Milk-related traits (milk yield, fat and protein) have been crucial to selection of Holstein. It is essential to find the current selection trends of Holstein. Despite this, uncovering the current trends of selection have been ignored in previous studies. We suggest a new formula to detect the current selection trends based on single nucleotide polymorphisms (SNP). This suggestion is based on the best linear unbiased prediction (BLUP) and the Fisher's fundamental theorem of natural selection both of which are trait-dependent. Fisher's theorem links the additive genetic variance to the selection coefficient. For Holstein milk production traits, we estimated the additive genetic variance using SNP effect from BLUP and selection coefficients based on genetic variance to search highly selective SNPs. Through these processes, we identified significantly selective SNPs. The number of genes containing highly selective SNPs with p-value <0.01 (nearly top 1% SNPs) in all traits and p-value <0.001 (nearly top 0.1%) in any traits was 14. They are phosphodiesterase 4B (PDE4B), serine/threonine kinase 40 (STK40), collagen, type XI, alpha 1 (COL11A1), ephrin-A1 (EFNA1), netrin 4 (NTN4), neuron specific gene family member 1 (NSG1), estrogen receptor 1 (ESR1), neurexin 3 (NRXN3), spectrin, beta, non-erythrocytic 1 (SPTBN1), ADP-ribosylation factor interacting protein 1 (ARFIP1), mutL homolog 1 (MLH1), transmembrane channel-like 7 (TMC7), carboxypeptidase X, member 2 (CPXM2) and ADAM metallopeptidase domain 12 (ADAM12). These genes may be important for future artificial selection trends. Also, we found that the SNP effect predicted from BLUP was the key factor to determine the expected current selection coefficient of SNP. Under Hardy-Weinberg equilibrium of SNP markers in current generation, the selection coefficient is equivalent to $2^*SNP$ effect.
본 연구에서는 3차원(dimension, D) 프린터로 자체 제작한 팬톰을 이용하여 관전압과 관전류량 변화 중심으로 균일한 조직의 물리적 영역 크기 변화에 의한 관심영역(region of interest, ROI)와 설정치 영역 크기 변화에 의한 ROI 내에서의 하운스필드(hounsfield units, HU)의 변화를 알아보고자 하였다. 본 실험에서는 단면영상과 HU를 획득하기 위해 4-다중 검출기 전산화단층영상장비를 이용하였다. 팬톰 제작은 용융적층조형술(fused deposition modeling, FDM) 프린팅 방식의 3D 프린터 기기를 사용하였다. 팬톰의 구조는 $160{\times}160{\times}50mm$의 원통형으로 33 mm, 24 mm, 19 mm, 16 mm, 9 mm 크기의 원형 구멍을 대칭되도록 두 쌍으로 설계하였다. 구멍에는 증류수를 혼합한 조영제를 충전하였다. X선의 관전압과 관전류량는 각각 90 kVp, 120 kVp, 140 kVp 그리고 50 mAs, 100 mAs, 150 mAs로 변화시켜 단면영상을 획득하였다. 획득된 영상의 ROI 내 HU 측정은 image J 프로그램를 이용하였다. 그 결과, 관전류량보다는 관전압이 HU에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 그리고 균일한 밀도를 갖는 물질이라도 물리적 영역 크기가 작아질수록 HU는 감소하였으며 ROI 설정 영역 크기가 작아질수록 HU는 증가하여 HU가 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 5 HU 이내의 노이즈 수준에서 ROI를 최대한 크게 설정하는 것이 물리적 영역 크기와 ROI 설정 영역 크기에 의한 변이를 최소화시킬 수 있는 방법이라고 판단된다.
최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.
다양한 원인으로 인해서 발생하는 기관지흉막루는 일차적인 치료에 반응이 없을 경우에는 수술적 치료를 고려해야 하나, 대부분 환자들의 양호하지 못한 전신 상태로 인하여 수술을 시행할 수 없는 경우가 많다. 이런 경우 굴곡형 기관지내시경을 이용한 치료가 시행될 수 있는 데, 저자 등은 농흉이 동반된 괴사성 폐렴 및 폐농양 환자에서, 흉관 삽관 후에 발생한 말단부 기관지흉막루를 기관지내시경을 이용한 Gelfoam 폐쇄로 치료한 1례가 있어 보고하는 바이다.
