이 연구는 치매안심센터 인지재활 프로그램의 현황 및 실태분석을 통한 활성화 방안과 다차원적 치료레크리에이션 프로그램에 대한 개발방향과 내용을 도출하고자 D시의 치매안심센타 인지재활 치료프로그램 참여 노인 각 50명씩(5개구)을 선정하였고, 9명을 전문가 집단 의견수렴 대상으로 선정하였다. 수집된 자료는 SPSS ver. 18.0 통계 프로그램을 이용하여 기술통계와 구성요소별 중요도 및 우선순위는 계층구조분석을 시행함으로써, 첫째, 현재 제공되고 있는 인지재활 지원 프로그램은 이용자의 요구와는 달리 지원프로그램이 충분하지 않아 경험이 상당히 낮게 나타났으며, 이에 대한 개선점으로는 돌봄이나 보호시설 확대와 이용자의 요구를 충족할 다양한 프로그램 개발이 중요하다고 나타났고, 둘째, 치료레크리에이션 구성요소별 중요도와 우선순위는 대분류(6개) 운동요법, 중분류(16개) 운동요법의 행동중심 접근법, 소분류(47개) 힘뇌체조, 실버건강체조가 가장 높게 나타났다. 이는 치료레크리에이션 프로그램 개발시 각 영역의 우선순위를 고려한 다차원적 프로그램 계획이 이루어져야 함을 보여주는 결과라 할 수 있다.
연안 충적층 지역은 토양침식, 지반침하 등 지질 재해와 태풍, 홍수 해양 재해에 노출되어 인명 또는 재산 피해의 위험에 취약하다. 지반 침하는 지표 물질이 지하로 이동하면서 지반의 점진적인 또는 급격한 침강이 발생하는 현상으로 지속적인 감시가 요구된다. 영상레이더 위상간섭기법 (Radar Interferometry)은 마이크로파 영역에서 관측된 위상정보를 이용하여 지형 변위를 정밀하게 관측할 수 있는 기술이다. Small BAseline Subset(SBAS) 기법은 최소 20장 이상의 영상레이더 자료를 사용하여 대상 지역에 대한 시계열 지표 변위를 정밀하게 분석할 수 있어 지반침하 감시에 유용하다. X- 또는 C-밴드에 비해 장파장인 L-밴드 영상레이더 자료는 긴밀도 유지에 보다 유리하여 지구과학용으로 적합하다. 하지만 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2은 전지구 관측 프로그램을 운영하고 있어 시계열 분석을 하기에 영상 획득이 충분하지 않을 수 있다. 관심 지역인 부산의 경우, Stripmap 영상은 11장으로서 SBAS 시계열 분석 기법을 적용하기에는 부족한 촬영 수이다. 일반적으로 동일한 모드의 영상 간 위상간섭기법의 적용이 가능하지만, 비슷한 관측 기하에서 관측한 Stripmap과 ScanSAR 영상을 이용한 위상간섭기법의 적용이 성공적으로 수행된 바 있다. 해당 지역의 ScanSAR 영상은 18장으로 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하면 SBAS 기법을 이용한 향상된 시계열 분석이 가능하게 된다. 본 연구에서는 Gamma 소프트웨어를 이용하여 ALOS-2 PALSAR-2로부터 획득된 L-band 영상 자료에 대한 위상간섭기법 적용 가능여부를 평가하였다. Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법 적용을 위해 이종 모드 관측 영상 사이의 chirp bandwidth와 pulse repetition frequency (PRF)의 차이를 고려한 영상레이더 자료 처리를 수행하였으며, radar carrier frequency의 차이 보정과 common band filtering 적용 여부에 따라 발생하는 위상간섭도의 품질을 분석하였다. Radar carrier frequency 차이 보정에 따른 위상간섭도의 긴밀도 변화는 크게 나타나지 않았으나, common band filtering으로 인해, 위상간섭도에서 azimuth 방향으로 주기적인 잡음과 전체적인 긴밀도 저하가 발생하였다. 따라서 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하는 경우 두 관측 모드의 range와 azimuth 방향의 밴드 폭의 특성에 따라 주의 깊은 자료 처리가 요구된다.
