본 연구는 mt DNA 12S rRNA 유전자의 PCR-RFLP 분석기법을 이용하여 다양한 식육자원 및 각종 가공 육제품의 원료육에 대한 정확하고 재현성 높은 축종 및 육종 감별기술을 개발하기 위하여 수행되었다. 국내에서 유통되고 있는 9종류 축종(소, 돼지, 양, 염소, 말, 사슴, 닭, 오리 및 칠면조)의 육류로부터 12S rRNA유전자의 특정 염기서열을 포함하는 primer를 설계 제작하여 PCR-RFLP 분석을 실시하였다. 각 공시축의 근육조직으로부터 genomic DNA를 추출하고 PCR 증폭 반응을 수행한 후 얻어진 PCR 증폭산물(약 455 bp)을 Tsp5091와 MboI 제한효소로 각각 절단한 결과 Tsp5091 제한효소는 포유류 6종간에서 그리고 MboI 제한효소는 가금류 3종간에서 명확한 차이를 보이는 종 특이적인 PCR-RFLP profile을 검출하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 12S rRNA 유전자의 종 특이적 DNA 분자표지는 각종 원료육 및 가공 육제품의 육종 및 축종 판별에 매우 유용한 동물 종 감별 DNA marker로 이용될 수 있을 것이다.
현재 개발된 4 kbit/s이하의 저 전송율 음성부호화 시스템은 STC(Sinusoidal Transform Coding)나 MBE (Multi-band Excitation Coding)에 바탕을 두고 있다. 이러한 저 전송율 부호화기들은 대표적인 전이구간 신호인 유성음의 시작점과 끝점에서의 혼합신호(onset signal, offset signal), 비주기적인 신호(non-period signal) 등은 정확히 표현하지 못하기 때문에 자연스런 음질을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 유성음에는 하모닉 모델, 무성음에서는 스토케스틱 모델, 전이구간에는 하모닉 기반의 비주기적인 펄스의 위치를 추적하는 방식을 사용하여 효과적으로 전이구간을 모델링 하는 방법과 2.4 kbit/s 다중모드 부호화방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본신호에서 선형예측 부호화 방법으로 추출된 잔여신호를 신호의 성격에 따라 모델을 달리하는 방법이며, 자각의 신호의 성격에 따라 좋은 성능을 나타내는 모델을 사용하였다. 또한 효율적인 전이구간 모델링 방법의 도입으로 저 전송율에서 CELP(Code Excitation Linear Predictive) 부호화 방식에 의해 시간축에서 합성되는 여기신호와 선형위상을 이용한 하모닉 부호화 방식에 의해 주파수축에서 합성되는 여기신호를 효율적으로 결합이 가능하다는 것이 제안된 2.4 kbit/s 다중모드 부호화기의 장점이다. 제안된 방법의 2.4kbit/s 다중모드 부호화기는 미국 연방 표준부호화기인 2.4 kbit/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction) 부호화기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.
본 연구는 자연휴양림 내에서 휴양지구를 설정하기 위한 방법을 모색하기 위하여 산림휴양기능의 평가를 시도하였다. 청옥산 자연휴양림을 연구대상지로 선정하고, 표준지 173개 소반을 추출하여 수량화II류를 이용하여 분석하였다. 이때 외적기준은 산림휴양 효용의 정도를 전문가로부터 부여받았고, 설명변수는 기존의 연구결과와 대상지의 산림휴양자원을 고려하여 임상, 임령, 경사, 수변, 도로, 시설의 6인자를 선정하였다. 그 결과, 절대판별적중률은 제 1 2상관비 축에서 각각 82%, 75%로서 예측 가능한 판별 정도(精度)를 얻었다. 요인으로서는 도로와 경사가 산림휴양기능의 잠재력에 큰 영향을 미치고 있으며, 카테고리에 있어서는 도로가 있는 것이, 경사는 낮을수록 산림휴양기능을 높이는 방향으로 작용하는 것을 알 수 있었다. 또한, 청옥산 자연휴양림의 소반별 산림휴양기능의 잠재력을 평가하기 위하여 표준지에서의 예측식을 사용하여 산림휴양효용의 정도를 나타내는 종합점수를 구한 다음, 판별구분점에 의하여 높다(H), 보통(M), 낮다(L)로 3구분하였으며, GIS를 이용하여 분포를 나타내는 평가도를 작성하였다. 수량화라는 형식을 매개로 하여 산림휴양의 효용의 정도에 관한 현실의 직관적 경험적 종합판단을 평가인자와 카테고리가 개입된 분석적 판단으로 변환하고 있는 점에 본 연구의 의의가 있다.
