• 한국작물학회지
• /
• 제65권2호
• /
• pp.113-123
• /
• 2020

본 논문은 과산화수소 엽면 처리를 통해 수수에서 한발 스트레스 완화 효과가 있는지 알아보기 위하여 과산화수소 처리에 따른 생육 및 생리적 특성 변화와 단백질 변화를 분석하였다. 1. 포장 실험에서 한발 스트레스는 수수 생장을 감소시켰으나, 과산화수소 처리구에서는 과산화수소 무처리구보다 생육이 우수하였다. 또한 한발 조건에서 과산화수소 처리는 무처리에 비해 수량 관련 형질들의저하를 막는 효과를 보였다. 2. 엽 녹색도(SPAD) 및 엽록소 형광(Fv/Fm), 광합성 형질 조사에서 과산화수소 처리가 과산화수소 무처리보다 높았고, 포장 실험에서 엽내 과산화수소 함량은 적습+H₂O₂ 처리가 적습+H₂O 처리보다 과산화수소 함량이 227.8 µmol·g^-1 높았고, 한발 조건에서 엽내 과산화수소 함량은 한발+H₂O₂ 처리가 한발+H₂O 처리보다 16.7 µmol·g^-1으로 낮았다. 3. 한발 조건에서 과산화수소 처리는 여러 단백질의 발현을 변화시켰으며, 특히 광합성 관련 단백질인 ATP synthase deltal chain, cytochrome b6-f complex iron-sulfur subunit, ATP synthase subunit gamma, putative uncharacterized protein Sb02g002690, Sb07g027500와 Superoxide 라디칼을 제거해주는 superoxide dismutase가 증가한 것을 확인하였다. 그리고 단백질 보호와 복원에 관련된 heat shock protein의 발현 증가도 확인되었다. 종합적으로 과산화수소 엽면 처리가 한발 하에서 광합성 관련 단백질의 발현을 증가와 기공 개도를 높여 광합성 능력을 향상시켰다. 특히 엽내에 축적될 수 있는 활성산소종을 제거하는 항산화 능력이 높아져 한발 스트레스 대한 내성을 높여 수수의 생육과 수량성 저하가 억제되는 것을 확인할 수 있었다.

• 농약과학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.81-87
• /
• 2015

본 연구는 포도에 대한 pyrimethanil과 methoxyfenozide의 잔류량 변화를 측정하여 약제별 잔류특성을 파악하고, 잔류량 감소추이를 산출함으로써 생산단계 잔류허용기준(Pre-Harvest Residue Limit, PHRL) 설정을 위한 기초자료로 활용하고자 수행하였다. Pyrimethanil 및 methoxyfenozide 농약을 안전사용기준에 준하여 각각 포장 1, 포장 2 지역으로 나누어 기준량 처리하였으며, 약제처리 2시간 후를 0일차로 하여 0, 1, 2, 3, 5, 7, 10일차에 시료를 채취하여 분석하였다. 두 약제 모두 HPLC/DAD를 이용하여 분석하였으며, 분석정량한계(Method Limit of Quantitation, MLOQ)는 $0.01mg\;kg^{-1}$이었다. 분석결과, 분석법의 회수율은 80.6~102.5%이었으며, 표준편차는 모두 10% 미만이었다. 포도 중 각 농약에 대한 생물학적 반감기는 pyrimethanil의 경우 7.7일(포장 1), 7.4일(포장 2)이었으며, methoxyfenozide의 경우 5.1일(포장 1), 6.1일(포장 2)이었다. 잔류회귀감소식을 이용한 pyrimethanil과 methoxyfenozide의 생산단계 잔류허용기준은 각각 수확 10일 전 8.90과 $5.51mg\;kg^{-1}$으로 제안하였다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.53-60
• /
• 2010

