• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.670-680
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• 2010

본 논문에서는 0.13 ${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여, 이동단말기 탑재에 적합한 저 전력, 저 잡음 구조 개별 소자 (LNA, Mixer, VCO, frequency doubler, signal generator, down converter)들을 제안하고, 나아가 이를 하나의 칩으로 집적화 시킨 60 GHz 단일 칩 수신기 구조를 제안한다. 저전력화를 위해 current re-use 구조를 적용시킨 LNA의 경우, 11.6 mW 의 전력 소모 시, 56 GHz부터 60 GHz까지 측정된 잡음지수(NF)는 4 dB 이하이다. 저전력화를 위한 resistive mixer의 경우, Cgs의 보상 회로를 통하여 낮은 LO 신호 크기에서도 동작 가능하도록 하였다. -9.4dB의 변환 이득을 보여주며, 20 dB의 LO-RF isolation 특성을 가진다. Ka-band VCO는 4.99 mW 전력 소모 시측정된 출력 신호 크기는 27.4 GHz에서 -3 dBm이 되며, 26.89 GHz에서부터 1 MHz offset 기준으로 -113 dBc/Hz의 phase noise 특성을 보인다. 49.2 dB의 원신호 억제 효과를 보이는 Frequency Doubler는 총 전력 소모가 9.08 mW일 경우, -4 dBm의 27.1 GHz 입력 신호 인가 시 -53.2 dBm의 fundamental 신호(27.1 GHz)와 -4.45dBm의 V-band second harmonic 신호(54.2 GHz)를 얻을 수 있었으며, 이는 -0.45 dB의 변환 이득을 나타낸다. 60 GHz CMOS 수신기는 LNA, resistive mixer, VCO, frequency doubler, 그리고 drive amplifier로 구성되어 있으며, 전체 전력 소모는 21.9 mW이다. WLAN과의 호환 가능성을 위하여, IF(Intermediate Frequency) bandwidth가 5.25GHz(4.75~10 GHz)이며, RF 3 dB bandwidth는 58 GHz를 중심으로 6.2 GHz이다. 이때의 변환 손실은 -9.5 dB이며, 7 dB의 NF와 -12.5 dBm의 높은 입력 P1 dB를 보여주고 있다. 이는 60 GHz RF 회로의 저전력화, 저가격화, 그리고 소형화를 통한 WPAN용 이동단말기의 적용 가능성을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권1호
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• pp.23-30
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• 2015

목 적 : 외부표지자 호흡움직임 측정 장치(RPM; Real-time Position Management, Varian Medical System, USA)를 이용한 간암 호흡동조 방사선치료 시 호흡신호와 방사선 조사 시간 및 실제 조사된 호흡위상을 분석하여 호흡움직임 측정 장치를 이용한 호흡동조 방사선 치료의 정확도를 평가하였다. 대상 및 방법 : 2014년 5월부터 9월까지 Novalis Tx.(Varian Medical System, USA)와 RPM을 이용하여 간암 호흡동조 방사선치료(Duty Cycle 20%, Gating window 40% ~ 60%)를 시행한 환자 총 16명의 치료 시 기록된 호흡움직임을 분석하였다. RPM에 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적 분석을 통해 호흡위상으로 재구성하였으며, 재구성된 호흡위상을 이용하여 기록된 Beam-on Time과 Duty Cycle에 대해 RPM을 사용한 호흡동조 방사선치료의 예측 정확도를 분석하고, 호흡움직임의 재현성에 따른 Duty Cycle과 예측 정확도의 상관관계를 분석하였다. 결 과 : 대상 환자 16명의 치료계획 시와 실제 치료 시 호흡주기 차이는 평균 -0.03초(범위 -0.50초 ~ 0.09초)로 분석되었으며 두 호흡간의 통계적 차이는 확인할 수 없었다(p=0.472). 치료 시 평균 호흡주기는 4.02 sec (${\pm}0.71sec$), 치료 중 호흡주기 표준편차의 평균값은 7.43%(범위 2.57% ~ 19.20%)로 분석되었다. 실제 Duty Cycle은 평균 16.05%(범위 13.78% ~ 17.41%)로 나타났고 이 중 후행적 분석을 통해 평균 56.05%(범위 39.23% ~ 75.10%)가 계획된 호흡위상(40% ~ 60%)에서 조사되었음을 확인하였다. 호흡주기의 표준편차와 Duty Cycle과 계획된 호흡위상에서 조사된 비율의 상관관계는 각각 -0.156 (p=0.282)와 -0.385 (p=0.070)으로 분석되었다. 결 론 : 본 연구는 실제 치료 중 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적으로 분석하여 치료 중 호흡움직임의 재현성 및 Duty Cycle, 계획된 호흡동조창에서의 실제 치료 비율 등을 확인하였다. 4DCT를 이용한 치료계획과의 오차를 최소화하고 효율적인 치료를 위해 호흡훈련 및 호흡신호 모니터링의 강화가 필요 할 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제36권4호
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• pp.474-482
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• 2001

