• 한국잠사곤충학회지
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• 제15권2호
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• pp.21-28
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• 1973

본 보고는 양잠방법개선을 위하여 의잠의 우열분리효과와 자웅분리효과를 비교연구한 것이다. 교잡종에는 강건한 누에가 있는가하면 허약한 누에가 있으리라는 것은 쉽게 추측될수 있는 문제이며 양잠시에 특히 소잠시에 강건한 누에와 허약한 누에를 분리할수 있게 된다면 잠업증산에 막대한 기여가 되는것으로 확신한다. 필자는 이러한 목적에서 잠아우열분리제(Better Hybrid Controller ……BHC)를 개발함에 이르렀고 본제에 대한 기초조사와 실용결과를 다음과 같이 보고한다. 1. BHC 처리시의 기초조사 a) BHC 처리를 한 누에는 교잡종은 원종보다 뽕을 먹기 시작하는 속도가 빨랐다. b) BHC 처리한바 원종은 U자형으로 배열하여 뽕을 먹기 시작했으나 교잡종은 L자형으로 배열하여 뽕을 먹기 시작했다. c) BHC 처리시간이 길어질수록 상기분포가 둔화되었다. d) 교잡종에서 BHC처리로 2구분되었을때 먼저 섭상분리된 구분은 강건성잠으로 인정되었으며 우열분리비는 약 2 : 1이었다. e) 본제는 감잠비율을 악화시키는 일이 없었다. 2. 우열분리와 자웅분리결과 비교 a) 자웅분리시의 웅잠 견층비율은 자잠 견층비율보다 불과 0.4%의 차이를 보였다. b) 우열분리시는 양자간의 견층비율 차이가 0.7%였다. c) 우열분리시에는 견층비율이 대조구보다 1.6∼2.4%나 증대하였으며 비록 열구라 하여도 대조구보다 큰 차를 보였다. d) 이와같이 기대이상의 결과를 초래한 이유로서는 BHC 제가 잠체생리에 어떠한 좋은 작용을 한 탓으로 풀이 하였다. e) 한편 자웅분리시의 결과는 기대에 어긋나는 견층비율을 보였다. f) 그러나 생사비율에 있어서는 웅잠구가 자잠구보다 1%나 증대되었는데. 이는 웅잠구의 관계생사량비율이 87.4%나 된 결과에 기인하였다고 생각된다. g) 반면에 웅잠구는 해서율이 63%로서 각시험구중 최하위를 차지하고 있었다. h) 자웅분리나 우열분리나 간에 원료견 품위를 변화시키는 일은 없었고 다만 우열분리시는 견사장이 약 100m씩 증대되므로서 생산성을 향상시키고 있었다. I) 양잠수익성을 분석한 결과로서는 우열분리효과가 약 10%의 증수를 할수있음을 알았고 자웅분리효과는 오히려 부의 증수효과를 보였는데 그 주원인은 웅잠구의 생사비율증대가 용체중 저하로 증수효과를 발효하지 못했기 때문이라고 생각된다. j) 결과적으로 의잠시에 BHC 처리한 것이 잠업증산에 큰 기여를 하는 사실을 알게 되었다. k) BHC 처리는 우열 양구로 분리하여도 좋지마는 양구간 성적이 그렇게 크지 않았으므로 처리후 전례를 사육하여도 무방하다고 보았다. 3. 본시험에서는 웅잠사육은 소기의 증산목적을 달성할수 없음을 알았고 또한 의잠자웅분리의 필요성을 인정할수 없었다. 4. BHC 처리는 의잠을 밀폐기중에서 1∼2분간 방치하는 사이에 본제 증발기체의 작용으로 신경이 둔화되는 탓으로 섭식기간에 차이가 발생하므로 우열이 구분되는 것이며 작업이 극히 용이하여 양잠농가에서 쉽게 처리할 수 있는 방법이므로 고치 10% 증수가 가능한 혁신적인 양잠기술의 계기가 된다고 생각된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.549-559
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• 2014

