본 논문에서는 과거 2차 세계대전 자료 중 Ardennes 전역에서 있었던 실제 전투 자료를 란체스터 모형에 적합 시키기 위하여 로그변환된 선형회귀모형을 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 동일한 자료에 대하여 기존 연구 결과를 고찰하여 모수에 대한 최적해(Global Solution) 결정 문제와 다중공선성 문제들을 확인하였다. 최소제곱 추정법에 의한 모수 추정은 특정 제약조건이나 제한된 후보군을 고려할 경우 최적해를 찾지 못하고 지역해(Local Solution)를 찾을 수 있음으로 주의가 필요하고, 모형에 포함된 변수들은 통계적으로 충분히 유의성을 검토하여 포함해야지 그렇지 않았을 때 모수 추정값들이 왜곡될 수 있다. 모형에 과도하게 많은 설명 변수를 포함하는 경우 변수 간의 상관관계로 인하여 추정값이 왜곡되고 변수의 추가나 제거 시 불안정한 현상들이 발생한다. 이런 다중공선성 문제를 탐색하는 방법은 설명 변수 간의 선형적 연관 관계를 측정할 수 있는 분산확대인자(VIF)로 알려진 통계량에 의해 확인이 가능하며 이를 조치하기 위해서는 상호 연관된 설명 변수들을 제거하여 모형을 단순화해야 한다. 그래서 이러한 문제가 발생하지 않도록 모형을 단순화하고 이해와 설명이 용이한 전투력 손실률 모형을 제안하였고 Ardennes 자료에 대하여 적합한 결과 모수 추정이 안정적이고 자료에 대한 설명과 해석이 용이하다는 점을 입증하였다. 특히, 모수 추정간 선형회귀 모형의 기본적인 가정사항인 독립성, 정규성, 등분산성을 검증하여 자기상관(Autocorrelation) 문제로 독립성이 훼손되어 과대 과소 추정될 우려가 있는 사항을 Cochrane-Orcutt 방법에 의해 변환하여 독립성과 정규성을 보장하였다.
최근 인간 게놈 프로젝트를 통해서 인간의 DNA가 해석된 이후 유전자가 생성하는 단백질의 기능에 대한 관심이 높아지고 있다. 단백질의 기능은 서열의 유사도보다는 진화과정 상에서 잘 보존되는 구조의 유사도에 더 연관되어 있다. 이를 통해 두 개의 단백질 간에 구조 유사성이 관찰되면 이로부터 이들이 유사한 생물학적 기능을 가질 것을 기대할 수 있다. 따라서 유사한 단백질 구조를 가진 단백질을 찾기 위한 방법으로 단백질 구조 정렬에 대한 많은 연구들이 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 유사도로 주로 RMSD(Root Mean Square Deviation)를 사용했기 때문에 두 단백질의 정렬 결과가 유사한지 흑은 유사하지 않은지를 직관적으로 판단하기 쉽지 않다. 또한 대부분의 기존 연구들은 정렬 결과로 최적의 정렬 결과 하나만을 찾기 때문에 서로 다른 목적을 가지는 사용자들을 만족시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 새로운 유사도인 MRPD(Maximum of Residue Pair Distance)와 다수의 정렬 결과를 하나의 그래프로 표현하는 SG(Similarity Graph)을 기반으로 여러 가지 정렬 결과를 한 번에 생성하는 단백질 구조 정렬 방식을 제안한다. 단백질 정렬에 MRPB를 유사도로 사용하면 RMSD를 사용하는 경우에 비해서 유사 정도를 직관적으로 이해할 수 있을 뿐 아니라 신속하게 결과를 얻을 수 있다. SG는 사용자가 다양한 후보 정렬 결과들 중에서 자신이 원하는 정렬결과를 신속히 검색할 수 있도록 지원한다. 따라서 본 논문에서 제안한 단백질 구조 정렬 알고리즘은 다양한 길이에 따른 다수의 최적 정렬들을 제시하여 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있었으며, 다수의 정렬결과 검색임에도 불구하고 정렬 시간은 기존 방법들과 거의 비슷하다는 장점이 있다.
최신 영상 압축 표준 방식인 HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 효율을 크게 개선시킬 수 있지만, 부호화기 복잡도 또한 크게 증가한다. 특히 비정수 정밀도 움직임 보상에 사용되는 보간 필터의 길이가 종래 6-tap에서 8-tap으로 증가함으로 인해, 비정수 정밀도 움직임 추정에 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 HEVC의 비정수 움직임 추정 과정에 대한 압축 효율 기여도 및 복잡도를 분석하고, 이로부터 부호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 움직임 추정과 움직임 보상에 사용되는 보간 필터를 분리하고, 움직임 추정만을 위한 최적 필터 길이를 찾는다. 또한 최적 비정수 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색 과정에서 특정 조건을 만족하는 일부 후보들만을 검사하고, 꼭 필요한 보간 과정만을 수행하도록 함으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과, 제안한 방법을 사용하면 평균 압축 성능 하락 폭 0.7%, 1.5%, 2.5%에서 부호화기 복잡도를 각각 13.6%, 18.5%, 21.1% 감소시킬 수 있었다. 또한 고해상도 영상($1920{\times}1080$)의 경우 압축 성능 하락 폭이 0.4%, 1.1%, 1.6%로 감소함으로써 제안한 방법이 고해상도 영상에 더욱 효과적임을 보였다.
