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중성자분말회절법을 이용한 흑운모의 Rietveld Structure Refinement (Rietveld Structure Refinement of Biotite Using Neutron Powder Diffraction)

  • 전철민;김신애;문희수
    • 자원환경지질
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    • 제34권1호
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    • pp.1-12
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    • 2001
  • 본 연구에서는 층상규산염광물 중 삼팔면체 운모족에 속하는 흑운모-1Μ 시료를 대상으로 중성자분말회절분석을 수행하였다. 분말회절분석기의 저온 및 고온 시료장치를 이용하여 -263$^{\circ}C$, 상온, 30$0^{\circ}C$, $600^{\circ}C$, 90$0^{\circ}C$의 온도조건에서 중성자 회절자료를 취득하였으며 Rietveld법으로 구조분석을 실시하였다. 정밀화 지수 $R_{b}$는 5.06%-11.9%, S(Goodness of fitness)는 2.97~3.94로 수렴되었다. -263$^{\circ}C$부터 $600^{\circ}C$까지는 단위포상수 a, b, c가 온도의 증가에 따라서 팽창되는 경향을 뚜렷하게 관찰할 수 있었으며 90$0^{\circ}C$에서는 a와 b의 경우 오히려 감소하는 결과를 보여주었다. -263$^{\circ}C$~$600^{\circ}C$ 온도구간에서 c축의 팽창성은 a, b 축의 팽창성에 비하여 상대적으로 더 크며 이는 단위포의 부피증가가 이 온도 범위에서는 c축의 팽창에 의해 주도됨을 지시한다. 90$0^{\circ}C$에서 보이는 경향의 불일치성은 이 온도에서 탈수산기화-산화반응이 우세하게 발생함으로서 팔면체 구조내 $Fe^{2+}$$Fe^{3+}$ 로 산화되어 양이온 반경이 변화되었기 때문으로 해석된다. 저온조건(-263$^{\circ}C$)에서 결정된 수소원자의 위치는 O4자리로부터 0.9103$\AA$ 떨어져서 (x/a=0.138, y/b=0.5, z/c=0.305)의 위치에 존재하는 것으로 계산되었다. 각 온도조건에 대하여 사면체회전각($\alpha$*, 팔면체판 두께($t_{oct}$), M-O간 거리는 단위포축 팽창성 결과와 마찬가지로 90$0^{\circ}C$의 고온조건을 제외하고는 일반적으로 온도가 증가함에 따라서 $\alpha$*, $t_{oct}$, M-O간 거리가 증가하는 경향을 보이지만 그경향이 상대적으로 덜 분명하며, 온도변화에 따른 팔면체 형태변화의 경향은 보이지 않았는데, 이는 금운모 등과 달리 M1, M2 팔면체에는 Fe와 Mg가 치환되어 분포하고 있기 때문으로 해석된다.다.

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돼지에 있어서 난자내 정자 직접 주입에 의한 외래 유전자 도입에 관한 연구 (Exogenous DNA Transfer by Intracytoplasmic Sperm Injection in Porcine Oocytes)

  • Ahn, S. Y.;Lee, H. T.;K. S. Chung
    • 한국가축번식학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.339-347
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    • 2001
  • 정자를 매개체로 한 유전자 전이는 형질 전환 동물의 생산을 위한 가능성 있는 간단한 방법이다. 또한 세포질내 정자 주입법에 의한 외래 유전자의 전이에 의한 형질 전환 동물의 생산이 최근에 보고되었다. 본 연구에서는 정자를 EGFP유전자와 공배양한 후 이를 난모세포내에 미세 주입한 다음, 수정란의 발달과 EGFP유전자의 발현을 조사하였다. 돼지 난자에 정자, 세포질막이 파괴된 정자 또는 정자를 주입하였다. 주입 후 수정된 난자는 NCSU23 배양액에서 배반포까지 배양하였으며, 배발생율과 EGFP 유전자의 발현을 연구하였다. 정자를 미세 주입한 결과 난할율은 67.0%로 정자두부를 미세주입한 난할율인 59.7%보다 높았고, 수정란의 EGFP 유전자 발현율은 각각 42.1와 20.0%로서 전자가 유의하게 높았다. 세포질막을 파괴하기 위해 다른 방법들로 정자를 처리하여 주입하였을 시 구정란의 배발생율에 영향을 주지 않았다 정자, 세포막이 파괴된 정자를 주입하여 배반포 발생율을 조사한 결과, 15.0과 14.2%로서 유의차가 없었다. 동결융해하거나 Triton X-100으로 처리한 정자를 주입하여, EGFP 발현율을 조사한 결과, 동결융해 정자를 사용했을 때의 성적이 38.4%로 타군의 성적인 22.4%에 비해 유의하게 높았다. 미세 주입에 앞서 정자는 EGFP 유전자의 0.01 ng/${\mu}\ell$ 부터 1 ng/${\mu}\ell$까지의 여러 농도로 배양되었다. 그러나 난할율을 조사한 결과 EGFP 유전자의 농도 차이에 따른 유의차가 없었다. 정자 배양액에 첨가된 EGFP 유전자의 농도가 0.1 ng/$m\ell$일 때 EGFP 발현율은 37.4%로서 가장 높은 결과를 보였다. 따라서 본 연구의 결과에 의하면 세포질막을 제거한 정자에 외래 유전자가 묻게 되며, 이 정자는 외래유전자를 수정란내로 옮겨 매개체로서의 역할이 가능할 것으로 생각된다.

