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정신분열병의 실험적 모델 (Experimental Models of Schizophrenia)

  • 전진숙
    • 생물정신의학
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    • 제6권2호
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    • pp.153-160
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    • 1999
  • 동물모형은 정신장애의 연구와 치료에 유용한 도구를 제공할 수 있다. 정신장애의 동물모형으로서의 적합성에 대한 평가 기준은 첫째, 유도된 상태의 유사성, 둘째, 행동상의 유사성, 셋째, 공통된 근저의 신경생물학적 기전, 넷째, 임상적으로 효과적인 치료 기술에 의한 역전 등 4가지이다. 저자는 정신분열병의 연구에 유용한 도구로 사용할 수 있는 실험적 모델을 간략히 소개하였다. 정신분열병의 실험적 모델로서는 L-dopa 모델, phenylethylamine 모델, hallucinogen 모델, amphetamine 모델, phencyclidine(이하 PCP) 모델, NE 보상계병소 모델, 망상계자극 모델, 사회격리 모델, 조건화된 회피반응, catalepsy 시험, paw 시험, 자기자극 paradigm, latent inhibition paradigm, blocking paradigm, 경악반사의 prepulse inhibition, 설치류 상호작용, 원숭이의 사회적 행위, 해마손상, 선택적 breeding을 사용한 모델, 고기압 모델, 각성 모델, 감각운동 gating 모델 등이 제시되고 있다. 저자는 이중에서 특히 정신분열병의 실험적 모델로서 face validity, predictive validity, construct validity가 높은 몇 가지 방법에 대해서 중점적으로 설명하였다. 임상경험 및 동물실험에서 PCP 및 ketamine 등 PCP 유사물질은 양성증상 뿐만아니라 음성증상, 파과형, 인지장애군에 좀 더 가까운 비망상형의 정신분열병에도 적용시키기가 좋은 것으로 알려졌다. 임신이나 출생 시 합병증에 의한 해마병소화, 내재적 신경독성에 의한 NE 보상계 병소, 스테로이드 증가에 의한 해마변화 등에 의해서 정신분열병이 유도될 수 있음은 해마병소화 모델이 정신분열병의 실험적 모델로서의 첫번째 기준을 충족시킴을 입증한다. 해마 병소화 후에 정신분열병 환자에서 흔히 볼 수 있는 주의집중력 장애, 공간 및 문맥 정보의 이해결핍, 기억구성, 인식기억, 고전적 조건화, 일반화, 복합적 학습, 상동적 행동, 미신적 행동, 과잉각성, 소멸과 습관형성, 피부전도 실험 등의 이상이 관찰됨은 정신분열병의 실험적 모델로서 두 번째의 기준에 합당한 것이다. 사후 부검한 뇌조직 및 여러 신경영상화 연구에서 해마의 구조적 이상 및 신경전달물질의 수용체 변화가 보고됨은 세 번째 조건을 만족시키는 것이며, 정신분열병의 여러 치료약물을 투여함으로써 상기 변화가 반전됨은 해마병소화 모델이 정신분열병의 실험적 모델로서 타당도가 높음을 시사한다. 정신분열병의 양성증상, 음성증상, 인지장애를 모두 포괄적으로 반영할 수 있는 실험적 모델로서 ketamine 모델과 해마병소화 모델 등이 보다 유용한 도구로 제시될 수 있다. 그러나 현재까지 어떠한 정신분열병의 모형도 정신분열병 전체를 대표할 수 있는 것은 없다. 따라서 동물모형을 사용한 연구의 결과는 매우 조심스럽게 해석되어야 한다. 또한 동물모형을 발전시키고 타당화 시키려는 노력은 인간에서의 현상을 신빙성있게 측정하는 방법을 규명하는 과정과 공동으로 이루어져야 한다.

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한국과 미국의 가정과 교육과정 실행 과정 사례 연구 (A Case Study of the Implementation Mechanism of Home Economics Curriculum in South Korea and the U.S.)

