많은 연구자들이 다양한 모델을 이용하여 물의 수질을 평가하기 위해 노력하고 있다. 평가 모델에는 결측값이 없는 데이터셋이 필요하지만, 관측 데이터셋에는 결측값이 다수 포함되는 것이 현실이다. 단순히 결측값을 삭제하는 방법은 경우에 따라 기저 데이터의 분포를 왜곡시키고 모델의 예측성능에도 편의(bias)를 불러올 위험성이 있다. 본 연구에서는 수질 데이터의 결측값 처리에 적합한 기법을 탐색하기 위해, 기존의 KNN과 MICE Imputation, 그리고 생성형 신경망 모델인 Autoencoder와 Denoising Autoencoder를 기반으로 몇 가지 대치 기법을 실험하였다. 실험 결과, KNN과 MICE Imputation의 결과를 평균한 Combined Imputation이 실측치에 가장 가깝게 값을 추정하였으며, 이 기법을 적용하여 결측값을 처리한 관측 데이터셋을 support vector machine과 ensemble 기반의 분류 모델로 평가한 결과, 결측값을 삭제했을 때에 비해 Accuracy, F1 score, ROC-AUC score, 그리고 MCC(Mathews Correlation Coefficient) 지표가 향상되었다.
하우스키핑 유전자는 에너지생성, 물질합성, 세포사멸 및 세포방어 등과 같은 세포의 기본적인 기능을 수행하기 때문에 모든 유기체의 세포에서 발현된다. 세포의 기본적인 기능을 유지하기 때문에 발현 수준이 상대적으로 일정하여 단백질 발현 및 목적 유전자의 mRNA 발현 분석 등과 같은 유전자 발현 연구에서 기준 유전자로 사용되고 있다. 그러나 이들 유전자의 발현 수준은 조직과 세포마다 다를 수 있으며, 특정 환경 하에서 변할 수 있다. 그러므로 하우스키핑 유전자의 발현 안정성을 탐색하여 유전자 발현 연구에서 최적의 기준 유전자를 선택하는 것이 중요하다. 이 리뷰는 문헌을 통해 인간, 닭, 돼지 그리고 쥐에서 발견된 하우스키핑 유전자를 요약하고, geNorm, NormFinder 그리고 BestKeeper 소프트웨어를 통해 발현 안정성을 추정하였다. 하우스키핑 유전자의 발현 안정성에 대한 탐색은 유전자 발현 연구에서 실험 조건에 따라 가장 적합한 기준 유전자를 선별할 수 있고, 데이터의 정규화를 위해 적용될 수 있다.
기술기획 과정은 특정 절차에 따른 일상적 반복 업무가 아니라 절차로 규정되지 않는 복잡한 연구적 과정이다. 기술기획을 위해 모인 전문가 집단은 시장수요 및 창출에 적합한 새로운 기술과제를 탐색하기 위해 구성된다. 전문가들은 각자가 지니고 있는 지식기반을 바탕으로 미래 기술발전 방향을 연구하는 혁신활동을 진행한다. 본 연구는 이와 같은 기술기획 과정을 조직학습의 관점으로 조명하는 논의를 전개하였다. 이를 위해 탐색적 가설을 도출하고 실증적 검증을 위해 2012년도 국가연구개발사업의 에너지R&D를 하나의 혁신 체제의 장소로 삼고, 참여한 경제성 전문가와 기술 전문가 간의 기획프로세스 내 관계에서 혁신이 창출되는 과정을 실증하였다. R&D 전문가와 경제성분석 전문가간의 상호작용과 지식창출간에 있어 변수들 간의 구조적 관계를 동시에 추정 할 수 있는 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling : SEM)을 적용하였다. 연구결과는 혁신 주체 간 상호작용의 수준이 깊어질수록 지식창출이 높아지고 혁신을 촉진하게 됨을 알 수 있다. 이러한 지식창출은 단순한 만남 등 교류보다 협의수준을 높이고 또한 조직학습 효과를 강화할 때 지식창출에 혁신을 가져왔다. 본 연구는 국가연구개발사업의 과제기획을 수행하는 전문가 그룹 운영에 있어 지식창출 촉진을 위해 전문가를 다양화하고 상호발표회, 현장방문, 교차점검 등 내부적 자원과 외부적 자원의 의사소통 방식을 관리하는 실무적 가이드라인을 제시한다.
