유산균을 종균으로 하여 유제품을 만드는 경우에 종균의 취급관리는 매우 중요한 일이다. 종균을 취급하는 과정에서 어떤 원인으로 인하여 종균의 활력 특히 산생성력이 감퇴되어 종균으로 사용할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 경우의 원인을 분석하여 그 예방책을 수립하기 위한 기초 연구로써 발효유의 종균으로 사용하고 있는 L. casei YIT9018의 spontaneous lac 변이주의 발생빈도 및 이러한 Lac 변이주의 특성을 검토하였다. parent colony에서의 Lac의 발생빈도는 MRS 배지에서 400 coloney중에서 1개, 10% 환원 탈지분유에서는 984개중 1개의 배율로 나타났다. 분리된 Lac 변이주중에는 Lac Gal도 검출되었다 대부분의 Lac를 탈지유배지에 배양할 경우 10일이 지나면 우유를 응고시켰으나 Lac Gal는 30일이 지난뒤에 응고시켰다. Lac변이주를 MRS-lactose 배지의 plate에 도말하여 배양하면 4일 이후부터는 revertant가 나타났으나 Lac Gal Cell에서는 인정되지 않았다. 얻어진 Lac 변이주의 plasmid를 분리하여 parent와 비교한 결과 plasmid DNA가 소실되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 직렬로 결합된 세 개의 커패시터를 입력 전압원으로 하는 7-레벨 인버터의 입력 커패시터 전압이 불균형을 이루는 원인을 분석하고 전압 균형 제어를 적용하여 7-레벨의 출력 전압을 생성하는 방법에 대하여 제안한다. 직렬로 결합된 커패시터에서 전압 불균형이 발생되는 기본적인 원인은 커패시터의 충 방전 시간에 대한 불평형이며 이는 양방향 제어가 가능한 스위치의 ON/OFF 듀티폭 제어를 통해 해결이 가능하다. 제안하는 제어법의 타당성 검증을 위해서 제안하는 전압 균형제어 적용 전후에 대한 시뮬레이션 및 실험 결과를 제시한다.
가축사료가 인간의 건강 위해의 잠재적 원인의 하나라고 생각되지 않았던 것이, 치근 다양한 식품안전 위기로부터 사료도 식품안전과 관련이 있다는 것이 명백하게 되었다. 소해면상뇌증(일명 광우병)의 발생이 반추동물에 포유동물 육골분사료 급여와 관련되어 인간의 CJD 와의 관련가능성, 1998년 citrus pulp의 다이옥신 오염사례, 2001년의 사료의 다이옥신 오염과 농장에 영향을 미친 가축사료의 호르몬(MPA) 오염 등이 가축사료 안전성과 관련된 사례가 유럽 도처에 있었다. 이러한 사건의 모두는 가축사료의 안전에 대한 주의를 필요로 하고 있다. 이러한 특정의 문제 외에 가축사료와 관련하는 잠재적 위해를 주는 것은 마이코톡신(사료원료의 곰팡이 생성으로 인한)을 포함하여 살모넬라균속과 같은 전염성 물질, 제초제, 살균제등의 농약잔류 및 산업/환경 등에 의한 다른 외부 오염물(수은, PCB, 납, 카드뮴) 등이 있다. 가축과 인간의 건강에 잠재적인 영향과 사료품질은 농장에서 사료 원인 작물의 성장에서부터 곡물 수확 시까지 모든 단계에서 좋은 상황에서 이루어져야 하고, 농장에서부터 철저하게 관리하는 사료의 안전한 이용을 위한 가이드라인이 설정되어 있다.