  • 김은정;권유진;이윤정
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.79-97
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    • 2015
  • 교육과정은 학교에서 학생들을 가르치는 모든 것 혹은 학생들을 위한 교과의 구체적 계획인 교육과정으로 정의된다. 이 교육과정의 목적과 목표, 그리고 교육과정의 주체는 시대와 사회에 따라 다양하다. 이 과정에서 한국에서는 국가수준 교육과정을 포함하여 경기도 교육청의 가정과 교육과정 및 중학교와 고등학교 각 1개교의 교육계획서, 수업 계획서를 분석대상으로 선정하였고, 미국의 국가수준의 내용표준을 포함하여 3개 주의 교육과정과 워싱턴 주에 소속된 중등학교에서의 지도계획서과 평가계획서를 분석대상으로 선정하여 이를 맥락적인 측면에서 비교 분석하고자 하였다. 특히 한국의 경우는 국가가 교육과정의 주체이며, 교육과정 기초연구를 시작으로 교과교육과정 고시와 교육과정 해설서를 제시한다. 이를 토대로 다양한 출판사에서는 전문가 집단으로 집필진을 구성하여 교과서, 교사용지도서 등을 집필하고, 이를 시도교육청 및 각급 학교에 보급한다. 이 중에서 각급 학교의 교사는 가정교과 수업에 적합하다고 판단되는 교과서를 선택하고, 이를 수업에 활용하는 일련의 과정(mechanism)으로 교육과정을 운영하고 있다. 이러한 교육과정 운영의 방식은 교육과정의 통일성을 기해 학생들을 동일한 척도로 교육하고 이를 평가할 수 있다는 측면에서는 장점이 있으나, 획일화된 교육으로 인해 학생들의 창의적이고 융합형 인재를 양성하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 한국에서는 국가수준 교육과정을 시도교육청 수준에서 재구조화하여 학교 교육에 적용하려는 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화는 한국과 교육과정 운영의 주체가 다른 미국과의 비교 연구를 통해서, 그 장단점을 분석하는 것이 필요함을 시사해준다. 이 연구를 통해 국가 수준의 교육과정 개정 방향은 물론 가정교과 교육과정 적용을 위한 지침(framework) 및 안내(guidelines) 개발에 기여할 수 있을 것이다.

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포화지층내 저비중 비수용성 유기용매의 용해제거를 위한 계면활성제법의 최적 조작인자 도출 (Optimizing Surfactant-Enhanced Solubilzation of LNAPL from Soil in Saturated Zone)

  • 이재원;박규홍;박준범
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제15권2호
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    • pp.153-164
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    • 1999
  • 계면활성제 수용액에서의 BTEX의 용해도에 대해 첨가제를 포함 또는 불포함한 상태로 평가하였다. 시험대상이 된 음이온성 계면활성제는 SDS이고, 비이온성 계면활성제로는 NEODOL(equation omitted) 25-3과 $SOFTANOL\circledR-90$이 사용되었다. MSR Test에 있어 계면활성제의 HLB수와 BTEX의 1몰당 부피 및 극성에 의한 마이셀/물의 분배 계수와 관련된 영향이 평가되었고 CMC Test등이 진행되었다. 이와 같은 실험을 통하여 ethyl alcohol, hydrotrope, 전해질 용액등의 첨가물질에 의한 최적 염도 조절 및 최적 전해질 조절 등을 통하여 오염물의 용해능 향상을 위한 최적 조작인자의 도출을 꾀하였다. 용해능에 있어 가장 효과적인 것은 $SOFTANOL\circledR-90$으로 나타났는데 이는 $SOFTANOL\circledR-90$의 HLB 수(13.6)가 BTEX의 HLB 수(11.4-12.2)와 유사하기 때문이며, 이는 본 연구에서 실험적으로 검증되었다. $SOFTANOL\circledR-90$에 ethyl alcohol을 첨가할 경우 CMC를 저하시키고 용해도를 향상시켜 시험된 첨가제 중 가장 탁월하였다. 특히 3%의 ethyl alcohol을 첨가하였을 경우 가장 우수한 것으로 나타났다. 실험 결과 계면활성제 수용액에 의한 BTEX의 용해는 CMC 라는 임계농도 이상에서 시작되었고 계면활성제의 농도에 따라 비례적으로 증가하는 양상을 보였다. 계면활성제 수용액에서 micelle phase와 aqueous phase사이에서 BTEX의 분배는 분배계수 $K_m$에 의하여 특성지워진다. 100mM SDS와 117mM $SOFTANOL\circledR-90$의 Log $K_m$은 각각 2.95-3.76, 2.95-3.49의 값을 나타내었다. 또한 SDS와 $SOFTANOL\circledR-90$의 경우 Log $K_m과\; Log\; K_{ow}$는 선형적인 관계를 보였다. 계면활성제 용액에서 BTEX의 분배 개념은 지반내 포집되어 있는 소수성 유기 오염물의 제거를 통한 지반복원과 효율성 평가에 중요한 역할을 할 것이다.

