• Reproductive and Developmental Biology
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• 제32권3호
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• pp.141-146
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• 2008

돼지 페르몬성 냄새 물질을 탐색하기 위하여 tetrahydrofuran-2-yl 계 화합물들과 관측된 결합 친화력상수(Obs.p$[Od]_{50}$) 사이의 정량적인 구조-활성관계(QSAR)로부터 4개 형태의 모델(2D-QSAR, HQSR, CoMFA 및 CoMSIA)들이 유도되었다. Ligand based approache로부터 최적화된 CoMFA 모델(예측성; $r^{2}_{cv.}(q^2)$=0.886 및 상관성: $r^{2}_{ncv.}$=0.984)이 가장 좋은 모델이었다. CoMFA 모델로부터 돼지 페르몬성 냄새 물질로 예측된 $N^{1}$-allyl-$N^{2}$-(tetrahydrofuran-2-yl)methyl) oxalamide (P1), 2- (4-trimethylammoniummethylcyclohexyloxy)tetrahydrofurane (P5) 및 2- (3-trimethylammonium-methylcyclohexyloxy)tetrahydrofurane (P6) 분자들은 비교적 높은 결합 친화력 상수값(Pred.p$[Od]_{50}=8{\sim}10$)과 몇 가지 독성에 대하여 낮은 독성간을 나타내었다.

• 터널과지하공간
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• 제25권2호
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• pp.155-167
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• 2015

본 연구에서는 TOUGH2-FLAC3D 연계해석기법을 이용하여 암반공동에 고온의 열에너지를 30년간 저장하는 경우 주변 암반에 야기되는 열-수리-역학적 연계거동을 살펴보았다. 열에너지저장에 따른 암반의 거동 특성 및 환경 영향을 예측하고 이에 대한 제어기준을 수립하기 위한 기초 연구로서, 저장소 주변 암반에서 발생하는 열-수리 흐름과 역학적 거동의 상호작용에 대하여 검토하였다. 기본해석으로서 결정질 암반 내 원통형 공동에$350^{\circ}C$의 대용량 열에너지를 저장하는 경우를 모델링하였으며, 열에너지저장소의 단열성능은 고려하지 않았다. 암반 내 열전달의 주요 메카니즘은 암반의 전도에 의한 것으로 판단되며, 암반의 역학적 거동은 수리적 요소보다는 열적 요소에 지배적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 암반과 지하수 가열에 따른 유효응력 재분포 양상과 열팽창으로 인한 암반 변위 및 지표 융기를 검토하였으며, 주변 암반에서의 전단파괴 위험도를 정량적인 수치를 통해 제시하였다. 암반 가열에 따른 열팽창으로 인하여 지표면에서 수 cm의 융기가 발생하였으며, 저장공동 상부에 인장응력이 크게 발달하면서 전단파괴의 위험도가 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.149-162
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• 2008

미국농무성에서 토양과 토지이용 특성을 고려한 대규모 유역의 유출해석과 토양침식량 및 비점오염원 부하를 해석하기 위해 개발한 SWAT 모델을 대청댐 유역에 적용하여 토지이용 특성별 토양침식량을 산정하였다. 연구결과는 저수지관리자와 정책입안자들에게 저수지 탁수문제를 완화하기 위한 유역관리 대안의 효율성을 평가하는데 중요한 정보를 제공한다. 유출과 토양 유실량 산정에 영향을 미치는 주요한 매개변수들을 보정한 후, 모델은 실측 연간 유출성분과 월별 유황변화를 비교적 잘 예측하였다. 모의결과, 토지 이용별 단위면적당 토양침식량은 밭이 33.1 ton/ha/yr로 가장 많았으며, 임야는 수목의 종류에 따라 $2.3{\sim}5.4ton/ha/yr$, 도시지역 1.0 ton/ha/yr, 논 0.1 ton/ha/yr의 순으로 나타났다. 토지이용면적 가중 연간 토양침식량 산정결과, 밭은 유역전체 면적에서 차지하는 비율이 단지 10% 정도에 해당하지만 연간 총 토양침식량의 55.3%를 차지하는 것으로 나타났다. 비록 본 연구에서 적용한 토양침식량 산정 방법에 농작물의 종류와 경작형태에 대한 구체적인 정보를 포함하지 못하는 불확실성이 내재되어 있으나, 연구결과는 최소한 저수지의 탁수문제를 완화하기 위해서는 상류 유역의 토양침식 조절대책이 필요함을 시사하며, 유역의 점유율에 비해 토양침식에 기여도가 가장 큰 밭농사 지역에 대한 토양침식 억제 대책을 우선 실시하는 것이 가장 효율적일 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.697-706
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• 2013

최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 자원환경지질
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• 제42권4호
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• pp.335-342
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• 2009

