The antiparkinsonian agent l-deprenyl, a selective monoamine oxidase (MAO)-B inhibitor, is metabolized in part to l-methamphetamine and l-amphetamine. l< /I>-Deprenyl was evaluated for amphetamine and methamphetamine-like discriminative stimulus effects in rats and its mechanism of action was investigated. Rats were trained under a 5-response, fixed ratio schedule of stimulus-shock termination or a 10-response. Fixed-ratio schedule of food-presentation which discriminate between d-amphetamine (1mg/kg, i.p.) and saline or d-methamphetamine (1mg/kg, i.p.) and saline in a two-lever, operant conditioning procedure. Full generalization was obtained to d-amphetamine (1~3mg/kg). d-methamphetamine (1~3mg/kg) and l-deprenyl (17~30mg/kg) under both the food presentation and stimulus shock termination schedule. l-Deprenyl has dose-dependent amphetamine-and methamphetamine-like discriminative stimulus properties in rats only at doses of 17 and 30mg/kg. Reversible MAO-B inhibitor, RO 16-6491 didn`t show any amphetamine-like discriminative properties. Aromatic amino acid decarboxylase inhibitor, NSD 1015 decreased % responding of l-deprenyl in the methamphetamine-trained rats under the stimulus-shock termination schedule. SKF-525A produced partial inhibition of methamphetamine-like discriminative effects of l-deprenyl under the food presentation schedule. These results suggest that l-deprenyl has no abuse liability at the therapeutic range but there needs some caution at high doses and furthermore, drug discrimination studies under the food presentation and shock termination schedule are useful for the assessment of abuse liability of psychostimulants.
연구 목적은 20대 금융 애플리케이션 사용자의 비대면 글말 용언으로부터 사용자 경험 디자인(UX)의 확장 의미를 추출하는 데 있다. 연구 범위는 20대 남녀 20명의 비대면 글말 일상 언어이며, 연구 방법은 사용자의 용언을 중심으로 사용 속성을 범주화(Categories)하여 20대 사용자 중심의 의미를 도출하는 것이다. 연구 결과 20대 금융 플랫폼 애플리케이션 사용자의 사용 의미는 통합의 의미, 신뢰의 의미, 지속의 의미, 정보 인지와 정보 접근의 의미로 요약되었다. 또한, 사용자의 사용 속성은 보안성, 친숙성, 접근성, 작동 편이성, 시인성으로 집약되었다. 각각의 속성은 보안, 정보, 브랜드, 디자인과 융합된 의미 범주에서 나타났다. 종합하면, 용언 중심의 사용자 의미 분석은 기존의 객관적 의미 분별 측정에서 파악할 수 없었던 사용성 평가 문제를 보완하는데 효과적임을 알 수 있었다.
뇌파 파형중 베타파를 이용한 인간의 인지상태를 판별한다. 베타파는 인간의 인지상태중 스트레스 영역에 해당하는 특성이 있고, 이 영역에서 스트레스의 오버대역폭을 추출하기 위해서 저대역폭과 고대역폭 사이의 베타파간 상관관계를 분석해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 효과적으로 베타파 상관관계를 분석하고 추출하기 위해 비지도학습 머신러닝을 이용한 Kmean 클러스터링 분석모델을 제시한다. 제시된 모델은 베타파 영역을 유사한 영역의 클러스터 군으로 분류하고 해당 클러스터링 범주에서 이상파형을 판별한다. 이상파형 판별을 위해 클러스터군의 밀집도와 정상범주 이탈영역을 기준으로 스트레스 위험군을 판별하고 판별된 스트레스 위험군에 대한 대처방안을 제공할 수 있다. 제시된 모델을 활용하면 뇌파파형을 통한 인지상태의 스트레스 지수분별이 가능하고, 개인의 인지상태에 대한 관리 및 응용이 가능하다. 또한 스트레스와 오피스증후군을 갖는 사람들에게 뇌파관리를 통해 개인의 삶에 대한 질적 향상에 도움을 준다.
