을 적용하여 결과를 검토할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일한 조건 하에서 실시된 온라인 압밀 시험과 분할형 압밀시험 결과를 이용하여 점토 시료의 압밀 침하와 과잉간극수압 소산 재현 측면에서 온라인 압밀 실험 결과를 검토하였다. 실험결과, 온라인 압밀 실험은 재구성 카올리나이트 점토의 유효 응력에 따른 압축성 변화를 큰 모순 없이 재현해 내고 있었으며, 과잉간극수압 소산 속도 측면에서는 온라인 압밀 실험이 조금 빠른 것을 알 수 있었다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 점토 시료의 과잉간극수압 소산 거동을 보다 정도 높게 예측하기 위해서는 점토의 투수성도 리얼타임으로 업데이트 할 수 있는 방향으로 실험 절차가 개선이 되어야 한다는 점과 과잉간극수압 소산 후의 변형에 대해서는 추가적인 연구나 개선이 필요하다는 점을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.67-76
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• 2024

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.