• 대순사상논총
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• 제47집
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• pp.241-279
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• 2023

『만법전(萬法典)』은 1986년에 처음으로 간행되었고, 1994년과 1995년에도 재간행되어 정체를 알기가 어려운 신비한 내용을 지닌 수련서 혹은 불교 계통의 서적으로 널리 알려져 왔다. 이제 『만법전』의 내용을 분석함으로써 증산교단(甑山敎壇)의 한 파인 서백일(徐白一)의 용화교(龍華敎)에서 간행한 책으로 밝혀졌다. 따라서 『만법전』에 실린 여러가사는 '증산교가사'로 규정할 수 있다. 『만법전』에 실린 가사에는 천지공사(天地公事), 의통(醫統), 도수(度數), 서신(西神), 천존(天尊), 지존(地尊), 인존(人尊), 치천하오십년(治天下五十年), 해원시대(解冤時代) 등 증산교단에서 고유하게 사용하는 용어들이 많이 언급되었고, 증산의 탄생장소, 탄생 시점, 성씨, 생존기간 등이 읊어져 있다. 그리고 증산이 했다고 전하는 말을 그대로 인용하여 노래하였고, 오선위기(五仙圍碁), 상씨름, 생장염장(生長斂藏), 언청신(言聽神), 기초동량(基礎棟樑), 해인(海印), 상계신(上計神) 등의 증산 고유의 용어에 대해서도 읊고 있다. 특히 증산이 제자들에게 외워준 한시(漢詩)의 일부 구절이 그대로 인용되고 있다. 한편 『만법전』에는 불교적 구원관도 확인이 가능한데, 특히 미륵신앙(彌勒信仰)을 중점적으로 노래하였다. 그런데 『만법전』은 전통적인 불교의 미륵신앙과는 다르게 미륵불의 기운과 능력을 지닌 특정한 인물의 탄생을 예고하고 강조하는 경향이 있다. 미륵세존(彌勒世尊)과 용화회상(龍華會上)을 강조하면서도 전북에 있는 모악산(母岳山) 금산사(金山寺)를 특별하게 읊고 있어서 금산사를 중심으로 한 증산이 바로 미륵불로 오셨다는 증산교인들의 믿음을 긍정적으로 노래한다. 나아가 『만법전』에는 용화교(龍華敎)의 교주인 서백일(徐白一)의 탄생일, 탄생장소, 수감년도, 출옥 시기, 호(號) 등이 언급되어 있어서 이미 세상을 떠난 증산을 대신해서 이 세상에 나온 구원의 절대자가 바로 서백일이라고 은근히 주장하고 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권3호
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• pp.263-276
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• 2024

신갈호의 어류군집 특징 및 어구별 채집 효과를 밝히기 위해 2020년 8월부터 2021년 10월까지 조사를 실시하였다. 채집 어구는 호소에서 일반적으로 사용되고 있는 족대와 투망, 자망, 정치망을 사용하였다. 조사결과, 조사기간 동안 채집된 어류는 7과 18종 3,501개체, 생체량 117,670g이었다. 개체수비 우점종은 참붕어(Pseudorasbora parva, 29.9%), 아우점종은 피라미(Zacco platypus, 25.1%), 다음으로 배스(Micropterus salmoides, 19.3%), 붕어(Carassius auratus, 9.1%), 밀어(Rhinogobius brunneus, 6.1%), 블루길(Lepomis macrochirus, 4.2%) 등의 순으로 우세하였으며, 생체량비 우점종은 붕어(45.1%), 아우점종은 잉어(Cyprinus carpio, 17.4%), 그 다음으로 배스(14.3%), 피라미(7.7%), 떡붕어(C. cuvieri, 7.4%), 참붕어(3.9%) 등의 순으로 우세하였다. 출현종 중 한국고유종은 몰개(Squalidus japonicus coreanus), 점줄종개(Cobitis nalbanti), 얼록동사리(Odontobutis interrupta) 3종이었으며, 외래어종은 배스, 블루길, 떡붕어, 향어(Cyprinus carpio nudus type) 4종으로 이중 배스와 블루길은 생태계교란 생물로 지정된 종이다. 주요종의 평균 체장과 체중을 조사한 결과, 우점종인 참붕어는 체장 60±24.1mm, 체중 4.4±3.42g이었고, 아우점종인 피라미는 체장 82±17.6mm, 체중 10.4±7.27g, 우세종 배스는 체장 96±25.1mm, 체중 24.9±96.02g, 붕어는 체장 125±77.3mm, 체중 168±336.5g이었다. 어구별 조사결과, 족대로 채집된 어류는 3과 8종 302개체 생체량 1,269g, 투망으로 채집된 어류는 4과 11종 948개체 생체량 31,343g, 자망으로 채집된 어류는 4과 13종 682개체 생체량 69,695g, 정치망으로 채집된 어류는 7과 15종 1,569개체, 생체량 15,362g으로 나타났다. 어구별 조사결과를 요약하면, 정치망은 종수와 개체수가, 삼중자망은 생체량이 가장 많았으며, 투망은 연안지대의 종수와 개체수를 채집하는데 강점이 있었으며, 족대는 종수와 개체수, 생체량 모두 가장 적었으나 연안지대의 저서성 소형어류를 채집하는데 강점을 보였다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제16권1호