외부형태에 근거하여 한반도 시호속은 시호군(시호, 참시호), 등대시호, 그리고 개시호군(개시후, 섬시호)로 구분이 가능하다. 시호군은 경생엽이 선형 또는 선상 피침형으로 기저부가 줄기를 감싸지 않는 유저인 반면, 개시호군과 등대시호는 경생엽이 난상 피침형 또는 제금형으로 기저부를 완전히 감싸는 이저 또는 전저이다. 그리고 시호군과 개시호군은 정생하는 복산형화서를 중심으로 복잡한 취산배열을 하는 반면, 등대시호는 정생하는 복산형화서를 중심으로 단순 취산배열을 하고 있다. 한편, 등대시호는 식물체가 소형이고 소회경의 길이가 짧고 그 수가 20여개 이르는 반면, 개시호군과 시호군은 식물체가 대형이며 소화경이 길게 신장하고 그 수가 10여개에 불과하다. 화분의 특징으로 섬시호와 개시호는 화분의 공구가 미약하게 발달하는 반면, 참시호, 시호 및 등대시호는 화분의 공구가 뚜렷하게 발달한다. 염색체는 시호가 2n=20, 참시호와 개시호가 2n=12, 등대시호 및 섬시호가 2n=16으로 관찰되었지만, 등대시호와 섬시호의 핵형이 달라서 서로 유연관계가 없는 것으로 나타난다. 이상에서 섬시호는 개시호와 가장 유연관계가 깊은 것으로 보이지만, 분지 분석 결과 섬시호의 유연관계는 뚜렷하게 분석 되지는 않았지만, 오히려 러시아에 분포하는 B. bicaule와 가까운 것으로 나타나고 있다. 보전생물학적 측면에서 섬시호는 인위적 남획과 방목 염소가 최대 위협요인으로 판단된다.
무궁화(Hibiscus syriacus L.) 화분의 형성과 분화발달 과정을 광학현미경, 투과 및 주사전자현미경 등으로 연구하였다. 초기 화분낭시원체는 세포분열에 의해 표피계, 포원조직, 결합조직으로 되고, 포원조직은 융단조직고 생식세포인 화분모세포를 형성하였다. 특히 조밀한 세포질과 많은 세포내소기관을 포함하는 융단조직세포와 화분모세포에는 핵 주위에 매우 많은 소액포들이 분포하였고, 이들 세포 사이에 많은 원형질연락사가 관찰되어 이들 간의 구조 및 기능적인 밀접한 관계가 추정되었다. 화분못포가 감수분열을 수행하는 동안 이들 세포 주위에 callose가 쌓이기 시작하였고 분열이 끝나 사분체가 되면 callose는 각각의 화분립을 두껍게 포위하였다. 이때 각각의 화분립에서 화분벽 발달이 시작되는데, 세포막으로부터 probacule이 형성되기 시작하여 bacule과 tectum으로 구성된 sexine층을 일차적으로 형성하였다. Callose가 분해되면서 화분벽은 nexine 1, nexine 2, intine층의 순서로 발달하였고 nexine층은 intine층보다 두껍게 분화하였다. 화분내벽인 intine층의 발달이 끝난 후 표면구조인 발아공과 돌기가 tectum 위에 형성되었고, 발아공(ca, $2-3\;\mu\textrm{m}$)은 비교적 규칙적인 나선상 형태로 화분표면에 50여개 분포하였다. 돌기는 약 $4-9\;\mu\textrm{m}과\;15-20;\mu\textrm{m}$ 길이의 이형구조를 이루었고 기저부의 돌출구조는 관찰되지 않았다. 화분형성과정을 끝낸 성숙한 화분의 크기는 약 $170\;\mu\textrm{m}$이고 120여개의 돌기가 관찰되었다. 본 연구에서 밝혀진 화분의 크기와 모양, 화분벽의 구조와 형태, 발아공 및 돌기의 특성 등을 Hibiscus속에서 알려진 진화적 추이와 비교하여 볼 때 H. syriacus는 동속내에서 비교적 진화된 화분의 특성을 지니고 있는 것으로 추정되었다.
