목적: 슬관절부에 발생한 제 3 기 거대세포종에 대해 수술적 치료 후 임상적, 방사선학적 결과를 알아보고자 후향적 분석을 시행하였다. 대상 및 방법: 1991년 3월부터 2000년 2월까지 슬관절부에 발생한 제 3기의 거대세포종으로 수술적 치료를 받은 21명의 환자를 대상으로 하였으며 추시기간은 최단 1년 최장 9년으로 평균 5.7년이었다. 수술방법으로11명에서 병소내 소파술 및 액화 질소 냉동 요법 후 시멘트 충진술을 시행하였고, 7명에서 병소내 소파술 시행 후 냉동 요법 없이 시멘트 충진술 또는 자가골 이식술을 시행하였다. 관절면의 파괴가 심했던 3명에서는 광범위 절제술 후 재건술을 시행하였다. 결과: 첫 수술 후 기능적 평가는 우수 및 양호가 13례, 보통이 4례, 실패가 4례였다. 국소 재발이나 감염으로 인해 실패로 판정되어 재수술을 시행한 4례에서 최종 추시시 기능적 결과는 우수 3례, 보통이 1례로, 전체적으로는 우수 및 양호가 16례, 보통이 5례였다. 소파술, 냉동요법 및 시멘트 충진술을 시행한 11명의 환자 중에는 1명(9.1%)에서 재발하였으며, 1명(9.1%)에서 슬관절의 퇴행성 변화를 보였으며, 냉동요법 없이 소파술 및 시멘트 충진술 또는 골이식을 받은 환자 7명중 2명(28.6%)에서 재발하였고, 1명에서(14.5%) 슬관절의 퇴행성 변화를 보였다. 결론: 철저한 소파술 및 냉동 보조요법은 슬관절부의 제 3기 거대 세포종 치료에 있어 유용한 방법이며, 광범위 절제술 및 재건술은 병변이 거대하고 관절면이 상당히 파괴되었거나, 수술 후 국소 재발로 인해 골파괴 및 관절 침범이 심한 경우에 시행하는 것이 바람직 할 것으로 사료된다.
본 연구는 서로 다른 경급 분포와 지위를 나타내는 경기도 광릉시험림 내 잣나무(Pinus koraiensis Siebold et Zuccarini) 인공림에서 간벌 시행 후 초기 3년간 지상부 탄소저장량의 변화에 대하여 알아보고자 수행되었다. 간벌은 2004년도에 흉고단면적 기준 30%와 60%를 벌채한 조사지 1(34년생)과 60%를 벌채한 조사지 2(45년생)로 구분하여 실시하였다. 간벌 시행 후 3년이 경과한 2007년에 흉고직경(DBH) 및 수고를 측정하여 간벌 후 초기 탄소저장량 변화를 분석하였다. 연평균 지상부 탄소 저장량($Mg\;C\;ha^{-1}yr^{-1}$)은 흉고단면적 기준 60% 제거구에서 조사지 2는 6.5, 조사지 1은 2.3으로 나타나 조사지 2의 잣나무 임분이 조사지 1의 잣나무 임분보다 약 3배 가까이 많은 것으로 분석되었다. 그 이유는 조사지 2의 잣나무 임분이 조사지 1의 잣나무 임분에 비해 경급은 낮지만, 임분밀도와 지위가 상대적으로 높았기 때문으로 판단된다. 또한 조사지 2에서는 흉고단면적 기준 60% 제거구가 대조구($5.2Mg\;C\;ha^{-1}yr^{-1}$)에 비해 약 1.3배 가량 연평균 탄소저장량이 많았다. 지상부 탄소저장량은 경급보다는 임분 밀도와 지위에 의해 차이가 나타나는 것으로 분석되어, 향후 지상부 탄소저장량 증대를 위한 임분 관리 및 시업을 위해서는 이들 두 인자에 대한 종합적인 고려가 필요할 것으로 판단되었다.
인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.
