인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.
도로의 안전성을 평가하기 위한 방법으로서 교통사고 자료를 이용하는 방법, 사전-사후평가를 통한 방법 또는 전문가 의견이나 기존 문헌을 통한 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 특히, 교차로 교통 안전성을 평가하는 경우 많은 연구들이 교통사고예측모형 개발을 통하여 교통사고와 관련한 원인과 안전성을 평가하고 있다. 교통사고예측모형 개발에 있어서 모형의 예측력과 전용성을 확보하는 것이 중요하다. 즉, 예측력을 확보함으로써 교통사고 건수나 교통 안전성 판단의 지표를 예측하는데 오차를 줄일 수 있고, 전용성을 확보함으로써 개발된 모형이 다른 지점이나 구간에 적용하더라도 문제없이 적용될 수 있는 대표성을 가질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고예측모형 개발에 주로 사용되는 회귀모형과 인공신경망, 구조방정식을 이용하여 교통사고예측모형을 각각 개발하였으며, 개발될 모형의 예측력과 전용성을 평균절대오차와 평균제곱예측오차를 기준으로 확인하였다. 90개소 신호교차로의 모형개발자료를 이용하여 세 가지 방법으로 교통사고예측모형을 개발 후 개발데이터를 통해 예측력을 비교한 결과 인공신경망이 가장 높은 예측력을 보였다. 또한 모형의 전용성 검증을 위하여 별도로 수집한 33개소 신호교차로의 모형검증자료를 이용하여 개발된 모형을 검증한 결과 비선형 회귀모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 모형개발 과정에서 가장 높은 예측력을 보인 인공신경망의 경우 다른 대상지에서 수집된 모형검증 자료를 적용하였을 때 예측력에 큰 변화를 보여 전용성이 떨어진 것으로 분석되었다.
목 적 : 특발성과 기질성 성장호르몬 결핍증 환자에서 성장호르몬 치료 후 최종 성인신장과 총신장(SDS) 증가 그리고 이에 영향을 미치는 인자에 대해 알아보고자 하였다. 방 법 : 1990년부터 2000년까지 서울대학병원 소아과에 내원하여 성장호르몬 결핍증으로 진단되어 성장호르몬 치료를 받은 후 최종 성인신장에 도달한 환자를 대상으로 하였다. 특발성 GHD 3명(남 : 여, 11 : 2)과 기질성 GHD 22명(남 : 여, 12 : 10)에게 성장호르몬을 각각 $0.62{\pm}0.15IU/kg/wk$, $0.52{\pm}0.11IU/ kg/wk$ 용량으로 $3.2{\pm}2.4$년 동안 일주일에 3-7회 피하주사하였다. 결 과 : 1) 치료 시작 전 신장표준편차점수는 특발성 GHD 군에서는 $-4.13{\pm}1.28$, 기질성 GHD 군에서는 $-1.66{\pm}1.06$으로 특발성 GHD 군이 의미 있게 작았으며, 특발성 GHD 군에서 골연령 또한 역연령에 비해 $5.2{\pm}2.9$년 정도로 지연되어 있었다. 2) 치료 첫해 성장속도는 특발성 GHD 군에서 $9.69{\pm}3.19cm$, 기질성 GHD 군에서는 $7.87{\pm}3.65cm$이었다. 3) 사춘기 시작시 신장은 특발성 GHD 군에서 $-2.28{\pm}0.95$ SDS, 기질성 GHD 군에서는 $-0.55{\pm}1.25$ SDS이었다. 4) 최종 성인신장은 특발성 GHD 군에서 $-1.44{\pm}0.84$ SDS, 기질성 GHD 군에서는 $0.22{\pm}1.06$ SDS로 두 군 모두에서 치료 시작시 신장 SDS에 비하여 유의하게 증가되었다. 기질성 GHD 군에서 최종 성인신장이 더 컸으며, 두 군 모두에서 최종 성인신장은 사춘기 시작시의 신장과 깊은 연관 관계가 있었다(특발성, r=0.616, P<0.05; 기질성 r=0.830, P<0.001). 5) 총신장(SDS) 증가는 특발성 GHD 군에서 $2.69{\pm}1.36$으로 기질성 GHD 군($1.88{\pm}1.16$)보다 컸으나, 통계적 유의성은 없었다. 총신장(SDS) 증가는 두군 모두에서 성장호르몬 치료 시작시 신장 SDS가 중간부모신장 SDS에 비하여 작을수록 더 컸으며, 특히 기질성 GHD군에서는 치료 시작시 역연령에 비하여 골연령이 어릴수록, 사춘기전 신장(SDS) 증가가 클수록 더 컸다. 