감마선을 조사(照射)하거나 조사하지 않은 두 경우의 Bacillus Subtilis를 대상으로 하여 박테리아 세포 붕괴(lysis)를 유도한 후 방출된 유기 분자가 pH 7 조건에서 석영 용해 속도에 미치는 영향을 조사하였다. 시간이 경과하며 석영과 박테리아 혼합 슬러리에서 용존 유기탄소(dissolved organic carbon; DOC) 함량이 증가하였으며 이는 박테리아 투입량과 대체적으로 비례하는 것으로 보아 박테리아 세포 붕괴의 결과인 것으로 판단되었다. 방사선을 조사하지 않은 박테리아를 투입하였을 경우, 시간이 경과하며 박테리아를 투입하지 않은 화학적 비교 슬러리에 비해 높은 함량의 규소가 용출되어 나왔다. DOC 함량과 용해되어 나온 규소 함량간에 나타난 좋은 상관관계는 규소 용출의 원인이 박테리아 세포 붕괴에 의해 방출된 DOC에서 비롯되었음을 나타낸다. 한편 방사선을 조사한 박테리아의 세포 붕괴 산물은 방사선을 조사하지 않은 경우에 비하여 단위 DOC 함량당 매우 높은 농도의 규소를 용출시켰다. 이 때 관찰되는 규소 용출은 방사선이 조사되었을 때 교란된 박테리아 내부의 유기 분자가 방사선을 조사하지 않은 박테리아에 비하여 석영을 보다 효과적으로 용해할 수 있는 유기 분자로 변화하였기 때문으로 판단된다. 이 결과는 고준위 방사성 폐기물 처 분장에서 누출된 핵종이 지표 생태계에 도달하는데 소요되는 시간을 예측할 때 처분장 주변 대수층 암석의 풍화 속도 촉진에 미치는 박테리아 세포 붕괴의 영향을 고려해야 함을 나타낸다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제35권3호
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• pp.257-263
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• 2015

This study was conducted to assess the potential of using NIRS to accurately determine the chemical composition and fermentation parameters in fresh coarse sorghum and sudangrass silage. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has been increasingly used as a rapid and accurate method to analyze the quality of cereals and dried animal forage. However, silage analysis by NIRS has a limitation in analyzing dried and ground samples in farm-scale applications because the fermentative products are lost during the drying process. Fresh coarse silage samples were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range of 680~2500 nm, and the optical data were obtained as log 1/Reflectance (log 1/R). The spectral data were regressed, using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with first and second order derivatization, with a scatter correction procedure (standard normal variate and detrend (SNV&D)) to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation (SECV). The results of this study showed that NIRS predicted the chemical constituents with a high degree of accuracy (i.e. the correlation coefficient of cross validation ($R^2{_{cv}}$) ranged from 0.86~0.96), except for crude ash which had an $R^2{_{cv}}$ of 0.68. Comparison of the mathematical treatments for raw spectra showed that the second-order derivatization procedure produced the best result for all the treatments, except for neutral detergent fiber (NDF). The best mathematical treatment for moisture, acid detergent fiber (ADF), crude protein (CP) and pH was 2,16,16 respectively while the best mathematical treatment for crude ash, lactic acid and total acid was 2,8,8 respectively. The calibrations of fermentation products produced poorer calibrations (RPD < 2.5) with acetic and butyric acid. The pH, lactic acid and total acids were predicted with considerable accuracy at $R^2{_{cv}}$ 0.72~0.77. This study indicated that NIRS calibrations based on fresh coarse sorghum and sudangrass silage spectra have the capability of assessing the forage quality control

• 에너지공학
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• 제26권4호
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• pp.100-106
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• 2017

재가열로에서 분위기 온도에 따른 소재온도 변화를 예측하기 위해 SUS304, SS400 소재가 적용되었으며, 소재내부에 깊이 방향으로 열전대를 5개씩 설치한 후 분위기 온도를 1200도까지 상승시켰다. 그 결과 소재온도는 평균적으로 1150도 이상 도달했으며, 국부적으로 소재 표면과 내부는 10도 이상의 온도차를 나타내었다. 실험결과의 타당성 검증을 위해 열모델을 적용하여 수치해석 되었으며, 실험결과 대비 해석결과는 출구 평균온도 기준 15도 이내의 범위에서 오차를 나타내었다. 또한 오차는 SUS304 소재에 비해 비열 변화가 큰 SS400 소재에서 상대적으로 높게 나타났다. 결론적으로 재가열로에서 소재 온도는 분위기 온도 제어를 통해 달성할 수 있으며, 분위기 온도에 따른 소재 온도 변화는 출구에서 3% 오차범위 내에서 열모델을 사용하여 유추할 수 있음이 실험적으로 증명되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1-7
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• 2020

