이 논문은 행위자-네트워크이론에 바탕을 두고 초국적 결혼이주가정의 음식-네트워크의 형성과 이를 통한 결혼이주 여성의 경계 넘기를 개념적으로 고찰하는 한편, 이에 바탕을 두고 대구지역의 초국적 결혼이주여성의 경험적 자료를 수집 분석하고자 한다. 연구 결과로 다음 주장들이 제시된다. 첫째, 음식은 단일한 대상물이 아니라 음식을 만들고 먹는 과정에 개입하는 다양한 인간 및 비인간(물질과 제도 등) 행위자들로 구성된 네트워크 또는 다중적이고 혼종적인 요소들의 집합체로 이해 된다. 음식문화는 가정의 사회적 관계와 장소성에 의해 규정되며, 또한 이를 재구성한다. 둘째, 결혼이주가정의 음식-네트워크는 이를 형성 재형성하는 과정에서 미시적 권력(또는 애착) 관계를 내포하며, 이러한 점에서 음식을 둘러싼 갈등과 타협이 교차하는 권력의 장이다. 셋째 결혼이주가정의 음식-네트워크는 본국 및 한국의 거시적 공간환경과 미시적 장소성에 의해 규정되며, 이러한 공간환경과 장소성은 음식-네트워크의 일부로서 다른 인간 및 비인간 행위자들과의 관계 속에서 작동한다. 넷째, 결혼이주가정의 음식-네트워크는 다중적 다규모적으로 형성되는 초국적 음식문화의 공간적 이동성과 장소성을 반영한다. 이를 통해 형성된 음식-네트워크에서 혼종적으로 재현되는 본국 음식문화는 위상학적으로 '유동적 공간' 및 '부재의 출현'을 표현하며, 결혼이주여성으로 하여금 문화적 경계 넘기를 (불)가능하게 한다.
태백바람꽃(Anemone pendulisepala)은 태백산에서 처음 보고된 후, 백두산에서도 발견된 적이 있으며, 회리바람꽃(A. reflexa), 들바람꽃(A. amurensis) 및 꿩의바람꽃(A. raddeana)과 혼생하여 분포하고 있다. 태백바람꽃은 총포엽의 중앙열편의 모양, 총포엽병의 길이, 꽃받침의 정단부, 줄기 내 중심주의 모양에 있어서 이들 세 분류군과 구별된다. 본 연구는 과거 제기되었던 태백바람꽃의 잡종 여부를 확인하고 분류학적 실체를 판단하기 위하여 형태적으로 유사한 회리바람꽃, 들바람꽃과 꿩의바람꽃과 함께 DNA 염기서열(ITS, psba-trnH, rps16, trnLF)을 분석하였다. 분석결과 태백바람꽃은 핵 DNA인 ITS구간에서 회리바람꽃과 동일한 염기서열을 가지며, 들바람꽃, 꿩의바람꽃 순으로 유집되었다. 태백바람꽃은 엽록체 DNA의 rps16구간에서 4개의 염기의 삽입, trnLF구간에서 2개 염기의 차이 및 6개 염기의 삽입에 의해 근연종들로부터 구분되었다. 또한 태백바람꽃은 형태적 특징에 의해 양친종으로 추정되었던 분류군들과 공유하는 염기서열이 없었고, 유전자다형성도 나타내지 않았다. 따라서 태백바람꽃은 독립된 종으로 처리되는 것이 타당하며, 유사종간의 교배종은 아닌 것으로 추정되었다.
이 논문은 이주노동자의 일터와 생활공간에 초점을 두고, 이들이 겪는 다양한 유형의 (시)공간적 제약과 이를 극복하기 위한 방안의 모색에 대해 설문 조사 및 심층 면접 자료에 기초하여 고찰하였다. 이들은 일터에 대해 가시적으로 긍정적 태도를 보이고 있지만, 이는 실질적인 것이라기보다는 가식적(허구적)인 것으로 해석된다. 즉 이들은 타자의 '영역'으로 만들어진 일터 속에서 장시간 노동과 엄격한 통제 하에서 일하도록 강제되고 있다. 또한 주거, 소비, 여가 등을 위한 생활공간에서도 생존을 위한 기본적 이동성은 어느 정도 확보되는 것처럼 보이지만, 중층적 제약들로 인해 뿌리내리기 어려운 장소에서 매우 어렵게 살아간다. 일터와 생활공간에서 겪게 되는 제약들을 벗어나기 위하여, 이주노동자들은 주로 본국 출신의 이주자들과 국지적 및 탈지역적 네트워크, 그리고 본국 가족 및 친지들과의 초국가적 네트워크를 구성하고, 이를 통해 주어진 제약들에 대응하거나 해소할 수 있는 방안들을 모색하게 된다. 이러한 노력은 이주노동자들의 삶의 시공간적 제약들을 벗어나도록 하기에는 한계를 가진다. 특히 이러한 한계는 이주노동자들에게 포괄적 의미의 지리적 지식(장소감과 지리적 상상력 포함)의 부족으로 심화된다. 이들은 결국 본국과 한국에 대한 혼종적 국가정체성뿐만 아니라 새롭고 낯선 삶의 현장에서 교란된 지역정체성으로 살아간다.
