최근의 소프트웨어들이 다양한 기능을 갖추어가면서 점차 복잡도가 증가하고 있으며, 이에 따라 오류로부터의 복구도 어려워져 가고 있다. 이러한 변화는 소프트웨어의 자가 치유 연구에 중요한 이슈가 되고 있다. 하지만 자가 치유 방법론에서 중요한 요소 중에 하나인 모니터는 아직까지 개발자가 일일이 작성해야 하는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 외부 자원으로 인한 오류를 탐지하는 모니터 모듈의 생성을 자동화하는 방법론을 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍처를 제안한다. 본 방법론은 1) UML의 배치 다이어그램으로부터 소프트웨어와 하드웨어간의 연결을 분석하고, 2) 기술된 제약사항을 이용하여 모니터링 모듈을 자동으로 생성한다. 3) 이후 생성된 모듈을 소프트웨어 사양에 맞게 수정한 후 컴포넌트에 추가한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 수동으로 만들어야 했던 외부 자원 모니터를 자동화하는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템의 클라이언트에 적용하여, 외부 자원의 오류를 올바르게 탐지해내는지 확인한다.
조류는 발생학적 특성상 수정과 초기 배발생을 제외한 거의 대부분의 개체 발생 과정이 난각 속에서 진행된다. 또한 배자가 발생하는 동안 배자의 뼈를 구성하는 석회성분의 거의 대부분은 난각에서 유래한다. 난각 석회성분은 배자유래의 융모성 뇨막(chorioallantoic membrane; CAM)의 모세혈관을 통하여 배자로 이동하다. 배자 발생후기로 가면 융모성 뇨막은 전체 난각과 거의 대부분 밀착하여 배자 발생 후기에 필요한 많은 양의 석회성분을 난각에서 배자로 공급하게 된다. 그러므로 한 개의 난각 속에서 두 개의 배자가 정상적으로 발생되기란 거의 불가능하다. (중략)
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
다른 근골격성 질환에서와 같이, 측두하악장애의 징후와 증상은 일시적이거나 자기 한정적(self-limiting)인 경우가 많다. 따라서 복잡한 교합 치료나 수술과 같은 비보존적, 비가역적 치료를 초기치료로 선택하는 것은 가급적 피해야 한다. 또한 자가요법, 행동 수정, 물리치료, 약물요법, 장치치료 등과 같은 보존적, 가역적 치료가 측두하악장애의 초기치료로 추천된다.
무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.
다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.
본 연구는 갯기름나물의 개화특성 및 수정능력을 파악하여 육종의 기초자료로 이용하고자 수행되었다. 개화기 관찰 결과, 소화서 내 소화들은 바깥쪽에서부터 중앙쪽 방향으로 5일의 시차를 두고 개화하였다. 단일 소화는 웅예선숙형 특성을 가지며 개화와 더불어 화분은 5일간 유지되었고, 자예는 개화후 8일차 부터 발달하여 13일까지 임성을 유지하였다. 화분은 웅예출현 직후 2일째에 활력이 대폭 증가하였지만 하루만에 급감하였다. 동일화서 내 자가수정능력을 확인한 결과, 일부에서 자식성종자를 결실하였고, DNA 마커에 의해 자가수정 개체임이 확인되었다. 개체내 분지는 주경을 기점으로 영양상태에 따라 최대 4차지경까지 분지되며, 지경 화서 간 평균 8일 동안 자예 활성, 화분 활력시기가 중복되어 다른 가지의 화서간 자가수정이 가능하다고 판단된다. 노지에서 생육 후 12월 말까지 춘화처리 된 개체들을 12월 말에 온실내에서 생식생장을 유도하고 5월에 채종함으로써 개화시기를 약 4개월정도 단축시킬 수 있었다. 채종한 종자는 5~6월에 파종하고 영양생장 후 12월 말까지 춘화처리 후 5월에 채종할 수 있어 기존2년 1세대 육종기간을 1년 1세대로 단축할 수 있었다.