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• pp.21-48
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• 1974

본 연구는 fibroin을 피복하여 견섬유의 경막적 성질을 지배하는 sericin에 대한 일연의 연구를 수행하여 다음과 같은 결론을 얻었다. I. Sericin Fraction의 물리화학적 특성에 관한 실험 1) 난용성 sericin은 역용성 sericin에 비하여 polar side chain을 가진 amino산(Tyr, Ser)은 적은 반면 alanine과 leucine 등의 수화성이 적은 amino산이 측정되었다. 2) 수화성의 amine산은 견사의 외층부에서, 그리고 수화성이 적은 amino산은 fibroin에 가까운 부위에 많이 존재하였다. 3) 용수에 대한 sericin의 팽윤, 용해성은 alnino산 조성만으로 해석하기는 곤란하며 sericin의 결정구조나 이차구조와의 복합구조로 변화한다고 생각된다. 4) 견사의 간섭은 환상에 가까우나 정연처리로서 소멸하였다. 5) 작잠견 sericin은 가잠견 sericin과 차이가 있었는데 자오선상에 강한 환상 Ring이 많았다. 6) Mosher 법으로 분별한 A와 B fraction 사이의 amino산 조성에는 차이가 없었다. 7) Sericin I, II, III의 X-선도에 있어서는 큰 차이는 인정되지 않으나 측쇄간격에 해당 하는 Ring에서 차이가 인정되었다. 8) 분자량 150이상의 amino산(Cys, Tyr, Phe, His,Arg)은 6N-HCl, 60분의 가수분해로서 정양되지 않았다. 9) 4.6$\AA$의 X-선 간섭은 습열과 ether 및 alcohol로 처리하므로서 소멸하는 경향이었다. 10) sericin의 가수분해물(6N-HCl)은 자오선상에 간섭 Ring(2$\AA$)을 출현시켰다. 11) 가수분해 sericin 잔사는 어느 특정한 amino산의 peptide로 추정된다. 12) Seriein III의 분해온도는 Sericin I과 II보다 높았다. 13) 견층 부위별 sericin의 D.T.A 곡선에 었어서, 내층의 sercin은 15$0^{\circ}C$와 245$^{\circ}C$에서 흡열 peak가 나타나고 외, 중층의 것보다 고온측에 이동하였다. 14) IR-spectrum에 의한 sericin fraction(Sericin I, II, III, 외층, 중층 및 내층의 sercin)의 적외선흡수 결과는 일치하였다. II. 제사공정에서의 Sericin의 팽윤, 용해특성에 관한 실험 1) 3,000 R.P.M으로 침지처리된 견층의 자유성수분은 15분간으로 탈수가 가능하고 이 경우의 원심력은 13$\times$$10^4$dyne/g 이었다. 2) sericin에 대한 Folin시약의 발색에 필요한 시간은 실온에서 30분이었다. 3) 가시광선중 측정가능파장은 500~750m$\mu$이다. 4) 실제 비색정량의 경우 정도가 높은 측정치를 얻기 위해서는, 저농도(10$\mu\textrm{g}$/$m\ell$)인 때는 650m$\mu$에서 그 이상의 농도에서늘 500m$\mu$으로 측정해야 했다. 5) sericin과 egg albumin의 파장별 흡광도곡선형은 일치하나 흡광도는 sericin이 높았다. 6) 비색분석법에 의하여 측정된 sericin의 량은 Kjeldahl 법에 비해 적은 값을 나타냈다. 7) 견층의 팽윤, 용해도에 영향하는 처리조건으로서는 온도와 시간으로서 시간보다도 온도의 방과가 켰다. 8) 팽윤, 용해도를 촉진하는 처리온도와 시간과의 관계는 저온(7$0^{\circ}C$)에서는 시간의 증가에 따라서 팽윤, 용해도는 서서히 증대하나 고온에 있어서는 단시간의 처리로 현저히 증대했다. 9) 생견의 건조온도가 높아지면 견층의 팽윤, 용해도는 반대로 감소했다. 10) 견층의 두께가 크게 되면 일정시간에 있어서의 팽윤, 용해성은 저하하였다. 