본 원고는 2004년 과학사학자 박성래 교수가 독립 운동가이자 한국 근대 수학교육의 아버지로 부르기 시작한 보재 이상설(李相卨, 1870-1917)이 자연과학에 기여한 내용을 다루고 있다. 한국수학사학회지 2009년 11월 호에 자세히 소개된 <수리(數理)>를 쓴 시기를 전후하여, 같은 시기에 이상설이 붓으로 쓴 것으로 여겨지는 <식물학(植物學)>(이상설, 1899)은 총 4면의 초록 필사본이며, 그 대본(臺本)은 <식물학계몽(植物學啓蒙)> (Edkins, 1886)으로 영국의 Joseph Edkins(艾約瑟, 1823-1905)가 번역하여 1886년에 간행한 <서학계몽(西學啓蒙)> 16종 가운데 하나이다. 이상설의 <식물학(植物學)>은 이 <식물학계몽(植物學啓蒙)>을 읽으면서 그 책의 내용 중 당시의 조선 학자가 모르고 있던 새로운 내용을 중심으로 메모를 한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 전통산학과 근대서양수학을 연결하는 <수리(數理)>를 저술했으며, 우리나라의 정규 교과과정에 수학과 과학을 필수과목으로 지정하고, 첫 번째 수학교과서 <산술신서(算術新書)>를 발간함으로 당대 최고의 수학자로 평가된 이상설이 쓴 <식물학(植物學)>을 발굴하여 그 내용과 의미를 최초로 분석한다. 이를 통하여 당시 조선의 서양 과학, 특히 식물학에 대한 이해 수준을 분석하고 <식물학(植物學)>의 원전인 <식물학계몽(植物學啓蒙)>과 <서학계몽(西學啓蒙)>의 저자에 대하여 알아본다. 이는 당시 수학교육자가 자연과학분야에 행한 교육적 기여를 이해하는 데 필수적인 연구이다.
Exposure of skin cells, particularly keratinocytes to various nuclear factor-kappaB ($\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$) activators [e.g. tumor necrosis factor-$\alpha$, interleukin-1, lipopolysaccharides, and ultraviolet light] leads to phosphorylation and degradation of the inhibitory protein, $\textrm{I}_{{\kappa}}\textrm{B}$. Liberated $\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$ is translocated into the nucleus where it can change or alter expression of target genes, resulting in the secretion of extracellular signaling molecules including melanotrophic factors affecting melanocyte. In order to demonstrate the possible role of $\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$ activation on the synthesis of melanotrophic factors from the keratinocytes, the activities of $\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$ induced by melanogenic inhibitors (MIs) were determined in human HaCaT keratinocytes transfected with $\textrm{pNF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$-SEAP-NPT plasmid. Transfectant cells released the secretory alkaline phosphatase (SEAP) as a transcription reporter in response to the $\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$ activity and contain the neomycin phosphotransferase (NPT) gene for the dominant selection marker for geneticin resistance. MIs such as niacinamide, kojic acid, hydroquinone, resorcinol, arbutin, and glycolic acid were preincubated with transfectant HaCaT cells for 3 h and then ultraviolet B (UVB) was irradiated. $\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$ activation was measured with the SEAP reporter gene assay using a fluorescence detection method. Of the Mis tested, kojic acid ($IC_{50}$/ = 60 $\mu$M) was found to be the most potent inhibitor of UVB-upregulating $\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$ activation in transfectant HaCaT cells, which is followed by niacinamide ($IC_{50}$/= 540 $\mu$M). Pretreatment of the transfectant HaCaT cells with the Mis, especially kojic acid and niacinamide, effectively lowered $\textrm{NF}_{-{\kappa}}\textrm{B}$ binding measured by electrophoretic mobility shift assay. Furthermore, these two inhibitors remarkably reduced the secretion level of IL-6, one of melanotrophic factors, triggered by UV-radiation of the HaCaT cells. These observations suggest that Mis working at the in vivo level might act partially through the modulation of the synthesis of melanotrophic factors in keratinocyte.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
메치실린내성 황색포도상구균(MRSA)은 가장 중요한 지역 사회 병원성 균주의 하나로서 항생제 내성 문제가 세계적으로 대두되고 있다. 감염 치료에 대한 부작용과 내성이 적은 새로운 항생제의 개발에 많은 관심과 연구가 필요하다. Cinnamomum camphora는 제주도에서 자생하는 녹나무과의 식물이다. 민간에서는 신경 쇠약, 간질, 방광염, 신우 신염, 당뇨, 암과 당뇨병 치료제로 이용되고 있다. 본 연구에서는 80% 에탄올을 이용하여 녹나무잎을 추출물하여 임상에서 분리한 메치실린 내성 균주에 대한 항균활성을 연구하였다. 그 결과 녹나무잎 추출물에서 높은 항균활성을 관찰 할 수 있었고, 항생제와의 병용처리 녹나무잎 추출물의 MIC와 MBC의 범위는 $156-313{\mu}g/ml$와 $313-625{\mu}g/ml$로 판독되었고, oxacillin의 병용처리의 범위는 $1288-256{\mu}g/ml$와 $128-512{\mu}g/ml$, 그리고 ampicillin의 병용처리 범위는 ${\mu}g/ml$와 $8-128{\mu}g/ml$로 판독되었다. 녹나무잎 추출물과 항생제의 병용처리는 MRSA 항균활성에 대한 상승효과가 높게 나타났다.
