고초균 (Bacillus subtilis)의 cytidine/2'deoxycytidine deaminase (EC 3.5.4.5)를 로드하는 cdd 유전자를 cdd 결손변이주 B. subtilis ED4O에서 발현시켰다. 이 cdd 유전자는 Bacillus의 λD69 유전자은행으로부터 처음 클로닝된 것으로서 B. subtilis-Escherichia coli 의 shuttle vector pGB 215-110ΔB의 EcoRl/Pvul 부위에 삽입시켰다. 형질전환된 ED4O는 야생주에 비해 3700unit의 강한 cdd 활성을 나타내었으며 이 클론된 백터 pSO100 을 E. coli에서 발현시키면 B. subtilis 비해 2배의 강한 활성을 나타내었다. 겔 여과로 부분정제한 본 효소의 Km치는 1.88$\times$$10^{-4}$M이었으며 Vmax=11.1 $\mu$mol/min/mg 단백이었다. 이 효소는 0.1M mercaptoethanol과 수은에 의해 완전저해되었으며 p-chloromercurybenzoic acid에 대해 Ki=5$\mu$M로 나타났다. 본 효소의 활성상실은 monomer에 함유된 6개의 cysteine 잔기의 일부가 활성단으로 작용하는 과정이 저해되었거나 tetramer로서의 회합과정이 저해되었기 때문인 것으로 추측되었다.
본 연구는 한국의 경제성장과 전력수요 사이의 Granger-인과성을 조사한 것이다. 실증분석을 위해 1970년 1분기부터 2009년 4분기까지의 분기별 실질 GDP와 전력소비 시계열 자료를 활용하였다. 두 시계열에 단위근이 존재하고 공적분 관계가 있음을 확인한 후 오차수정모형을 구성하였으며, Hsiao (1979)의 순차적 모형식별 과정을 적용해서 자기회귀항의 최적시차를 결정하여 모형을 추정하였다. Hsiao 방식의 Granger-인과성 분석결과, 한국의 경제성장과 전력수요는 양방향의 인과관계를 보였다. 추정된 개별 오차수정모형을 기반으로 Engle-Granger 방식의 추가적인 인과성 분석 결과로부터는 (1) 경제성장과 전력수요 사이의 단기적인 양방향성 인과관계, (2) 양방향성 강 인과관계, 그리고 (3) 장기적으로는 전력수요로부터 경제성장으로의 단방향성 인과관계를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 기존의 선행연구의 결과와는 상반되는 것이나, 지속적인 경제성장을 추구하는 한국의 상황에서 더 의미 있는 정책적 시사점을 줄 수 있다.
본 연구는 금융위기 이후 새로운 질서로 부상되고 있는 '뉴 노멀'시대하 거시적 관점에서 한국기업의 R&D투자가 한국의 무역에 미치는 영향을 장 단기적 측면에서 실증적으로 규명하고자 하였다. 먼저 뉴노멀시대의 특징과 기업의 R&D투자현황을 분석한 다음, 기업의 R&D투자가 무역에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 시계열 자료인 무역량 변수들의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시하였다. 또한 R&D투자의 변동성이 무역량 변수들에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 백터오차수정 모형에 기초한 충격반응 및 분산분해를 실시하였다. 분석결과 수출, 수입, 수출/수입, R&D지출 모두 장기적으로 안정적인 공적분관계에 있는 것으로 나타났다. 인과관계 검정에서는 기업의 R&D 지출이 여타 변수에 대하여 단기와 장기 모두 일방적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석에서는 기업의 R&D지출의 충격에 대하여 무역량 모두 정(+)의 영향을 받으며 특히 수입보다는 수출부문에 더 큰 영향을 받으면서 장기간에 걸쳐 안정적인 추세로 수렴되었다. 예측오차의 분산분해의 결과는 기업의 R&D지출의 변동성이 무역량 변수들의 분산에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
탄성 거꿀 참반사 보정(elastic reverse-time migration)을 통해 물리적으로 의미가 있는 영상을 얻기 위해서는 탄성 파동방정식(elastic wave equation)을 통해 재구성된 벡터 파동장(reconstructed vector wavefield)으로부터 P파와 S파를 분리하는 파분리 알고리듬이 필요하다. 그리고 이방성을 고려한 탄성 거꿀 참반사 보정으로의 확장을 위해서는 이방성을 고려한 탄성 모델링 알고리듬 뿐만 아니라 이방성을 고려한 파분리가 필요하다. 이방성 탄성매질에서의 파분리는 등방성 탄성매질에서 주로 이용하는 Helmholtz decomposition과는 달리 탄성매질의 수직 속도 및 이방성 계수에 따라 계산된 유사미분필터(pseudo-derivative filter)를 이용한다. 이 필터는 적용에 많은 계산이 필요하기 때문에 이 연구를 통해 많은 양의 병렬계산을 효율적으로 수행할 수 있는 GPU (Graphic Processing Unit)를 이용하여 이방성 파분리를 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 또한 GPU를 이용해 파분리를 수행하는 알고리듬을 포함하고 MPI (Message-Passing Interface)를 이용하는 효율성 높은 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해 Marmousi-II 탄성모델을 기초로 수직 횡등방성(vertically transversely isotropy; VTI) 탄성모델을 구축하여 수치모형 실험을 수행해 다성분 합성탄성파탐사자료를 생성하였다. 이 합성탄성파 자료에 개발된 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 적용하여 GPU와 MPI를 효과적으로 이용한 계산속도 향상과 이방성 파분리에 의한 영상결과의 정확도 향상을 보여주었다.
