In this study, we investigated the effects of obesity index on the risk factors of chronic diseases in obese children. The subjects were male and female children aged 9 to 12. The average obesity index was 147.7$\pm$13.8% in boys and 147.6$\pm$16.5% in girls. The average percentages of body fat was significantly higher in boys(33.9$\pm$5.7%) than in girls(30.7$\pm$4.4%). It was found that 26% of subjects had abnormal serum GOT and GPT values. Percentages of subjects at risk of cardiovascular disease(CVD) based on corresponding criteria of TG, T chol, HDL chol, and LDL chol were 28.6%, 28.6%, 45.5% and 42.7%, respectively. The risk of CVD was increased with the degree of obesity, which was not significant. The AI(atherogenic index) was higher in boys(4.6$\pm$2.3) than in girls(3.6$\pm$1.2). The serum T chol and LDL chol levels of subjects whose mother are in thirties were significantly higher than those of subjects whose mother are in fourties. The T chol levels of subjects who had mother with job were significantly higher compaired to those of subjects who had housewife mother. The results indicated the urgent need of nu tritional management for the obese children to prevent further devel opment of childhood obesity and hyperlipidemia. Based upon this study, devising method and media for the mother nutritional education as well as for the children nutritional education is required for better growth and health promotion of primary school children.
본 논문의 연구목표는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델을 적용하여 국가연구개발사업을 통해 수행되고 있는 ICT(Information and Communication Technology) 분야의 연구과제에 대한 주요 연구 토픽과 동향을 탐색하는데 있다. 연구방법에는 NTIS(National Science and Technology Information Service)로부터 최근 5년간 국가연구개발사업의 전체 연구과제 정보를 다운로드받고 이를 정보통신기획평가원(IITP)의 EZone 시스템과 매칭하여 ICT 분야 연구과제 5,200건을 확보하고, 토픽모델링 기법중 하나인 LDA 모델을 적용하여 연구토픽과 연구동향을 조사하였다. 실험결과로, ICT분야 연구과제에 대한 연구토픽은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(Internet of Things)과 같은 지능정보기술로 확인되었고 연구동향에는 초실감미디어에 관한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문에서 진행된 국가연구개발사업에 대한 토픽모델링 결과는 향후 ICT분야 연구개발 계획 및 전략수립, 정책, 과제기획 등 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
게임 사용자와 자주 소통하는 게임 요소는 NPC이다. 최근 게임에서 사용되는 인공지능 알고리즘은 많은 발전을 이루었지만, NPC의 행동은 과거 게임 내의 단순한 행동을 하는 수준에서 머물러 있다. 사람과 비슷한 NPC의 행동 관찰을 주된 목적으로 하는 라이프 게임의 경우, 단순한 행동의 NPC는 게임을 지루하게 만드는 요인이 되고 있다. 이것은 NPC를 생성할 때 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 행동을 보여주는 방법이 미흡하기 때문이다. 사람과 비슷한 행동을 하는 NPC를 생성하려면 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 다양한 행동 생성이 필요하다. 본 논문에서는 확률 분포를 이용하여 캐릭터의 성격에 따라 다양한 감정을 표현하고, 그에 따른 행동 생성 방법에 관해 기술한다. 본 논문에서 기술한 행동 생성 방법을 실제 3D환경의 게임에 적용함으로써, 본 연구에서 제시한 연구 방법에 대한 성능을 입증하였다.
In vitro plant regeneration of inbred breeding line of hot pepper (Capsicum annuum L.) was established using leaf and petiole segments as explants. About 28 days old plants were excised and cultured on MS medium supplemented with TDZ and NAA or in combination with Zeatin. In all of the media compositions tested, combination of TDZ 0.5 mg/L, Zeatin 0.5 mg/L, and NAA 0.1 mg/L was found to be the best medium for shoot bud initiation. Young petiole was the most appropriate explant type for the plant regeneration as well as genetic transformation in hot pepper. In this study, HpMADS1 gene isolated from hot pepper was introduced using Agrobacterium-mediated transformation system. Based on the analysis of Southern blot and RT-PCR, HpMADS1 gene was integrated in the hot pepper genome. It has been known that floral organ development is controlled by a group of regulatory factors containing the MADS domain. Morphological characteristics in these transgenic plants, especially flowering habit, however, were not significantly altered, indicating this MADS gene, HpMADS1 may be non-functional in this case.
