동애등에는 파리목(Diptera) 동애등에과(Stratiomyidae)에 속한다. 최근에 곤충 산업은 식품, 동물사료 및 환경개선 이점으로 주목받고 있다. 가바 및 멜라토닌은 수면 및 우울증 조절에 관여하며, 가바는 억제성 신경전달물질이며, 유산균에 의해 MSG가 가바로 생체전환되어 합성된다. 본 연구에서는 MSG를 동애등에에 급여하여 가바 생성이 증가된 동애등에 추출물을 사용하였다. 스트레스 및 불면증에 대한 작용은 코르티코스테론에 의해 유도된 ER 스트레스 및 만성 구속 스트레스(CRS)에 노출된 마우스 모델과 마우스에 펜토바르비탈(45 mg/kg)-유도 수면개선에 미치는 메커니즘에 대해 조사하여 확인하였다. 본 연구에서 MSG를 급여하지 않은 동애등에 추출물과 MSG를 급여한 동애등에 추출물을 HPLC-ELSD기기분석을 통해 GABA 피크를 확인한 결과, MSG를 급여한 동애등에 추출물에서만 GABA 피크가 나타남을 확인하였다. 또한, MSG를 급여한 동애등에 물 추출물 및 동애등에 70% 에탄올 추출물이 CORT에 의해 유도된 인산화된 ERK1/2 및 CREB의 하향 조절에 대해 보호함으로써 신경세포 보호 효과가 있을 확인하였다. 동애등에 물 추출물(300 mg/kg)은 CRS-노출된 마우스에서 혈청 코르티코스테론 수치를 유의적으로 감소시켰다. 더 나아가, 동애등에 물 추출물(100 및 300 mg/kg)는 혈청 멜라토닌 증가에 관여하여 펜토바르비탈(45 mg/kg)로 유도된 수면 행동에서 입면시간 감소 및 총 수면 시간을 증가시켰다. 결론적으로, 동애등에 물 추출물은 혈청 코르티코스테론 및 멜라토닌 수치를 조절함으로써 항스트레스 및 수면 향상 효과가 있는 것으로 사료된다.
BIM(건설정보모델링)을 건설사업 전반에 적용하려는 정부정책 이후 업계는 이를 적극적으로 도입, 활용하려는 동향을 보이고 있다. BIM 도입은 모델 객체들을 표준에 맞춰 라이브러리로 구축하여 반복 사용함으로써 업무량을 줄이고 데이터의 정합성과 호환성, 일관된 품질을 확보함으로써 촉진될 수 있다. 이에 국내 건축과 토목분야, 해외 조경분야에서는 이미 상당수의 BIM 라이브러리 표준화 연구를 수행하고 이를 토대로 지침을 마련하였다. 현재 국내 조경분야에서도 BIM에 관한 기초연구 및 도입을 시도하고 있으나 산업현장 적용에 어려움이 많아 확산이 지연되고 있다. 이는 표준화된 라이브러리 사용으로 BIM 설계업무의 효율성을 향상시킴으로써 개선될 수 있으므로 본 연구는 이에 대한 논의의 시발점을 마련함과 동시에 조경실무에서 라이브러리를 제작할 때 참고할 수 있는 객체의 기준을 제시하고자 하였다. 조경 BIM 라이브러리 표준화는 객체분류와 속성정보 도출이라는 두 가지 측면에서 모색되었다. 먼저 국내 건설정보분류체계, 물품분류체계, 조경설계기준, 조경공사표준시방서, 그리고 노르웨이 조경가협회의 BIM 객체분류체계를 참고로 객체분류를 시도하였다. 그 결과 조경객체는 조경식재, 조경시설물, 조경구조물, 조경포장재, 관수 및 배수시설의 5개 대분류하에 교목, 관목, 지피초화류, 옥외시설물, 옥외조명시설, 계단 및 경사로, 옥외벽체, 옥외구조물, 포장재, 경계석, 관수시설, 그리고 급배수시설을 포함하는 12개의 중분류로 나뉘었다. 다음으로 조경객체에 탑재될 속성정보를 도출하고 구조화하였다. 이를 위해 KBIMS(한국 BIM 표준)의 공통 속성정보를 항목에 포함하였고 객체의 종류에 따라 달라지는 객체 속성정보를 영국 조경협회의 PDT(제품정보 템플릿)를 참고하여 추가하였다. 이로써 공통 속성정보에 식별, 보급, 분류체계, 공급정보가 포함되었고, 객체 속성정보에 명명, 규격, 설치 또는 시공, 성능, 지속가능성, 유지관리에 관련된 정보들이 포함되었다. 본 연구는 조경객체의 라이브러리 표준화 방안을 제시함으로써 모델링의 업무 효율성 및 분야 간 BIM 모델의 데이터 정합성을 향상시킴으로써 조경 BIM 도입의 토대를 마련했다는 데에 의의가 있다.