본 연구에서는 서울시를 대상으로 1977~2006년까지의 도로망 패턴이 인구 산업 토지이용 등의 사회 경제적 인자와 어떠한 인과관계가 있는지에 대해 분석해 보았다. 분석방법으로는 다수의 독립변수와 종속변수간의 인과성을 동시 추정할 수 있는 구조방정식모형을 사용하였다. 이에 사용되는 측정변수로는 인구 산업 지가 토지이용 도로관련 변수 등이 선정되었으며, 탐색적 인자분석을 실시하여 변수군을 분류하였다. 구조방정식모형을 통해 인과관계를 분석한 결과, 1980년대를 전 후로 모형의 구조가 변형되는 것으로 분석되었다. 1970년대와 1980년대에는 전반적으로 인구, 산업, 토지이용 등의 사회 경제적 지표가 도로망의 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 산업의 발달이 도로망의 형성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 1990년대에 들어와 도로가 사회 경제적 인자에 미치는 영향의 모형이 그 반대의 경우보다 인과관계를 설명하는데 더 적합한 것으로 나타났다. 이 시기에는 도로관련 인자가 지가형성과 산업발달에 가장 많은 영향을 미치며, 이러한 추세는 2006년에도 유사하게 나타났다.
인삼의 효과적 이용을 위해 부산물로 취급되어 대부분 폐기되는 세근을 발효공학적 기법으로 항균성 물질을 증대하기 위한 연구이다. 이를 위해서 발효에 적합한 균주의 선별과 발효에 사용될 인삼 세근 분말의 농도를 선별하여 발효 시킨 후 항균성 물질을 탐색하였다. 그 결과 8종의 유용 미생물 중 L. plantarum이 가장 적절한 균주로 선정 되었으며, 영양원인 인삼 세근 분말의 농도는 5%로 밝혀졌다. 또한, 발효 추출물의 항균 및 항바이러스 활성분석 결과 항균성은 있으나 항바이러스 활성은 미약한 것으로 밝혀졌다. 항균 활성의 경우 비발효 추출물 보다 발효 추출물이 약 2배 정도 증가되었고, Gram Positive 균주에서 활성이 더 좋은 것으로 분석 되었다. 발효에 의한 항균 활성 물질의 성분 변화를 알아 보기 위해서 HPLC 분석법을 사용하였으며 그 결과 ginsenoside Rg1, Re, Rd 성분의 함량이 증가되었고, 이 중 가장 많은 함량 변화를 보인 성분은 Rd로 약 50 ${\mu}g/g$이 증가되었다. 이러한 결과로부터 인삼 세근 발효물 중 항균 활성을 보이는 주된 물질은 ginsenoside Rd 성분인 것으로 추정된다.
쌀 가공산업을 활성화하고 소비를 촉진하여 국내 쌀 생산 기반을 유지하기 위해서는 쌀가루 제분적성을 보유한 가공용 벼 품종 개발이 시급하다. 농촌진흥청 국립식량과학원에서는 아지드화나트륨을 돌연변이원으로 활용하여 건식제분 적합성을 보유한 분질배유 돌연변이 후대계통인 'Namil(SA)-flo1'를 육성한 바 있다. 본 연구는 염색체 상에서 'Namil(SA)-flo1'의 분질배유 특성을 지배하는 유전자위를 탐색하고자 수행하였다. 주요 결과는 아래와 같다. 1. 'Namil(SA)-flo1' ${\times}$ '밀양23호'로부터 유래한 F2 94 개체로부터 종자 분질립 비율을 검정하고 54개 SSR 마커의 유전자형을 검정하여 연관성분석(association analysis)을 수행한 결과 목표 유전자위는 5번 염색체 중하단 부위로 추정되었다. 2. 목표 부위의 SSR 마커 밀도를 높여 추가 연관성분석을 실시하였고, F2:3 종자 분질립 변이의 79.7%가 5번 염색체 상의 RM164의 유전자형 변이에 의하여 설명된다는 것을 확인하였다. 3. 이를 통하여 분질배유 지배 유전자위를 5번 염색체 17.7~20.7 Mbp 부위로 추정하였으며, 추후 추가 분리집단을 이용하여 목표 유전자를 동정하고 쌀가루용 품종 개발에 활용할 수 있는 핵산정밀표지인자를 개발할 계획이다.