본 연구는 초등학생의 딥러닝 개념 학습을 위한 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 교육 프로그램의 모델은 CT요소 중심 모델을 토대로 딥러닝 교수학습모델을 개발하였다. 개발한 프로그램의 주제는 인공지능의 이미지 인식 CNN알고리즘으로 정하고, 9개 차시 교육프로그램을 개발하였다. 프로그램은 6학년을 대상으로 2주간에 걸쳐 적용을 하였다. 프로그램에 대한 학습 적합도 검사는 전문가 타당도 분석 결과로 CVR이 타당하게 나왔다. 학습자 수준 적합도와 교사 지도 수준의 적합도 문항의 경우 .80이하로 나타났으며 .96이 넘은 학습 환경과 매체의 적합도 문항에서는 높게 나타났다. 학생들의 만족도 분석 결과 학습의 이해도와 유익성, 흥미도, 학습자료 등에 대해서 평균 4.0이상을 보여 긍정적인 평가를 하여 본 연구의 가치를 확인할 수 있었다.
소셜 미디어에서 일반적으로 게시물을 올릴 때 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 태그를 이용하여 주로 검색이 이루어지기 때문이다. 사용자는 태그를 게시물에 붙임으로써 게시물을 많은 사람들에게 노출시키길 원한다. 또한, 사용자는 게시물과 함께 태깅될 태그를 붙이는 행위를 번거롭게 여겨 태깅하지 않은 게시물도 올리게 된다. 본 논문에서는 입력 이미지와 유사한 이미지를 찾아 해당 이미지에 부착된 레이블을 추출하여 그 레이블이 태그로 존재하는 인스타그램의 게시물들을 찾아 게시물 속 존재하는 다른 태그들을 추천해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법의 모델을 통하여 이미지로 부터 레이블을 추출하여 추출된 레이블로 인스타그램을 크롤링하여 레이블 외의 태그를 정렬하여 추천해준다. 추천된 태그를 이용하여 이미지를 게시하기도 편해지고, 검색의 노출을 높일 수 있고, 검색오류가 적어 높은 정확도를 도출할 수 있음을 알 수 있다.
The purposes of this study are to analyze the meanings of urban spaces which are the background of the Korean films, and to capture the interactions of ordinary culture and urban spaces. By reading urban spaces through films, it is possible to understand the variety of experiences that are hardly captured with direct eyes, specific and vivid urban images, and various events formed by the interactions of spaces and people. The scope of the study is the urban spaces revealed in Korean films portraying cities after the 1960's as their settings, and the total of 18 films was selected with every $4{\sim}5$ films for each time stage. With the selected films, analytical meanings were developed with considering three aspects; 1) phylogenetic meaning that simply reflects social-cultural and historical background, 2) the outer strum meaning that concerns the situation of special background and film scene, and 3) metaphorical and metanymic meaning on films. According to the appearance frequency, spatial backgrounds of film scenes are mainly alleys, main streets, railroad, loft, and riverside. And then the connection between spaces and meaning clusters was grasped, and reflected meanings were derived for every spaces. And the meaning of urban space in films was analyzed based on the meaning of developments and outer stratum. The fundamental characteristics and feelings of people in media such as films are more emphasized than in real world. Urban space is not considered as a simple visible shell, but is recognized as 'a real situation' created by people. The intension of this study was to open the possibility of the various views of urban spaces. The construction of the urban space should be approached from a perspective of creating new places at where the space and human beings interact with considerations of stories of various human lives. I hope new vistas can be opened up for the research subjects and methodologies about the hereafter study of urban spaces through the mutual communications with various adjacent regions including films.