대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.
본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.
일반적으로 물수지 분석 시 공급에 해당되는 회귀수량의 경우 용수별 회귀율을 일률적으로 정하여 산정하는 방법을 채택하고 있어 정확한 가용유량을 산정하지 못하는 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 회귀수 중 하·폐수에 초점을 두었고 인공신경망 등의 기계학습 모형을 적용하여 하수종말처리장의 방류량 예측 모형을 개발하였다. 시계열 자료예측 시 사용되는 주요 기계학습 모형인 LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), SVR (Support Vector Regression)모형을 적용하였으며 관측 값과 예측 값을 비교하는 오차지표를 통하여 방류량 예측의 최적의 모형을 선정하였다. 모형 적용 결과, GRU 모형의 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 작으며 Nash-Sutcliffe 계수(NSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 큰 것을 확인하였고, 이를 근거로 하수종말처리장의 방류량 예측에 최적모형은 GRU 모형이라고 판단하였다. 다만, 극값에서는 예측 값이 과소 및 과대 산정되는 경향을 보여 추후 예측 정확도 향상을 위해서는 극한사상에 대한 추가자료 구축 및 입력 자료의 최소시간단위를 축소하는 것이 필요할 것으로 판단되었다. 또한, 예측하고자 하는 대상지의 용수이용량을 검토하고 계절적 영향을 반영할 수 있는 추가인자를 고려하게 되면 기후변동성에 대비하여 정확한 방류량 예측이 가능하며 예측 결과를 토대로 종합적인 하천수 사용관리 및 물이용 계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 우리나라 경제성장과 연구수행 주체별 공공 연구개발투자, 기업연구개발투자, 대학 연구개발 투자 간의 장·단기 인과관계를 실증 분석하였다. 이를 위해 1976년부터 2020년 동안의 시계열 자료를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, 백터오차수정모형(VECM)을 통한 인과성 검정을 실시하였다. 분석결과, 우리나라 경제성장과 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발투자 간에는 장기적으로 인과관계가 존재하는 장기균형관계가 있다는 것을 도출하였다. 그러나, 공공 연구개발투자가 경제성장에 단기적으로 영향을 미치는 데에 비해 기업 및 대학 연구개발투자는 경제성장에 단기적으로 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 더불어, 경제성장 및 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자와 공공연구개발투자, 대학 연구개발투자와 공공 연구개발투자 간에 단기적으로 양방향의 인과관계가 있는 것으로 도출되었다. 마지막으로 단기적으로 공공 연구개발에 인과관계가 있는 것은 GDP 경제성장이며, 대학의 연구개발에 단기적으로 인과관계가 있는 것은 공공 및 기업의 연구개발투자인 것으로 나타났다. 이상의 연구를 통해서 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발 투자와 경제성장 간에는 높은 상호 유기적인 관계가 존재한다는 것을 실증적으로 도출하였다. 향후 연구개발투자가 경제성장에 미치는 파급효과를 높이기 위해서는 대학과 기업의 연구개발투자가 상호 촉진되고, 기업의 연구개발투자가 공공 연구개발투자에 긍정적 영향을 미쳐 공공 연구개발투자가 향후 경제성장에 기여할 수 있도록 하는 정책개발이 필요할 것이다.
본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.
신발 버핑공정에서 로봇 메카니즘과 같은 5축 마이크로스크라이브에 의하여 신발창 형상을 따라서 버핑 로봇 경로를 오프라인으로 프로그래밍하는 방법을 제안한다. 개발한 마이크로스크라이브 시스템은 턴테이블이 부착된 5축 로봇링크, 신호처리장치, PC 및 응용 소프트웨어 프로그램으로 구성되어 있다. 많은 조인트를 가진 마이크로스크 라이브를 신발창 표면을 따라 이동시킴으로써 로봇 경로가 만들어진다. 개발시스템은 마이크로스크라이브 암의 회전에 해당되는 엔코더 펄스 값을 환산하며, 이 각도 값을 신호처리장치를 통하여 PC로 전송한다. Denavit-Hartenberg's(D-H) 직접 키네메틱스가 마이크로스크라이브 조인트 각도 값으로서 글로벌 좌표값을 만드는데 사용된다. 마이크로스크라이브의 키네메틱스 문제는 D-H 표현에 의하여 효과적이고 시스템적으로 해결된다. 개발시스템은 D-H식에 의하여 계산된 좌표 값으로서 신발 갑피 위에 버핑 게이지 라인을 그릴 수 있으며, 또한 신발 갑피 위에 각 점들과 그 점에 수직인 벡터와 결합된 2개의 외곽 라인으로서 로봇 경로를 얻는다. 개발시스템을 FMS의 버핑 로봇에 적용함으로써 실제적인 버핑 로봇의 경로를 프로그래밍하는데 효과적으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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