최근 선박의 대형화, 고속화로 인하여 추진기의 부하가 증가되고 있으며, 특히 최근 등장한 1,000TEU급 콘테이너선의 경우 추진기가 흡수해야되는 축마력이 70,000HP 이상인 경우도 잇다. 커다란 축마력을 흡수하여 선박을 빠른 속도로 추진시켜야 되는 최근의 추진기는 작동 원리상 캐비테이션 발생을 피할 수 없으며 캐비테이션 발생량의 허용범위 및 캐비테이션 거동의 특성을 고려하여 추진기를 설계하여야 된다. 캐비테이션의 여유가 없이 추진기 설계가 수행되기 때문에 추진기 캐비테이션의 성능해석은 엄밀한 정밀도가 요구된다. 캐비테이션이란 일정한 온도에서 유체동력학 작용에 의해서 유체주위의 압력이 일정한 압력(예 : 증기압) 이하로 낮아질 때 물이 기화하여 수증기로 변하면서 빈 공간을 형성하는 현상을 말한다. 이렇게 발생된 캐비티는 주위 압력환경에 따라 생성, 성장, 수축, 붕괴의 과정을 거치게 된다. 특히 붕괴의 과정은 짧은 시간 내에 급격히 진행되기 때문에 진동 및 소음의 원인이 되고, 심할 경우 추진기 혹은 주위 물체 표면에 침식작용의 원인이 되기도 한다. 본 고에서는 캐비테이션의 물리적 특성 및 분류방법을 간단히 소개하고, 캐비테이션에 의한 선박추진기의 성능저하 특성 및 모형시험 기법을 이용한 캐비테이션 성능해석법을 소개하였다.
복합질환(complex disease)의 원인과 작용 모델을 찾기 위해 여러 가지 통계적인 방법들과 기계 학습(machine learning)의 방법 등이 사용되고 있다. 소수 SNP의 작용모델을 찾는 방법은 많이 알려져 있지만 다수 SNP의 작용 모델을 효과적으로 찾는 방법은 거의 연구되어 있지 않다. 본 연구에서는 원인 SNP들의 작용을 부울 식(boolean expression)으로 나타내고, 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 예측 정확도가 높은 부울 식을 구성하였으며 실제 자료와 생성된 자료에 대하여 제안한 모델의 성능을 측정하였다.
디지털 TV 소프트웨어의 입력은 MPEG-2(Moving Picture Experts Groups-2) 동영상 압축 기술을 이용한 전송 스트림(Transport Stream)이다. MPEG-2 TS는 복잡한 계층 구조와 내부 연관관계를 가지고 있으며, 스트림의 필드 값 결정 시 디지털 TV 소프트웨어의 시스템 규격과 관련된 다양한 제약 사항이 존재한다. 그러나, 일반적인 MPEG-2 스트림 생성 도구들은 MPEG-2 TS 자체의 명세만을 가지고 스트림을 생성하므로 디지털 TV 소프트웨어를 구성하는 모듈의 기능이나 모듈 사이의 상호 작용은 고려하지 않는다. 본 논문에서는 디지털 TV 소프트웨어의 테스트를 위해 체계적으로 테스트 스트림을 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 적용하여 생성한 테스트 스트림을 실제 디지틸 TV 수신기 시스템에 적용한 실험 결과를 제시한다 본 방법을 이용하면 기존의 스트림 생성기와 달리 디지털 TV 소프트웨어의 시스템 테스팅 뿐 아니라, 모듈 및 통합 테스팅을 위한 테스트 스트림의 생성이 가능하며 발견된 오류의 원인 분석이 가능하다.
태풍, 홍수와 같은 자연재해 발생 시 영상을 기반으로 댐, 보, 교량과 같은 수변 구조물의 피해정보의 정량적인 분석이 가능하면, 피해복구 및 의사결정의 지원에 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 수변 구조물의 피해 분석을 위한 초기 과정으로 UAV를 활용한 수변 구조물의 3차원 정보의 획득을 시도하였고, 생성된 DSM의 정확도를 검증하였다. DSM의 생성을 위해 스테레오 기반의 영상정합 기술을 적용하였으며, 각각의 스테레오 정합결과를 생성 후 이를 모자이크하여 최종 DSM을 생성하였다. LIDAR에서 취득한 DSM과 비교하여 정확도를 검증했으며, 처리결과 전체 영역에서 3m 내외의 RMSE 수치가 나옴을 확인하였다. 오류의 원인을 분석해 본 결과, 생성된 DSM은 센서모델을 수립할 때에 필요한 EO 파라메터의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있었다. 이후 정확한 GCP의 적용 및 인터폴레이션, 후처리 등의 기술의 개발을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 DSM의 생성 시도를 해야 할 것이다. 그리고 본 연구의 목표에 맞게 실제 피해지역에서의 시뮬레이션을 통해 DSM을 이용한 정량적인 피해 분석에 대한 연구를 수행해야 할 것이다.