대표적인 딥러닝(deep learning) 기법 중 하나인 Convolutional Neural Network(CNN)은 고수준의 공간-분광 특징을 추출할 수 있어 초분광 영상 분류(Hyperspectral Image Classification)에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 초분광 영상은 높은 분광 차원이 학습 과정의 시간과 복잡도를 증가시킨다는 문제가 있어 이를 해결하기 위해 기존 딥러닝 기반 초분광 영상 분류 연구들에서는 차원축소의 목적으로 Principal Component Analysis (PCA)를 적용한 바 있다. PCA는 데이터를 독립적인 주성분의 축으로 변환시킬 수 있어 분광 차원을 효율적으로 압축할 수 있으나, 분광 정보의 손실을 초래할 수 있다. PCA의 사용 유무가 CNN 학습의 정확도와 시간에 영향을 미치는 것은 분명하지만 이를 분석한 연구가 부족하다. 본 연구의 목적은 PCA를 통한 분광 차원축소가 CNN에 미치는 영향을 정량적으로 분석하여 효율적인 초분광 영상 분류를 위한 적절한 PCA의 적용 방법을 제안하는 데에 있다. 이를 위해 PCA를 적용하여 초분광 영상을 축소시켰으며, 축소된 차원의 크기를 바꿔가며 CNN 모델에 적용하였다. 또한, 모델 내의 컨볼루션(convolution) 연산 방식에 따른 PCA의 민감도를 분석하기 위해 2D-CNN과 3D-CNN을 적용하여 비교 분석하였다. 실험결과는 분류정확도, 학습시간, 분산 비율, 학습 과정을 통해 분석되었다. 축소된 차원의 크기가 분산 비율이 99.7~8%인 주성분 개수일 때 가장 효율적이었으며, 3차원 커널 경우 2D-CNN과는 다르게 원 영상의 분류정확도가 PCA-CNN보다 더 높았으며, 이를 통해 PCA의 차원축소 효과가 3차원 커널에서 상대적으로 적은 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 실외 보행 실험 시 사용하기에 간편한 가속도계를 이용하여 보행 이벤트를 자동으로 검출하는 알고리즘을 개발하고 검증하는 것이다. 개발된 알고리즘은 신발의 발등에 부착된 3축 가속도계의 가속도의 총합과 보행 진행 방향(x축) 가속도를 이용하였다. 가속도 총합은 착지 시점의 검출에, x축 가속도는 이지 시점의 검출에 각각 사용되었다. 7명의 피험자가 느린 보행 속도 선호 보행 속도 빠른 보행 속도로 보행 실험을 수행하였고, 개발된 알고리즘의 검증을 위해 지면반력기를 포함한 3차원동작분석시스템과 동시에 실시되었다. 지면반력기를 이용한 보행 시점을 기준으로, 기존에 발표된 동작 자료만을 이용한 알고리즘을 통하여 얻어진 보행 시점도 함께 비교 하였다. 그 결과, 고안된 알고리즘의 정확도는 지면반력기를 이용한 값에 평균, 착지시점은 $22.33{\pm}17.45ms$, 이지시점은 $26.82{\pm}14.78ms$의 차이가 났고, 그 오차의 패턴이 일관적으로 20ms가량 먼저 검출되는 경향이 있었다. 일반적으로 트레드밀 실험에서 많이 사용되는 동작데이터를 통한 보행 시점의 비교에서도 크게 차이를 보이지 않았다. 그러므로 개발된 알고리즘은 실외 실험의 보행 시점 검출에 이용할 수 있을 것으로 판단된다. 추후 연구로는 현재의 가속도계만으로 보행 시점뿐 만아니라, 중력가속도 성분을 제거하여 보행 공간변인의 추출이 필요할 것이다.