도시의 급격한 팽창과 함께 주택부족 현상이 나타나게 되자, 정부는 주택부족 문제 해결을 위해 대규모 택지개발을 통하여 주택보급을 확대시켰다. 이러한 현상으로, 공동주택은 우리나라 전체 주택의 83% 수준을 유지하고 있고, 그 중 아파트가 차지하는 비중은 50%로 꾸준한 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 아파트의 경우 입주민들의 승용차 보유 증가에 따른 아파트 단지 내 주차공간 부족문제 등 제반 주차 관련 문제가 발생하고 있다. 특히, 주차계획대수 수립 시 교통영향평가의 주차수요예측 중 전용면적을 고려한 주차원단위 산정 방법은 기존 계획보다 세대수는 증가하여도 전용면적이 작아지면 계획주차대수는 감소하는 것으로 나타나, 보다 현실적인 주차원단위 산정이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 공공주택 아파트를 대상으로 현실에 적합한 주차원단위를 산정하고자 한다. 현장조사 및 설문조사를 실시하고, 구득자료에 대한 분석을 수행함으로써, 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정 문제점을 도출하였다. 또한, 주차수요예측에 영향을 미치는 요인 선정을 통해 주차원단위 산정모형을 개발하였다. 마지막으로 실제 조사된 아파트 주차원단위 자료를 통해 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정과 본 연구에서 제시한 주차원단위 산정모형을 비교 분석하였다. 향후 본 연구에서 개발된 주차원단위 산정모형은 주차장법 기준 정립은 물론 보다 현실적인 주차수요예측 수행에 적극 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.115-118
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• 2012

Levey-Jennings 정도관리는 측정치가 관리 허용치(평균 ${\pm}2SD$ 또는 ${\pm}3SD$)를 벗어나는 우연오차만 관리를 했었다면, Westgard Multi-Rules 정도관리는 우연오차와 계통오차의 분리분석을 할 수 있고 복합적용이 가능해 병원 인증 내부정도관리에서도 적극 권장하고 있다. 하지만 검체검사 정도관리에서는 kit 내 같은 기질의 정도관리 물질을 사용해 계통오차의 인지가 쉽지 않고 잦은 농도 변경으로 목표치 설정이 어려워 Westgard Multi-Rules의 적용이 힘들었다. 따라서 본 연구는 정도관리 물질을 상용화된 제 3의 물질을 사용해 신뢰성 있는 목표치를 산출하고 Westgard Multi-Rules을 적용함으로써 정도관리를 개선하고자 한다. 갑상선 검사인 Total T3를 대상으로 정도관리 물질을 B사의 Immunoassay Plus Control Level 1, 2, 3를 사용하여 ${\pm}2SD$를 벗어난 값을 제외한 1개월 동안 295회 데이터의 평균값으로 목표치를 설정하였다. 그리고 20일간 총 194회 실험의 정도관리 물질 측정치를 표준편차 지수를 이용하여 하나의 관리도상에 놓고 Westgard Multi-Rules 중 12s, 22s, 13s, 2 of 32s, R4s, 41s, $10\bar{x}$, 7T의 규칙들을 적용하여 우연오차와 계통오차를 분리하여 분석하였다. Total T3의 목표치는 정도관리 물질 1, 2, 3번이 각각 84.2 ng/dl, 156.7 ng/dl, 242.4 ng/dl로 설정되었고 표준편차는 각각 11.22 ng/dl, 14.52 ng/dl, 14.52 ng/dl로 설정되었다. 설정된 목표치를 기준으로 Westgard Multi-Rules을 적용한 뒤 유형을 분석한 결과 우연오차인 12s가 48회, 13s가 13회, R4s가 6회로 분석되었고 계통오차인 22s는 10회, 41s가 11회, 2 of 32s가 17회, $10\bar{x}$가 10회로 분석되었으며 7T는 적용되어지지 않았다. 통제 불가능한 우연오차의 유형들은 전체실험과정을 재확인하고 재검사 비중을 높이는 등의 조치를 취하였으며 통제 가능한 계통오차의 유형들은 원인을 찾아 조치사항 양식에 기록하고 필요 시 내부정도관리 위원회에 보고하였다. 