강화학습에서 근사함수로써 사용되는 딥 인공 신경망은 이론적으로도 실제와 같은 근접한 결과를 나타낸다. 다양한 실질적인 성공 사례에서 시간차 학습(TD) 은 몬테-칼로 학습(MC) 보다 더 나은 결과를 보여주고 있다. 하지만, 일부 선행 연구 중에서 리워드가 매우 드문드문 발생하는 환경이거나, 딜레이가 생기는 경우, MC 가 TD 보다 더 나음을 보여주고 있다. 또한, 에이전트가 환경으로부터 받는 정보가 부분적일 때에, MC가 TD보다 우수함을 나타낸다. 이러한 환경들은 대부분 5-스텝 큐-러닝이나 20-스텝 큐-러닝으로 볼 수 있는데, 이러한 환경들은 성능-퇴보를 낮추는데 도움 되는 긴 롤-아웃 없이도 실험이 계속 진행될 수 있는 환경들이다. 즉, 긴롤-아웃에 상관없는 노이지가 있는 네트웍이 대표적인데, 이때에는 TD 보다는 시간적 에러에 견고한 MC 이거나 MC와 거의 동일한 학습이 더 나은 결과를 보여주고 있다. 이러한 해당 선행 연구들은 TD가 MC보다 낫다고 하는 기존의 통념에 위배되는 것이다. 다시 말하면, 해당 연구들은 TD만의 사용이 아니라, MC와 TD의 병합된 사용이 더 나음을 이론적이기 보다 경험적 예시로써 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선행 연구들에서 보여준 결과를 바탕으로 하고, 해당 연구들에서 사용했던 특별한 리워드에 의한 복잡한 함수 없이, MC와 TD의 밸런스를 랜덤하게 맞추는 좀 더 간단한 방법으로 MC와 TD를 병합하고자 한다. 본 연구의 MC와 TD의 랜덤 병합에 의한 DQN과 TD-학습만을 사용한 이미 잘 알려진 DQN과 비교하여, 본 연구에서 제안한 MC와 TD의 랜덤 병합이 우수한 학습 방법임을 OpenAI Gym의 시뮬레이션을 통하여 증명하였다.

• 한국가금학회지
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• 제47권3호
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• pp.127-133
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• 2020

Chibby family member 2(CBY2)은 Chibby-like super family domain을 가지고 있으며, SPERT 또는 NURIT 등으로도 알려져 있지만, 그 기능이 많이 알려져 있지는 않다. 본 연구에서는 메추리 CBY2 유전자를 클로닝하여 그 서열을 분석하고, QM7 메추리 근육 세포의 근육발생에서의 역할을 분석하였다. 메추리 CBY2의 코딩 서열은 978개의 염기로 이루어져 있으며, 이는 325개의 아미노산으로 번역되어진다. 메추리 CBY2는 닭의 CBY2와 가장 유사했으며, 이들 조류의 CBY2는 진화 역사상 일찍이 포유류의 CBY2와 나뉘어진 것으로 분석되었다. 단백질 도메인 예측 분석 결과, 메추리 CBY2는 N-말단 쪽에, 포유류와 비교 시 상이한 아미노산을 많이 갖고는 있지만, 83개의 아미노산으로 이루어진 Chibby-like superfamily domain을 가진 것으로 확인되었다. 메추리의 다양한 조직 중 CBY2는 지방조직에서 가장 많이 발현했으며, 간, 심장, 신장에서는 중간 또는 낮은 정도로 발현했고, 대흉근에서는 극히 낮은 발현을 보였다. CBY2의 근육발생에서의 역할을 분석하기 위해 CBY2를 QM7 세포에 과발현시킨 결과, CBY2가 근육발생을 억제하는 것을 확인할 수 있었으며, 근관의 넓이를 수치화해 비교해본 결과, 그 면적이 대조구의 약 25%밖에 되지 않았다. 결론적으로 메추리 CBY2는 Chibby-like superfamily domain을 가지고 있으며, 근육발생을 억제하는 특성이 있다. 추후 연구는 CBY2가 근육발생을 억제하는 기작을 밝혀내는데 중점을 두어야 할 것이다.

• 한국잡초학회지
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• 제30권2호
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• pp.103-110
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• 2010

일년생 잡초인 물달개비 및 올챙이고랭이의 출아와 초기생장을 예측하기 위한 모델 구축을 위하여 온도조건을 달리한 식물생장상에서 포트실험을 수행하였다. 이들 잡초의 출아 및 초기생장과 유효적산온도와의 관계를 비선형회귀로 분석한 결과 온도조건에 상관없이 각각 Gompertz 모델 및 logistic 모델로 설명이 잘 되었다. 물달개비 및 올챙이고랭이의 최대 출아율의 50%에 필요한 유효적산온도는 각각 69.3 및 $94.8^{\circ}C$이었으며, 4엽기에 이르는데 필요한 유효 적산온도는 각각 247 및 $234^{\circ}C$이었다. 본 연구에서 개발된 모델로 분석한 결과 평균 기온이 $3^{\circ}C$ 상승하게 되면 이들 잡초의 50% 출아는 물달개비의 경우 1일, 올챙이고랭이의 경우는 2일 빨라지고, 4엽기에 다 다르는 날짜는 이들 잡초 모두 3일이 빨라질 것으로 예측되었다. 따라서 온도상승조건에서 물달개비 및 올챙이고랭이를 효과적으로 방제하기 위해서는 현재의 처리시기보다 약 2-3일 빨라져야 할 것으로 예상된다.