본 연구의 목적은 한국의 비오톱지도화가 자연환경보전을 위한 실제적 계획수단으로 활용될 있도록 비오톱지도화의 출발지인 독일과의 비교를 통하여 정책적 시사점을 도출하고, 한국의 전국 비오톱지도화를 위한 새로운 방향설정을 모색하는데 있다. 연구방법은 한국과 독일의 비오톱지도화 관련 문헌 및 자료를 수집하였고, 수집된 자료를 국토 및 연방정부차원, 주정부차원, 도시 및 정주지차원에서 양국의 비오톱지도화에 대한 전반적 특성 및 경향에 대해서 검토하였다. 조사 결과 첫째, 독일은 국토전역에 걸쳐 경관생태권역별로 차등 있는 자연 및 경관을 보호, 관리하기 위해서 경관생태유형도와 경관생가치등급도를 작성하였다. 한국은 생태자연도나 녹지자연도가 전국단위에서 자연환경보전을 위해 추진된 지도화로 들 수 있다. 둘째, 독일 주정부차원에서는 주로 자연지역과 그에 준하는 지역을 대상으로 비오톱지도화가 실시되었고, 각주마다 비오톱 적색리스트가 작성된 반면, 한국의 경우 이에 준하는 도차원의 비오톱지도화는 아직 이루어지지 않고 있다. 셋째, 독일의 도시 및 정주지역의 비오톱지도화는 대도시지역 뿐만 아니라 중 소도시와 농촌지역에서도 실시되었으나, 한국의 경우 대도시와 같이 도시화가 많이 진행된 지역을 중심으로 이루어지고 있다. 결론적으로 비오톱 지도화가 전국토의 균형 있는 자연환경 및 비오톱 보호 관리를 위한 수단이 되기 위해서는 도시지역뿐만 아니라 자연지역 및 반자연지역의 비오톱지도화가 활성화되어야 한다. 또한, 이를 위해서는 국토전역에 적용할 수 있는 비오톱유형목록 및 비오톱적색리스트에 대한 연구가 선행되어야 할 것이다.
Mathematical thinking is a core element in mathematics education and classroom learning. This paper wish to investigate how primary four (grade 4) students develop their mathematical thinking through working on tasks in multiplication where greatest products of multiplication are required. The tasks include the format of many digit times one digit, 2 digits times 2 digits up to 3 digits times 3 digits. It is found that the process of mathematical thinking of students depends on their own representation in obtaining the product. And the solution is obtained through a pattern/analogy and "pattern plus analogy" process. This specific learning process provides data for understanding structure and mapping in problem solving. The result shows that analogy allows successful extension of solution structure in the tasks.
This study engages in the features of interaction in elementary school mathematics lessons as reflected in the class discourse. 28 pre-service teachers documented the discourse during observation of their tutor-teachers' lessons. Mapping the interaction patterns was performed by a unique graphic model developed for that purpose and enabled providing a spatial picture of the discourse conducted in the lesson. The research findings present the known discourse pattern "initiation-response-evaluation / feedback" (IRE/F) which is recurrent in all the lessons and the teacher's exclusive control over the class discourse patterns. Hence, the remaining time of the lesson for the pupils' discourse is short and meaningless.
본 논문에서는 다차원 문제로 인하여 발생하는 패턴 분류 성능의 저하를 방지 하여 퍼지 패턴 분류기의 성능을 개선하기 위하여 다수의 Feature들 중에서 패턴 분류 성능 향상에 기여하는 Feature를 선택하기 위한 새로운 Feature Selection 방법을 제안 한다. 새로운 Feature Selection 방법은 각각의 Feature 들을 퍼지 클러스터링 기법을 이용하여 클러스터링 한 후 각 클러스터가 임의의 class에 속하는 정도를 계산하고 얻어진 값을 이용하여 해당 feature 가 fuzzy pattern classifier에 적용될 경우 패턴 분류 성능 개선 가능성을 평가한다. 평가된 성능 개선 가능성을 기반으로 이미 정해진 개수만큼의 Feature를 선택하는 Feature Selection을 수행한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 평가, 비교하기 위하여 다수의 머신 러닝 데이터 집합에 적용한다.
사이드 스캔 소-나를 이용한 해저면 음향영상자료의 처리과정에서 가장 첫 번째 단계는 수중예인체의 절대위치를 결정하는 것이다. 예인체를 조사선박에 부착하지 않고 후미에서 수중예인하기 때문이다. 수중에서 음향을 이용하여 위치를 추적하는 장치나 예인체의 움직임을 관측하는 추가적인 지원장비 없이도 절대위치를 계산할 수 있는 기술적인 알고리즘이 제안되었다. 예인항적으로 작성된 모자이크 결과도면에서, 인접한 측선 간의 불일치나 모호하게 접합되는 해저형태를 발견할 수 없었다. 절대위치 계산과정에서 수중예인체의 진행방향이 부드럽게 되는 부차적인 효과가 있다. 그 결과 진행방향에 대하여 수직으로 분포하는 영상자료의 펼침형태가 안정적으로 배열되며 음향조사역(音響照射域)의 평면투영에서 자료의 유실현상도 현저하게 줄어든다. 수중에서 예인하는 방식의 다른 분야 해양조사에서도 이 연구결과의 적절한활용이 기대된다.