본 연구는 변화하는 기업환경에 부응하기 위하여, 경영성과지표를 관리하는 최고의사결정자의 관점에서 정보기술의 효과적인 활용을 통하여 기업 전체의 조직이 공유할 수 있는 경영성과 정보시스템을 전개하고자 한다. 이를 위하여 기업의 경영성과분석에 대한 일반론을 서술하여 이해관계자 관점에서의 부가가치(Value-Added)와 가치경영 관점에서의 경제적부가가치(Economic Value-Added)를 기업 경영성과의 두 축으로 제시한다. 제시된 경영성과분석 체계를 통하여 기업내부의 이해관계자는 물론 기업 외부의 이해관계자 역시 기업의 경영성과를 올바르게 평가할 수 있는 토대를 마련함으로서 기업의 경영성과라는 지식체계를 기업 내 외부의 전 조직이 공유할 수 있는 이론적 틀을 제시한다. 본 연구에서 제기되는 경영성과 데이터마이닝 시스템은 경영성과의 변화를 주도하는 중요 관리변수를 추출하기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithms)을 활용한 데이터마이닝(Data Mining)체계를 구현함으로써, 기존의 단발적인 방법으로 기업 경영성과를 분석하는 것이 아니라, 경영성과의 변화를 연속적으로 추적하고 이에 영향을 미치는 여러 가지 변수를 실시간으로 분석할 수 있으며 기업 내 외부의 모든 이해관계자가 경영성과에 대한 정보 지식을 공유할 수 있는 물리적 토대를 제공할 수 있다. 그리고 구축된 경영성과에 대한 정보 지식의 발견 공유체계는 급격한 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 바람직한 의사결정의 토대가 될 수 있을 것이라 판단된다. 기업 경영성과분석의 기준이 되는 5개 운영데이터 테이블의 자료는 (주)한국신용평가의 재무제표 데이터베이스인 KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System)를 활용하였으며, 국내의 자동차산업을 대상으로 1981-l996년까지의 자료를 이용하였다.
이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.
데이터를 운영하는 운영시스템은 비지니스의 변경, 고객 요구와 IT 기술의 발달로 정보시스템 재구축 프로젝트는 주기적으로 발생하고 있다. 이 과정에서 기업의 자산인 데이터의 정합성과 무결성을 보장하는 데이터 전환은 중요하다. 데이터 전환의 목표는 현재의 데이터베이스 시스템 운영 환경을 이해하고, 사용 중인 DBMS의 특성을 파악하여, 최적의 데이터베이스 구조를 유지하며, 신 시스템이 최상의 성능을 발휘하도록 해야 한다. 기존 정보시스템에 존재하는 축적된 과거자료를 추출하여 새로운 정보시스템의 개선된 테이블로 옮기는 과정을 말한다. 데이터 전환은 사전에 설계/계획된 규칙에 따라 최종 목적 테이블로 전환하는 전체 과정이다. 따라서, 기존 정보시스템에서 사용하고 있는 데이터를 차세대 시스템 구축 사업에서도 사용할 수 있도록 데이터의 이행은 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 차세대 시스템 통합 프로젝트 중 중요한 부분인 데이터 전환을 위한 자동화 도구를 설계하였다. 본 연구에서 기존 데이터 전환 방식의 문제점을 분석하여 데이터 전환을 위한 개선방안을 제시하고, 레파지토리와 프로세스 기반의 효율적인 데이터 전환 자동화 도구를 제안하고 실제 차세대 프로젝트의 적용사례를 통해 그 효율성을 검증하였다.