11) 견층부위별 팽윤, 용해성은 외>중>내층의 순이고 품종에 따라서는 견층부위별로 차이가 있었다. 12) 견층의 납물질제거처리를 하게 되면 sericin의 팽윤, 용해성은 대조구에 비해 감소하였다. 13) 음 ion 활성제는(pH 6.0 부근) sericin의 팽윤, 용해도를 촉진시켰다. 14) 양 ion 활성제는 위와 같은 조건에서 sericin 의 흡착현상을 나타내었다. 15) 경도성분(Ca, Mg)의 농도가 증가하면, 용수의 pH는 발성방향으로 이동하였다. 16) 용수중의 경도성분과 sericin과는 서로 완충작용을 나타내었다. 17) Ca와 Mg의 경도성분이 sericin의 팽윤, 용해에 미치는 영향을 비교하면 Ca 성분이 팽윤, 용해를 억제하였 다. 18) 용수중의 경도성분의 용존은 전기전도도를 증가시켰다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제14권1호
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• pp.3-44
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• 1986

목재(木材)파아티클과 성질(性質)이 전혀 다른 철선(鐵線)을 물리적(物理的)으로 결합(結合)시킴으로써 목재(木材)와 철재(鐵材)의 재료적(材料的) 특성(特性)을 서로 보완(補完)하여 목재(木材)파아티클과 철선(鐵線)의 새로운 복합체(複合體)인 목질(木質)-철선(鐵線)보오드를 제조(製造)하고 그 특성(特性)을 구명(究明)하여 기초자료(基礎資料)를 얻고자 하였다. 메란티 합판제조폐재(合板製造廢材)을 이용(利用)한 팔만칩을 12mesh를 통과하고 20mesh체에 남는 큰 파아티클과 20mesh을 통과하고 60mesh체에 남는 작은 파아티클로 구분하여 요소수지를 분무한 다음, 굵기 1mm인 철선(鐵線)을 나비방향과 길이방향으로 1, 2 및 3층(層)으로 배열하여 성형(成型)하고 시험용(試驗用) 복합(複合) 파아티클 보오드를 제조하였다. 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 경우에는 철선간(鐵線間)의 배치간격(配置間隔)을 나비방향과 길이방향(方向)으로 각기 0.5cm, 1cm, 1.5cm, 2cm 및 2.5cm 등(等) 5가지로 하여 24가지의 철선구성방법(鐵線構成方法)으로 하였으며, 2층(層) 철선구성(鐵線構成 )보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)을 1cm로 하였고 철선구성방법(鐵線構成方法)을 3가지로 하였으며, 3층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)을 1cm로 하고 철선구성방법(鐵線構成方法)을 11가지로 하여 제조(製造)한 보오드는 대조(對照)보오드를 포함(包含)하여 312개였다. 보오드를 성형(成型)한 열압온도(熱壓溫度) 160$^{\circ}C$, 악력(壓力) 35kgf/$cm^2$, 열압시간(熱壓時間) 9분(分)으로 하여 보오드를 제조(製造)하고 이 목질(木質) 철선복합(鐵線複合)보도드의 물리적(物理的) 및 기계적(機械的) 성질(性質)을 측정(測定)분석(分析)한 바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 큰 파아티클과 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드에서 철선구성층수(鐵線構成層數) 및 구성철선(構成鐵線)의 수(數)가 많은 보오드일수록 그 비중(比重)은 컸었다. 2. 큰 파아티클로 제조(製造)한 보오드는 철선구성(鐵線構成)으로 인하여 두께팽창율(膨脹率)의 감소(減少)가 뚜렷하였으며 특히 철선구성층수(鐵線構成層數)가 많을수록 이 팽창율(膨脹率)은 더 개선되었다. 3. 큰 파아티클 및 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드 공(共)히 철선구성층수(鐵線構成層數)가 증가(增加)함에 따라 철선(鐵線)의 강도적(强度的) 특성(特性)이 파아티클 휨강도(强度) 성질(性質)을 보강(補强)하여 파괴계수(破壞係數), 탄성계수(彈性係數), 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量) 등(等)이 개선(改善)되었으며, 2층(層) 및 3층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 경우 보오드의 하층(下層)의 철선구성방향(鐵線構成方向)이 보오드의 길이방향(方向)과 일치(一致)하는 보오드가 특(特)히 큰 휨강도(强度) 향상(向上)을 보여 인장라미네이션을 얻었다. 4. 