• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.238-252
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• 2009

방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.189-199
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• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2265-2268
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• 2002

인터넷 사용자들의 기하급수적인 증가와 웹 페이지의 폭발적인 증가로 인하여 정보공유를 위한 인터넷에서 효율적으로 원하는 정보를 발견하고 이용하기에 매우 힘든 상황에 처해있다. 따라서, 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하기 위한 노력의 일환으로 기계가 이해하고 추론할 수 있는 시맨틱 웹이 등장하였다. 시맨틱 웹과 관련된 여러 가지 기술들 중 시맨틱 웹 서비스는 사용자에게 현재의 인터넷 환경에서 제공할 수 있는 서비스보다 향상된 고품질의 서비스를 제공하는 것을 목적으로 삼고 있다. 이러한 시맨틱 웹 서비스는 웹 서비스의 발견, 실행 및 구성으로 구성된다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스를 자동화하기 위한 노력의 일환으로서 시맨틱 웹에서 웹 서비스를 구성하는 문제에 대하여 언급한다. 시맨틱 웹 서비스 구성문제는 사용자의 요구사항을 충족시키기 위하여 다양한 웹 서비스들을 조합하는 문제이다. 그러나, WSFL, X-LANG 및 BPEL4WS 그리고, DAML-S와 같은 웹 서비스 구성문제에 대한 일련의 노력들에서는 사용자 요구사항에 대한 검증이나 서비스의 품질에 대한 사항들을 확인 및 제공할 수 있는 방법들이 없다. 따라서, 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스 구성문제와 관련된 상기와 같은 문제점들을 해결할 수 있는 방법론을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법론에서는 시맨틱 웹 구성문제를 제약만족문제로 변환함으로써 제약만족문제에 있어 늘리 알려진 다양한 알고리즘들을 활용할 수 있는 장점들이 있을 뿐만 아니라 사용자들의 요구사항에 대한 검증과 서비스의 품질을 확인할 수 있는 장점들이 있다.의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.139-143
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• 2002

1990 년대 후반부터 다양한 디지털 통신망을 이용하여 멀티미디어 컨텐츠 서비스가 가능하게 되었다. 하지만, 멀티미디어 컨텐츠의 전달 및 이용을 위한 기반 구조들의 독자적 발전 및 다양한 통합적 관리 체계 시스템으로 인해, 멀티미디어 컨텐츠 표현 방식의 호환성 문제, 혼재하는 네트워크 전달 방식과 단말 방식의 호환성 문제 등의 잠재적인 문제점이 발생한다. 이런 문제의 대안으로 현재 존재하는 기술 및 기반 구조들 사이의 연동을 통한 큰 프레임워크인 MPEG-21이 진행 중이다. MPEG-21 의 목표는 표준화 목표를 구체화하는 것부터 진행하여, 최종적으로 “다양한 네트워크 환경과 단말기에 있어서, 투명하고 통합적으로 멀티미디어 자원의 이용을 가능하게 하는 것”이다. 본 논문에서는 현재 표준화 작업이 진행 중인 MPEG-21 을 기반으로 하는 Testbed를 제안한다. Testbed는 server, client, DIA(Digital Item Adaptation) 의 세 모듈로 구성된다. Server 의 역할은 멀티미디어 컨텐츠를 Digital Item(DI)으로 생성하고, client 가 DI를 요구할 경우 DIA 모듈을 통해서 변환된 DI를 client 에게 제공한다. DIA 모듈은 server 에서 동작되며 client로부터 요청된 DI를 분석하고 client로부터 전송된 환경 정보를 이용하여 client 환경에 적합하게 변환된 (adapted) DI를 생성하는 것이 주 기능이다. Client 는 server 에 저장되어 있는 DI를 선택하고 user preference, terminal capability 등의 필요한 정보를 server로 전송한다. Testbed 에서는 스포츠 경기의 동영상, 정지 영상, 경기 내용 역사를 기록한 파일 등의 DI를 이용한다. 표현 언어는 XML이며, HTTP 기반의 Web 환경에서 구동되도록 설계된다.스템 사이에 의미 있는 데이터 전송, 지식 획득을 위해 정보 기술 분야에서 활용해야 할 영역으로 XML Web Services, Multi-agent Systems, 전문가 컴뮤니티를 위한 그룹웨어 연구 개발에 관해 사례 중심으로 발표한다.다 신선한 공기를 넣어 주었을 때는 배의 발달이 많이 늦어져 배양 3주째에 다른 처리보다 배의 수가 훨씬 적었다. 체세포배가 발달하는 동안에는 산소를 많이 요구하지 않으나 성숙하는 동안에는 산소를 많이 요구하는 것으로 생각된다.적인 것으로 나타났다. 다만, 곡선형은 물론 직선형에서도 열교환 튜브의 배치밀도, 튜브 길이 및 두께 등의 변화에 따른 최적화 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다.에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%$S_{XRD}$)의 기본입자분포로부터 %$S_{XRD}$를 계산한 결과, 16%$S_{XRD}$의 결과값을 얻을 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 도출한 관계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.할 때 약간의 증가