염생식물 퉁퉁마디의 종자 발아에 영향을 미치는 환경 요인을 조사하고 환경 스트레스에 의해 유도되는 2CysPrx 유전자를 클로닝한 후 스트레스 조건에 따른 2CysPrx 유전자의 발현 양상에 대하여 조사하였다. 염생식물에 대한 가장 대표적인 스트레스는 염분 스트레스로서 퉁퉁마디 발아에 중요한 요인으로 작용하고 있다. 퉁퉁마디의 발아에 대한 NaCl의 한계 농도는 7%로 나타났고, 최적의 발아 조건은 NaCl이 없는 상태로 확인되었다. 퉁퉁마디 발아에서 최적 온도는 $20^{\circ}C$로 98%의 발아율을 보였다. 스트레스에 유도되는 유전자 후보군 중 2CysPrx 유전자의 cDNA를 클론하여 분석한 결과 275개의 아미노산으로 이루어져 있고 두 개의 시스테인 잔기를 가지고 있으며 분자량은 30.1kDa으로 나타났다. 2CysPrx 유전자는 서던 블롯에 의해 유전체에 한 카피 존재하는 것으로 나타났고, 6개의 인트론과 7개의 엑손으로 구성되어 있다. qPCR에 의한 2CysPrx 유전자의 전사율을 분석한 결과, 3.5% NaCl과 40mM $H_2O_2$ 처리 조건에서 전사율이 가장 높게 나타났고, 고온($40^{\circ}C$)과 $75{\mu}M$ ABA 처리 조건에서는 처리 후 8시간에 최고의 전사율을 보였으며, 저온($4^{\circ}C$)에서는 유전자 발현이 일어나지 않는 것으로 나타났다. 우리는 여러 환경 스트레스에 의해 유도되는 다른 유전자의 클로닝을 시도하고 있다.
한국산 고지질 Botryococcus를 확보하기 위해 시료채취를 하였고, 실험실에서 Botryococcus sp.를 분리하였다. 분리된 Botryococcus sp.는 현미경으로 그 크기와 형태를 관찰하였고, 분자적 동정을 위해 18S rRNA gene과 ITS region의 염기서열을 분석함으로써 Botryococcus sudeticus J2로 명명하였으며, 생태학적 특성 연구를 위해 문헌조사를 통해 국내의 Botryococcus 속의 분포를 조사를 실시하였다. 동정된 B. sudeticus J2의 생리적 특성 분석을 위해 배양실험을 수행하였고, 생장률과 바이오매스 생산성 그리고 광합성효율을 측정하였다. 또한 바이오디젤 생산을 위한 조류주로서의 가치를 판단하기 위해 총 지질함유량과 지방산 조성을 분석하였다. B. sudeticus J2의 생태적, 생리적 연구 후 2배의 광량과 2% $CO_2$ 조건에서 배양을 수행함으로써 최적 배양조건을 탐색하고자 하였다. 분리된 B. sudeticus J2는 비교를 위한 B. braunii UTEX 572보다 높은 바이오매스 생산성과 지질생산성을 보였으나 바이오매스 생산을 위한 다른 후보 미세조류에 비해서는 낮은 생장률을 보였다. 따라서 바이오디젤 생산을 위한 조류로 B. sudeticus J2를 활용하기 위해서는 본 연구에서 밝혀진 광저해에 대한 내성에 초점을 맞추어 최적 배양을 위한 광조건을 탐색하는 연구가 필요하다.
본 논문에서는 노드의 위치 정보와 유효성 경로에 따라 클러스터링내의 헤드 노드를 선출하는 방법 중 하나로 에너지 효율성을 고려한 ECOPS(Energy Conserving Optimal path Schedule) 알고리즘을 제안한다. 기존 LEACH 알고리즘은 헤드 노드를 선출할 때 노드의 에너지 확률적 분포 함수에 기반 하여 헤드 노드의 주기를 선택적으로 관리하게 된다. 그러나 이 경우 중계노드의 거리 정보 등 상황 정보 인자가 반영되지 않아 위치적으로 또는 중계노드로 적당하지 않은 노드들이 확률분포에 포함되어 헤드노드로 선택 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LEACH 기반에서 계층적인 클러스터 구조의 토폴로지로부터 헤드 노드를 선택함에 있어 인접한 노드와의 위치상황 정보인자 및 잔존에너지의 상황정보를 이용하는 ECOPS 알고리즘을 제안 한다. 제안된 ECOPS 알고리즘은 헤드 노드 교체 상황에서 후보 헤드노드 중 최적의 효율적인 에너지 보존 경로를 가지는 멤버 노드가 새로운 헤드노드로 선출됨으로써 전체 노드 수명 및 네트워크의 관리를 향상시키는 것으로 모의실험 결과를 나타내었다.