Microsatellite market는 유전연관분석을 위한 매우 유용한 유전표지이다. 그러나 대부분의 market들은 서양인의 정보를 이응하고 있으므로 다른 종족에서 사용할 때는 종족간에 존재할 수 있는 유전 변이의 현저한 차이를 검증해야 한다. 한국인과 일본인 집단에서 종족간 유전 변이를 조사하기 위하여, 각각 96명의 비 혈연관계의 한국인과 일본인 개체들에서 DNA를 채취하였다 그리고 microsatellite set(ABI PRISM Linkage Mapping Set- HDS, Applied Biosystems, Foster City, CA, USA)을 이용하여 1번 인간 염색체 전 부위에 걸쳐 51개의 microsatellite marker들을 배열하고 부착된 marker들의 위치를 분석하여 대립유전자 빈도와 이형질성을 결정하였다 그 결과, 한국인과 서양인 집단 사이에는 현저한 차이를 보였으나 한국인과 일본인 집단 사이에서는 매우 유사하였다. 본 연구의 결과는 유전 연관 연구에 앞서 일반적으로 상용되는 microsatellite marker에 관한 광범위한 검증을 반드시 시행하여야 한다는 것을 나타낸다. 또한 한국인과 일본인 집단 사이에서 유사하게 나타난 대립유전자 빈도와 이 형질성은 두 민족간의 동질성이 높다는 것을 의미하므로 두 민족을 대상으로 한 1번 인간염색체와 관련된 유전 질환의 유전 연관 연구를 시행할 때 동일한 microsatellite marker의 이용 가능성을 제시하였다.
In the present study we have analyzed the characteristics and distribution of the mu-opioid receptor(MOR) by raising anti-peptide antisera to the C-terminal peptide of MOR. The antisera against MOR was produced in New Zealand White rabbit against 15 residue corresponding to amino acids, 384-398 of the cloned rat MOR. The antigenic peptide was synthesized using an Applied Biosystems 432 solid-phase peptide synthesizer. The specificity and identification of the antisera were tested by analysis of transfected cells, epitope mapping and immunohistochemical method. COS-7 cells electroporated with MOR cDNA were used to evaluate the characteristics and subcellular distribution of MOR. MOR immunoreactivity was prodominent in the plasmalemma and subcellular compartments such as endoplasmic reticulum, Golgi apparatus and vesicle like structure. Furthermore, both tissue sections and transfected cell lines could be immunostained with these antisera and the immunoreactivity was abolished when anti-MOR sera were preincubated with the peptide against which they were raised. Based on epitope mapping analysis, all antisera appeared to have a similar epitope, which was determined to be within the last amino acid, 391-398. Moreover, immunohistochemistry showed that MOR immunoreactivity was observed in many brain areas including cerebral cortex, striatum, hippocampus, locus coeruleus and the superficial laminae of the dorsal horn. These stained spinal cord and brain areas showed the mirrored pattern observed in auto radiographic studies of mu-opioid binding as well as a pattern similar to that seen by is situ hybridization for MOR. Thus, several lines of evidence support the conclusion that the antisera produced in the present study most likely recognize mu-opioid receptor. These results suggest that MOR antisera may be utilized as useful tool to analyze the physiological and pharmacological studies for mu-opioid receptor in the future.
본 연구에서는 경기도 포천군 일대의 지하수 부존특성 가능지역을 공간적으로 예측하기 위하여 GIS 기반으로 Weight of Evidence(WofE) 기법을 적용하였다. 기본 자료로는 지하수 산출 특성분석과 관련된 수문지질학적 인자인 지표피복, 지형, 지질 등의 자료를 GIS 정보로 입력하였다. 그리고, 베이지안 확률 분석기법(Bayesian Method)에 기반하여 기본자료와 함께 선구조, 암상, 수계밀도, 식생, 토양, 토지이용현황등과 같이 산출성에 영향을 주는 인자들에 대하여 지하수 부존가능 지수와 사전/사후확률을 구하였다. 이들 자료에 대해 다시 WofE 기법을 적용하여, 각 인자들의 W+, W- 가중 값들을 계산하였다. 또한 이러한 결과의 차이 값으로 공간적인 상관관계를 구하여 지하수 산출특성의 예측가능도를 작성하고자 하였다. 본 연구에 적용한 방법은 잠재된 지하수 부존 지역과 주변 지역의 공간적 분포를 파악하는 데 유용한 것으로 생각된다.
In this paper, we propose the pattern classifier of Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) for diagnosis of 3-phase partial discharge. Conventional methods map the partial discharge/noise data on 3-PARD map, and decide whether the partial discharge occurs or not from 3-phase or neutral point. However, it is decided based on his own subjective knowledge of skilled experter. In order to solve these problems, the mapping of data as well as the classification of phases are considered by using the general 3-PARD map and PA method, and the identification of phases occurring partial discharge/noise discharge is done. In the sequel, the type of partial discharge occurring on arbitrary random phase is classified and identified by fuzzy clustering-based polynomial Radial Basis Function Neural Networks(RBFNN) classifier. And by identifying the learning rate, momentum coefficient, and fuzzification coefficient of FCM fuzzy clustering with the aid of PSO algorithm, the RBFNN classifier is optimized. The virtual simulated data and the experimental data acquired from practical field are used for performance estimation of 3-phase partial discharge pattern classifier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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