$Cu(In,Ga)Se_2$ (CIGS) 휨성 태양전지의 셀을 보호하기 위하여 스프레이 코팅방법에 의해 수분과 공기로부터의 보호막을 형성하고 그 전기적, 광학적 특성을 평가하였다. 일반적으로 CIGS 휨성 태양전지의 소자층을 보호하기 위해서 EVA(ethylene-vinyl acetate) 필름을 라미네이션 장비를 통하여 여러 겹 보호막을 형성함으로써 복잡한 공정으로 인해 원가상승의 요인으로서 작용한다. 본 연구는 휨성 CIGS 태양전지의 보호막을 라미네이션 박막공정 대신에 간단한 스프레이 코팅공정을 통한 패시베이션(passivation) 박막층을 형성함으로써 CIGS 태양전지 무게의 경량화와 공정시간 단축 연구를 진행하였다. 패시베이션 박막층으로는 PVA(polyvinyl alcohol), SA(sodium alginate) 물질에 $Al_2O_3$ 나노 입자를 첨가하여 유 무기 복합 용액을 사용하였다. 스프레이 코팅된 소자에 비해 에너지 변환 효율특성 62.891 gm/[$m^2-day$]의 비교적 양호한 습기 차단 특성을 나타내었다.
폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 수용하기 위하여 셀 간 간섭을 제어할 수 있는 향상된 수신기에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 에서는 인접 셀의 간섭 신호를 억제 및 제거하여 수신기의 SINR(Signal-to-Noise-plus-Interference Ratio)을 향상시켜 수신 성능을 올리는 NAICS(Network Assisted Interference Cancellation and Suppression)가 표준에서 논의되고 있다. 본 논문에서는 이웃셀로 부터 간섭의 영향을 줄이기 위하여 연판정 기반의 향상된 수신기를 제안한다. 제안한 수신기는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 또는 IRC (Interference Rejection Combing) 수신기를 통해 간섭 신호의 불편 추정 (unbiased estimation) 값을 계산 하고 간섭 신호를 억제 및 제거한다. 간섭 신호는 LLR (Log-Likelihood Ratio)로 표현되는 소프트 정보를 통해 업데이트 한다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP LTE-Advanced 하향링크 시스템의 20MHz 대역을 기반으로 이루어 졌으며, 시뮬레이션 결과 제안한 수신기를 통해 기존 수신기보다 SINR, 전송률 및 스펙트럼 효율 측면에서 성능 향상을 가져다주는 것을 확인하였다.
미나리아재비속(Ranunculus)의 털개구리미나리(R. cantonienesis)의 분자계통학적 유연관계를 조사하고 잡종화 가설을 추정하기 위하여, 군외군을 포함한 8분류군의 25개 DNA재료를 대상으로 핵 DNA와 엽록체 DNA의 염기서열을 분석하였다. 털개구리미나리와 근연종에 대하여 maximum parsimony와 maximum likelihood방법으로 분석한 핵 DNA의 ITS 계통수와 psbA-trnH, rps16, trnL 유전자 구간의 염기서열을 조합한 엽록체 DNA 계통수에서, 털개구리미나리는 젓가락나물과 가장 가깝고, 개구리미나리, 왜젓가락나물 순으로 유연관계를 나타내었다. 이러한 분자계통학적 유연관계는 털개구리미나리가 왜젓가락나물과 가장 가깝다는 기존의 외부형태학적 보고와 일치하지 않았다. 염기서열 분석에서 털개구리미나라는 조사된 분류군 중 유일하게 다형성을 나타냄으로서, 염색체수와 핵형에 의하여 보고된 털개구리미나라의 다형성을 지지하였다. 털개구리미나리는 ITS 에서 젓가락나물과 왜젓가락나물의 표지 유전자를 공유하고, 엽록체 DNA에서 왜젓가락나물의 표지 유전자를 공유하였다. 이 결과는 염색체수와 핵형에 의하여 제시되었던 털개구리미나리가 젓가락나물과 왜젓가락나물의 잡종화에 의하여 종분화되었다는 가설을 지지하였으며, 왜젓가락나물이 모계이며, 젓가락나물이 부계로 추정된다.