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)에 따른 개구면적(開口面積)과 파아티클의 크기에 따라 파괴계수(破壞係數), 탄성계수(彈性係數), 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量) 등(等)이 다르게 나타났으나, 큰 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 파괴계수(破壞係數)는 개구면적(開口面積)이 1.5~3$cm^2$이고, 나비 방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1~2cm이면서 길이방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1.5~2.5cm인 보오드가 높은 값을 나타냈고 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 파괴계수(破壞係數)는 개구면적(開口面積)이 0.5~1.5$cm^2$ 및 3.75~6.25$cm^2$이고 나비 방향(方向)의 철선간격(鐵線間隔)이 0.5cm이거나 2.5cm인 보오드가 높은 값을 나타냈다. 5. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 탄성계수(彈性係數)는 개구면적(開口面積)이 1.5~3$cm^2$이고 나비방향(方向) 및 길이방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1~2.5cm에서 큰 값을 나타냈으며, 한편 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 탄성계수(彈性係數)는 개구면적(開口面積)이 0.75~1.25$cm^2$ 민 3~6.25$cm^2$이고, 나비방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 0.5 또는 2.5cm에서 큰 값을 나타내었다. 6. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量)은 개구면적(開口面積)이 1~3$cm^2$인 보오드가 큰 값을 보였고, 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 경우의 그것은 철선(鐵線)의 개구면적(開口面積)이 좁은 것이 크게 나타났다. 7. 박리저항(剝離抵抗) 및 나사못보지력(保持力)은 큰 파아티클로 제조(製造)한 3층(層) 및 2층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드에서 대부분(大部分) 대조(對照)보오드보다 큰 값을 보였으나 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드에서는 뚜렷한 경향이 없었다. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 박리저항(剝離抵抗) 및 나사못보지력(保持力)은 전체적으로 비슷한 수준(水準)을 보였고 작은 파아티클로 제조한 보오드에서는 개구면적(開口面積)이 증가(增加)함에 따라 박리저항(剝離抵抗)은 증가(增加)하고 나사못보지력(保持力)은 감소(減少)하는 현상(現象)을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제65권3호
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• pp.199-213
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• 2020

국내 육성 벼 품종의 입형 특성은 협소한 유전적 배경을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 육성품종의 입형 관련 표현형과 유전자형을 분석하여 생태형에 따른 입형 특성과 대립유전자 효과를 파악하고, 자포니카 품종에 도입된 대립유전자의 기원을 확인하고자 수행되었다. 자포니카 225, 흑미 14, 통일형 생태형 33품종 등 272품종에 대해서 현미 길이, 너비, 두께, 장폭비, 천립중의 표현형과 GW2, GS3, qGL3, qSW5, GS5, TGW6, GW7, GW8 등 8개 입형 관련 유전자형을 분석하였다. 자포니카 품종은 중단립종에 단원형, 흑미와 통일형 품종은 중립종에 중원형 입형 특성을 나타냈다. 표현형에 대한 군집분석을 통해 자포니카 품종 대부분으로 구성된 그룹 1, 흑미와 통일형 품종 위주로 구성된 그룹 2, 자포니카 품종이 포함된 그룹 3 등 세 그룹으로 나눌 수 있었다. 그룹 1은 현미 너비와 두께, 그룹 2는 장폭비와 길이, 그룹 3은 천립중에 의해 영향을 많이 받아 구분되며 그룹 1은 중단립종·단원형, 그룹 2는 중립종·중원형, 그룹 3은 장립종·단원형 입형 특성을 나타냈다. 