• 한국균학회지
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• 제18권1호
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• pp.42-49
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• 1990

복령의 인공재배(人工栽培)를 위해 복령균의 배양학적(培養學的) 특성(特性)과 톱밥배지(培地) 제조시(製造時) 영양원(營養源) 및 첨가제(添加劑)의 종류(種類)와 수준(水準) 등을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 복령균의 최적(最適) pH는 4.0-4.5이며 그 이하와 이상에서는 균사생장(菌絲生長)이 불량하였다. 2. 복령균의 최적온도(最適溫度)는 $25-29^{\circ}C$이며, 감자즙(PD)배지와 고구마즙(SPD)배지(培地)에서의 균사생장(菌絲生長)은 PD 배지보다 SPD배지(培地)에서 양호하였다. 3. 소나무추출액배지(抽出液培地)에 포도당과 같은 탄소원(炭素源)과 질소원(窒素源)인 효모등의 영양원첨가(營養源添加)는 균사생장(菌絲生長) 및 균사밀도(菌絲密度)를 증가시켰다. 4. 소나무톱밥을 이용(利用)한 인공재배시(人工栽培時) 첨가재료(添加材料)의 종류(種類) 및 혼합비율(混合比率)에 따른 균사생장(菌絲生長)은 옥수수가루 30% 첨가시(時) 198mm/day로 다른 첨가구(添加區)보다 가장 양호(良好)하였으며, 첨가재료(添加材料)의 혼합배지(混合培地)에서는 옥수수가루와 밀기울은 3 : 1 비율(比率)로 배합(配合)한 구(區)에서 125mm/day로 가장 왕성하였다. 5. 소나무 접종 1년 후 수피와 목질부 등에서 균사의 발달은 좋았으나 균핵형성은 관찰되지 않았고, 횡단한 나무줄기에서는 나무 중심부까지 균사가 발달하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권10호
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• pp.807-816
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• 2015

일반적으로 수위-유량관계 곡선식은 선형성과 등분산성 가정을 기반으로 구축되지만, 측정단면의 형태, 단면 상 하류의 지형요인 등으로 인하여 영향을 받기 때문에 실질적인 수위 및 유량의 관계는 관계식 구축에 이용되는 가정에 위배된다. 이로 인한 오차를 줄이기 위하여 곡선식을 분할하여 이용하고 있으나, 측정단면의 변화를 고려한 관계자의 주관적인 판단이 구간분할의 주요 근거로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 주관성을 배제하고 관측데이터를 기반으로 객관화된 분할근거를 제시하고자 한다. 곡선식의 구간 분할을 위하여 변동계수를 이용한 기존의 연구를 바탕으로 변동계수가 정규분포를 따르는 것으로 가정하여, 계산된 변동계수가 전 단계에서 계산된 95% 신뢰구간 이내에 존재하지 않는 경우 구간을 분할하였다. 즉, 변동계수를 이용하여 집단 간의 특성을 비교하였으며, 변동계수의 분포를 이용하여 분할을 위한 기준 값을 제시하였다. 방법론의 추정능력 검토를 위하여 가상의 곡선으로부터 생성된 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 실제유역에 적용성 검토를 위하여 금강에 위치한 무주 및 산계교 수위관측소 지점에 적용하였다. 결과적으로 자동으로 분할된 관계곡선식을 사용하여 추정의 정확도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 외삽을 하는 경우 역시 그 정확도를 향상할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실측값을 활용한 수위-유량관계 곡선식의 구축 시 구간 분할 전 후의 잔차 데이터에 대하여 Shapiro-wilk 정규성 검정을 수행하였으며, 구간분할 후 잔차가 정규성을 갖게 되는 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.123-136
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• 2005

본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.513-522
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• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분포 특성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘 (watershed algorithm)과 형태학적 재구성 (morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망(ANN)을 분류기로 활용하기 위하여 형상 특성을 나타내는 5가지 특징값 즉, $F_s$, $F_c$, $F_p$, $F_l$과 $F_{rl}$을 추출하였다. 추출된 특징값에 대한 데이터베이스를 구축하여 ANN을 학습하여 분류기를 구축함으로써 섬유의 유형을 자동으로 분류할 수 있도록 하였다. 또한 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.

• 원예과학기술지
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• 제33권1호
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• pp.149-154
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• 2015

신품종 Phalaenopsis 'SM 333'은 2002년 상미원에서 Phalaenopsis 'Odoriko'와 Phalaenopsis 'Be Tris'를 모부본으로 인공교배하여 육성한 $F_1$ 개체 중에서 선발한 핑크 소형 다화 분지성이다. 2003년부터 2004년까지 2년에 걸쳐 실생 300개체를 양성하여 이들 중에서 영양생장과 개화특성이 우수한 개체 02-03-33을 선발하였다. 2004년과 2005년에 1차, 2차 특성검정을 통하여 품종의 안정성과 균일성을 확인하고 'SM 333'으로 명명하였다. 'SM 333'은 화색이 화사하고 선명한 핑크(RP69D)이며, 화형은 앉아피기로 안정되어 있다. 꽃의 길이와 폭은 각각 5.0, 5.8cm로 소형이다. 복총상화서로 볼륨이 있으며 소형 캐주얼분화에 적합하다. 잎의 길이와 폭은 각각 20.8, 6.5cm이며 엽형은 수평이다. 기내증식율이 높고 변이가 거의 없으며 영양생장 우수하여 재배관리가 용이하다. 2009년 12월 1일 품종등록(등록번호 제2916호)하여 종자산업법에 의해 보호받고 있다.