목 적: 향상된 동적쐐기인자(EDW-Factor)의 핵심 내용을 적용한 수식으로 EDW-Factor을 쉽게 계산하고, 측정을 통하여 유효성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: EDW-Factor의 계산을 위한 구간선량표(Golden Segmented Treatment Table, GSTT)는 제공된 값을 이용하였다. 검출기는 물팬텀(Phantom)에서 0.6 cc 파머형 전리조와 전위계를 사용하였다. 측정은 선원표면거리 100 cm에서 측정점을 각 에너지의 최대선량점으로 하여 시행하였다. 광자선 에너지는 6 MV와 15 MV 모두 측정하였고, EDW는 Y1-OUT방향에서 $60^{\circ}$, $30^{\circ}$, $20^{\circ}$ EDW을 선택하였다. 치료계획시스템은 Eclipse planning system (Varian, USA)을 이용하였다. 모든 조사야와 EDW 방향에 대하여 EDW-Factor를 계산할 수 있도록 하고, 측정은 EDW-Factor의 특징을 잘 나타낼 수 있도록 EDW-Factor의 X, Y-jaw 의존성과 OFF-Axis 조사야 영향을 검증할 수 있는 조사야를 선택하였다. 결 과: Y1 조사야가 달라지면 EDW-Factor는 달라지고 그에 따라 측정값도 다르게 나타지만 계산값과 측정값의 오차는 1% 이내였다. 계산중심점(측정점)이 치료중심(isocenter)이거나 아니거나 EDW의 각도가 적어질수록 계산값과 측정값의 오차가 적어지는 경향을 나타내었다. 전체 조사야 크기 및 에너지에 따른 오차의 경향은 찾을 수 없었다. 측정 조건을 치료계획시스템에서 구현하여 얻어지는 MU와 상용프로그램에서 얻어진 EDW-Factor을 이용한 매뉴얼 계산 MU을 비교한 결과 그 차이가 없음을 알 수 있었다. 결 론: 일반적으로 알려진 EDW-Factor식에서 fitting 값을 제외하고 EDW-Factor의 핵심내용만을 적용한 수식으로 EDWFactor를 계산하고 측정하여 검증하였을 때 오차는 1% 이내로 보여, 정확한 EDW-Factor 계산 값을 얻을 수 있었다. 또한 상용프로그램에서 구현하여 각각의 조사야에서 EDW-Factor를 측정하지 않고, 보편적으로 쉽게 EDW-Factor를 얻을 수 있도록 하였다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.23-30
• /
• 2012

목 적: Analytical Anisotropic Algorithm (AAA)을 사용하여 계산된 폐 부위 방사선치료계획은 Pencil Beam Convolution (PBC) Algorithm 기반의 MU 검증 프로그램을 이용하였을 때 MU의 오차가 발생하여 MU 검증 프로그램 사용에 어려움이 있다. 본원에서는 AAA를 사용하여 계산된 치료계획을 검증할 방법에 대하여 연구하였다. 대상 및 방법: Eclipse treatment planning system (Version 8.9, Varian, USA)을 사용하여 폐 부위 정위적체부방사선치료(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT) 7건에서의 총 57개 조사야(Field) 각각에 대하여 선량계산 알고리즘으로 PBC와 AAA를 사용하여 계산하였다. 수립된 치료계획의 MU를 자체 개발하여 사용 중인 MU 검증 프로그램의 MU와 비교 분석하였다. PBC 알고리즘과 AAA에서 발생한 오차에 영향을 미칠 수 있는 조사야크기(Field size), 방사선이 폐 조직을 통과한 거리, 방사선이 종양 조직을 통과한 거리, 유효깊이(Effective depth) 등 4가지 변수에 대하여 오차와의 상관관계를 상용 프로그램을 이용하여 분석하였다. 결 과: PBC 알고리즘의 오차는 $0.2{\pm}1.0%$로 나타났으며 AAA의 오차는 $3.5{\pm}2.8%$로 나타났다. 또한, 오차에 영향을 미칠 수 있는 4가지 변수에 대해 분석한 결과, 방사선이 폐 조직을 통과한 거리와 MU의 오차와의 관계에서 상관계수 0.648 (P=0.000)로 유의하게 증가하였고, ${\Delta}_{AAA}$=L.P 0.00903+0.02048이라는 MU 보정인자를 산출해 낼 수 있었으며 MU 보정인자를 MU 검증 프로그램에 적용한 결과, 적용 전 $3.5{\pm}2.8%$의 오차는 $0.4{\pm}2.0%$ 이내로 줄어들었다. 결 론: 본 연구에서는 방사선이 폐 조직을 통과한 거리가 커질수록 MU 검증 프로그램과의 오차가 커짐을 알아냈으며, MU보정인자라는 간단한 방법을 통해 AAA 알고리즘의 MU를 검증할 수 있게 되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.49-67
• /
• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국진공학회지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.273-278
• /
• 2012