본 연구는 헬스케어 애플리케이션 기반의 자가운동이 뇌졸중 환자의 상지기능, 일상생활, 만족도에 미치는 효과를 알고자 하였다. 본 실험을 위해 뇌졸중 환자 30명이 참여하였다. 모든 대상자는 실험군과 대조군으로 15명씩 무작위로 할당되었다. 두 군은 모두 하루 30분, 주 5회, 4주간 보편적인 재활치료를 동일하게 받았다. 실험군은 헬스케어 애플리케이션 기반의 자가운동을 사용한 자가운동을 30분 추가로 수행하였다. 대조군은 애플리케이션 없이 자가운동을 수행하였다. 결과측정은 중재 전과 후에 젭슨 손기능 검사, Fugl-Meyer 평가, 수정바델지수를 평가하였으며, 중재 후 시각만족도척도를 측정하였다. 연구 결과, 두 군은 중재 전과 후에 모든 측정평가에서 유의한 향상이 있었다(p<.05). 두 군 간 변화량 비교에서 실험군은 대조군보다 젭슨 손기능 검사에서 유의한 향상이 있었다(p<.05). 중재 후, 시각만족척도는 실험군이 대조군보다 유의하게 더 높았다(p<.05). 본 연구의 결과는 헬스케어 애플리케이션 기반의 자가운동은 기존의 자가운동보다 뇌졸중 환자의 손기능과 만족도에 긍정적인 효과를 기대할 수 있다고 시사한다.
리기테다소나무 일대잡종(一代雜種) 종자(種子) 생산용(生産用) 잡종채종원(雜種採種園)에서 테다소나무와 개화기(開花期)가 일치(一致)될 가능성이 큰 리기다소나무의 암꽃 조기개화(早期開花) 개체(個體)들을 예비조사에 의해 선발한 후, 이들에 대해 자배(自配)를 실시하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 자배후(自配後) 구과(毬果)의 발달(發達)은 개체에 따라 상당한 차이를 보여 주었으나 평균(平均) 83.8%의 착과율(着果率)을 나타내어 자배후(自配後)에로 대부분의 구과(毬果)가 정상적으로 발달하는 것으로 생각된다. 리기다소나무의 경우 자가수정(自家受精)에 의한 충실종자(充實種子) 발달비율(發達比率)은 평균 34.5%로서 풍매수분(風媒受粉)에 의한 충실종자 발달비율 91.7%에 비하여 훨씬 저조하였으나 구주소나무에 비하여 자가수정에 의한 충실종자 발달비율이 비교적 높은 편이었다. 특히 몇몇 개체들은 그 비율이 70.0~83.5%에 이르러 $F_1$ 잡종채종원(雜種採種園) 조성용(造成用) 모수(母樹)로서의 그 가치(價値)가 의문시 된다. 새로운 일대잡종채종원(一代雜種採種園)을 조성할 때에는 선발된 종자모수들에 대하여 예비적인 자배시험(自配試驗)을 통하여 종자모수(種子母樹)로서의 적합성(適合性) 여부를 검정할 필요성이 충분히 있다고 생각되며 나아가서는 양친수종(兩親樹種)의 종간(種間) 혼합화분교배(混合花粉交配)에 의한 잡종종자(雜種種子) 생산능률(生産能率)도 검토해야 할 것으로 생각된다.
분화용으로 가치가 있다고 판단되는 Astrophytum asterias 'Nudum', A. asterias 'Super Kabuto'와 A mynostlgma 'Nudum'의 실생 번식의 체계를 확립하기 위하여 3년생 실생을 온실에 입실한 후 11개월에 생육 및 개화조사를 하고 시기별 자가 수분 및 형매 수분에 따른 착과율 및 협당 종자수를 조사하였다. Astrophytwn asterias 'Nudum'과 A. asterias 'Super Kabuto'의 식물체 높이는 5.3~5.5 cm이고 식물체의 직경은 2.5cm이었으나, A. myriostigma 'Nudum'은 높이가 7.6 cm, 직경이 5.6 cm로 자랐다. A. asterias 식물체는 가시가 없고 8개의 결각으로 갈라졌으나 A. myriostigma는 4~5개로 갈라졌고 아주 작은 가시가 형성되었다. 평균 착과율과 꼬투리당 종자수는 A. asterias 'Nudum'은 37.0%, 43.0개이고, A. asterias 'Super Kabuto'는 22.5%, 26.2개이었으며, A. myriostigma는 32.3%, 57.4개 이였다. 시기별로 7월의 결실율 및 꼬투리당 종자수가 가장 많고 다음에는 6월과 8월로 나타났다. 특히 A. asterias 'Nudum'의 7월의 착과율은 72%로 가장 높았고 꼬투리당 종자수도 66개로 가장 많았다. A. asterias 'Nudum'의 자가 수정 착과율은 10%, 꼬투리당 종자수는 12개이고, 형매 교배 착과율은 72%, 꼬투리당 종자수는 66개이었다. A. myriostigma의 자가 수정 착과율은 20%, 꼬투리당 종자수는 16개이고, 형매 교배 착과율은 60%, 꼬투리당 종자수는 68개이었다. 이와 같이 Astrophytum 속 선인장을 7월에 형매교배를 한다면 결실율이 높고 많은 종자를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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