본 논문에서는 어텐션 알고리듬 (attention algorithm) 기반의 양방향성 LSTM (bidirectional long short-term memory; BLSTM) 을 동영상의 압축 표준을 예측하기 위해 사용한다. 자연어 처리 (natural language processing; NLP) 분야에서 순환적 신경망 (recurrent neural networks; RNN) 의 구조를 이용하여 문장의 다음 단어를 예측하거나 의미에 따라 문장을 분류하거나 번역하는 연구들은 계속되어왔고, 이는 챗봇, 음성인식 스피커, 번역 애플리케이션 등으로 상용화되었다. LSTM 은 RNN에서 gradient vanishing problem 을 해결하고자 고안됐고, NLP 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 제안한 알고리듬은 BLSTM과 특정 단어에 집중하여 분류할 수 있는 어텐션 알고리듬을 자연어 문장이 아닌 동영상의 비트스트림에 적용해 동영상의 압축 표준을 예측하는 것이 가능하다.
Chionanthus retusus is a small deciduous tree that is widely used in landscaping due to its beautiful white spring flowers and ornamental value. Conventional propagation through seeds requires one to two years of breaking dormancy. The objective of this study was to determine the conditions of in vitro germination in C. retusus. In vitro embryo culture was carried out to investigate the effects of six factors: basal media (McCown Woody Plant Medium (WPM) and Murashige and Skoog (MS)); plant growth regulators (different combinations and concentrations of naphthaleneacetic acid (NAA), 6-Benzylaminopurine (BA), and gibberellic acid ($GA_3$)); embryo age (collected weekly beginning 36 days after fruit setting); low temperature pretreatment (storing $4^{\circ}C$ for 1, 2, 3, and 4 weeks); coconut additives (100, 200, and $300ml{\cdot}L^{-1}$); and genotype (grouping plants depending on their flowering nature). The basal medium used in this study was WPM with $2mg{\cdot}L^{-1-1}\;GA_3$, $20g{\cdot}L^{-1}$ sucrose, and $6g{\cdot}L^{-1}$ Agar. WPM medium mixed with $GA_3$, resulted in higher germination rate as compared to when using a combination of auxin and cytokinin. $GA_3$ at $2mg{\cdot}L^{-1}$ was the most effective of all combinations and concentrations of PGRs. WPM medium with $2mg{\cdot}L^{-1}GA_3$ resulted in better and faster germination (75.93%). Embryos collected at 57 days after fruit setting had the highest percent of germinated seeds (87.04%) while low-temperature pretreatment of fruits at $4^{\circ}C$ for two weeks produced the highest germination (95.37%). These results of this study could be an open ground for development of an efficient protocol for commercial production of the ornamental tree.
제4차 산업혁명과 군에서의 제3차 상쇄전략이 대두되는 시대에 군에서의 인공지능과 자율화 능력을 갖춘 로봇의 활용이 본격화 되고 있다. 제3차 상쇄전략은 제4차 산업혁명의 기술을 기반으로 제시된 것이며, 우리나라도 미국의 군사과학기술에 많이 의존하고, 동맹 관계의 군사전략적 특성 상 위 혁명과 전략에 직간접적으로 많은 영향을 받고 있다. 제4차 산업혁명과 제3차 상쇄전략이 군에서 성공적으로 적용되기 위해서는 기술적 완성을 넘어서 해결해야 될 많은 이슈들이 존재한다. 하지만 관련 기술의 장점과 비교해서 이면에 숨겨진 단점이나 제한사항은 언론이나 학술연구에서 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 성공적인 혁명과 전략을 위해서 생각해보아야 될 이슈 중에서 로봇 윤리 및 기술 불균형, 자율화 기능의 제한사항, VR/AR/MR 적용 시 유발되는 영상피로, 사이버/네트워크 보안 분야를 중점적으로 설명하고, 이에 대한 해결방안을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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