결 론: 특발성 GHD 환자에서 기질성 GHD 환자보다 최종 성인신장이 작았다. 성장호르몬에 의한 신장증가 효과는 치료 전 신장이 중간부모신장에 비하여 작을수록 컸으나, 절대적 최종 성인신장은 사춘기 시작 시 신장과 가장 깊은 관련이 있어, 조기진단 후에 적절한 용량의 성장호르몬으로 꾸준히 치료하여 사춘기가 나타나기 전까지 충분한 신장의 증가를 유도하여야만 만족할만한 최종 성인신장을 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
살충성 유전자 mcry1Ac1을 포함하고 있는 해충저항성 유전자변형(GM) 벼 Agb0101이 국내에서 개발되었다. 향후 Agb0101 벼의 환경방출에 따른 모니터링과 이력추적을 위해서는 신뢰성 있는 검출방법의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서 해충저항성 GM벼의 사후 안전관리를 위한 정성적 및 정량적 PCR 검정 방법을 개발하였다. 벼 녹말분지효소 유전자 RBE4를 PCR 분석의 내재유전자로 사용하였고, 이의 primer쌍 RBEgh-1/-2는 101bp의 PCR 증폭산물을 형성하였다. 정성 PCR 분석을 위해서 삽입된 T-DNA를 바탕으로 특이 primer를 제작하였고, 이벤트 특이적 검출 primer의 경우 Agb0101의 도입유전자 및 벼 염색체 DNA 사이의 5' 또는 3' 인접염기부위를 정확하게 특이적으로 PCR 증폭하였다. 반면, 대조구인 각종 작물, 국내 벼 품종 및 Agb0101과 동일 형질전환 벡터를 갖는 해충저항성 벼에서는 어떠한 PCR 증폭산물도 형성하지 않았다. 표준물질로써 내재유전자 및 이벤트 특이적 단편으로 제조된 pRBECrR을 이용한 real-time PCR 분석에 의해서 정량한계(LOQ)가 10 copies 농도의 범위인 것으로 확인되었고, 이의 유효성을 검증하기 위하여 상이한 농도의 Agb0101시료(10, 5, 3 및 1%)를 real-time PCR 분석하여 정량검정에 대한 표준편차 및 상대표준편차가 각각 0.06 ~ 0.40 및 3.80 ~ 7.01%의 낮은 범위에 포함되는 것을 확인할 수 있었다. 이들 결과로 본 연구에서 개발된 정성 및 정량 PCR 검정 방법이 해충저항성 GM벼 Agb0101의 모니터링 및 이력추적에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 본다.
본 연구는 여성주의적 시각으로 영화 <죽여주는 여자>가 구성하는 공간을 헤테로토피아의 개념으로 분석하였다. 분석 결과, 젠더, 계급, 연령, 국가, 섹슈얼리티, 민족, 직업의 정치학이 상호 교차하면서 다음과 같은 공간을 구성하였다. 첫째, 나이 듦과 죽음이 교차하는 공간이다. 요양 병원, 달동네 쪽방촌, 북한산 바위, 호텔, 교도소 등을 통해 구성되는 이 공간은 죽음에 대한 역설과 모순을 불러일으키면서 죽음에 작동하는 가부장적 시선에 이의를 제기한다. 둘째, 밥벌이로서의 성매매 노동 공간으로 싸구려 여관과 녹음 짙은 야외 공원으로 대비되는 장소들이다. 낡은 여관방은 가부장적 성규범 사회에서 보호받지 못하는 '성매매 여성' 소영이 늙은 몸이 되면서 비체화되고 타자화되는 순간을 드러낸다. 셋째, 끊임없이 소환되는 모성 공간은 자식을 버린 죄책감에서 벗어나지 못한 소영의 일상을 통해 구성된다. 민호에 대한 과한 돌봄과 남성노인들에 대한 과도한 연민은 모성 결핍과 연결되면서, 모성 집착의 서사는 영화 내 다른 시선들과 충돌한다. 넷째, '다문화 소수자 유사가족 공간'은 이태원을 중심으로 경계 바깥의 구성원들이 모여 사는 공간이다. 이곳은 이성애 기반의 혈연 중심 '정상 가족'의 동질성에 균열을 내고 정상성 바깥의 섹슈얼리티를 가시화시키는 이질적 공간이다. 다섯째, 하위주체로서의 소영의 말하기 공간이다. 하위주체인 소영의 영화적 재현이 '말 걸기'라면 영화 텍스트 내에서 소영은 '말하기'의 주체로서 적극적으로 응대한다.