화행 분석이란 자연언어로 된 발화를 통해서 나타나는 화자의 의도를 인식하는 것으로 대화를 처리하는 여러 응용 분야에서 중요하게 요구되는 과정이다. 기존의 연구에서는 이전 발화의 화행과 현재 발화의 문장 자질을 사용하여 규칙 기반 및 통계 기반의 연구가 진행되었다. 하지만 본 논문에서는 현재 발화 이후의 후보 화행을 추정하여 이를 현재 발화의 화행을 결정하는데 사용함으로써 기존의 연구와 차별화를 두었으며, 실제로 기존 방법보다. 3.65%의 성능 향상을 보인 95.27%의 정확도(accuracy)를 보였다. 또한 이전 발화의 화행 정보뿐만 아니라 이전 화행을 결정하는데 사용했던 문장 자질을 현재 발화의 화행 결정에 추가적으로 사용함으로써 이전 발화의 화행 결정을 통해 소실된 정보들의 활용을 최대화하였다. 마지막으로 화행의 종류에 따라 그에 알맞은 확률 모델을 단계별로 적용하여 최종적으로 97.97%의 정확도를 얻었다.
멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.
오경섭(1997)과 손일(2000)에 의한 지형학과 한국의 자연지리학 연구 성과에 대한 정리가 있은 후, 처음으로 한국지형학회지를 통해 2011년과 2012년에 걸쳐 지형학 각 분야 성과에 대한 정리가 있었다. 이 논문은 이들 연구 성과를 종합하여 지형학과 토양학 분야에서 이루어 놓은 성과를 정확히 소개하고자 하는 데 연구의 목적이 있다. 2000년 이후 특히 주목할 만한 성과는 우리나라의 전통적인 산지체계와 서양의 근대적 산맥론과 관련된 수년간에 걸친 논쟁을 통해 뚜렷한 성과는 없었지만 학계에만 머물던 지형학이 대중매체에게 알려졌다는 것이며, 둘째는 사회적 수요를 반영하여 해안 지역의 구조물과 해안도로 등의 개발과 이에 따른 해안지형의 변화가 주요한 주제가 되고 있으며, 해안사구를 비롯한 해안퇴적 지형의 연구 성과가 크다는 점이다. 기후변화로 인한 자연재해의 증가는 산사태와 같은 방재지형학적 연구의 필요성을 증대시키고 있고, 제주도의 지질공원 지정에 따른 지오투어리즘 분야의 연구 성과가 주목할 만하다. 최근 한국의 연구 성과가 해외저널에 소개되기 시작한 점은 고무적이며, 이러한 추세는 지속될 것으로 판단된다.
Hydraulic engineers and scientists working on river restoration recognize the need for a deeper understanding of natural streams as a complex and dynamic system, which involves not only abiotic elements(flow, sediments) but also biotic components. From this point of view, the role played by riverine vegetation dynamics and flow conditions becomes essential. Hydro-mechanic interaction between flow and flexible plants covering a river bed is studied in this paper and some previous works are discussed. Measurements of turbulence and flow resistance in vegetated open channel were performed using rigid and flexible tube. Measuring detailed turbulent velocity profiles within and above submerged and flexible stems allowed to distinguish different turbulent regimes. Some interesting relationships were obtained between the velocity field and the deflected height of the plants, such as a reduced drag coefficient in the flexible stems. Turbulent intensities and Reynolds stresses were measured showing two different regions : above and inside the vegetation domain. In flexible vegetated open channel, the maximum values of turbulent intensities and Reynolds stresses appear above the top of canopy. Method to predict a flow resistance in flexible vegetated open channel is developed by modifying an analytical model proposed by Klopstra et al. (1997). Calculated velocity profiles and roughness values correspond well with flume experiments. These confirm the applicability of the presented model for open channel with flexible vegetation. The new method will be verified in the real vegetated conditions in the near future. After these verifications, the new method should be applied for nature rehabilitation projects such as river restorations.
의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 의미 논항 역할 정보와 의미 범주 정보를 사용해야 한다. 세종 전자사전은 의미역을 결정하는데 사용한 격틀 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 활용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 연관 단어가 유사한 벡터 표현을 갖도록 하기 위해 유의어 사전의 정보를 사용하여 재구성된 벡터를 생성한다. 기존의 워드 임베딩과 재구성된 벡터를 사용하여 동일한 실험을 진행한다. 워드 임베딩을 이용한 벡터로 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%이다. 재구성된 벡터를 이용한 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 33.33%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 53.88%이다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.
포인터 네트워크(Pointer Networks)는 Recurrent Neural Network (RNN)를 기반으로 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)을 이용하여 입력 시퀀스에 대응되는 위치들의 리스트를 출력하는 딥 러닝 모델이다. 대명사 상호참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾아 하나의 엔티티로 정의하는 자연어처리 문제이다. 본 논문에서는 포인터 네트워크를 이용하여 대명사와 선행사의 참조관계를 밝히는 대명사 상호참조해결 방법과 포인터 네트워크의 입력 연결순서(chaining order) 여섯가지를 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법 중 연결순서 coref2 가 MUC F1 81.40%로 가장 좋은 성능을 보였다. 이는 기존 한국어 대명사 상호참조해결의 규칙 기반(50.40%)보다 31.00%p, 통계 기반(62.12%) 보다 19.28%p 우수한 성능임을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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