본 논문에서는 I/Q 부정합에 의한 단일 주파수 연속파 학습신호 왜곡을 새롭게 해석하고 이를 이용한 영상 제거 방법을 제안한다. 기존의 방법에서는 위상 부정합과 이득 부정합을 각각 예측하고 보상하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 I/Q 부정합에 의하여 단일 주파수 연속파 학습신호의 원형 궤도가 타원 궤도로 왜곡됨을 증명한다. 이를 바탕으로 2단계로 이루어진 I/Q 부정합 보상 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째 신호처리에서는 수신 신호의 위상을 회전하여 타원 궤도의 장축이 x축과 일치하도록 한다. 두 번째 신호처리에서는 첫 번째 신호처리를 거친 Q 경로 신호를 증폭하여 원형 궤도가 되도록 하여 I/Q 부정합을 보상하고 영상 신호를 제거한다. 모의실험을 통해서 직교 위상 편이 변조 (QPSK), 16-직교 진폭 변조 (QAM), 64-직교 진폭 변조 신호에 대해서 70dB 이상의 영상 제거 성능을 가지고 있음을 보인다. 한편, 제안한 방법이 우수함을 보이기 위하여 레일레이 페이딩 경로 환경에서 성능 분석을 한다. 비트오율 (BER) 모의실험을 통해서 제안한 방법은 직교 위상편이 변조, 16-직교 진폭 변조, 64-직교 진폭 변조 등의 다양한 변조에 대해서 부가백색가우시안잡음 (AWGN) 뿐 만 아니라 페이딩 경로에서도 영상 신호가 없는 이상적인 수신기의 비트오율과 거의 일치함을 보인다.
본 연구에서는 그래핀의 인위적인 합성방법인 화학기상증착법을 활용하여 합성 파라미터들을 변화시켜줌으로써 그래핀의 물성을 조절하는 연구를 수행하였다. 먼저, 메탄가스를 탄소원으로 순수 그래핀을 합성하였고, 액상의 피리딘을 원료로 사용하여 질소가 도핑된 그래핀을 합성하였다. 각각의 그래핀의 물성은 라만 분광법, X선 광전자 분광법(XPS)을 통한 기초 광물성 측정과 게이트 전압에 따른 그래핀 채널의 전류-전압 응답특성을 통한 전기적 수송현상 측정에 의해 평가되었다. 메탄가스로 합성된 그래핀의 라만 분광 스펙트럼에서는 G-peak과 2D-peak가 선명히 보였고, XPS에서 C1s-peak가 선명하였고, 아울러 전하중성점은 게이트 전압 약 +4 V 정도에서 나타났다. 피리딘을 원료로 합성된 그래핀의 라만 분광 스펙트럼에서는 D-peak, G-peak 그리고 다소 약해진 2D-peak 등이 보였고, XPS에서는 C1s-peak은 물론 N1s-peak도 나타났으며, 전하중성점은 게이트 전압 약 -96 V 정도에서 나타났다. 결과적으로 우리는 화학기상증착법을 활용하여 그래핀의 물성을 성공적으로 조절하였다.
Purpose - Despite the importance of price, many companies do not implement pricing policies smoothly, because typical price management strategies insufficiently consider logistics efficiency and an increase in logistics costs due to logistics waste. This study attempts to examine the effect of product line pricing, which corresponds to product mix pricing, on logistics efficiency in the case of manufacturer A, and analyzes how logistics performance changes in response to these variables. Research design, data, and methodology - This study, based on the case of manufacturer A, involved research through understanding the current status, analyses, and then proposing improvement measures. Among all the products of manufacturer A, product group B was selected as the research object, and its distribution channel and line pricing were examined. As a result of simulation, for products with low loading efficiency, improvement measures such as changing the number of bags in the box were suggested, and a quantitative analysis was conducted on how these measures influence logistics costs. The TOPS program was used for the Pallet loading efficiency simulation tool in this study. To prevent products from protruding out of the pallet, the maximum measurement was set as 0.0mm, and loading efficiency was based on the pallet area, and not volume. In other words, its size (length x width) was focused upon, following the purpose of this study and, then, the results were obtained. Results - As a result of the loading efficiency simulation, when the number of bags in the box was changed for 36 products with low average loading efficiency of 73.7%, as shown in
, loading efficiency improved to 89.9%. Further, from calculating logistics cost based on the cost calculation standard of manufacturer A, the amount of annual logistics cost reduction amounted to 101,458,084 KRW. Given that the sum of the logistics cost of the product group B of manufacturing enterprises A is 400,340,850 KRW, it can be reduced by 25%, to 298,882,766 KRW. Although many methods improve loading efficiency, this study proved that logistics cost could be reduced by changing the number of bags within boxes. If this measure is applied to other items, visible logistics cost reduction effects will be realized through improvements in loading efficiency. Conclusions - Future pricing policies should consider their correlation with quality, loading efficiency, product specifications, and logistics standardization to prevent logistics waste, enabling management to improve earnings for companies. Thus, when companies decide pricing policies for new products, the aspects of merchandising and marketing should take priority; however, the aspect of logistics also needs to be considered as significant. Measures revealed by the study results are not only the responsibilities of manufacturing enterprises. Pricing policy agreements between manufacturing enterprises and distribution companies, and logistics factors related to price determination should be considered; further, governments should also support them for their collaborations. This will enable consumers to purchase quality products with low prices.