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전문어의 범용 공간 매핑을 위한 비선형 벡터 정렬 방법론 (Nonlinear Vector Alignment Methodology for Mapping Domain-Specific Terminology into General Space)

  • 김준우;윤병호;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.127-146
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    • 2022
  • 최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

미국 프로농구(NBA)의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수 예측: 3점과 턴오버 속성을 중심으로 (Prediction of Key Variables Affecting NBA Playoffs Advancement: Focusing on 3 Points and Turnover Features)

  • 안세환;김영민
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.263-286
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    • 2022
  • 본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

저화질 안면 이미지의 화질 개선를 통한 안면 특징점 검출 모델의 성능 향상 (Enhancing the performance of the facial keypoint detection model by improving the quality of low-resolution facial images)

  • 이경욱;이예진;박종혁
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.171-187
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    • 2023
  • 저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

주요국 AI 창업기업 정책 분석을 통한 국내 시사점 연구 (A Study on the Implications of Korea Through the Policy Analysis of AI Start-up Companies in Major Countries)

  • 김동진;이성엽
    • 벤처창업연구
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    • 제19권2호
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    • pp.215-235
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    • 2024
  • 인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.

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대한해협 코아 퇴적물의 부유성 유공충 군집 특성과 고해양 환경 변화 (Planktic Foraminiferal Assemblages of Core Sediments from the Korea Strait and Paleoceanographic Changes)

  • 강소라;임동일;노경찬;정회수;최진용;유해수
    • 한국지구과학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.464-474
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    • 2006
  • 지난 최대 빙하기 이후 대한해협에서의 고해양 환경 변화를 이해하고자 대한해협 외대륙붕에서 채취한 코아 퇴적물에 대한 $^{14}C$ 연대 측정과 함께 부유성 유공충의 군집 변화를 분석하였다. 코아 퇴적물은 모래 50%, 실트 30%, 점토 20%의 사니질 퇴적상으로 약하게 생물 교란된 모래/니질 교호층리들이 발달하고 있다. 코아 퇴적물의 연대는 최하부에서 약 14 ka이며, 최상부 30 cm에서 약 6 ka로 지난 최대 빙하기에서 현세 중기까지 발달한 퇴적층이다. 코아 퇴적물에서 산출되는 부유성 유공충은 크게 4개의 군집으로 구분된다. 군집 A는 열대-아열대종인 Globigerinoides ruber group, Globigerinoides conglobatus로 대표되며, 코아의 전 깊이에서 약 10% 이내로 산출되며, 상부 약 30cm에서 증가한다. 군집 B는 쿠로시오 해류의 지류인 대마 난류를 지시하는 Pulleniatina obliquiloculata, Neogloboquadrina dutertrei 등으로 구성되며, 대한해협에 대마 난류의 유입 양상을 보여준다. 군집 C는 Neogloboquadrina incompta, Neogloboquadrina pachyderma 등 한대-아한대성 종들로 구성되며, 코아의 하부에서 상부로 갈수록 감소하는 양상을 보인다. 군집 D는 Globigerina bulloides, Globigerina quinqueloba 등 연안수를 지시하는 종으로 구성되며, 코아의 중 하부에서 가장 우세 하게 나타난다. 이러한 부유성 유공충 군집분석 특성과 연대 측정 결과에 근거할 때, 최대 빙하기 이후 약 14 ka부터 7 ka까지 대한해협은 중국 대륙 및 한반도에서 기원한 담수의 영향으로 저염수의 특성을 가지는 연안수의 영향을 많이 받았으며, 이 시기에 대한해협을 통하여 많은 양의 담수가 동해로 유입되었을 것으로 사료된다. 대한해협에 대마 난류의 영향력이 강해지기 시작한 것은 약 8.5 ka 이후로 보이며, 이후 난류의 영향은 더욱 강해져 약 $7{\sim}6ka$를 전후하여 거의 현재와 같은 해양 환경이 형성된 것으로 해석된다.