상용화된 제 3의 물질을 정도관리 물질로 사용하고 목표치를 설정함에 따라 하나의 관리도 상에서 3가지 정도관리 물질에 대한 Westgard Multi-Rules의 적용이 가능하게 되었고, 그 결과 12s, 22s, 13s, 2 of 32s, R4s, 41s, $10\bar{x}$, 7T 규칙들의 분석으로 우연오차와 계통오차의 정밀분석이 가능해 졌다. 또한 ${\pm}3SD$ 내의 모든 데이터를 분석 할 수 있어 Error 검출을 최대화 할 수 있게 되었다. 이와 같이 체계적으로 Westgard Multi-Rules을 적용한 정도관리는 검체검사의 정도관리에 질적 향상을 가져다 줄 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.31-59
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• 2007

We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제5권2호
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• pp.215-235
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• 1996

본 연구에서 수행한 Model 시뮬레이션에 의한 열환경 분석 기법은 지역별로 다양한 기상여건 하에서 대상온실의 난방 및 냉방부하를 보다 합리적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 냉방이나 난방용 시스템의 결정을 비롯한 난방대책을 수립하고, 에너지 이용 전략의 수립이나 계절적인 작부계획 수립, 온실산업용 적지선정 등에 유익하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서는 온실의 적극적인 환경조절 유형을 난방과 냉방의 두 가지로 대별하고, 난방 소요열량 산정을 비롯하여 야간의 보온 커튼효과, Heating Degree-Hour 산정 등 난방과 관련된 시뮬레이션은 동적 모형을 이용하여 시간별, 일별 및 월별로 검토하였으며, 환기를 비롯한 차광, 증발냉각시스템의 효과 분석은 정적모형을 이용하여 검토하였다. 특히 하절기 지하수와 같은 저온수를 직접 이용하거나 Heat Pump를 통하여 확보될 수 있는 저온수를 이용하여 온실의 피복면에 살수함으로서 확보할 수 있는 온실냉방효과를 검토하는 데는 1.2m$\times$2.4m 크기의 모형온실을 제작하여 기초실험을 수행함으로서 동절기의 수막시스템의 보온효과와 마찬가지로 하절기 냉방 효과를 거둘 수 있다는 가능성을 확인하였다. 본 연구에 활용된 온실의 수치 환경모형 중 난방관련 시뮬레이션용 동적 수치모형은 소기의 목적을 달성하는데 충분히 응용될 수 있는 이론모형이다. 이 이론모형이 범용성이 높은 것은 온실 내ㆍ외의 미기상 변화, 특히 난방이나 냉방이 본격적으로 요구되는 기간동안에 온도, 습도, 일사, 풍속 등의 미기상 인자들을 면밀하게 관찰하여 실측된 자료를 바탕으로 개발되었고, 다양한 자료에 의해 충분히 검정되었기 때문이다. 본 연구에서는 경남 진주지역의 어느 특정 기간(1987년)의 시간별 기상자료를 중심으로 온실의 열적 환경변화에 대한 수치모형 시뮬레이션을 실시하였으며, 아직 수치모형에 의한 시뮬레이션이 불가능한 일부 냉방효과를 검토하는 데는 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주간과 야간의 설정온도를 달리하고 다단계 변온조절방식으로 시뮬레이션을 행한 결과 난방 소요열량은 난방 설정온도에 따라 현저한 차이를 보였다. 특히 주간 설정온도에 비하여 야간 설정온도가 난방 소요열량에 예민하게 영향을 미치므로 야간의 설정온도 결정에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 2. 