최근 드론 산업은 다양한 분야에 활용될 가능성이 제시되면서 급속히 확장되고 있다. 드론 시장 규모가 성장함에 따라 드론 관련 자격증에 관한 관심도 증가하는 추세이다. 하지만 현재 드론 관련 자격제도 및 교육체계가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 드론 교육 훈련의 현실적인 어려움을 해결하고자 관련 기술 연구를 통해 드론 교육의 필요성과 기능성 게임의 특징, AR을 활용한 교육 훈련 효과성을 분석하였다. 이후 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 드론 국가 자격과정 실기시험을 기반으로 연습모드와 시험모드로 구분하고 교육과정이 끝날 때마다 결과화면이 나타나도록 하여 플레이어가 수준별 학습과 스스로 결과에 대해 평가를 할 수 있도록 설계하였다. 또한, 인식률 및 응답속도 대응을 위한 하이브리드 처리 시스템과 네트워크 및 AR 운용 시스템을 구축하였으며, 설계 내용을 토대로 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서 제시한 AR을 활용한 게임 콘텐츠를 드론 교육 훈련에 활용하는 것으로 환경적인 어려움이 보다 완화되고 플레이의 몰입감을 향상시켜 좀 더 효과적인 드론 교육 훈련을 경험할 수 있을 것으로 기대한다.
국방 분야는 아군 피해를 최소화하고 전투 효과를 향상하기 위해 무인 시스템을 운용한다. 해군의 무인수상정(USV, Swarm Unmanned Surface Vehicle)은 통신범위 내 군집 형성과 USV 간의 상황인식 정보공유를 통해 임무를 수행한다. 본 논문은 무인수상정의 내부 연동 및 외부 연동을 위한 인터페이스 연동어댑터 시스템(IAS, Interface Adapter System)을 제안한다. IAS는 USV의 자율운항 경로생성과 무장할당을 계획하는 임무계획 부체계(MPS, Mission Planning Subsystem)의 타 부체계 간 연동을 담당하며, 주요 기능은 MPS와 타 부체계 간 인터페이스 데이터를 실시간으로 교환하는 것이다. 이를 위해, MPS의 기능 요구사항과 연동 메시지를 식별 및 분석하였고, 실시간 분산처리 미들웨어를 활용하여 IAS를 구현하였다. 실험은 군집 USV 시뮬레이션 환경을 통한 다수의 통합시험을 수행하였으며, 지연시간과 연동 메시지 손실률을 측정하였다. 그 결과, 제안한 IAS는 MPS와 타 부체계 간 성공적인 가교역할을 수행할 것으로 기대한다.
이 연구의 목적은 국내 RDA 도입 현황과 RDA 도입에 대한 대학도서관 사서의 인식을 고찰하기 위한 것이다. 이를 위해 국내 도서관 중 RDA를 도입한 2개 도서관의 도입 현황을 분석하였다. 또한, 대학도서관 사서 8명을 대상으로 면담을 시행하였고, RDA 도입 관련 서술형 답변을 수집하고 분석하였다. 면담 조사 결과, 연구참여자들은 RDA에 대해, RDA의 개념은 매우 어렵고 추상적이며, RDA를 적용한 구현 사례가 적고, 단위도서관의 인력과 예산 여건상 RDA 도입은 매우 어려울 것이라고 인식하고 있었다. 연구참여자들이 인식하고 있는 RDA 도입 방안은 RDA에 관한 인식을 개선하고, RDA에 관한 교육을 진행하고, RDA 도입을 위한 하이브리드 서지레코드 구축을 위한 지침을 마련하고, RDA 시범 기관 운영이 바람직하고, 성과 모델을 수립해야 한다는 것이다. 또한, 연구참여자들은 구현을 위해 업체와 조율이 필요하고, 일괄 소급 변환보다는 특정 시점 변경이 바람직하고, 성공 사례를 발굴하고, RDA 관련 온라인 채널을 마련하고, 국가전거 DB를 구축하여 활용하고, 국가적 예산 및 시스템 지원이 필요하다고 인식하고 있었다. 이 연구에서는 연구 결과를 토대로 국내 대학도서관 RDA 도입 방안을 제시하였다.
본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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