프랙탈 차원은 연속적으로 관측된 불규칙한 자료의 성질을 정량적으로 표현하는 파라메터이다. 본 연구에서는 프랙탈 차원을 이용하여 태양 흑점수의 불규칙한 변동을 분석하고 다가오는 태양주기의 최대흑점수를 예측하였다. 이를 위하여 우리는 SIDC(Solar Influences Data analysis Center)에서 제공하는 1850년부터 2004년까지의 일일흑점수를 이용하여 Higuchi의 방법으로 각 태양주기의 프랙탈 차원을 결정하고 같은 태양주기 동안의 최대 월평균 흑점수와 비교하였다. 그 결과 프랙탈 차원과 최대 월평균 흑점수는 강한 역비례 관계를 보였다. 이러한 관계를 이용하여 태양활동 극소기부터 활동이 증가되는 기간인 4년동안의 흑점수만을 이용하여 프랙탈 차원을 구하고 다가올 극대기의 최대 월평균 흑점수를 예측한 결과 관측된 최대흑점수와 0.89의 좋은 상관관계를 보였다.
본 연구는 비부착 프리스트레스트 보강재를 갖는 PSC 부재의 휨거동과 프리스트레스트 보강재의 극한응력과의 관계분석을 위한 해석연구로서, Moon/Lim의 제안식을 검증하기 위한 일련의 연구에 포함된다. 프리스트레스트 보강재의 응력변화량이 부재의 변위와 밀접한 관계가 있다는 기존 실험연구의 결과를 토대로 변형률 적합 조건을 이용한 해석적 연구를 수행하였다. 제안식이 변형률 적합 조건을 사용하였기 때문에 동일한 방법을 사용하여 부재변위를 해석적으로 구하고 실험결과와 먼저 비교하였다. 그 결과를 통하여 변형률 적합조건을 사용하는 해석방법과 제안식의 타당성을 증명하였다. 흐리고 검증된 해석결과를 이용하여 비부착 프리스트레스트 보강재를 갖는 PSC 부재의 휨거동과 프리스트레스트 보강재의 극한응력과의 관계를 분석하였다. 또한 부재변위를 대상으로 한 변수별 효과분석을 통하여 기존연구의 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 끝으로 제안식에 사용한 변수들도 적절하게 선정되었음도 검증하였다.
팽이버섯 병재배용 배지재료 중 수분함량, 질소함량 등 품질의 균일화 정도가 낮은 콘코브의 대체 재료를 선발하고자 본 시험을 수행하였다. 카사바줄기칩과 콘코브의 혼합비율을 콘코브의 3분의 1를 카사바줄기칩으로 대체한 33:67(T-1), 콘코브의 3분의 2를 카사바줄기칩으로 대체한 67:33(T-2), 콘코브와 비트펄프의 전량을 카사바줄기칩으로 대체한 100:0(T-3)와 0:100(대조)에 따른 자실체 수량을 비교하였다. 살균후 배지수분 함량이 65% 수준에서 처리구 T-1과 T-2는 자실체 수량이 282.7 g과 274.0 g으로 대조구의 259.9 g/1,100ml에 비하여 108.8%와 105.4%로 많았다. 처리별 병당 배지 재료비는 T-1이 97원, T-2가 84원으로 대조구의 104원에 비하여 각각 7%, 19%가 절감되었다.
음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
EPA 및 DHA가 각간 25, 10% 함유된 어유에 상업용 레시틴을 첨가하여 어유의 산화안정성에 미치는 레시틴의 산화 방지효과를 AOM 시험, Oven 시험, 중합물 시험, 색도 시험 등을 통해서 비교하였다. 레시틴을 첨가한 산화안정성은 제품의 종류에 따라 산화안정성에 차이는 있었으나 첨가량이 증가할수록 산화안정성이 증가됨을 알 수 있었다. 가장 우수한 항산화성을 갖고 있었던 레시틴(III)을 1, 5, 10%을 첨가함에 따라 AOM 조건에서 유도시간이 각각 310, 620, 840%로 증가하였다. 또한 레시틴(III)을 10% 첨가한 시료구에서는 AOM 조건에서 10시간까지 중합물이 생성되지 않았으나 색도는 저장시간이 경과할수록 증가하였고 고온에서 더욱 가속화되었다.