기존의 Heating Degree-Hour 자료는 평균 외기온을 중심으로 임의의 설정온도에 대하여 산정된 값이므로 난방 소요열량에 대한 상대적인 비교수단은 되나 고려되는 기상인자의 제한과 설정온도의 임의성 때문에 실용성이 부족하다. 따라서 본 연구에서 제시된 것처럼 온실 주변의 제반 미기상 인자나 경계조건이 반영됨은 물론 작물의 생육상태 및 구체적인 설정온도까지도 고려하는 동적 수치모형으로 시시각각으로 예측된 실내기온을 중심으로 재배기간 동안의 난방열량을 적산함이 합리적이라 판단된다. 기존의 MDH 자료로 난방 설계를 할 경우에는 지나치게 과잉설계 될 가능성이 있다. 3. 산정된 난방 소요열량은 물론 커튼의 보온성능도 월별 기상여건에 따라 현저한 차이를 보이며, 시뮬레이션에 이용된 커튼의 경우 높은 보온효과를 보임으로서 년 평균 50% 이상의 난방 에너지를 절감할 수 있으며, 동절기 3-4개월의 집중 난방기에 에너지가 크게 절감됨을 발견할 수 있다. 4. 고온기 환기성능은 온실의 구조, 기상조건, 작물의 생육상태 등에 따라 다소의 차이가 있으나 환기율에 의해 크게 좌우되며, 시뮬레이션에 이용된 두 가지 농가보급형 온실 모두 환기율의 증가에 따른 실내기온의 강하 효과가 환기율이 1회/min 정도를 넘어서면서 급격히 둔화되는 현상을 보인다. 이는 기존에 권장되고 있는 적정 환기율인 1회/min 전후의 환기 시스템을 갖추는 것이 합리적임을 확인해 준다. 5. 작물이 성숙된 유리온실에서 외기의 상대습도가 50%인 쾌청한 주간동안 연속적으로 1회/min로 환기를 시킬 경우 실내기온 36.5$^{\circ}C$의 대조구에 비한 온도강하는 50% 차광만 했을 시 2.6$^{\circ}C$이고 효율 80%의 Pad ＆ Fan 시스템만 작동시 6.1$^{\circ}C$ 정도이며, 차광과 냉각시스템을 동시에 작동시는 약 8.6$^{\circ}C$로서 외기온보다 3.3$^{\circ}C$가 낮은 28$^{\circ}C$까지 실내온도를 낮출 수 있으나, 동일 조건하에서 외기의 상대습도가 80%로 높은 경우에는 Pad ＆ Fan시스템에 의한 온도강하가 2.4$^{\circ}C$에 불과하여 50% 차광하에서도 외기온 이하로 실내온도를 낮출 수 없음을 알 수 있다. 6. 하절기 3개월(6/1-8/31)동안 Pad ＆ Fan 시스템의 냉방효과($\Delta$T)는 설정된 작동 온도에 따라 다소 차이를 보일 것으로 예상되나 본 시뮬레이션에서 설정한 시스템의 작동 온도 27$^{\circ}C$에서 상대습도와의 상관관계는 대략 다음과 같았다: $\Delta$T= -0.077RH＋7.7 7. 전형적인 하절기 주간기상 하에서 경시적 냉방효과를 분석한 결과 환기만으로는 실내기온을 외기온 보다 5$^{\circ}C$ 높게 유지하는 정도가 고작이고, 차광이나 증발식 냉방시스템 만으로는 작물이 성숙한 단계에서조차도 외기온 이하로 떨어뜨리기가 어려우나 차광과 아울러 증발식 냉방을 병행할 경우에는 작물상태에 따라 다소 차이는 있지만 실내기온을 외기온보다 2.0-2.3$^{\circ}C$ 낮게 유지할 수 있음을 발견할 수 있다. 8. 일사가 차단된 27.5-28.5$^{\circ}C$의 외기온하에서 6.5-8.5$^{\circ}C$의 냉수를 온실 바닥면적 1$m^2$당 1.3 liter/min의 유량으로 온실표면에 살수했을 때 실내기온을 외기온보다 1$0^{\circ}C$ 낮은 16.5-18.$0^{\circ}C$ 정도로 낮출 수 있었다. 앞으로 살수 수온(T$_{w}$ )이나 외기온(T$_{o}$ ) 뿐만아니라 살수율(Q)에 따라 온실기온 (T$_{g}$ )에 미치는 상관 관계 T$_{g}$ = f(T$_{w}$ , Q, T$_{o}$ )를 구명하여 지하수 자체 또는 Heat Pump를 이용한 지하수온 이하의 냉수로 온실냉방의 가능성을 구명하는 것이 앞으로의 과제이다.