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.169-169
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• 1999

최근 산업 플랜트의 공정제어 시스템은 복잡하고 대규모화되어 고장 발생시 경제적 손실과 위험성이 증폭되어 규정된 안정서와 신뢰성 확보가 필수적이라 할 수 있다. 고장검출 및 진단기법은 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 방안을 연구하는 것으로 현대에 들어서 많은 학자들의 관심을 끌고 있으며 실제 계통에 점차적으로 응용되고 있다. 현재까지 개발된 고장검출 및 진단기법은 사용된 프로세스 모델의 형태, 고장검출 진단 알고리즘에 따라 다양하게 분류 될 수 있으며 일반적으로 사용된 모델에 따라 크게 1) 정량적 모델에 근거한 해석적 기법, 2) 정성적 모델에 근거한 기법, 3) 지식기반 진단 기법으로 구분 할 수 있다. 이중 정량적 모델 기법은 대상계통의 수학적 모델에 근거하여 운전 데이터를 분석함으로서 고장검출 진단을 수행하는 해석적 기법으로서 근본적으로 계통의 정확한 수학적 모델을 요구하므로 불확실성을 포함한 계통 및 비선형성이 강한 계통등에는 적용이 곤란하다. 정성적 모델 및 지식기반 기법은 정량적 진단 기법과는 달리 대상 프로세스에 대한 수학적 모델 대신에 운전자의 경험과 프로세스 변수간의 상호 작용 및 고장의 전파과정, 고장원인과 증상과의 직접적인 관계에 대한 구조적 지식에 근거한 것으로 고장원인에 대한 계통의 동작을 추론 할 수 있으며, 상황 변화에 따른 영향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 정성적 모델 및 지식기반 기법에 근거한 고장검출 및 진단 기술을 화력 발전소 보일로 프로세스에 적용하여 정성적 시뮬레이션에 의한 설비의 고장을 조기에 발견하여 고장 파급으로 인한 발전 정지 및 설비의 손상 확대를 방지하고 고장 발생시 신속한 원인 규명 및 후속 조치관련 정보들을 운전원에게 제공할 목적으로 현재 전력원에서 개발중인 지능형 경보시스템에 대하여 기술하고자 한다.음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contribution because it adds clarity, completeness, and "global perspective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested here

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.381-388
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• 2020

본 논문의 목적은 주로 사회언어학과 화용론 분야에서 연구되어 온 영어 '헤지(Hedges)' 혹은 헤지표현을 형태통사적 관점과 화용적 관점을 연관지어 논의하는 것이다. 일반적으로, '헤지표현이 없는 자연언어는 없다'는 추론이 가능한데, 그것은 어떤 자연언어에나 공손성, 혹은 화자가 청자보다 낮은 자세로 말하고자 하는 문법기제가 있음이 널리 인정되고 있기 때문이다. 헤지에 대한 기존의 이론적 연구는 주로 화용적 관점에서 헤지의 유형 분류와 화용적 기능, 그리고 출현빈도 비교 등의 수준에 그치고 있다. 즉, 헤지표현을 형태통사적 개념인 자질로 나타내려는 시도는 거의 발견되지 않는다. 언어현상으로서의 헤지는 유무에 따라, 화용부와 통사부의 접합면에서 [+hedged]와 [-hedged]로 이분지화 가능하며, 이 화용자질은 형태통사부와 상호작용 하므로 협의의 통사부에서 분리될 수 없다. 본 논문에서, 헤지는 공손성이 표현되는 화용자질로서, 그 자질이 표시되는 접합면 영역이 구조적으로 있음을 지적하였다. 즉, CP+층위가 화용자질인 헤지자질이 인코딩되는 영역임을 제안하였다. 최근에는 범언어적 관점에서 혹은 영어교육의 학술적 EFL/ESL 글쓰기, 또는 담화분석 등에 헤지 표현의 식별 여부나 용례를 연구하는 경향이 있다. 본 논문은 그동안 간과되어온 동등접속문, 병렬종속문, 부분사 구문 등을 헤지에 포함시키고, 보다 구조적이고 이분지적(±)인 방식을 제안함으로서, 제2언어습득의 이해, 글로벌 커뮤니케이션 혹은 인공지능 자연언어 알고리즘에 화용 자질을 도입할 수 있는 구조적이고 이론적인 기반을 제공하는데 그 목적이 있다.