녹청균류(Chlorociboria spp.)는 청록색 색소를 생산할 수 있는 연부후성 자낭균류로, 한국에 자생하는 녹청균류를 분리하여 다양한 배양 조건에서 균의 생장 특성과 세포외효소 활성을 조사하였다. 비록 균사 생장 속도는 느렸지만, 시험 균주들은 malt extract agar (MEA) 배지를 제외한 potato dextrose agar (PDA)와 Sabouraud dextrose agar (SDA) 배지에서 비교적 잘 생장하였다. PDA와 SDA 배지 상에서 C. poutoensis의 청록색 색소 발현도는 C. aeruginascens 보다 높았다. 최적 생장 온도는 $20{\sim}25^{\circ}C$이며, $10^{\circ}C$보다 $30^{\circ}C$에서 생장력이 약했다. $10{\sim}20^{\circ}C$에서 모든 균주는 배양 온도가 증가함에 따라 균사 생장력도 증가하는 경향을 보였다. 정치배양 시 potato dextrose broth (PDB) 배지의 최적 생장 pH는 균주에 따라 다르게 나타났다. 60일 배양체의 균체량이 가장 높게 나타난 균주는 NIFoS 579 ($114.3{\pm}5.1mg$)로, 비교적 넓은 pH 범위에서도 청록색 색소 발현을 안정적으로 유지하였다. 녹청균류의 모든 시험 균주은 cellulase와 laccase 활성을 나타냈으며, 다른 균주들보다 NIFoS 579의 효소 활성이 확연히 높았다. 이러한 결과들로부터 NIFoS 579는 청록색 천연 염료제로 이용 가능한 후보 균주라 생각한다.
본 연구는 국가산림자원조사(NFI) 고정표본점 자료를 기반으로 우리나라에 분포하는 강원지방소나무와 중부지방소나무의 진계생장 추정식을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 5년 동안의 진계생장량을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 제5차 및 제6차 NFI의 동일 표본점 자료를 활용하였다. 진계생장 추정식 개발을 위한 2단계 접근법에 따라 첫 번째 단계에서는 진계생장 발생확률을 추정하기 위해 로지스틱 회귀모형을 이용하여 분석을 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 진계생장이 발생한 표본점만을 대상으로 회귀식을 이용하여 진계생장량을 추정하였다. 또한 최적 모형의 선정은 회귀계수가 추정된 후보모형에 대해 모형의 평균편의(MD), 모형의 정도(SDD), 그리고 모형의 표준오차(SED)의 3가지 평가통계량을 분석한 결과에 근거하여 도출하였다. 그 결과 진계확률 추정식은 진계가 발생하지 않은 표본점 수에 기반한 로지스틱 회귀모형(모형 VI)이 선정되었고, 진계생장량 추정식에는 수종구성(SC) 변수를 포함한 지수함수식(모형 VII)이 최적모형으로 분석되었다. 이상과 같이 개발된 진계생장 추정식은 다양한 임분조건에 대해 추정능력을 평가하였으며, 적합도나 활용적인 측면에서 문제가 없는 것으로 평가되었다.
중저준위 방사성폐기물 처분장 되메움재 후보물질로 제안되고 있는 국산 천연점토와 분쇄암석의 혼합물의 수리특성을 조사하였다. 혼합물의 수분함량 변화에 따른 혼합물의 밀도 변화를 조사하여, 동일 압축력 하에서 최대밀도를 얻을 수 있는 최적수분함량을 찾고자 하였으며, 혼합물 중의 점토함량에 따른 수리전도도 변화를 조사하였다. 혼합물 중 점토함량이 감소할수록 얻어 지는 최대밀도가 증가하였으며, 최적수분함량도 보다 명확해졌으나, 혼합물의 밀도는 수분함량에 그다지 민감하지 않았다. 혼합물의 수리전도도는 점토 함량이 감소할수록 증가하여 건조밀도 1.2 Mg/㎥ 일 때 100% 점토인 경우의 3 $\times$$10^{-12}$ m/s에서 25% 점토함량의 경우에는 7 $\times$$10^{-10}$ m/s로 증가하였으나, 건조밀도가 1.5 Mg/㎥ 일 때에는 25% 점토함량의 경우에도 5 $\times$$10^{-12}$ m/s 의 낮은 값을 유지하였다. 혼합물의 수리전도도 추장을 위한 유효점토건조밀도 개념이 제안되었으며. 이 개념은 다양한 건조밀도와 분쇄암석 함량을 가진 혼할물의 수리전도도를 잘 설명할 수 있었다.
연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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