담배 (Nicotiana tabacum L cv. Xanthi) 및 애기장대 (Arabidopsis thaliana cv. Col-0)에서 다양한 발달단계의 잎으로부터 원형질체를 분리하여 세포 크기와 엽록체의 크기 및 수의 관계를 조사하였다. 담배 원형질체의 지름이 15.6 $\mu\textrm{m}$ 이하인 작은 세포는 20여 개 이하의 엽록체를 가지고 있었는데, 엽록체의 평균 크기는 두께 0.93 $\mu\textrm{m}$, 길이 3.3$\mu\textrm{m}$로 나타났다. 잎이 신장되어 원형질체의 지름이 평균 30 $\mu\textrm{m}$에서 45 $\mu\textrm{m}$로 증가함에 따라, 엽록체는 두께 1.57 $\mu\textrm{m}$, 길이 5.55 $\mu\textrm{m}$의 크기로 일정하게 유지되었으나 엽록체의 수는 평균 42개에서 101개로 증가하였다. 이와 같이 담배에서 잎의 크기 또는 세포의 크기와 엽록체의 수 또는 부피는 비례관계를 나타냈고 동일한 경향이 애기장대에서도 관찰되었다. 세포 부피에 대한 총 엽록체의 부피의 비는 다양한 발달단계에서 담배는 10.5%, 애기장대는 32.5%로 일정하게 유지되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1317-1325
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2016
본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있다. 그러나 임금 결정요인분석의 많은 선행연구에서는 후자의 정보만을 대상으로 최소제곱법에 기초한 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 의한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 임금결정요인분석에서 표본선택에 의한 편의 문제를 극복하기 위해 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 성별은 취업확률과 임금의 크기에서 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 마이스터고 졸업생은 취업확률과 임금의 크기 모두 기타고 졸업생에 비해서 높은 것을 알 수 있었으며, 부모소득이 높을수록 취업확률과 임금의 크기가 모두 통계적으로 유의하게 증가하였다. 부모학력이 고졸이하에 비해서 대졸이상이 취업확률은 통계적으로 유의하게 낮지만, 임금의 크기는 높게 나타났다. 고교성적은 높을수록, 고교 만족도가 높을수록, 그리고 자격증 수가 많을수록 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높은 것을 알 수 있다.
최근 인공지능의 다양한 활용은 기계학습의 딥 인공신경망 구조를 통해 가능해졌으며 인간과 같은 능력을 보여주고 있다. 불행하게도 딥 구조의 인공신경망은 아직 정확한 해석이 이루어지고 있지 못하고 있다. 이러한 부분은 인공지능에 대한 불안감과 거부감으로 작용하고 있다. 우리는 이러한 문제 중에서 인공신경망의 능력 부분을 해결한다. 인공신경망 구조의 크기를 계산하고, 그 인공신경망이 처리할 수 있는 데이터의 크기를 계산해 본다. 계산의 방법은 수학에서 쓰이는 군의 방법을 사용하여 데이터와 인공신경망의 크기를 군의 구조와 크기를 알 수 있는 Order를 이용하여 계산한다. 이를 통하여 인공신경망의 능력을 알 수 있으며, 인공지능에 대한 불안감을 해소할 수 있다. 수치적 실험을 통하여 데이터의 크기와 딥 인공신경망을 계산하고 이를 검증한다.
깊이 화면을 부호화함에 있어서 깊이 화면의 일부를 평면으로 추정하여 부호화하는 평면 부호화 모드를 적용할 수 있다. 본 논문에서는 평면 부호화 모드를 통한 깊이 영상 부호화에서 가변 블록 부호화를 위해 가변 블록 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 깊이를 통해 블록 내 화소에 대해 제일 근접한 평면을 추정하는 방법을 통해 평면 부호화를 수행할 수 있다. 평면 부호화를 수행할 때, 가변 블록 부호화를 다음과 같이 적용할 수 있다. 먼저 최대 블록 크기에 대하여 추정 오차를 계산한 뒤 오차가 임계값 이하라면 해당 블록 크기가 선택 된다. 반면 오차가 임계값을 초과한다면 해당 블록이 분할되고 위 과정을 반복한다. 분할된 블록 크기가 최소 블록 크기 미만이 되면 해당 블록은 평면 부호화 모드로 선택되지 않는다. 제안된 방법을 실험한 결과, 부호화하여야 할 블록의 개수가 평면으로 이루어진 영상에서 고정 블록 크기를 이용한 방법에 비해 19%로 줄었다.