Quality factor Q 값은 처음 도착(倒着)한 P파(波)의 주기당(週期當) 에너지 손실(損失)을 주파수(周波數)의 함수(函數)로 직접(直接) 측정(測定)할 수 있다. 이때 관심(關心)의 대상(對象)이 되는 주파수대(周波數帶)(주로 1-100 Hz)내(內)에서 고유(固有) Q는 주파수(周波數)와 무관(無關)하고, 산란(散亂) Q는 주파수(周波數)와 밀접(密接)한 관계(關係)가 있다는 가정하(假定下)에 고유(固有) Q값과 산란(散亂) Q값의 전체(全體) Q값에 대(對)한 상대적(相對的)인 비솔(比率)을 계산(計算)할 수 있다. 이에 대(對)한 검증(檢證)은 탄성파(彈性波)가 점탄성(粘彈性)이고 부균질(不均質)한 매질(媒質)을 통과(通過)할 때의 합성탄성파(合成彈性波) 기록지(記錄紙)를 만들고 고유(固有) Q에 대(對)해서는 완화기구(緩和機具)(relaxation mechanism)가, 산란(散亂) Q에 대(對)해서는 산란(散亂)(satter)에 대(對)한 fractal 분포(分布)가 포함(包含)되는 pseudospectral 해(解)를 이용(利用)하여 실시(實施)될 수 있다. 대체로 S파(波)의 전체(全體) Q값이 P파(波)의 전체(全體) Q값보다 더 작다는 것이 정설(定說)로 되어있다. 역(逆)으로, 전체(全體) Q값은 합성탄성파(合成彈性波) 기록지(記錄紙)로 부터 최소자승법(最小自乘法)을 이용(利用)하여 구(求)할 수 있다. 이때 가정(假定)된 Q값의 절대값이 충분(充分)히 작아야만 P파(波)와 S파(波)의 고유(固有) Q값($Q_p$와 $Q_s$)의 가정(假定)은 신빙성(信憑性)이 높고 또한 유일(唯一)한 값을 가질 수 있다. 산란(散亂) Q값으로 부터 결정(決定)할 수 있는 매질(媒質)의 속도(速度)와 산란(散亂)의 크기에 대(對)한 표준편차(標准偏差)는 Blair의 수식(數式)에서 예측(豫測)할 수 있듯이 서로 상호보완관계(相互補完關係)에 있기 때문에 여러가지의 값을 가질 수 있다. 본(本) 연구결과에 의(依)하면, P파(波)에 있어서는 고유(固有) Q와 산란(散亂) Q가 모두 중요(重要)한 요소(要素)로 작용(作用)하며, S파(波)에 있어서는 고유(固有) Q가 산란(散亂) Q보다 더 중요(重要)한 요소(要素)로 작용(作用)한다.
'천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다.