본 연구에서는 구조물 축조에 의한 도서지역 해수욕장의 발달과정을 전라남도 완도군 통리 해수욕장을 사례로 살펴보았다. 븐 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연구지역의 해수욕장은 구조물의 건설로 대표되는 인위적 환경변화로 말미암아 1800년대 후반 이후 100년간 갯벌에서 비치로 새롭게 변형된 관광자원이다. 둘째, 연구지역 해수욕장의 지표 경사도는 0.96$^{\circ}$로 매우 완만하고 고도는 과거 갯벌인 간척농지의 지표면에 비해서 75cm 정도 높게 나타나고 있다. 이는 연구지역이 갯벌 지형에서 비치지형으로 변형되었음을 지시하는 것이다. 이러한 이유로 말미암아 연구지역은 우리나라에서 가장 우수한 해수욕장의 하나로 R꼽히고 있다. 셋째, 해수욕장의 표층 퇴적물은 평균 3.5$\Phi$의 입경을 나타내고 있어 다른 지역의 비치에 비해서 매우 미립질의 입경을 나타나고 있으며, 간척농지의 입경에 비해서는 상대적으로 조림질의 입도 분포를 나타내고 있다. 그리고 깊이별 입경분포는 70cm 깊이에서 급격한 변화들 나타내고 있는데, 이는 도로를 경계로 한 비치와 간척지의 고도 차이와도 일치하는 것이다. 이러한 입도분포 역시 연구지역 해수욕장의 관광자원으로서의 가치를 높여주는 것이다. 넷째, 1965년 이후 항공사진을 통하여 연구지역의 고도차이를 시기별로 분석한 결과 1970년대 이후에는 고도의 변화가 크게 나타나지 않았다. 이는 연구지역의 새로운 퇴적과정은 1970년대를 전후하여 일정 규모의 평형상태에 도달하였음을 나타내 주는 것이다. 다섯째, 이와 같은 견과를 종합할 때, 연구지역의 해수욕장은 인공 구조물 건설과 해안지역 퇴적과정의 변화에 따른 해수면 및 파고 에너지 상승효과로 말미암아 비교적 짧은 기간동안 새롭게 형성된 관광자원으로 결론지을 수 있다.따라서 최근 에 많은 관심이 모아지고 있는 자체조율(self-tuning)이 가능한 데이타베이스 관리 시스템 개발에 공헌할 것이다ive trait of the elderly, while middle-aged adults perceived it as a negative one.e 함량은 chloroform과 ethylacetate를 각각 투여한 군에서, GST 활성은 hexane과 chloroform을 각각 투여한 군에서 $CCl_4$단독 투여군과 비교하여 유의적인 증가(p<0.05)를 나타내었다. 따라서 본 실험 결과 지구자나무 분획물이 $CCl_4$로 유발된 흰쥐의 간 손상에 미치는 영향을 검토한 결과, chlornform 분획물이 간세포의 괴사와 변성에 지표가 되는 ALT와 AST 활성도의 저하효과와 간 손상에 따른 과산화 지질 함량과 SOD, Catalase, GSH-Px등의 활성 감소, glutathione함량 및 GST활성의 증가를 나타내어 생채내의 free radical에 의한 간보호 작용이 있는 생리활성 물질을 함유하고 있음이 추정되며, 아울러 이 분획물을 더욱 분리하여 물질의 구조와 반응 기전 제시와 함께 간 손상의 예방 및 치료에 도움이 될 수 있는 물질을 개발할 가치가 있다고 사료된다을 공급한 대조구에 비해 높았다. 어미의 성 성숙 및 산란은 두 번의 실험에서 대조구보다 저염분구에서 원만히 이루어졌다. 암컷 성숙 개체의 경우 1차 실험은 대조구 6마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 14마리로서 성숙유도에 있어 염분의 조절에 의한 성숙이 이루어진 것을 알 수 있다. 산란 시기는 1차 실험에서 대조구나 저염분구의 산란 개시 시점이 거의 동일한 데 비해, 2차 실험에