본 연구는 표고재배기술의 단계별 관리방법을 제시하며, 활착율 증대를 통하여 양질의 버섯생산을 도모하여 생산성을 향상시키는데 목적이 있다. 현지 재배자를 대상으로 재배현황에 대한 실태조사를 실시하여 재배현황을 분석하였고, 이를 토대로 현지 재배환경을 위주로 표고 종균활착율 향상과 재배 관리에 관하여 실험한 결과는 다음과 같다. l. 실태조사결과 많은 재배자가 활착촉진을 위한 재배관리에 등한히 하는 경우가 많았는데, 이는 노동력의 부족과 자본의 부족 그리고 재배관리 요령에 익숙하지 못한 이유 등이었다. 2. 원목내 수분함량은 3월 12일 l차 접종분이 28.63%, 3월 25일 2차분은 25.20% 그리고 4월 10일의 3차분은 23.19%로 점차 감소하였다. 종균의 활착에 적절한 원목내의 수분함량을 확보하며 활착증진과 노동력의 분산을 위해서는 3월 초부터 접종하는 편이 유리하였다. 3. 종균별 활착율은 10월 20일의 활착율조사에서 고온성은 모리465가 100%, 모리3046이 98.98%, 저온성에서는 모리290이 98.97%였다. 상대활착율은 고온성에서 모리465가 97.70%, 모리3046이 82.45%. 저온성에서는 모리290이 88.87%로 나타났다. 본 종균은 높은 활착율로 재배자들이 선호하는 품종으로 상대활착율에서 차이를 보여, 재배자의 종균선택에 유의하여야 할 부분으로 판단된다. 4. 접종시기별 활착율은 고온성 모리465와 저온성 모리290을 접종하여 고온성의 경우, 활착율은 1차(3월 중순) 100.0%, 2차(3월 하순) 98.98% 그리고 3차(4월 상순)에 96.79%로 약간의 차이를 나타냈고, 상대활착율은 1차가 97.70%, 2차 82.45% 그리고 3차가 8l.42% 순이였다. 저온성의 경우, 활착율은 1차가 99.09%, 2차가 98.97% 그리고 3차가 97.89%로 별차이가 없었으며, 상대활착율은 1차가 93.27%, 2차가 89.67% 그리고 3차가 88.87%로 나타났다. 접종시기가 빠를수록 활착율에서는 비교적 차이가 없었으나 상대활착율의 경우는 차이를 보였는데, 우리재배자의 접종시기가 3차인 4월에 집중되어 있는 점을 감안 한다면 앞으로의 접종시기는 조기접종인 3월초에 실시하도록 하여야 할 것으로 판단된다. 5. 가눕혀두기시 위치별로 골목내의 수분함량을 측정한 결과, 상단부일수록 수분함량이 낮아 가눕혀두가시 쌓는 높이결정에 있어서는 가능한한 60cm를 넘지 않도록 하여야 할 것으로 판단된다.
본 시험은 토종 실용 산란계 생산을 위한 2원교배종 종계의 산란기 능력을 조사하기 위해 수행하였다. 공시계는 국립축산과학원에서 품종 복원 및 토착화한 토종 순종계의 2원교배종 암컷 480수를 이용하였다. 시험설계는 발생된 4교배종 병아리를 각각 A) C계통${\times}$Y계통, B) C계통${\times}$L계통, C) C계통${\times}$ G계통, D) C계통${\times}$W계통으로 하여 총 4처리구로 하고, 교배종에 따라 각각 4반복, 반복당 30수씩 총 480수를 완전임의 배치하였다. 초산일령은 네 교배종 사이에서 유의적인 차이가 없었다. 