본 연구는 난대상록수종인 붉가시나무에 대한 수간곡선을 도출하고 이를 이용하여 수간재적표를 작성하기 위함이 그 목적이다. 분석에 사용된 공시목은 전남, 경남, 제주 등에서 수집된 688본이며, 수간곡선 도출을 위하여 적용한 수간곡선 모형은 Max & Burkhart 모델, Kozak 모델 및 Lee 모델 등이다. 3가지 모델 중 우리나라 붉가시나무 수간형태를 가장 잘 설명하는 것은 Kozak 모델인 것으로 분석되었다. 이 모델의 적합도는 0.9583, 편의는 0.0352, 추정치 표준오차의 백분율은 1.1439, 평균절대편차는 0.6751로 각각 나타났다. 붉가시나무의 수간재적표는 수간곡선을 설명하는데 최적인 것으로 나타난 Kozak 모델을 이용하였으며, 재적 계산은 수간고별 직경으로 Smalian 식을 적용시켜 산출하였다. 그리고 이전에 만들어진 붉가시나무 수간재적표 2가지(2007년, 2010년)와 이번에 만든 재적표(2023년) 간을 서로 비교하기 위해 분산분석을 실시하였다. 그 결과 2007년 완도지역에서 만든 재적표가 2010년과 2023년에 만든 재적표 보다 약 2배가 많은 값을 가지는 것으로 나타났다. 이번에 작성된 수간재적표(2023년)는 공시재료의 지역별 수집범위와 공시목이 많을 뿐만 아니라, 충분한 과학적 기반 하에서 만들어졌다. 따라서 전국단위의 공식적인 붉가시나무 수간재적표로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
자원해석은 일반적으로 시계열적 견지에 입각하고 있으나, 본 연구에서는 단면적인 견지에서, 2년간의 자원변동을 극수적인 관계에서 파악하여 자원해석을 하였으며, 이것으로 각년의 가입량을 추정하는 방법 시도하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 1. 단일 population에 있어서 t 시기(년 또는 어기)와 t+1 시기와의 초기자원량(미수)의 관계는 $N_{0,\;t+1}=N_{0,\;t}(1-m_t)-C_t+R_{t+1}$ 단, $N_0$ : 초기자원량 (미수), C : 어획미수, R : 가입미수, m : 자연사망률 이다. 위의 식에서 다음의 관계가 성립된다. $\phi_{t+1}=\frac{(1-\varrho^{-z}{t+1})Z_t}{(1-\varrho^{-z}t)Z_{t+1}}-\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}\phi_t-a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}C_t+a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}R_{t+1}$ 단, $\phi$ : 밀도지수, M : 자연사망계수, Z : 감소계수, a' : 평균자원량에 대한 밀도지수 이 식에서 $\phi$ 및 $C_t$를 독립변수, $\phi_{t+1}$를 종속변수라해서 중회귀분석하여 $\phi_t$ 및 $C_t$ 의 각 계수를 구하고, 이 각 계수로서 저연사망계수 M, 단위노력당 어획계수 a'을 구하여 t+1연의 가입량추정치 $\hat{R}_{t+1}$를 구할 수 있다. 중회귀분석하는 데 있어서는 $R_{t+1}$이 거의, 같으며 $X_{t+1}$에 심한 차이가 없는 시기를 선정하여 취급할 수 있다. 2. 각 시기의 추정된 가입량은 가입량의 상대치로서 인정하는 것이 안전하다. 3. 밀도지수 대신으로 자원량지수를 사용하여도 같은 추정방법으로 가입량이 추정된다. 단, 어장면적을 고려해야 한다. 4. 변동관계를 미수로서 취급할 때는 이론적으로 가입량의 절대치를 구할 수 있으나, 중량으로 취급할 때는 이론적으로 가입량의 상대치를 구하게 된다. 그러나 어느 경우나 같은 추정방법이 적용된다. 5. 인도양의 bigeye tuna에 대하여 수전(1970)의 자료를 이용하여 본 추정방법에 적용시켜 보았다. 수전(1970)가 구한 M,q(단위노력당 어획계수)로서 계산된 각년의 가입량의 변화와 본연구에서 구한 각년의 가입량의 변화와는 극히 비례적이었다(Table 2, Fig.2). 6. 한국동안의 꽁치에 있어서 해황어황 주간예보 ($1964.3\~1974.8$ : 국립수산진흥원 포항지원)의 자료를 이용하여 어느 해의 춘하기의 밀도지수와 그해의 추동기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 추기의 가입량을 추정하고 어느 해의 추동기의 밀도지수와 다음해의 춘하기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 춘하기의 가입량을 추정하였다(Table4, Fig.5, Fig.7). 그 결과, 년금의 폭이 좁은 이 꽁치 군단에 있어서 각년의 밀도지수와 가입량이 상당히 비례적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.