입형 관련 대립유전자형 분석 결과 gw2 (빈도수 1.1%)와 tgw6 (0.4%) 대립유전자는 매우 드물었으며, qgl3와 gw8는 통일형 생태형에서만 존재하였고 자포니카 품종의 qSW5 유전자형은 qsw5_N이 대부분을 차지하였다. 생태형별 대립유전자 조합의 수는 자포니카 7개(Cj1-Cj7), 흑미 3개(Cj_b1-Cj_b3), 통일형 13개(CT1-CT13)로 자포니카에 비해 품종수가 적은 통일형 생태형이 더 다양하였다. 자포니카 품종의 대표 대립유전자 조합은 자포니카 Cj1, 2 (GW2-GS3_C-qGL3-qsw5_N-gs5-TGW6-gw7(GW7)-GW8)로 여기에 gw2, gs3, qSW5, GS5 대립유전자가 도입됨으로써 다양성이 확대되었다. 흑미 품종의 대표 대립유전자 조합은 Cj_b2, 3 (GW2-gs3-qGL3-qsw5_N-gs5-TGW6-gw7(GW7)-GW8)로 자포니카 대표 조합에서 GS3_C가 gs3로 치환된 조합이다. 통일형 생태형은 GW2 유전자만 다형성이 없었고 7개 유전자에서 13개 대립유전자 조합이 확인되었으며 대표조합은 CT3 (GW2-GS3_C-qgl3-qsw5_N-gs5-TGW6-GW7-gw8)이다. 우리나라 대표 품종인 '신동진'의 입형 특성은 자포니카 대립유전자 조합 Cj2에서 gs3가 도입됨으로써 중대립화되었고, gs3는 미국품종 Calrose로부터 유래한 것으로 판단된다. 국내 육성 벼 품종에 대한 입형 관련 표현형과 유전자형 분석 결과는 우리나라 벼 품종의 입형 특성을 다양화하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국가금학회지
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• 제40권2호
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• pp.121-127
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• 2013

본 시험은 본 시험은 토종오리 대형종의 생산지수, 도체수율 및 육질을 주령에 따라 평가하여 적정 출하시기를 구명하고자 수행하였다. 공시동물은 국립축산과학원에서 보유하고 있는 토종오리 대형종에서 발생된 병아리 90수로서 15수씩 6칸으로 나누고, 육용오리 사료를 이용하여 8주 동안 사양하였다. 일정 주령(6주령, 7주령 및 8주령)에 도달하였을 때 각각의 주령을 처리구로 하고, 칸 당 2수씩을 도압(屠鴨)하여 처리구당 6반복, 반복 당 2수씩 총 36수의 도체 수율, 부분육 비율 그리고 육질을 조사하였다. 생존율은 주령에 따른 차이가 없었으나, 체중은 6주령에 비해 7주령과 8주령에서 높았다(P<0.05). 사료 요구율은 6주령, 7주령 및 8주령에 각각 2.25, 2.69 및 3.21로 주령 사이에서 유의적인 차이가 있었다(P<0.05). 생산지수는 6주령, 7주령, 8주령에 각각 256.6, 199.8 및 153.0으로 주령에 따라 유의적인 차이가 있었다(P<0.05). 도체 수율은 8주령에 73.5%이었으며 6주령과 7주령에 비해 높게 나타났다(P<0.05). 가슴육의 비율은 주령이 지날수록 높아졌다(P<0.05). 명도($L^*$)는 6주령, 7주령 및 8주령에 각각 41.8, 39.0, 38.1로 6주령에서 7주령과 8주령에 비해 높게 나타났다(P<0.05). 적색도($a^*$)는 주령에 관계없이 일정하게 유지되었으며, 황색도($b^*$)는 8주령에 가장 높게 나타나는 것으로 나타났다(P<0.05). 가열 감량은 6주령에 31.6으로 가장 높았으며, 주령이 지남에 따라 감소하였다. 전단력은 6, 7, 8주령의 비교에서 유의적인 차이가 없었으며, 보수력은 6주령에 비해 8주령에 유의적으로 높게 나타났다. pH는 6, 7, 8주령에 각각 5.84, 5.99, 6.01로 6주령에서 가장 낮게 나타났으며(P<0.05), 7주령과 8주령의 pH는 유의적인 차이가 없었다. 수분함량은 주령이 지남에 따라 유의적으로 감소하였으며(P<0.05), 지방함량은 8주령에 1.88%로 가장 높게 나타났다(P<0.05). 단백질의 함량은 주령의 경과에 따라 유의적으로 높아져서 8주령에는 20.9%로 나타났다(P<0.05). 회분 함량은 6주령에 비해 7주령과 8주령에 높게 나타났다(P<0.05). 다즙성, 연도 및 향미는 주령에 따른 유의차는 없었다. 결론적으로, 6주령에 비해 7주령과 8주령 사이의 육질 특성이 우수하며, 7주령과 8주령의 출하체중이 유사하기에 7주령 이후가 출하시기로 적절하다고 사료되나, 아직 확정짓기에는 부족한 점이 많기 때문에 더욱 많은 연구가 필요하다고 하겠다.