초산난중과 초산시의 체중은 B계통이 가장 높았다(P<0.05). 20~72주령의 평균 체중은 B교배종이 가장 높았고, C와 D교배종은 A와 B교배종에 비해 유의적으로 낮게 나타났다(P<0.05). 평균 사료 섭취량은 B교배종이 가장 높았으며, A교배종이 C와 D교배종에 비해 높았다(P<0.05). 주령별로 보았을 때 50주령 이후부터는 4교배종 모두 사료 섭취량이 감소하기 시작하였다. 주령에 따른 평균 난중은 50주령 이후에 B교배종의 평균 난중이 가장 높고, D교배종이 가장 낮았다(P<0.05). 사료 요구율은 대체로 A와 B교배종이 C와 D교배종에 비해 높은 편이었다(P<0.05). 26주령의 산란지수는 C교배종이 가장 높은 편이고 B교배종이 가장 낮았으나(P<0.05), 26주령 이후부터는 교배종간 유의적인 차이가 없었다(P>0.05). 산란율은 38주령 이후 계속적으로 감소하는 경향이었으나, 교배종 간에는 유의적인 차이가 없었다(P>0.05). 68~72주령은 각각 61.0, 51.8, 55.6 및 55.0%로 A교배종이 B교배종에 비해 유의적으로 높게 나타났다(P<0.05). 수정율은 A, B, C 및 D교배종이 각각 89.8, 91.2, 92.4 및 92.8%였다. 부화율은 각 교배종이 69.8, 70.7, 75.5 및 77.4%로 C와 D교배종의 A와 B교배종에 비해 높게 나타났다. 26~72주령까지 각 구간별로 성적이 증가와 감소를 반복하는 경향을 보이는데, 이는 시기별로 사료를 교체하면서 산란계에 간접적으로 영향을 주기 때문에 발생하는 현상이라 사료된다. 본 시험의 결과는 산란용 토종 실용계를 생산하기 위한 2원교배종의 산란기 성적에 대한 기초적인 자료로서 이용될 것이라 사료된다.
본 시험은 산란형 토종닭 생산을 위한 2원교배 종계의 육성기 성적을 조사하기 위해 수행하였다. 공시계는 국립축산과학원 축산자원개발부에서 생산된 종란을 인수하여 부화시킨 2원 교잡종 암컷이다. 4가지 교배 조합으로 생산된 480수의 암평아리들을 4반복으로 반복당 30수씩 완전임의배치 하였다. 4개의 교배 조합은 A) 토착종C계통${\times}$토착종Y계통, B) 토착종C계통${\times}$토착종L계통, C) 토착종C계통${\times}$토착종G계통, D) 토착종C계통${\times}$토착종W계통이다. 4주령의 체중은 D교배종이 가장 낮았으며(P<0.05), 8주령에서는 A교배종의 체중이 가장 높게 나타났다(P<0.05). 12과 16주령의 체중은 A와 B교배종이 C와 D교배종에 비해 높았다(P<0.05). 주령에 따른 증체량은 A와 B교배종에 비해 C와 D교배종이 낮았으며(P<0.05), 0~20주령의 증체량은 B교배종의 증체량이 다른 교배종에 비해 높았다(P<0.05). 주령에 따른 사료 섭취량은 0~12주령, 0~16주령 및 0~20주령에 D교배종이 다른 교배종들에 비해 낮았다(P<0.05). 주령에 따른 사료 요구율은 C교배종이 가장 높았다(P<0.05). 이런 결과들은 산란형 토종 실용계 생산을 위한 2원교배 종계의 육성기 성적에 대한 기초적인 자료로서 이용될 것이라 사료된다.