현재 Hf (Hafnium)을 기반으로한 게이트 유전체의 연구는 여러 분야에서 다양하게 진행되어져 왔다. 이는 기존의 $SiO_2$보다 유전상수 값이 크고, 또한 계속되는 scaling-down 공정에서도 양자역학적인 터널링을 차단하는 특성이 뛰어나기 때문이다. MOSFET 구조에서 유전체 박막의 두께 감소로 인한 전기적 특성 저하를 보완하기 위해서 high-K 재료가 대두되었고 현재 주를 이루고 있다. 그러나 현재까지 $HfO_2$에 대한 nano-mechanical 특성 연구는 부족한 상태이므로 본 연구에서는 게이트 절연층으로 최적화하기 위하여 $HfO_2$ 박막의 nano-mechanical properties를 자세히 조사하였다. 시료는 rf magnetron sputter를 이용하여 Si (silicon) 기판 위에 Hafnium target으로 산소유량(4, 8 sccm)을 달리하여 증착하였고, 이후 furnace에서 400에서 $800^{\circ}C$까지 질소분위기에서 20분간 열처리를 실시하였다. 실험결과 산소 유량을 8 sccm으로 증착한 시료가 열처리 온도가 증가할수록 누설전류 특성 성능이 우수 해졌다. Nano-indenter로 측정하고 Weibull distribution으로 정량적 계산을 한 결과, $HfO_2$ 박막의 stress는 as-deposited 시료를 기준으로 $400^{\circ}C$에서는 tensile stress로 변화되었다. 그러나 온도가 증가(600, $800^{\circ}C$)할수록 compressive stress로 변화 되었다. 특히, $400^{\circ}C$ 열처리한 시료에서 hardness 값이 (산소유량 4 sccm : 5.35 GPa, 8 sccm : 5.54 GPa) 가장 감소되었다. 반면에 $800^{\circ}C$ 열처리한 시료에서는(산소유량 4 sccm : 8.09 GPa, 8 sccm : 8.17 GPa) 크게 증가된 것을 확인하였다. 이를 통해 온도에 따른 $HfO_2$ 박막의 stress 변화를 해석하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.176-188
• /
• 2018

현대의 도시문제들은 점차 한 부서의 힘만으로 해결이 불가능한 시장혼재(market mix) 상태가 확대되어 부서 간의 데이터 소통을 기반으로 하는 협력체계 구축 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 부서 간의 협력은 공동 활용도가 높은 데이터의 공유에서 시작될 수 있다는 관점에서 부서별 데이터의 활용 및 공유 현황을 파악하고자 2014년부터 2018년까지의 부산광역시 정보화 사업을 분석하였다. 또한, 정보화사업 주관부서 공무원을 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행한 결과를 바탕으로 데이터 현황 분석결과에 대한 검증을 실시하였다. 동시에 사회연결망분석(SNA)을 통해 부서 간 데이터 연계 필요성을 파악하고 향후 우선적으로 공유되어야 할 데이터를 제시하였다. 분석한 바, 현재 정보시스템은 데이터 생산부서 내에서만 제한적으로 데이터를 활용하고 있는 경우가 대다수였다. 연계되고 있는 데이터의 대부분은 정보화부서에 집중되고 있었다. 이에 본 연구는 다음과 같은 해결책을 제시하였다. 첫째 개별부서단위의 운영으로 발생하는 중복투자 방지와 정보공유를 위해 정보 간 연계성이 높은 부서들부터 단계적으로 소규모 블록단위로 묶어가는 스몰 플랫폼 구축이 필요하다. 둘째, 다분야에 활용될 정보의 공유 확대를 위해 국가표준의 확대형태로 데이터 표준을 마련하는 지자체 수준의 프로세스가 필요하다. 셋째, 또 하나의 해결책으로는 클라우드 기반의 GIS 플랫폼 적용을 통해 주소 및 위치정보 기반으로 다양한 유형의 정보를 통합하여 활용할 수 있는 체계 구축을 제안하였다. 본 연구 결과는 비용절감과 함께 정보공유 확대를 통한 부서 간 협력체계를 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제29권6호
• /
• pp.495-505
• /
• 2008