국내 형사소송절차에서 진술의 진위여부 확인을 위해 사용하는 도구는 폴리그래프검사, 진술타당도분석, P300 기반 숨김정보검사 등이 있고, 이 중에서 폴리그래프검사의 사용빈도가 다른 도구들에 비하여 높다. 하지만, 검사결과를 뒷받침해 줄 수 있는 근거의 부족으로 인하여 재판과정에서 증거채택 가능성이 낮다. 폴리그래프검사를 뒷받침해 줄 수 있는 방법으로, 사전연구가 풍부한 P300기반 숨김정보검사가 주목을 받아 왔지만, 기존의 검사기법은 두 가지 제한점이 있어 실제 사건에서의 활용도는 낮은 편이다. 첫째, 검사에 필요한 관련자극만 3개 또는 6개 등, 사전에 노출되지 않은 정보가 다수 필요하기 때문에 실제 사건에서 사용 가능성이 낮다. 둘째, 기존의 P300기반 숨김정보검사 프로토콜에서는 관련자극과 무관련자극에 대한 P300요소 전위값을 명확하게 구분하기 위하여 오드볼패러다임을 사용하기 때문에 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정될 가능성이 있다. 본 연구에서는 검사의 사용 가능성을 높이기 위하여 사전에 노출되지 않은 정보가 단 하나만 있어도 검사가 가능한 단일 관련자극을 사용하는 수정된 P300기반 숨김정보검사 프로토콜을 탐색하였고, 오드볼패러다임 사용으로 인한 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정되는 문제를 보완하기 위하여 다양한 기계학습의 분류 알고리즘을 비교하였다. 연구결과 단일 관련자극으로 여성과 남성의 얼굴자극을 사용할 경우, 자극은 400ms 지속시간으로 60회 제시하고, 절단값을 유죄집단은 90%로 무죄집단은 30%로 하여 정점-정점 방법으로 P300요소 전위값을 분석하는 것이 적합함을 확인하였다. 단어자극의 경우, 지속시간을 300ms로 60회 제시하고, P300요소 전위값 분석방법은 얼굴자극과 동일하게 시행하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 또한 관련자극과 무관련자극에 대한 정점-정점 P300요소 전위값을 6가지 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 로지스틱 회귀(LR), 선형 판별 분석(LDA), K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘이 관련자극과 무관련자극의 분류에 적합하다는 것을 확인하였다.
사시나무속 수종은 생장이 빠르고 우수한 탄소흡수 능력을 보여주며, 환경정화 효과가 큰 수종으로 이상기후 및 환경오염 문제에 대응하는 기후적응성 품종개발 및 육종집단 조성에 적합하다. 따라서 유전연관지도 작성 및 양적형질 유전자좌 탐색을 통하여 포플러 육종을 신속하게 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 차세대 염기서열 분석기술 방법인 genotyping-by-sequencing 기법을 이용해 인공교배 차대에 대한 고밀도 유전연관 지도를 작성하였다. 또한 사시나무의 수고와 근원경 생장 그리고 해충피해에 대한 회복력 형질을 조사하여 유전연관지도에 위치한 양적형질 유전자좌를 탐색하였다. 서울대학교 학술림에 조성된 사시나무 4년생 육종집단(오대19 × 봉현4 인공교배 차대집단)에서 수고 및 근원경 생장을 조사하였으며, 식엽성 해충인 꼬마버들재주나방 유충의 피해를 받은 후 이에 대해 회복 능력을 조사하였다. 잎 시료의 DNA 추출 후 5개 microsatellite 마커를 이용하여 유전자형을 확인하였으며 친자로 확인된 개체만을 연구재료로 사용하였다. 친자 확인이 완료된 시료의 DNA는 제한효소를 이용해 절단하였으며, 이렇게 얻은 DNA 조각들은 GBS 라이브러리로 제작하여 염기서열을 분석하였다. 분석된 결과는 Populus trichocarpa를 참조유전체로 하여 정렬하였다. 정렬된 SNP 마커는 총 58,040개였으며, 그 가운데 17,755개의 SNP 마커를 유전연관지도 작성에 사용하였다. 유전연관지도는 19개의 연관군으로 나누어졌으며, 전체 길이는 2,129.54 cM으로 나타났다. 조사된 세 가지 형질에 대한 양적형질 유전자좌 분석을 실시한 결과, 수고와 근원경 생장과 연관된 양적형질 유전자좌는 찾을 수 없었으나 전장유전체연관연구(GWAS)를 통하여 4번 연관군(염색체)에 해충피해 회복력과 관련이 있을 것으로 추정되는 유전자를 확인하였다.
전남지역 13곳의 유기과원에서 자생하는 다년생 초종을 조사하여 과수 생장을 위한 양분 공급원으로의 적합한 초생식물을 탐색하기 위하여 수행되었다. 과원에 발생한 초종은 4월과 6월 그리고 8월에 조사하였다. 4월과 6월에 각각 발생한 개밀과 큰개기장에서 가장 높은 건물중을 보였고, 이는 질소와 인산 칼리 고정량을 크게 증가시켰다. 8월에는 다년생초생 발생량이 4월과 6월에 비교하여 감소하였다. 예초된 개밀과 큰개기장의 초생 잔사량은 20년생의 과일나무가 생장하기 위해 필요한 연간 평균 질소(20kg/10a), 인산(11kg/10a), 그리고 칼리(19kg/10a) 수준을 충족시킨 것으로 관찰되었다.
모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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