차량 점용접 부위에서 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 소음 발생 가능성을 국부 진동을 사용하여 비파괴적으로 추정하는 진동기반 계측법을 제시한다. 용접부에 부착된 구조물에 의한 점용점 부위의 국부적인 진동을 유발하고 진동전달 특성을 파악한다. 관측된 진동 특성으로부터 국부 구조의 굽힘강성값을 도출하였다. 강성값의 변화로부터 점용접의 상태 강건성을 파악하였다. 제시되는 방법의 검증을 위해 부분적으로 용접품질이 변화된 시편을 제작하였다. 제작된 시편에서 계측된 진동 특성을 분석하였다. 용접 강건성에 의해 변화하는 특정 주파수 대역을 파악하였다. 구조별, 위치별 계측을 통해 제시된 방법으로 분별이 가능한지 검증하였다. 국부 진동 평가방법은 구조물의 용접 강건성을 생산 현장에서 파악하게 하는 평가방법으로써 BSR발생 가능성을 저감하기위한 생산 품질 확보에 사용될 수 있다.
인간의 눈과 같이 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 기능은 인공지능 컴퓨터 구현에 필수적인 인터페이스 기술이다. 이미지에서 건물을 인식하여 추론하는 기술은 다양한 형태의 건물 외관, 계절에 따른 주변 잡음 이미지의 변화, 각도 및 거리에 따른 왜곡 등으로 다른 이미지 인식 기술 보다 인식률이 떨어진다. 지금까지 제시된 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 건물 인식 알고리즘들은 건물 특성을 수작업으로 정의하기 때문에 분별력과 확장성에 한계가 있다. 본 논문은 최근 이미지 인식에 유용한 딥러닝의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하는데 건물 외관에 나타나는 변화, 즉 계절, 조도, 각도 및 원근에 의해 떨어지는 인식률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 건물 전체 이미지와 함께 건물의 특징을 나타내는 부분 이미지들, 즉 창문이나 벽재 이미지의 데이터 세트를 함께 학습시키고 건물 인식에 활용함으로써 일반 CNN 모델 보다 건물 인식률을 약 14% 향상됨을 실험으로 증명하였다.
장현광(張顯光)은 조선시대 자연학자 가운데 대표적인 인물 가운데 한 사람이다. 이 글은 그의 우주론 속에 함축된 상수학적 요소의 의의와 한계를 검토하는 데 목표를 둔다. 역학에서 상과 수는 만물의 분별과 그 상호관계, 그리고 그것들의 시간적 질서를 표현하는 개념 도구이다. 그것들은 음양을 결합함으로써 내부 운동인을 확보하고, 우주 만물에 대한 상수학적 해석과 설명의 틀을 구성하였다. 상수학적 우주론의 핵심적인 주장은 우주가 시 공간적으로 유한하며, 그것과 반대로 리(태극)는 무한하다고 하는 것이다. 리가 시 공간적 무한하다는 것은 도덕원리가 절대적이고 항상적임을 의미한다. 이를 통해 장현광은 자신의 우주론이 주자학의 도덕형이상학과 순조롭게 결합될 수 있도록 하였다. 장현광은 역서(易書)를 자연 이해의 준거 또는 범형(範形)으로 강조하는 경향을 보였다. 이는 불완전하나마 소옹에게서 나타났던 법칙 객관주의를 질곡하고, 그의 법칙 개념으로 하여금 경험이나 지식의 확장과 더불어 스스로를 갱신해 가기 어렵게 만들었다. 이러한 이론적 한계에도 불구하고 그의 상수학적 우주론은 당시 성리학의 자연학적 근거를 마련했다는 점에서 긍정적으로 평가할 수 있다.