본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.
이 연구는 수학교육에서의 ChatGPT의 활용 방안 도출을 위한 기초 연구로서 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT는 생성형 인공지능 모델로서 여러 분야에서 주목 받고 있으며, 교육계에서도 ChatGPT 활용 방안에 대한 요구의 목소리가 높아지고 있다. 이에 이 연구에서는 3개년 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT 3.5의 응답에 대해서 정답률, 풀이 과정의 정확도, 오류 유형을 분류하여 분석하였다. ChatGPT의 국가수준 학업성취도 평가 문제 및 대학수학능력시험 문제의 정답률은 각각 37.1%, 15.97%로 나타났다. ChatGPT의 풀이 과정의 정확도는 5점 만점으로 산출하였을 때, 국가수준 학업성취도 평가는 3.44점, 대학수학능력시험은 2.49점으로 산출되었다. ChatGPT의 수학 문제를 풀이하는 데 나타나는 오류 유형은 절차적 오류와 기능적 오류로 나뉘었다. 절차적 오류는 다음 단계로의 식을 연결 짓는 과정이나 계산상의 오류를 가리키며, 기능적 오류는 ChatGPT가 텍스트를 인식, 판단, 출력하는 과정에서 발생하는 오류였다. 이러한 분석은 정답률만이 ChatGPT의 수학적 성능을 판단하는 기준이 되어서는 안 되며, 풀이 과정의 정확도나 오류유형까지도 복합적으로 고려해야 함을 시사한다.
녹용은 수많은 연구에서 면역력 강화를 포함한 영양 및 의학적 가치를 입증하였으며 전통적인 약으로 널리 사용되고 있다. 본 연구는 녹용 추출물 (sample 1: 생녹용 추출물, sample 2: 건녹용 추출물, sample 3: 동결 건조 추추물)의 일반성분과 우론산, 황산화 글리코사미노글리칸, 시알릭산, 콜라겐을 포함한 유효성분을 조사하고, 액체 크로마토그래피quadrupole-time-of-light mass spectrometry (UPLC/QTOFMS)를 사용하여 녹용 추출물의 화학 성분을 분석하는데 목적이 있다. 또한, HT22 해마 세포, BV2 미세아교세포, RAW264.7 대식세포 및 HaCaT 케라틴 세포를 사용하여 MTT 분석을 통해 녹용 추출물의 세포 독성 효과 평가와 암컷과 수컷 ICR 마우스에 녹용 추출물을 각각 (0, 500, 1000, 2000 mg/kg) 경구투여 하여 급성 독성평가를 실시하였다. 투여후에는 OECD 가이드라인에 따라 마우스의 일반독성, 생존율, 체중 변화, 사망률, 임상 징후 및 부검 결과를 관찰하였다. 결과적으로 녹용 추출물은 HaCaT 케라틴 세포에서 세포 독성 효과가 없었으며, 건녹용 추출물에서는 HT22 해마 세포에서 500 ㎍/mL, RAW264.7 대식세포의 경우 1000 ㎍/mL 에서, 동결건조추출물에서는 RAW264.7 세포와 BV2 미세아교세포의 경우 500 ㎍/mL 및 1000 ㎍/mL 농도에서 세포 독성을 가지고 있음을 보였다. 그러나 마우스를 이용한 급성 독성 평가에서는 녹용 추출물 시료를 처리한 모든 마우스에서 사망률, 임상 징후 및 부검 결과 특이사항이 없었으며 이는 LD50이 2000 mg/kg 이상으로 사료된다. 그러나 인간에 대한 안전성에 대한 충분한 증거를 확보하기 위해서는 동물과 사람에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.