목적 : 일반적으로 세기조절방사선치료 조사면의 작은 조각 크기에 대해, 이상적인 플루언스 지도 혹은 치료계획장치로부터의 최적화된 결과에 가까운 선량분포에서 더 좋은 leaf sequence를 얻을 수 있다. 한편, 치료중 장기의 움직임이 가장 작은 조각 크기의 선택을 방해하는 문제는 항상 존재한다. 게다가, 전통적인 정지 조사면과 달리 표적이 움직이는 동안 조사면 자체도 움직이므로 움직이는 표적에 대한 세기조절방사선치료의 경우에서 적절한 표적 마진에 관한 질문이 제기되어왔다. 따라서, 이 연구에서는 조각 크기에 대한 치료중 표적 움직임의 효과를 연구하였다. 대상 및 방법 : 세기조절방사선치료 플루언스 지도에 대해, 다양한 크기 - 0.5$\times$0.5, 1.0$\times$1.0, $1.5\times$1.5, 2.0$\times$2.0, 3.0$\times$3.0, 4.0$\times$4.0, 5.0$\times$5.0 $ extrm{cm}^2$ - 의 정사각형 패턴들을 설계하였고, Leaf sequence 는 step-and-shoot 빔 전달 방법을 이용하였다. 인접 조각들 사이의 세기 비율은 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0로 하였고, 표적 움직임은 범위가 0.5-2.0 cm인 사인곡선 형태로 가정하였다. 움직임 묘사를 위해 동적 leaf 의 움직임이 표적의 움직임 을 반영하도록 계산되었고 움직임의 효과를 분석하기 위해 필름선량측정을 수행하였다. 결과 : 인접 조각의 세기 비율은 모든 경우에서 저하되었고, 호흡 진폭의 반보다 작은 조각 크기에 대한 선량분포는 임상적으로 유의할만큼 저하된 세기 지도를 보였다. 조각에 대해 방사선 조사시간의 두 호흡주기이상에 대해서는, 표적 마진 주위의 선량분포가 통상적인 정지 조사면에서와 같았다. 결론 : 플루언스 지도에서 세기조절방사선치료 조각의 최소 크기는 치료중 장기 움직임을 고려한 후 선택되어야 한다. 조각에 대한 방사선 조사시간의 두 호흡주기이상에 대해서는, 표적 마진을 기존의 정지 조사면과 같게 정의할 수 있었다.
일반적으로 수문모형은 직접 또는 간접적으로 정의되는 지형매개변수에 대한 지형학적 해석을 필요로 한다. GIS는 지형의 수치자료로부터 이러한 매개변수를 추출하여 제공할 수 있다. 따라서 본 연구는 수치지형도상의 실제 하천망 및 threshold area를 추출하고, 정방행렬의 고도수치를 표현하는 수치고도모형(Digital Elevation Model :DEM)로부터 하천망을 추출시, 실제 지형도상에서 나타나는 threshold area의 통계적 변화에 따른 변화를 검토하였다. 또한 실제 수치지형도에서 추출한 유역의 지형매개변수와 DEM으로부터 추출한 지형매개변수를 지형학적 순간단위도(Geomorphological Instantaneous Unit Hydrgraph : GIUH)모형의 입력자료로 활용될 때, DEM의 격자 크기와 하천망 추출에 필요한 threshold area의 변화에 대한 유역 특성 고유치의 민감도를 분석한 것이다. 본 연구 결과 DEM의 격자크기와 threshold area의 변화에 따라 GIUH 모형은 민감하게 변화하고 있음을 알 수 있었으며, 보청천 산성교 적용 대상지역의 경우 DEM격자크기는 25m∼50m의 크기가 적정하고, 하천망을 추출할 때 사용되는 threshold area는 초과확률 30%∼5o%크기가 적정함을 보여줬다.
본 연구는 도로 상부에 휴식과 통행이 가능한 공간을 조성하여 녹지 및 휴게 공간을 확보하고 각 구역간의 연결성 및 접근성을 높일 수 있는 장 스팬 구조의 처짐의 거동을 해석하는 것을 목표로 한다. 이러한 장 스팬 구조의 경우, 부재의 크기를 결정할 때 도심 미관과 하부의 차량소통을 고려하여야 한다. 그 결과 부재의 크기가 세장해지는 결과를 가져오게 되며 이는 구조물의 과다 처짐을 유발할 수가 있다, 여기에서는 부재의 크기 제한과 구조물의 과다 처짐을 방지하기 위하여 구조물 하부에 언더텐션을 적용한 후, 그 효과와 처짐 거동에 대하여 비교 분석하였다. 언더텐션이란 상부에서의 하중을 하부 케이블의 인장력을 이용하여 그 하중을 양 단부로 전달하는 시스템을 말하며, 케이블의 크기와 개수, 포스트의 개수와 크기 및 간격에 따라서 효과가 다르게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 케이블의 크기와 개수, 포스트의 개수와 크기 및 간격을 변수로 하여 장 스팬 구조의 처짐 거동을 비교하였다. 하중은 활하중과 고정하중이 평면에 재하되는 것을 기본으로 가정하였으며, 해석결과는 상용 프로그램인 마이더스(MIDAS)를 이용하여 언더텐션의 효과를 처짐에 맞추어 비교 검토하였다.