한국산 향유속 분류군의 분류학적 개정을 위해 영양기관과 생식기관 형질 [외부형태학, 미세형태학, 해부학(엽신, 엽병, 줄기), 화분, 소견과]의 상세한 비교연구를 수행하였다. 한국산 향유속의 화서는 원통형으로 배열되는 분류군도 있으나 대개 꽃이 한쪽으로 치우쳐서 배열하고, 길이는 0.5-10 cm이다. 잎은 난형 혹은 선형으로 길이는 0.2-10 cm이고, 너비는 0.2-6 cm이다. 화서와 잎의 종마다 다른 크기와 모양 등은 종간 구별에 유용한 형질로 나타났다. 식물체의 잎과 포에는 불규칙형(anomocytic)과 교차형(diacytic)의 기공복합체가 관찰되었으며, 소견과의 형태는 난형으로 표면무늬는 다공형이고, 과피는 모두 점액성과피(myxocarpy)의 특징을 가졌다. 화분의 크기는 대부분 중립, 모양은 아장구형, 발아구는 6구형이고, 표면무늬는 전형적인 이중 망상형(bireticulate)이었다. 한국산 향유속 식물에 대한 분류학적 개정을 하였다. 4개의 종이 구별되었고, 각 분류군의 기재문과 검색표를 제시하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 부밴드의 상호 정보량을 이용한 새로운 세일리언시 검출 방법을 제시한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 고주파 계수에 대한 승수와 가우시안 블러링을 이용하여 중간 세일리언시 지도를 형성한다. 웨이블릿 방향에 따른 세 개의 중간 세일리언시 지도를 방향별로 결합한 후 최소 엔트로피를 가지는 주 방향성 성분을 찾는다. 최소 엔트로피를 가지는 부밴드를 중심으로 각 부밴드의 상호 정보량을 구하고, 이를 이용한 가중치를 계산하고, Minkowski 합을 이용하여 최종 세일리언시를 검출한다. CAT2000 및 ECSSD 데이터베이스 대한 실험 결과, 본 논문의 방법은 기존 방법과 비교하여 적은 계산시간으로 ROC 및 AUC 관점에서 우수한 검출 결과를 보였다.
Purpose: Diagnosis of diabetic foot infection is sometimes difficult, since the classical inflammatory signs and leukocytosis may be absent due to the decreased host immune response in diabetics. Therefore inflammatory blood markers, such as white blood cell (WBC) count, erythrocyte sedimentation rate (ESR), and C-reactive protein (CRP) have been commonly needed to confirm the diagnosis of infection. The purpose of this study is to evaluate the diagnostic usefulness of WBC, ESR and CRP for detection of diabetic foot infection. Methods: Peripheral blood samples were taken from 113 patients with diabetic foot ulcers admitted from June 2007 to April 2009. Diabetic foot infection was diagnosed according to the microbiological culture from soft tissue and bone specimens. Reference values of tests were 4500-11000 /${\mu}L$ for WBC count, 0-20 mm/hr for ESR, and 0-5 mg/L for $CRP^{13,14}$. Sensitivities, specificities, positive and negative predictive values of laboratory tests were calculated and analysed. Receiver-operator characteristic (ROC) curve was also created. Results: There was a significant difference in WBC, ESR, and CRP between infectious group and noninfectious group (p<0.05). The sensitivity of WBC>11,000 /${\mu}L$ ESR > 20 mm/hr, and CRP > 5 mg/L was 30%, 96%, and 84%. The specificity was 86%, 14%, and 50% for WBC, ESR, and CRP, respectively. Positive predictive value was 88%, 78%, and 84%, and negative predictive value was 28%, 50%, and 50% respectively. The areas under the ROC curve for WBC, ESR and CRP were 0.72, 0.75, and 0.78 respectively. Conclusion: Based on the results of this study, we conclude that CRP is more useful method in predicting and diagnosing infection than WBC, ESR in diabetic foot ulcer patients.
기계학습을 이용한 네트워크 침입탐지시스템은 선택된 특징 조합에 따라 정확성 및 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 일반적으로 사용되는 침입탐지용 특징들로부터 최적의 조합을 찾아내는 일은 많은 계산량을 요구한다. 예를 들어 n개로 구성된 특징들로부터 가능한 특징조합은 $2^n-1$ 개이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 최적화 문제 해결을 위한 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘인 지역탐색 알고리즘에 기반 한다. 또한 특징 조합을 평가를 위해 선택된 특징 요소와 k-means 군집화 알고리즘을 이용해 구해진 군집화의 정확성을 비용함수로 사용한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 평가를 위해 NSL-KDD 데이터와 인공 신경망을 사용해 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다.
읽기와 관련된 운율은 내용의 전체적인 맥락에 연결되어 독자가 전달하고자 하는 의미를 자연스럽게 표현할 수 있도록 음도, 강도, 발화속도 등의 변화로 나타난다. 읽기장애아동은 자연스러운 운율을 사용한 읽기에 어려움이 있어 표현력 있게 정보를 전달하지 못하는 경향이 있다. 이와 관련하여 본 연구는 문장 유형에 따른 읽기 과제를 통하여 읽기장애아동 집단과 일반아동 집단 간의 운율 특성 차이를 규명하였다. 초등학교 3-6학년 읽기장애아동 15명, 일반아동 15명을 대상으로 통사적으로 다양한 문장 유형(단문, 의도, 가정/조건, 관형절 내포문)에 따른 읽기 과제를 실시하였다. 읽기장애아동은 일반아동에 비해 음도 범위가 넓었으며 읽기 속도와 조음 속도가 느렸다. 또한 휴지 빈도가 높았으며 전체 휴지 지속시간도 길었다. 읽기장애아동은 문미 억양구와 문장 내 어절 단위 음도 기울기에서 일반아동에 비해 기울기 값이 컸으며 이상의 내용은 모두 통계적으로 유의하였다. 결과적으로 문장 유형에 따른 읽기 과제에서 읽기장애아동은 일반아동에 비해 자연스럽고 표현력 있는 읽기에 어려움을 보였다. 본 연구를 통해 읽기장애아동의 운율 특성을 파악하였고, 효과적인 중재를 위한 접근 방법의 필요성을 제시했다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.