한수원은 전력 에너지를 생산하는 우리나라의 대표적인 공기업의 하나이며, 국가 자본에 의해서 생산·유통 또는 서비스를 공급할 목적으로 운영된다. 한수원의 경우는 국민 복지나 국가 발전을 위해 원전 중심의 첨단산업을 영위하며 공기업으로 운영된다. 원자력과 수력발전은 공공재의 성격이 뚜렷하기 때문이다. 사례에서 살펴본 한수원의 동반성장 활동은 공익을 우선하는 공공선에 근거를 두고 있다. 한수원은 종합에너지기업, 첨단 플랜트기업, 동반성장 선도기업이라는 특성을 반영하여 협력사와 동반성장을 위해 추진과제와 성과지표를 연계하는 전략을 제시하고 다양한 방안을 실천해 나가고 있다. 이를 정리라면 ① 원전 생태계유지, ② 협력기업 경영여건 개선, ③ 원전산업계 미래역량 강화, ④ 지역발전 선순환 지원 등이 핵심과제라 할 수 있다. 이것은 원자력발전이라는 특수성을 최대한 반영하여 만든 것이며 에너지 공기업으로서 특성을 최대한 감안하면서도 시대적 과제를 해결하기 위해 상생과 협력을 통한 동반성장 정신을 잘 반영하여 설계되어 있다. 세부 추진과제로 원전 생태계 유지를 위해 신시장·신산업 육성, Supply Chain 유지, 코로나19 긴급지원 등도 제시하고 있다. 한수원의 이런 활동은 본업에 충실하면서도 코로나19 사태이후 사회적 공공선의 철학을 반영한 것이다. 협력기업 경영여건 개선을 위해서는 생산성 향상, 인적자원 강화, 맞춤형 자금지원을 세부과제로 실천하고 있다. 본업에 충실하면서도 협력기업과의 동반성장을 추구하는 한수원의 노력은 기업의 사회적 책임(CSR), ISO 26000 등에서 강조하는 협력기업과 상생을 통한 동반성장의 모범사례라 할 수 있다.
체계적인 창업 준비는 실패 가능성을 낮추고 시장성 있는 비즈니스 모델 수립을 가능하게 한다는 점에서 중장년 창업가에게 필수적이지만, 중장년의 창업준비를 위한 정책과 서비스는 충분히 활용되지 못하고 있다. 최근 중장년의 창업과 관련한 연구가 활발하게 수행되고 있으나 창업준비는 대학생이나 예비창업가를 중심으로 연구되어, 실제 창업을 한 중장년 창업가의 다양한 창업준비 행태를 심층적으로 분석한 연구는 부족하였다. 이에, 이 연구에서는 중장년 창업가의 창업준비 유형을 도출하고, 창업준비 유형에 따른 창업성과의 차이를 분석하고자 하였다. 이를 위해, 서울시 소재 업력 7년 미만 창업기업의 중장년 기술창업가 324명의 설문 데이터를 분석하였다. 중장년 기술창업가들의 창업준비는 보통 수준으로 창업 준비 기간의 충분성이 가장 높게 나타났으며, 창업교육을 통한 준비 수준이 가장 낮게 나타났다. 잠재프로파일 분석 결과 중장년 기술창업가들의 창업 준비 유형은 '전반적 부족형', '창업교육 소홀형', '포괄적 준비형'의 3개 집단으로 나타났다. 창업만족도, 창업역량, 실패 두려움, 창업서비스 접근성, 중장년 특화 지원 필요성에 대한 집단 별 차이 분석을 실시한 결과, 전반적 부족형에 비해 창업교육 소홀형과 포괄적 준비형의 창업만족도, 창업역량, 창업서비스 접근성이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 실패두려움의 경우 포괄적 준비형이 전반적 부족형과 창업교육 소홀형보다 통계적으로 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 중장년 창업 서비스 접근성은 전반적 부족형이 타 집단보다 통계적으로 유의하게 낮게 나타났고, 중장년 특화 창업지원의 필요성은 모든 유형에서 높게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 중장년의 체계적인 창업준비 지원을 위한 정책적 시사점은 첫째, 중장년층의 창업준비 수준을 향상할 수 있는 다양한 지원사업 확대 및 중장년 창업가의 창업준비 수준에 따른 유형별 지원 제공, 둘째, 중장년 창업지원 서비스에 대한 홍보와 접근성 강화, 셋째, 청년 창업가와 다른 중장년의 특성을 반영한 중장년 창업가 특화 교육 제공, 넷째, 창업교육을 포함한 창업준비의 여러 요인을 복합적으로 고려한 중장년 창업지원 제공 등으로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.