• Reproductive and Developmental Biology
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• 제29권3호
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• pp.163-168
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• 2005

본 연구는 New Zealand White 수토끼에서 춘기발동 기간 동안에 혈청내 IGF-I(insulin-like growth factor-I)과 GH(growth hormone) 수준의 변화, 정자 형성에 따른 정소내 세포 구성 변화 및 이들 측정치들 간에 관계를 조사하기 위하여 실시되었다. 주령과 관련된 정소내 세포의 DNA 함량 변화 조사를 위하여 $10\~28$주령 수토끼 정소 조직의 fine-needle biopsy를 flow cytometry(FCM)로 분석하였다. 생체중은 $12\~20$주령 때 크게 증가되었고(P<0.05), 28주령 체중은 3.4kg이었다. 혈청 IGF-I 수준(451.3ng/mL)은 20주령에서 가장 높았으며(P<0.05), 그 후 낮은 수준으로 유지되었다. 혈청 GH 수준은 183.3pg/mL으로 다른 주령 때보다 현저히 높았으며(P<0.05), 상승시기가 IGF-I보다는 다소 빨랐다. 정소 조직세포 중 1C-세포의 상대적 비율은 18주령 때 $48.2\%$로 16주령보다 크게 상승되었고(P<0.05), 주령 증가와 더불어 $68\%$로 증가되었다. 2C-세포 비율은 18주령 때 $26.8\%$로 16주령의 $54.3\%$보다 현저히 낮았다(P<0.05). 4C-세포 비율은 18주령 때 $9.9\%$를 제외하고 $2\~6\%$를 유지하였다. 이상 결과에서 토끼는 춘기 발동 개시가 약 18주령에 일어나고 이 기간 중 IGF-I과 GH 수준의 변화가 나이 또는 체성장과 관계가 있었으며 그 영향이 정자 형성과 관련이 있음을 알 수 있었다. Fine-needle biopsy와 연계된 FCM은 춘기 발동 개시와 관련된 정자의 형성 과정을 평가하는데 매우 정확한 방법임을 확인할 수 있었다. 평균 CK-MB치는 $17.4\pm29.7\;IU/L$였다. 전체적인 이식편의 개통률은 $99.1\%\;(214/216)$(좌내유동맥 $100\%$, 요골동맥. $98.4\%$, 우내유동맥: $100\%$)를 보였다. 결론: 다중 복합 Y 동맥 이식편을 이용한 완전 동맥 무인공 심폐 바이패스 관상동맥우회술을 기술적인 문제점 없이 시행할 수 있었으며, 우수한 초기 임상 결과와 개통률을 보였다. 저자들은 특히 심장의 둔각 모서리 부위의 우회술시에 기존의 연쇄 문합에 비해 기술적으로 더 용이하며 복잡한 관상동맥우회술이 필요한 환자에게도 도움이 될 것으로 생각한다.보존하는 일에 등한시하여 왔다. 이 때문에 우리 민족 고유의 뿌리를 점차 잃어가고 있다. 이러한 시점에서 도시노점상을 정리하기 위한 목적으로 정부에서 도시 5일장을 개장한 것은 역사의 아이러니라 아니할 수 없다. 이렇게 정부주도로 개장된 5일장이 운영되어 온 지 2년이 되어가고 있다. 개장 초기에는 시에서의 지원도 적극적이고 소비자들의 호응도 좋았으나, 최근에 들어 활성화의 속도가 둔화되면서 도시 5일장의 개념을 재정립할 필요성이 제기되고 있다. 정부의 주도로 시작된 5일장이므로 정부의 적극적인 추진하에 풍물시장 번영회와 활성화 방안을 모색해야 한다. 쌍다리 풍물시장의 5일장을 활성화하기 위하여 도시 5일장의 개념을 ${\ulcorner}$국민들의 생활수준이 향상되고 여가를 즐길 수 있는 여건이 형성되고 있으므로 전통문화(향토문화)를 유지하고 시민들의 정서함양에 기여할 수 있는 여가공간 조성${\lrcorner}$으로 규정해야 한다. 이러한 개념 하에 5일장의 주체를 명확히 하기 위해 시청 지역경제과를 중심으로 지자제의 실시에 발맞춰 지역특색에 맞게 5일장을 활성화하기 위한 전학을 수립해야 한다

• 화약ㆍ발파
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• 제9권1호
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• pp.3-13
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• 1991

발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.103-122
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• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.