본 연구는 초등학생들의 인공지능에 대한 이미지를 긍정적으로 향상시키고자 하는 인지 모델링기반 인공지능 알고리즘 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 먼저 인공지능 알고리즘 중 협력필터링의 개념을 분석하고 이를 인지모델링 방법을 활용하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 타당도 검사를 통해 인지 모델링기반의 콘텐츠 개발 방법과 개발된 프로그램에 대한 적절성이 CVR .80 이상으로 타당함을 확인하였다. 개발 프로그램은 초등학교 6학년 학생들에게 수업으로 적용하였고 형용사 단어 23쌍을 이용한 의미분별법을 이용하여 사전-사후에 인공지능에 대한 학생들의 이미지 인식의 변화를 살펴보았다. 학생들의 인공지능에 대한 이미지는 총 23개 단어 쌍 중 12개에서 유의미한 긍정적 변화를 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 부지화 잎의 무기양분 농도 측정 결과를 바탕으로 질소를 제외한 다른 무기양분의 함량을 통해서 잎의 질소 결핍 여부를 구분하는 머신러닝 모델을 개발하였다. 그러기 위해서 부지화의 질소결핍구와 대조구의 잎 샘플을 분석한 36개의 데이터를 부트스트랩핑 방법을 통해서 학습용 데이터셋 1,000 여 개로 증량시켰다. 이를 이용해 학습한 각 모델을 테스트한 결과, gradient boosting 모델이 가장 우수한 분류성능을 보여주었다. 본 모델을 이용해 질소함량을 직접적으로 분석할 수 없는 경우, 잎의 무기성분 함량에 기반하여 질소결핍 가능성 여부를 판단해 질소가 부족한 부지화 나무를 분별하고, 정확한 질소함량을 측정하게 유도하여 그에 기초한 적정 질소비료 시비를 가능케 하고자 하였다.
주조공정에서 사형 제작 시 사용된 바인더는 고온의 용탕에 의해 다양한 가스를 발생시키며 이러한 가스는 가스결함을 유발하게 된다. 본 연구에서는 기존의 주물사와 바인더가 혼합된 주형 블럭을 활용하여 발생 가스부피를 산출하는 방법과 달리 액상 바인더, 고상 바인더, 주물사 등 사형을 구성하는 구성 요소별로 각각 시편을 만들고 열중량 분석기 (Thermo Gravimetry )와 질량분석기 (Mass Spectrometer)를 활용하여 온도에 따른 중량감소, 가스발생 성분을 측정하고 가스발생량을 분석하였다. 액상 바인더와 고상화 바인더의 TG결과로부터 촉매제에 의한 탈수량을 산정하였고 발생 가스성분이 서로 다름을 분석하였다. 또한 TG와 MS 결과를 상호 분석하여 각 가스성분별 발생량을 간접적으로 정량화 하였다. 이를 활용하면 추후 주조공정해석에서 가스발생량을 정량적으로 예측하는데 사용할 수 있다.
현재 LH공사에서 활용하고 있는 건설폐기물 처리대가 기준은 오래전에 개발된 표준 모델을 활용하여 대가를 산정하고 있다. 따라서 본 모델은 폐기물 처리시설의 기술발전과 환경상황을 잘 반영하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 건설폐기물 중간처리 대가기준에 대한 분석을 실시하였다. 공공발주기관과 LH에서 활용하고 있는 원가계산방식의 현황과 차이점을 분석하였다. 또한 폐기물 중간처리업체의 운영실태에 대한 현장조사 및 전문가 인터뷰 등을 실시하여 현재 활용되고 있는 표준모델에 대한 개선모델을 제시하였다. 건설폐기물의 중간처리를 위한 주요 공정은 건설폐기물의 파쇄기 투입, 파쇄, 선별 및 분별, 이송으로 이루어져 있다. 본 모델에 맞추어 공정운영에 필요한 소요인력과 비용을 분석하여 발주를 위한 적산 기준을 제안하였다. 이 개선된 표준모델은 공공기관의 폐기물 중간처리를 위한 원가계산 기준으로 활용될 수 있으며, 폐기물처리비의 증액이 필요한 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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