지자기교란시 극전리층의 전자기적인 특성 (THE ELECTROMAGNETIC CHARACTERISTICS OF THE POLAR IONOSPHERE DURING A MODERATELY DISTURBED PERIOD)

  • 안병호
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제12권2호
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    • pp.216-233
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    • 1995
  • Kamide et al.(1981)이 개발한 지자기기록 연전방법인 KRM 방법과 Ahn et al.(1995)이 개발한 전기전도도모델을 이용하여 지자기활동이 중간정도로 교란된 기간동안의 극전리층의 전기전도도, 전위, 수평전류, 연자기력선전류, Joule 열 발생, 오로라입자에 의한 에너지유입 등의 분포 및 하강오로라입자의 에너지스펙트럼상의 특성을 조사하였다. 지상지자기자료는 단일 자력계망(Alsaka meridian chain)에서 장기간 (1978년 3월 9일부터 4월 27일까지)에 걸쳐 얻어진 자료이므로 극전리층의 평균적인 전자기상태를 보여줄 것으로 기대되낟. 본연구에서 얻어진 몇가지 결론은 다음과 같다. (1) 전위분포는 소위 두개의 대류 cell이라 불리우는 형태를 나타내며 아침영역의 양의 전위 cell이 저녁영역의 음의 전위 cell로 깊숙히 진입된 모습을 보이고 있다. (2) 이 기간동안 오로라제트전류대가 잘 발달되어 있으며 DP-1 및 DP-2 전류계가 확인되었다. 아침영역의 서향제트전류대의 극쪽영역은 전기장이 전기전도도보다 전류의 밀도를 증가시키는데 더 중요한 구실을 하는 반면 적도쪽은 전기전도도가 상대적으로 중요한 역할을 담당하고 있다. (3) 전지구적인 규모의 연자기력선전류의 분포는 Iijima & Potemra(1976)가 구한 통계적인 분포와 유사했다. 그러나 이미 지적된 바(Kamide 1988)와 같이 영역 1의 전류밀도가 영역 2보다 현저하게 높았다. (4) Joule 열발생은 섬처럼 격리된 영역에 집중되어 나타났다. 하나는 서향제트전류대의 극쪽사면을 따라 나타나고 다른 하나는 오후영역의 동향전류대를 따라 나타났다. (5) 하강오로라입자의 최대 평균 에너지는 아침시간대(07~08 MLT)에 나타나는 반면 최대에너지유입은 02 MLT 시간대에 관측되었다. 그래서 지자기활동이 증가할 때 수반되는 오로라밝기의 증가와 전기전도도의 강화는 하강전자의 평균에너지의 증가보다는 에너지속의 증가와 더 밀접한 관계가 있는 것 같다.

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사례기반 추론기법과 인공신경망을 이용한 서비스 수요예측 프레임워크 (A Hybrid Forecasting Framework based on Case-based Reasoning and Artificial Neural Network)

  • 황유섭
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.43-57
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    • 2012
  • 제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.