BAT는 신생아를 비롯하여 동면을 취하는 동물 그리고 설치류에 주로 많은 양이 분포되어 있으며, 세포내지방산을 산화시켜 열을 방출하여 체온조절 및 에너지균형 조절자로서 중요한 역할을 하고 있다. 그러므로 에너지 균형 조절을 통한 체중 조절을 통하여 비만과 밀접한 관련성을 맺고 있는 것으로 보인다. 유전적으로 비만인 실험동물의 경우에는 주로 주위온도, 식이량과 그 구성.성분비 변화와 같은 자극에 대해 민감하게 반응을 일으키지 못해 BAT의 열생성 결함으로 비만이 초래되는 것으로 보인다. 인간의 경우에 있어서는 어느 정도 실험동물의 경우와 비슷한 양상을 보이나, 체내 BAT의 분포량이나 BAT의 연소기질인 지방산의 합성능력 등에 많은 차이점들이 있기 때문에 실험동물의 경우를 인간에게 그대로 적용시킬 수는 없다. 뿐만 아니라 인간을 대상으로 연구하는 데에는 몇가지 문제점들이 있다. 우선 사람의 나이, 성, 실험시작전 영양상태, 스트레스 정도, 유전적 배경 그리고 날씨 에 대한 적응능력에 따라서 열생성 정도가 달라지므로 실험결과에 대한 정확한 해석을 하기가 어렵다. 또한 신생아에 비해서 성인의 경우 BAT의 양이 소량이고 분산되어 있기 때문에 BAT량 결정에 어려움이 있고 열생성 정도와 에너지 소비율과 같이 BAT의 열생성 기준을 나타내는 실험방법에도 많은 문제점이 있는 것으로 나타났다. 그러므로 많은 사람을 대상으로 하여 좀더 정확한 측정방법의 개발을 통해서 열생성에 미치는 타 요인들을 배제 시켜 실험을 하여 소비되는 에너지량을 정확하게 산출하고 BAT의 열생성 기전과 자극원인을 명확히 규명한다면 비만의 치료에 많은 도움을 줄 것으로 생각된다.
본 논문에서는 이안류의 생성ㆍ유지에 대한 모형을 크게 세가지로, 2차원 평면지형에서도 이안류가 생성되어 유지될 수 있는 프리즘지형 모형 (prismatic topography models), 이안류의 생성ㆍ유지를 위하여 쇄파대내의 3차원 해저지형을 필요로 하는 비프리즘지형 모형(non-prismatic topography models), 그리고 해안선을 따른 돌제 또는 방파제 등의 해안구조물이 생성하는 이안류 모형 등으로 분류하였다. 그러나 이안류의 생성ㆍ유지에 관계되는 모든 변수들을 포함한 지배역학현상을 규명하기 위해서는 더욱 더 많은 문헌연구가 필요하다는 것을 알았다. 다음에 연안사주 또는 잠제 등이 존재하는 해안지형과 그 위로의 해수 전달을 고려하여 연안사주와 해안선 사이에 흐르는 해안방향으로의 흐름현상을 예측키 위한 이론적인 모형을 개발하였다. 이 수리모형은 휴체력과 해저지형변환간에 서서히 발생하는 상호 간섭(slow feedback)을 고려할 수 있는 퇴적물 이동모형과 함께 연안지역에서의 해저지형변환 예측에 이용될 수 있으리라 사려된다.
최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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