목적 : 감마 나이프에 사용되고 있는 코발트-60의 골에 의한 흡수 선량 감소는 -3.5$\%$이다. 그러나 모든 방사선 수술 치료 계획 시스템은 치료 부위를 단위밀도 (unit density)로 가정하여 계산을 시행하므로 조직 불균일성에 대한 고려를 하지않고 있다. 중두개와 (mid cranial fossa) 부위는 여러 두께의 골로 구성되어 있기 때문에 감마 나이프를 이용한 방사선 조사시 중두개와에 위치한 병변인 뇌하수체 종양 지점이나 청신경 초종 지점의 치료시 흡수되는 방사선량은 방사선 수술 계획 시스템에 의하여 계산한 값과 차이가 날 가능성이 있다. 이 연구는 이러한 중두개와에 위치한 병변의 치료시 골에 의한 흡수 선량의 감소에 대한 검증을 위하여 시행하였다. 대상 및 방법 : Alderson Rando phantom (이하 인체 모형 판톰-human phantom-이라 명명)의 두개골 부위에 4개의 핀에 의해 Leksell stereotactoc frame을 고정시키고 뇌단층 촬영을 시행하였다. 뇌 단층 촬영 상에 뇌하수체 종양과 청신경 초종(acoustic neurimona)에 해당되는 각각의 지점을 정한 후 먼저 뇌하수체 지점에 인체 모형 판톰의 모양에 맞게 자른 코닥 X-omat V 필름을 사이에 넣고 인체 모형 판톰을 잘 고정한 후에 14 mm 조준기 (collimator)를 부착하여 방사선을 조사하였다. 한 지점당 3회 반복 시행하였다. 18 mm 조준기를 이용하여 동일한 방법으로 3회 반복 시행하였다. 두 번째 지점인 청신경 초종 지점에 필름을 넣은 뒤 첫 번째와 동일한 방법으로 14 mm 조준기와 18 mm 조준기를 사용하여 각각 3회 반복 시행하였다. 동일한 실험 조건으로 균일한 밀도로 이루어진 16 cm 지름의 구형 폴리스티렌 판톰 내에 폴리스티렌 카세트에 맞는 필름을 삽입하여 14 mm, 18 mm 조준기 각각에 대하여 방사선 조사를 시행하였으며 이 과정을 3회 반복 시행하였다. 이후 필름들을 현상하여 VXR-12 필름 광학 측정기를 이용하여 등선량 곡선을 얻는다. 여기서 얻어진 등선량 곡선 (isodose curve)을 기초로 하여 off axis ratio 곡선을 얻었다. 결과 : 중두개와에 위치한 병소에 대하여 감마 나이프를 이용한 방사선 조사를 시행할 때 골에 의한 흡수 선량 감소는 뇌하수체 종양 지점이 청신경 초종 지점보다 많이 나타났으며 (0.2-3.0 mm vs. 0.1-1.3 mm) 조준기 크기에 따라 14 mm 조준기일 경우가 18 mm 조준기보다 더 많은 흡수 선량 감소 (0.4-3.0 mm vs. 0.2-2.2 mm)를 보였다. 결론 : 흡수 전량 감소가 실제 임상에서 치료 계획을 세우는데 있어서는 큰 영향을 미치지 않는 범위 내 (1 mm)에서 일어남으로 골에 의한 흡수 선량 감소를 고려하여 치료계획을 조정해야 할 필요는 없을 것으로 생각된다.
$25^{\circ}C$에서 $CO_2$ 흡착을 위한 작업용량과 $CO_2/CO$ 선택계수를 현저하게 향상시키기 위하여 서로 다른 전하와 이온반경을 갖는 $Na^+$, $N^+$, $Ca^{2+}$와 $Cu^{2+}$로 이온교환된 Y 제올라이트들이 연구되었다. 매우 소량인 0.012% $Ca^{2+}$로 이온교환된 NaY는 7회의 반복적인 $CO_2$ 흡착/탈착 싸이클 동안에도 완전히 가역적이었으므로 기존에 보고된 것들과는 달리 표면에 카보네이트는 생성되지 않는 것으로 생각된다. 4 bar 이상에서 2.00% CaY, 1.60% CuY와 1.87% LiY 모두 NaY와 매우 유사한 $CO_2$ 흡착성능을 보였다할지라도 그보다 낮은 압력에서는 이들의 흡착능은 감소하였고 그 정도는 금속이온들의 종류에 의존하였다. 0.5 ~ 2.5 bar에서 $CO_2$ 흡착성능은 NaY > 1.60% CuY > 2.00% CaY > 1.87% LiY의 순으로 나타났는데, 이들 모두 동일한 faujasite 골격과 약 2.6의 Si/Al 비율을 가지므로 골격, 골격조성, 유효세공크기와 채널구조에 있어서 차이는 없기 때문에 약한 루이스산의 특성을 갖는 $CO_2$의 구별되는 흡착거동은 이온교환에 따른 국부염기도와 흡착 포텐셜 에너지의 변화 때문일 것이다. $CO_2$ 흡착과는 다른 경향성이 CO 흡착에서 나타났고 이는 보다 약한 사극자 상호작용 때문이다. 0.012 ~ 5.23% Ca 함량을 갖는 Y 제올라이트에 $CO_2$와 CO 흡착 시 Ca 함량에 따른 현저한 의존성이 존재하였는데 0.05% 이하에서 $CO_2$ 흡착능은 증가한 반면에 그 이상에서는 감소하였다. 이러한 경향에도 불구하고 Ca 함량의 증가와 함께 작업용량과 $CO_2/CO$ 선택계수는 현저히 증가하였고, 5.23% CaY의 경우 작업용량은 $2.37mmol\;g^{-1}$, 선택계수는 4.37이었는데 본 연구에서 얻어진 작업용량은 문헌에 보고된 벤치마크와 유사한 수준이었다.