암호 분석은 알려진 평문 공격, 차분 분석, 부채널 분석 등과 같이 다양한 기법으로 수행될 수있다. 최근에는 딥러닝을 암호 분석에 적용하는 연구들이 제안되고 있다. 알려진 평문 공격(Known-plaintext Attack)은 알려진 평문과 암호문 쌍을 사용하여 키를 알아내는 암호 분석 기법이다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 사용하여 경량 블록 암호 PRESENT의 축소 버전인 S-PRESENT에 대해 알려진 평문 공격을 수행한다. 축소된 경량 블록 암호에 대해 수행된 최초의 딥러닝 기반의 알려진 평문 공격이라는 점에서 본 논문은 의의가 있다. 성능 향상 및 학습속도 개선을 위해 Skip connection, 1x1 Convolution과 같은 딥러닝 기법을 적용하였다. 암호 분석에는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 1D, 2D 합성곱 신경망 모델을 사용하여 최적화하였으며, 세 모델의 성능을 비교한다. 2D 합성곱 신경망에서 가장 높은 성능을 보였지만 일부 키공간까지만 공격이 가능했다. 이를 통해 MLP 모델과 합성곱 신경망을 통한 알려진 평문 공격은 공격 가능한 키 비트에 제한이 있음을 알 수 있다.
Poly(3-hexylthiophene) (P3HT)는 유기 용매에서 높은 용해도를 가지고 있으면서 상대적으로 쉽게 구할 수 있는 공액 고분자 중 하나이다. 그러나, 전자소자의 활성 소재로써 전기적 특성은 실제로 응용하기에는 부족하므로 추가 개선이 필요하다. 본 연구에서는, 서로 다른 위치 규칙성 (regio-regularity)을 가지는 두 P3HT 고분자 (즉, regioregular (RR) P3HT 및 regio-random (RRa) P3HT)를 혼합하여 혼합 박막의 전하 전달 특성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다. 두 P3HT 고분자 간 비율을 변화시킴으로써 혼합 박막의 구조적 및 전기적 특성을 체계적으로 조사하였으며, 원자 힘 현미경(AFM), X선 회절(XRD) 및 UV-vis 흡수분광법을 사용하여 혼합 필름의 구조 및 광전자적 특성을 평가하였다. 혼합 박막의 결정성은 RRa-P3HT 함량이 20 wt%로 증가함에 따라 증가하였으며, 이후 80%까지 증가함에 따라 감소하였다. 전하 이동도의 경향성 또한 이와 같았으며, 20 wt%의 RRa-P3HT를 포함하는 혼합 박막의 전하 이동도는 가장 높은 0.029 cm2/V·s로 측정되었고 함량이 80 wt%까지증가함에따라 0.0007 cm2/V·s 로감소하였다.
투명 산화물 반도체 (Transparent Oxide-TFT)를 활성층과 소스/드레인, 게이트 전극층으로 동시에 사용한 비결정 indium zinc oxide (a-IZO), 절연층으로 co-sputtered $HfO_2-Al_2O_3$ (HfAIO)을 적용하여 실온에서 RF-magnetron 스퍼터 공정에 의해 제작하였다. TFT의 게이트 절연막으로써 $HfO_2$ 는 그 높은 유전상수( > 20)에도 불구하고 미세결정구조와 작은 에너지 밴드갭 (5.31eV) 으로 부터 기인한 거친계면특성, 높은 누설전류의 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는, 어떠한 추가적인 열처리 공정 없이 co-sputtering에 의해 $HfO_2$와 $Al_2O_3$를 동시에 증착함으로써 구조적, 전기적 특성이 TFT 의 절연막으로 더욱 적합하게 향상되어진 $HfO_2$ 박막의 변화를 x-ray diffraction (XRD), atomic force microscopy (AFM) and spectroscopic ellipsometer (SE)를 통해 분석하였다. XRD 분석은 기존 $HfO_2$ 의 미세결정 구조가 $Al_2O_3$와의 co-sputter에 의해 비결정 구조로 변한 것을 확인 시켜 주었고, AFM 분석을 통해 $HfO_2$ 의 표면 거칠기를 비교할 수 있는 RMS 값이 2.979 nm 인 것에 반해 HfAIO의 경우 0.490 nm로 향상된 것을 확인하였다. 또한 SE 분석을 통해 $HfO_2$ 의 에너지 밴드 갭 5.17 eV 이 HfAIO 의 에너지 밴드 갭 5.42 eV 로 향상 되어진 것을 알 수 있었다. 자유 전자 농도와 그에 따른 비저항도를 적절하게 조절한 활성층/전극층 으로써의 IZO 물질과 게이트 절연층으로써 co-sputtered HfAIO를 적용하여 제작한 Oxide-TFT 의 전기적 특성은 이동도 $10cm^2/V{\cdot}s$이상, 문턱전압 2 V 이하, 전류점멸비 $10^5$ 이상, 최대 전류량 2 mA 이상을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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