디지털 기기 사용이 일반화되면서 수사 과정에서 물적 증거 수집을 위해 디지털 포렌식 기법을 사용한다. 이 중 파일 포렌식 기법은 삭제된 파일을 복구하는 것으로, 여러 개의 파일로 구성된 데이터베이스가 삭제되어도 복구할 수 있다. 그러나 데이터베이스에서 레코드가 삭제된 경우는 파일 복구를 하여도 수정된 레코드 내용이 복원되지 않는다. 이에 삭제된 레코드를 복구하는 기법인 데이터베이스 포렌식이 필요하다. 데이터베이스 포렌식은 데이터베이스 설정 파일로부터 메타데이터를 획득하고, 데이터 파일에서 삭제된 레코드를 복구한다. 그러나 데이터베이스에서 블록 크기와 같은 데이터베이스 메타데이터를 획득하지 못하면 레코드 복구가 어렵다. 본 논문에서는 데이터베이스 메타데이터인 블록 크기를 탐지하기 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 기법은 블록에 존재하는 빈공간의 최대 크기를 이용하며, 두 번째 기법은 블록이 나타나는 위치를 이용한다. 세 번째 기법은 두 번째 기법보다 더 빠르게 블록 크기를 찾을 수 있도록 개선한다. 실험 결과는 세 가지 탐지 기법 모두 세 종류의 DBMS의 블록 크기를 정확하게 찾을 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 PC환경에서 축척 1:5,000의 지형도를 원 데이터로 하여 등고선 레이어를 만들고, 이를 이용하여 TIN과 GRID 데이터 구조 기반의 수치지형모델을 생성하여 지령분석에 관한 연구를 수행하였다. 지성선(breakline) 을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우에 대해 각각의 데이터 구조 기반별 수치지형모델을 생성하고 실행 시간, 저장 파일의 크기, 평균 표고, 표준 편차 등을 분석하였으며, 격자 데이터 구조 기반의 경우 $5\times{5m},\;l0\times{10m},\;15\times{15m},\;l0\times{30m},\;45\times{45m},\;60\times{60m}$의 셀 크기를 고려한 사면경사도와 경사방위도를 생성하여 비교ㆍ분석하였다 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. TIN과 GRID기반의 DTM을 생성시에는 지정의 기복이 심할수록 지정특징인 지성선을 고려하는 것이 실제지형을 보다 정교하게 표현하는 방법임을 알 수 있었다. 격자 크기를 증가시켜도 평균표고는 큰 변화를 나타내지 않았다. 그러나 격자 크기가 커질수록 실행시간은 상당히 단축되었고 저장공간 또한 매우 작아짐을 알 수 있었다. 따라서 DTM을 응용분야에 보다 효율적으로 적용하기 위해서는 최적의 격자크기를 결정하는 것이 선결 과제임을 알 수 있었다. 사면경사각과 경사방위각 계산을 수행한 결과 대조적인 작은 변화를 나타냈다. 사면경사각은 격자 크기가 커질수록 작아지는 경향을 나타낸 반면 경사방위각은 격자 크기가 커질수록 커지는 경향을 나타냈다.
본 논문에서는 원전SG세관 결함 크기 추정을 위한 새로운 구조의 추정시스템에 대한 연구를 수행한다. 기존의 연구에서는 결함 크기를 추정하기 위하여 각각의 결함 형태별로 결함크기추정시스템을 설계하였다. 이와 같은 경우, 추정시스템의 구조가 복잡해지고 결함 크기 추정 이전에 수행하는 결함형태분류기의 정확성이 떨어질 경우 결함 크기 추정 성능도 결과적으로 악화될 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 결함 형태 분류 과정을 필요로 하지 않는 결함크기추정시스템의 성능을 분석하고 이를 향상시키기 위한 방안을 연구하였다. 기존의 추정시스템은 각각의 결함 형태별로 특화된 추정기를 사용하기 때문에 추정 성능이 훨씬 뛰어날 것으로 예상되었지만, 실험 결과 두 추정시스템의 성능 차이는 그리 크지 않다는 것을 알 수 있었다. 따라서 결함형태분류기의 정확성이 완벽하지 않을 경우, 본 논문에서 제안한 구조의 추정기가 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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