본시험은 백침계 오이에 있어 착과기 이후의 저광도 조건이 생육 및 수량에 미치는 영향을 검토코자 수행되었다. 광도 처리는 무처리를 비롯하여 100, 200, 400 ${\mu}mol\;{\codt}\;m^{-2}\;{\cdot}\;s^{-1}$로 되도록 하였다. 초장과 측지길이는 광도가 낮았던 처리에서 크게 감소되었으나, 저광도 처리간에는 차이를 보이지 않았다. 엽면적과 근중은 100${\mu}mol\;{\codt}\;m^{-2}\;{\cdot}\;s^{-1}$에서 가장 적었으나, 200과 400 ${\mu}mol\;{\codt}\;m^{-2}\;{\cdot}\;s^{-1}$처리간에는 차이를 보이지 않았다. 광합성량은 저광도가 될수록 감소되었다. 엽록소 함량과, 근활력 및 일비액 역시 낮은 광도에서 감소하였는데, 200 ${\mu}mol\;{\codt}\;m^{-2}\;{\cdot}\;s^{-1}$과 400 ${\mu}mol\;{\codt}\;m^{-2}\;{\cdot}\;s^{-1}$처리간에는 차이를 보이지 않았다. 잎의 기공 관찰 결과 낮은 광도에서 기공세포의 발달이 억제되었고 기공의 개도도 완전하지 않았으며, 기공크기가 작았으나 기공수는 증가하였다. 낮은 광도 하에서 잎에 황화현상과 유과 형태의 비정상과가 발생되었다. 또한 잎의 Mg와 Ca의 흡수량이 광도가 낮아짐에 따라 저하되었다. 수확과수는 자연광에 비하여 400 ${\mu}mol\;{\codt}\;m^{-2}\;{\cdot}\;s^{-1}$에서 65%, 200고 100 ${\mu}mol\;{\codt}\;m^{-2}\;{\cdot}\;s^{-1}$에서 각각 80%와 90%의 수량감소를 보였다. 이러한 저광 조건은 처리 후 2주 정도의 초기수량에 크게 영향을 끼쳤으며, 특히 측지 수확과수가 현저히 줄어드는 결과를 보였다.
한국산 대극속(Euphorbia L.) 13종의 화분 형태에 대한 재검토가 광학현미경과 주사전자현미경을 통하여 수행되었으며, 특히 화분 극축의 길이, 적도면의 직경, 발아구의 크기, 표벽의 두께 등이 측정되었다. 또한 화분 형질의 분석을 바탕으로 화분 형질에 대한 분류학적 평가 및 분류군의 유연관계가 논의되었다. 화분 극축의 길이(P)와 적도면 직경(E)의 평균치를 바탕으로 한국산 대극속은 다음과 같이 3군으로 구분되었다 : 1군. 흰대극아속의 낭독절, 대극절; $(P)x(E)=(54.88-67.17{\mu}m)x(44.30-64.75{\mu}m)$, 2군. 흰대극아속의 흰대극절, 등대풀절; $(P)x(E)=(39.98-47.24{\mu}m)x(36.07-38.83{\mu}m)$, 3군. 땅빈대아속의 큰땅빈대절, 땅빈대절; $(P)x(E)=(30.32-32.51{\mu}m)x(21.71-26.23{\mu}m)$. 또한 각 분류군에서 관찰된 다양한 표벽무늬는 소공의 크기와 소공 간 간격의 차이에 따라 8가지 유형으로 구분되었다. 조사된 화분 형질 중에서 화분의 크기 및 표벽무늬는 비교적 아속과 절 수준에서 유용한 것으로 밝혀졌다. 특히, 땅빈대아속은 매우 작은 화분의 크기에서 뿐만 아니라 표벽에 소공이 치밀하게 분포한다는 점에 의해서 흰대극아속과 뚜렷이 구분되었다. 각 종의 지역집단에 따라 화분의 크기에 심한 변이가 존재하였고 또한 여러 유형의 표벽무늬를 지니고 있었기 때문에, 화분의 크기 및 표벽무늬는 대극속의 각 종을 분류하는 데에는 적절치 않은 것으로 평가되었다. 그러나 표벽무늬의 유사성을 근거로 단주낭독이 낭독보다는 붉은대극에 더 가깝고, 대극, 두메대극, 참대극은 밀접한 유연관계가 있음이 밝혀지는 등, 대극속 일부종의 분류에는 그의 유용성이 인정되었다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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