• 한국생물환경조절학회:학술대회논문집
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• 한국생물환경조절학회 2001년도 봄 학술발표논문집
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• pp.71-72
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• 2001

최근 수출오이의 재배 면적이 계속증가 추세에 있어 '99년 현재 143ha에 달하고 있다. 그러나 수출오이는 국내 오이와 재배방법이 상당히 달라 국내 오이는 주지착과형이지만 수출오이는 측지착과형으로 측지의 발생여부에 따라 수확량의 차이가 심하다. 따라서 수출오이의 성공여부는 측지발생을 어느정도 시키느냐에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 그런데 수출오이의 재배시기는 우리나라에서 재배환경이 가장 불량한 겨울철(10-2월)로, 저온 및 투광량 부족 등으로 인하여 측지발생율이 매우 저조하다. 따라서 본 시험은 수출오이의 측지 발생율을 높이고자 지중가온기 설치 여부에 따른 효과를 구명하고자 실시하였다. 그 결과, 생육(Table 1)은 접수의 줄기 직경이 지중가온 처리시 10.22mm로, 무가온의 8.64mm보다 굵었고, 엽장과 엽폭에 있어서도 지중가온 처리가 무가온 처리보다 좋았다. 곡과 발생수에 있어서도 지중가온 처리는 주당 0.73개가 발생하였으나, 무가온은 1.26개가 발생되어 지중가온 처리시 무가온에 비해서 생육이 좋아지고, 곡과 발생이 적었다. 주당 측지발생수(Table 2)는 지중가온구가 13.7개였고, 무가온구는 11.7개로 지중가온을 하면 측지발생수가 증가함을 알수 있었다. 또한 상품수확과수에 있어서도 지중가온구는 주당 45개인데 반해 지중무가온구는 38개였으며 따라서 전체적인 수량이 10a당 8,100kg으로, 무가온구의 6,840kg보다 18%의 증수효과가 있었다. 따라서 수출오이재배시 지중가온을 하면, 측지발생수가 증가하고 특히 장측지(Fig. 1)가 다수 발생하여 측지 수확과수가 증가하며, 곡과 등 기형과 발생이 감소하여 상품수량이 증가되므로써 기존 지중 무가온 재배에 비해 14% 소득향상 효과를 기대할 수 있다.시 생장이 둔화되었다. 밀폐시킨 삼각플라스크에서 자라는 Cell은 상태도 좋지 않고 전반적인 증식량도 적었다. Cell은 환기정도에 민감한 것으로 판단되며 삼각플라스크에서 약 35일 정도의 생장 주기를 가지는 것으로 사료된다. 배양 3주까지는 플라스틱 뚜껑으로 밀폐시킨 bottle에서 가장 많은 체세포배를 얻었다. Air filter를 달아 2일 마다 신선한 공기를 넣어 주었을 때는 배의 발달이 많이 늦어져 배양 3주째에 다른 처리보다 배의 수가 훨씬 적었다. 체세포배가 발달하는 동안에는 산소를 많이 요구하지 않으나 성숙하는 동안에는 산소를 많이 요구하는 것으로 생각된다.적인 것으로 나타났다. 다만, 곡선형은 물론 직선형에서도 열교환 튜브의 배치밀도, 튜브 길이 및 두께 등의 변화에 따른 최적화 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다.에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%$S_{XRD}$)의 기본입자분포로부터 %$S_{XRD}