이 연구의 목적은 방과 후 학교 활동으로 직접 활용될 수 있는 고등학교 천체관측반을 대상으로 한 천체 관측 프로그램 개발 및 적용이다. 연구방법은 먼저 현행 지구과학교과서의 천문관련 탐구활동을 분석한 다음, 가장 기본적인 관측 장비의 표준화 프로그램을 개발하였으며, 프로그램을 이용하여 학교 인근 여러 관측지에서 학생들이 직접 탐구활동을 수행하였다. 특히 관측 장비의 경우 일선학교에서도 쉽게 구비할 수 있는 102mm급 굴절망원경과 디지털카메라를 이용하였으며, 대부분 도심지에 위치한 학교의 관측지 환경을 고려한 탐구활동 및 그 수행을 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 교육과정상의 천문관련 탐구활동은 대부분 제시된 자료를 분석하는 자료 해석이나 가상실험활동으로 구성되어 있다. 둘째, 대부분의 학교가 위치한 도심지의 경우 도시 외곽보다 관측 환경이 열악하다. 셋째, 학교 인근 도심지에서 보편화된 관측 장비를 이용한 효율적인 관측 기법과 도심지에서의 관측 기기의 표준화 계수를 결정하였다. 넷째, 이와 같은 일련의 과정을 프로그램화하여 측정한 결과, 도시와 도시외곽에서 실제 별의 등급과 큰 차이를 보이지 않았으며, 학습 프로그램 개발을 통하여 천체 관측에 관한 다양한 탐구 활동을 제공할 수 있었다 현재 천체 관련 교육은 실제 탐구 활동 영역이 결여되어 있으며, 대부분의 학교가 도심지에 위치하고 있어서 관측환경 또한 좋지 못하다. 하지만 이 프로그램을 이용하면 실질적인 천체관측 활동과 관측 결과에 대해 정형화된 보정활동을 거쳐 유의미한 관측 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 여러 가지 활동을 통해 재해석 할 수 있다. 이를 통해 현장 체험 중심의 천체 탐구 활동을 활성화시킬 수 있으며, 과학적 흥미를 높일 수 있다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.959-968
• /
• 2016

본 연구에서는 통합교육을 통해 성취할 수 있는 효과변인을 추출하기 위하여 통합교육 교육과 연구 전문가 46명을 대상으로 델파이 연구를 진행하였다. 델파이 조사는 3차에 걸쳐 진행하였다. 1차 설문은 통합교육을 통해 성취해야 하는 능력에 대한 개방형 문항으로 구성하였으며, 2차 설문에서는 1차 설문 결과의 분석을 통해 추출된 효과변인에 대한 동의정도를 응답하도록 하였다. 3차 설문에서는 2차 설문결과로부터 얻은 효과변인의 평균, 표준편차 및 사분위수 값을 제시한 후 다시 동의정도를 응답하도록 하여 전문가들의 의견을 수렴하였다. 3차 설문에서는 범주 타당도와 가장 중요하다고 생각하는 상위 다섯 개 변인을 선정하는 문항을 추가하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1차 설문의 응답결과를 분석하여 총 19개의 효과변인을 추출하였다. 2차 설문의 분석 결과, 1차 설문에서 얻은 효과변인들 중 1개(진로의식)를 제외한 18개 변인이 기준에 부합하여 이들을 최종 변인으로 확정하였고, 각 변인의 의미와 속성에 기초하여 다섯 가지로 범주화하였다. '창의성 관련 변인'으로 사고의 유연성, 연관적 사고력, 직관적 사고력, 창의적 사고력, '문제해결 관련 변인'으로 메타인지능력, 문제인식 및 해결방안 도출, 비판적 사고력, 의사결정능력, 적용력, 지식정보처리능력, '통합인지와 감성 관련 변인'으로 여러 교과에 대한 관심과 흥미, (학문/의견/문화/개인/사회 등의)차이에 대한 이해와 수용, 통합적 사고력, '대인관계 관련 변인'으로 의사소통능력, 협동성, '학문적 소양 관련 변인'으로 인문학적 상상력, 기초학문지식과 소양, 학습동기를 분류하였다. 동의정도가 높게 나타난 변인은 '창의성과 문제해결 관련 변인'에 해당하였으며 중요도에 대한 선택 빈도가 높게 나타난 변인은 '통합인지와 감성 관련 변인'에 해당하는 것으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 통합교육의 실행과 평가와 관련된 교육적 시사점을 논의하였다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.1-12
• /
• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.