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권2호
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• pp.21-31
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• 2010

본 논문에서는 DisplayPort용 전자기기 또는 클록 발생을 요구하는 다양한 회로에서 발생 할 수 있는 전자방해(EMI) 현상을 줄일 수 있는 위상 동기 루프와 확산 대역 클록 발생기를 구현 하였다. 이 시스템은 기본적으로 송신용 위상 동기 루프와 확산 대역 클록 발생기 구현을 위한 전하펌프2 와 기준주파수 분주기 등으로 구성된다. 본 논문에서는 2.7Gbps/1.62Gbps DisplayPort 응용 회로에 적합 하도록 10개의 다중 위상 신호를 출력 할 수 있는 270MHz/162MHz 듀얼 모드 위상 동기 루프를 설계 하였고 추가적으로 1.35GHz/810MHz의 위상 동기 루프를 설계하여 지터를 크게 감소시킬 수 있는 구조를 제안하였다. 270MHz/162MHz 위상 동기 루프와 5:1 시리얼라이저 2개, 그리고 1.35GHz 위상 동기 루프와 2:1 시리얼라이저를 연동함으로써 지터 성분을 크게 줄일 수 있다. 위상 동기 루프에서 사용 된 주파수 전환 다중위상 전압제어 발진기와 더불어 DisplayPort 규격에 맞는 주파수 전환이 가능 하도록 분주기를 공유하고 50% duty ratio를 보장할 수 있는 주파수 분주기 구조를 제안 하였다. 또한, 지터를 줄이기 위해서 출력전류 오차를 크게 줄일 수 있는 전하펌프 구조를 제안 하였다. 0.13 um CMOS 공정을 사용하여 설계 하였으며, 270MHz/162MHz PLL의 칩 면적은 $650um\;{\times}\;500um$ 이고, 1.35GHz/810MHz PLL의 칩 면적은 $600um\;{\times}\;500um$ 이다. 270MHz/162MHz 위상 동기 루프 전압제어 발진기의 조절 범위는 330MHz이고, 위상 잡음은 1MHz 오프셋에서 -114cBc/Hz, 확산대역 클록 발생기의 확산 진폭도 는 0.5%이고, 변조 주파수는 31kHz이다. 전체 전력 소모는 48mW이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권4호
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• pp.796-805
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• 2002

본 연구는 '식물의 구조와 기능' 단원의 학습 전 아동의 지식구조와 학습과정 및 학습 종료 7개월 후까지의 지식구조의 변화를 아동의 학습성향(유의미학습과 암기학습)과 관련지워 조사한 것이다. 연구단원과 관련된 기존의 지식구조를 알아보기 위하여 5학년 아동들에게 1차 개념도를 그리게 하고, 매 4차시 수업후 각각의 개념도를 그리게 했다. 그리고 지식구조의 지속효과를 알아보기 위하여 단원 학습이 종료된 직후와 3개월, 7개월 후에도 각각의 개념도를 그리게 했다. 학습과정 동안에는 기존의 개념도를 근거로 하여 개념도를 그리게 하였으며, 단원 학습 종료 후에는 기존의 개념도가 제시되지 않은 상태에서 개념도를 그리게 하였다. 아동들이 그린 각각의 개념도는 그 당시의 식물의 구조와 기능에 대한 이해 정도를 나타내었다. 초등학교 5학년 아동들은 '식물의 구조와 기능' 단원의 학습에 들어가기 전에 이와 관련된 여러 가지 개념들로 이루어진 사전 지식구조를 가지고 있으나 그 중 과학적으로 타당한 것은 개념도 상에서 2단계의 위계와 5개의 관계에 불과하였다. 한 단원의 학습이 진행되어감에 따라 아동들의 지식구조는 꾸준히 그리고 점진적으로 증가였다. 그러나 이러한 증가는 학습성향에 따라 차이를 보이며, 유의미 학습자가 암기 학습자보다 더 많이 증가하였다(관계, 연관, 예: p < .01, 위계: p < .05). 지식구조의 변화에 있어서 학습성향간에 다소 차이가 있으나 재구조화는 단원 학습의 초기에 높은 빈도로 일어났으며, 말기에는 전혀 일어나지 않았다. 조정은 유의미 학습자보다 암기 학습자에서 더 많이 일어나고 확장은 이와 반대로 유의미 학습자에서 더 많이 일어났다. 암기 학습자의 개념도 점수는 단원 학습을 마친 후 시간이 경과함에 따라 모든 범주에서 차츰 감소하였다. 그러나 유의미 학습자의 경우 단원 학습 후 3개월보다 7개월에서 오히려 소폭 증가했다. 그러므로 대체로 암기 학습자가 학습과정에서 새로이 구축하고자 하는 더 분화되고 정교한 지식구조가 유의미 학습자보다 불안정한 상태에 있으며, 지식구조의 분화 정도도 유의미 학습자에 비해 낮다고 할 수 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제42권3호
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• pp.173-184
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• 2003