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비등방성을 고려한 사행하천의 유속 공간보간기법 개발 (Development of an anisotropic spatial interpolation method for velocity in meandering river channel)

  • 유호준;김동수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제50권7호
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    • pp.455-465
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    • 2017
  • 2차원 유속장(flow field)은 하천흐름의 특성을 이해하기 위한 중요한 수리학적 자료 중 하나로서, 수공구조물 위치선정 및 설계, 하천에서의 이송-확산 예측, 하천의 수리학적 거동을 예측하기 위한 중요한 기본 자료로 사용된다. 지금까지 이러한 하천흐름 특성을 예측하기 위해 제한적인 현장조건과 적절한 계측방법, 계측기기의 기술적 한계로 인해 현장실험 보다는 다양한 수치모형을 이용하여 왔다. 하지만 최근에는 계측기기의 발달로 과거보다 정확하고 정밀한 현장계측이 가능하여 졌으며, 현장 계측자료의 질적이고 양적인 수요를 만족시키고 있다. 대표적으로 초음파도플러유속계(ADCPs; Acoustic Doppler Current Profilers)는 유량을 정확하게 측정하는 것으로 유명하며, 2차원 뿐만 아니라 3차원 유속장 등 자세한 유속자료를 제공한다. 하지만 이러한 측정 능력에도 불구하고, ADCP를 활용한 유속 측정은 주로 횡단면 측정을 기본으로 수행하기 때문에, 수치모형의 결과와 같이 높은 밀도의 유속장을 얻기 위해서 공간보간기법이 활용되고 있다. 하지만 만곡이 존재하는 자연하천은 하도형상에 따라 유속이 지속적으로 변화하기 때문에 일반적인 공간보간기법을 적용하기 어렵다. 즉, 자연하천의 만곡에 따른 비등방성을 고려하지 않는다면, 역거리가중법(IDW)과 크리깅(Kriging)과 같은 일반적인 공간보간기법으로는 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 만곡이 존재하는 사행하천을 대상으로 방향성을 고려하기 위한 곡선좌표계와 비등방성을 고려하기 위한 비등방적 참조범위를 적용한 공간보간기법을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 기법을 한국건설기술연구원 하천실험센터에 존재하는 3개의 사행수로가 포함된 실규모의 실험수로를 대상으로 적용한 결과, 평균제곱근오차와 상관계수는 기존의 공간보간기법과 비교하여 각각 41.5% 감소, 40.0%가 증가하여 정확성과 상관성이 개선되었다.

GML 3.0을 이용한 LBS 멀티미디어 서비스에 관한 연구 (On Method for LBS Multi-media Services using GML 3.0)

  • 정기중;이준우;김남균;홍성학;최병남
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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    • pp.169-181
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    • 2004
  • SK 텔레콤은 2002년 국내 최초로 모바일 벡터 지도 서비스를 위해 OGC (OpenGIS Consortium) 국제 표준을 기반으로 하여, LBS/GIS 서비스 시스템들에 대한 하부 공통 프레임웍으로써의 GIMS 시스템을 기 구축 한바 있다 그러나 서비스 컨텐츠들이 점차 다양화 되어지고, 이러한 컨텐츠들을 실현하기 위해 시스템에 요구되어지는 사항들이 늘어나게 되면서, 좀더 확장성이 높고 기능적 측면, 효율성 측면에서의 요구 사항들을 만족시킬 수 있는 시스템으로의 고도화가 요구되었다. 본 연구는 GML 2.0기반의 GIMS 시스템을 GML 3.0기반 멀티미디어 서비스 고도화를 위해 보다 풍부한 형태의 지리 데이터를 지원할 수 있는 시스템 기반을 마련하고, 이를 통해 다양한 응용 서비스 컨텐츠들이 쉽고 자유롭게 위치 및 지리 데이터와 연동될 수 있는 기반을 마련하는 것을 목표로 하였다. GML 3.0에서 모바일 LBS 멀티미디어 서비스를 위해 애니메이션, 이벤트처리, 맵 스타일 지원을 위한 필요한 스타일, 3D 부분과 텔레메틱스 서비스를 위한 위상(Topology) 세부 사양을 채택하였으며, MS(Mobile Station)로의 자료전송을 최적화하기 위한 스키마 및 전송 프로토콜을 개발하였고 이에 기반한 시스템을 구성, 개발하였다. GML 3.0을 이용한 기존 GIMS의 고도화는 기존 연구 및 시스템에 구현, 적용되었던, 내부 구조적인 측면에서나 서비스 측면에서 혁신적인 기틀을 마련하게 되었다. GIMS에 대한 접근을 단일화하고 용이하게 하기 위한 GIMS 통합 인터페이스가 구현되었고, GIMS 내부의 서비스 컴포넌트인 WFS, WMS들에 대한 기능 확장 및 개선이 이루어졌다 가능한 창조 모델로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용

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스마트폰 다종 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 사용자 동행 상태 인식 (A Deep Learning Based Approach to Recognizing Accompanying Status of Smartphone Users Using Multimodal Data)

  • 김길호;최상우;채문정;박희웅;이재홍;박종헌
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.163-177
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    • 2019
  • 스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.