목적 초등학교 보건교사의 직업정체성을 포괄적으로 이해하고 분석함으로써 보건교육에 대한 현장의 경험에 근거한 시각을 제공하고 초등학교 보건교사의 행동과 사고를 이해할 수 있는 직업정체성의 유형을 탐색하고자 하였다. 방법 눈덩이표집법에 의해 편의추출된 초등학교 보건교사 15명을 대상으로 근거이론연구방법을 이용하여 심층면담을 통한 자료의 수집과 분석을 반복적이고도 순환적으로 시행하여 개방코딩, 축코딩, 선택코딩, 도형화의 단계를 거쳤다. 결과 연구결과 15개의 범주와 35개의 하위범주, 그리고 120개의 개념이 도출되었고 핵심범주는 '간호를 베풀며 교사로 살아가기'로 나타났다. 초등학교 보건교사의 직업정체성 형성은 '보건교육중시형', '간호-교육 병행형', '간호제공위주형'의 3가지 유형으로 파악되었으며, 참여자별로 한 가지의 유형으로 파악되지 않고, 세 유형이 조금씩 혼합되어 나타났다. 결론 초등학교 보건교사의 명확한 보건업무의 해석이 필요하며, 보건교사를 지지할 수 있는 프로그램의 개발과 지원이 필요하다. 또한 초등학교 보건교사의 직업정체성 형성 과정을 둘러싼 불평등한 제도 개선 즉 성과급제도와 승진 제도에 대해서 심층적 연구가 필요하다.
본 논문에서는 일반적인 영화를 인코딩한 MPEG 형식의 비디오 데이타에 대해 장면과 장면 사이의 경계점에서 나타나는 여러 오디오 특성을 이용하는 새로운 장면 경계 검출 방법을 제안하고 실험을 통해서 그 유용성을 보인다. 일반적인 영상에서 장면 경계 지점에서는 영상의 내용이 크게 바뀜에 따라 오디오 정보도 같이 변화한다는 특성이 있으며, 본 논문에서는 이러한 장면경계에서의 오디오 정보 변화를 각각 급진변화(Radical Change), 점진변화(Gradual Change), 미세변화(Micro Change)로 분류하였으며, 각 변화의 특성을 분석하고 이를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 급진변화는 장면과 장면의 경계점에서 오디오가 음량의 급격한 증감이 발생하고 음색 또한 급격히 달라지는 형태를 취하고 있으며, 점진변화는 긴 시간에 걸쳐서 음량 및 음색이 달라지는 형태를, 미세변화는 음량의 변화없이 일부 음색과 주파수 분포가 달라지는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 토대로 시간축을 따라 진행하는 윈도우를 설정하여 이 윈도우 내에서의 오디오 변화를 추적함으로써 위의 세 가지 형태의 장면 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 다양한 영화를 통한 실험에서 실제 샘플로 사용된 영화들에서 가장 많은 부분을 차지하는 급진변화에 대하여 본 논문에서 제안한 방법이 높은 검출율을 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안한 오디오 정보를 이용한 장면 경계 검출 방법은 비디오 정보를 이용한 장면 경계 검출과 같이 병행하여 사용함으로써 MPEG 형식의 영상정보에 대한 데이타 베이스 구축에 유용하게 사용될수 있을 것이다.관 주위에 많았다.findings suggest that compounds 6 and 11 are modulating various elements of the host immune response.%로서, carbofuran 단독투여와 carbofuran과 PB 또는 3-MC 투여사이에 대사산물의 종류는 같았으나 생성율에는 큰 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 쥐에 carbofuran 투여 후 PB나 3-MC를 투여함으로써 carbofuran의 대사가 빠르게 이루어지고, 주 대사산물 중3-hydroxycarbofuran보다 독성 이 낮은 3-ketocarbofuran으로의 대사가 빠르게 이루어지기 때문에 carbofuran의 독성이 경감되어 쥐가 생존할 수 있는 것으로 판단된다.시장젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine, lysine의 4종류, ${\ulcorner}$반찬젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine의 3종류, ${\ulcorner}$일본병조림젓갈${\lrcorner}$은 글루타민산이 현저하게 많다.회하였다.ollowed fro all Sullungtang samples from Hanwoo. The results showed that the overall quality of Sullungtang significantly decreased as the parity increased for Hanwoo cows. The Sullungtang
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[게시일 2004년 10월 1일]
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