2000년 3월부터 11월까지 부산항으로 수입된 목재류에서 검출된 나무좀과(Scolytidae), 긴나무좀과(Platypodidae), 개나무좀과(Bostrichldae), 가루나무좀과(Lyctidae)의 종류 및 검출된 기주와 수입국을 조사하여 국내 유입의 가능성이 있는 해충을 파악하는 한편, 이들 해충의 국내 유입을 차단하기 위한 자료로 활용 하고자 본 조사를 실시하였다. 부산항의 수입재에서 검출된 나무좀과, 긴나무좀과, 개나무좀과, 가루나무좀과는 총 23속 52종이었으며, 검출된 수입재는 15개 국에서 수입한 13과 19종의 원목, 제재목, 기타 등이었다. 나무좀과에서는 3아과 16속 35종이 검출되었다. Xyleborus속에서 12종, Ips속에서 6종, Trpodendron속에서 3종, Arixyleborus속에서 2종, 그 외 Alniphagus속 등에서 12속에서 각각 1종씩 검출되었다. 검출된 수종은 말레이시아를 비롯한 11개국에서 수입한 13속 16종이었으며, 남양재인 말레이시아산 나왕류에서 2속 13종의 가장 많은 종이 검출되었다. 긴나무좀과는 Platypus cupulatus, P. curtus 등 1아과 1속9종이 채집되었다. 검출된 수종은 호주, 파푸아 뉴기니아 등 6개국에서 수입한 4속6종이었고, 말레이시아산 나왕류에서 6종이 검출되었다. 개나무좀과는 2아과4속5종이 검출되었다. Herernbostrychus aequalis, Dinoderus bifoveoratus 등이 검출되었다. 검출된 수종은 말레이시아, 엘살바도르등 4개국에서 수입한 4속 6종이었으며 말레이시아산 나왕류에서 4종이 검출되었다. 가루나무좀과는 Trogoxylon sp., Minthea rugicoliis, Minthea sp. 등 2속 3종이 검출되었다. 검출된 수종은 필리핀 등을 비롯한 3개 국에서 수입한 2속 3종이었다.an으로 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 128x128의 고해상도 EPI 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 제안한 Half Fourier기법을 이용하여 기존의 $64{\times}64$ 영상보다 해상도를 높인 $128{\times}128$ EPI영상을 single scan으로 얻을수 있었으며, 에코의 적절한 배치를 통해 임상에서 널리 사용되는 $T_2$ 대조도를 얻을 수 있었다. 제안한 방법은 특별한 하드웨어의 추가 없이, 펄스 시퀀스와 tuning 및 재구성 알고리즘 등의 소프트웨어적인 방법만으로 구현이 가능하여 많은 임상 응용이 기대된다.체 실험을 통하여 확인하였다.les, ranged from 0.02 to 40 MHz, and dominated by contribution from bound pool, which is bound to macromolecule regardless of binding ratios. In addition, as more Gd-chelate bound to macromolecule, sharp increase of relaxivity at higher field occurs. The NMRD profiles for different values of τS show the enormous increase of low field profile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results