급속한 IT의 발전으로 인해 개인정보뿐만 아니라 기업이 보유하고 있는 핵심 기술 및 정보에 대한 유출 위협이 중요한 이슈로 인식되고 있다. 기업에게 있어서 보유하고 있는 핵심 기술은 기업의 생존 및 지속적으로 경쟁 우위를 차지하기 위해 매우 중요한 부분이다. 최근 기술 침해 사례가 많이 일어나고 있는데, 기술 유출은 기업에게 있어서 주가하락 등의 막대한 재무적인 손실을 가져올 뿐만 아니라, 기업의 신뢰에 손상을 입게 되고, 기업의 발전을 지연시키게 되는 악영향을 미치게 된다. 특히, 대기업에 비해 핵심기술이 기업 내 중요한 많은 부분을 차지하는 중소기업에 있어서 기술 유출에 대한 대비는 기업의 존립에 있어서 필수적인 요소로 볼 수 있다. 이처럼 정보 보안 관리의 필요성과 중요성이 대두되면서 기업 입장에서 조기에 기술 침해 위협에 대해 확인하고 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 실증 분석을 수행하고, 인공지능 알고리즘을 통해 기술유출 조기경보시스템을 개발하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 중소기업이 보유한 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 확인해보고, 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 여러 기법들 중 하나인 Support Vector Machine을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 기술 유출 가능성에 대한 조기 경보 모형을 통해 기업 및 정부 관점에서 기술 유출을 미리 예방할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 시험은 토종 실용계 생산을 위한 2원 교배종 종계의 산란기 능력을 조사하기 위해 수행하였다. 공시계는 국립축산과학원에서 품종복원 및 토착화한 토종 순종계의 2원 교배종 암컷 480수를 이용하였다. 시험 설계는 발생된 4교배종 병아리를 각각 A) C계통${\times}$S계통, B) C계통${\times}$H계통, C) R계통${\times}$S계통, D) L계통${\times}$H계통으로 하여 총 4처리구로 하고, 교배종에 따라 각각 4반복, 반복당 30수씩 총 480수를 완전임의 배치하였다. 시산일령, 시산난중 및 시산시의 체중은 교배종 사이에서 유의적인 차이가 없었다(P>0.05). 20주령과 64주령의 체중은 교배종 간 유의차가 없었으나(P>0.05), 24, 32, 40 및 60주령에서는 다른 교배종에 비해 D교배종이 낮게 나타났다(P<0.05). 사료 섭취량은 A교배종에서 가장 높았다(P<0.05). 주령에 따른 평균난중은 48~52주령, 60~64주령에서 교배종 간 차이가 없었으나(P>0.05), 다른 주령에서는 A교배종의 평균난중이 가장 높았다(P<0.05). 산란기 전체의 평균난중은 A교배종이 C와 D교배종보다 높게 나타났다(P<0.05). 사료 효율은 C교배종이 다른 교배종에 비해 저조하였다(P<0.05). 주령별 산란지수는 A와 B교배종이 C와 D교배종보다 높았다(P<0.05). 산란율은 36주령 이후 계속적으로 감소하는 경향이었으며, A와 B교배종이 C와 D교배종에 비해 산란율이 높았다(P<0.05). 이런 결과들은 한국토종닭 실용계 생산을 위한 2원 교배종 종계의 산란기 성적에 대한 기초적인 자료로서 이용될 것이라 사료된다.
본 시험은 토종 실용계 생산을 위한 2원교배 종계의 육성기 능력을 조사하기 위해 수행하였다. 공시계는 국립축산과 학원에서 품종 복원 및 토착화한 토종 순종계의 2원 교배종 암컷 480수를 이용하였다. 시험 설계는 발생된 4계통 병아리를 각각 A) C계통${\times}$S계통, B) C계통${\times}$H계통, C) R계통${\times}$S 계통, D) L계통${\times}$H계통으로 하여 총 4처리구로 하고, 교배조합에 따라 각각 4반복, 반복당 30수씩 총 480수를 완전임의 배치하였다. 토종닭의 생존율(%)은 전 기간에서 C교배종이 90% 이상으로 가장 높았으며, B교배종이 73~78%로 가장 낮았다(P<0.05). 4주령의 체중은 A교배종이 가장 높고, D교배종이 가장 낮았으며(P<0.05), 8주령에서는 D교배종의 체중이 가장 낮게 나타났다(P<0.05). 주령별 증체량은 0~4주령까지 A와 D교배종에 비해 B와 C교배종이 높았다(P<0.05). 0주령부터 8, 12, 16주령까지는 교배종간 유의적인 차이가 없었다. 주령별 사료 섭취량은 교배 조합 간에 유의적인 차이는 없었다. 주령별 사료 요구율은 0~4주령에서 D교배종의 사료 요구율이 가장 높았다. 이런 결과들은 한국 토종닭 실용계 생산을 위한 2원교배 종계의 육성기 성적에 대한 기초적인 자료로서 이용될 것이라 사료된다.
최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.
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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.