• 한국육종학회지
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• 제50권4호
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• pp.497-503
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• 2018

고품질 대과종 딸기 신품종 육성을 위해 고경도이면서 과실 품질이 우수한 일본 품종 '도치오토메'를 모본으로 하고 대과성이면서 다수성인 국산 품종 '설향'을 부본으로 2014년에 교배조합을 작성하였다. 생육, 품질 특성 등 원예적 특성을 종합 평가하여 '14-5-5' 계통을 최종 선발하고 2015~2017년도에 계통선발시험 및 생산력검정시험을 하였다. 2017년도 농촌진흥청 직무육성 신품종 선정위원회에 상정하여 '아리향(Arihyang)'으로 명명하였다. '아리향'은 초세, 출엽 속도 및 흡비력이 우수하고 고경도, 대과성이면서 과실 크기가 균일하고 다수성이다. 화아분화는 '설향'보다 2~3일 정도 빠른 편으로 촉성 재배에 적합하며, 조기, 연속 출뢰성이 우수하고 정화방 화수는 평균 10.5개로 적어 적과 노력을 경감할 수 있다. 과형은 원추형으로 과피색 및 과육색은 진한 붉은색이고 과피 광택은 양호하다. 과실 품질은 양호하나 과실 착색이 빠른 반면 착색 후기인 완숙 단계에서 품종 고유의 품질 특성을 나타낸다. 비타민 C는 '설향'보다 약 15% 유의하게 많다. 병해충 저항성은 '설향'과 비교하여 역병은 다소 강한 경향이나 흰가루병은 약하며, 잿빛곰팡이병과 시들음병은 유사하거나 조금 약하다. 탄저병은 '매향'과 유사한 이병성이나 '아키히메'보다는 강하다. 따라서 재배적으로 비가림 포트 육묘와 토양(배지) 소독이 필요하며 생육 전기간에 걸쳐 흰가루병에 대한 예방적 방제가 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.73-86
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• 2021

이 연구의 목적은 기업가적 혁신성을 정확하게 예측하는 고도화된 분석 모델을 탐색하는 것이다. 기업가정신 연구 분야에서는 최초로, 데이터 과학적 접근방식에 해당되는 기계학습(Machine learning)을 이용해 기업가적 혁신성(entrepreneurial innovativeness)을 예측하는 모델을 제시한다. 예측모델을 구축하기 위하여 Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 62개국 22,099건 데이터를 이용한다. 27개 설명변수로 이뤄진 데이터 셋을 토대로 전통적 통계방법인 다중회귀분석과, 회귀트리, 랜덤포레스트, XG부스트, 인공신경망 등 기계학습을 이용한 예측모델을 구축하고 각 모델의 성능을 비교한다. 모델의 성능 평가를 위해 RMSE(Root mean square error), MAE(Mean absolute error)와 상관관계(Correlation) 등 지표를 사용한다. 분석 결과 5가지 기계학습 기반 모델은 모두 전통적 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 예측 성능이 가장 좋은 모델은 XG부스트였다. XG부스트를 통한 기업가적 혁신성 예측에 있어서 기여도가 높은 변수는 창업가의 기회인지 및 시장 확장의 교차항 변수이며, 이는 신시장에서 기회를 획득하고자 하는 유형의 창업기업이 높은 혁신성을 보인다는 점을 확인했다. 이 연구는 고도화된 분석방법인 기계학습을 이용해 새로운 예측모델을 제시, 기업가정신 연구의 시야를 확장했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.80-93
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• 2022

본 연구는 선행 연구를 통해 소비자 관점에서 제품/서비스에 대한 구매와 사용에 영향을 주는 다양한 요인들을 추출하고, 전체 연령과 성별에 따른 소비자의 유형과 성향을 분석할 수 있는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 일반적 개인 성향, 소비영향, 소비결정 등의 관점에서 요인을 수치화 하여 데이터 의 정합성을 확인하고 이러한 연구를 토대로 스타트업과 중소기업 관점에서 유의미한 소비자유형의 데이터 분석 방법론을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 소비자 관점에서의 데이터 분석을 위해 가정한 세 가지의 주요 요인인 일반 성향, 일반 소비 성향, 소비 결정 영향 요인의 상관관계가 있음을 교차 검증을 통해 확인하였고 소비자 관점의 데이터 분석 방법론의 정합성을 검증하였다. 본 연구는 소비자 관점에서의 데이터 분석 방법론과 소비자 데이터 분석의 프레임워크를 제시하였다. 디지털 인프라가 기하급수적으로 발전하고 개인의 선호도를 투영할 수 있는 방법을 강구하는 현재의 데이터 분석 추세에서 이러한 데이터 분석의 관점은 유효한 통찰이 될 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제18권4호
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• pp.277-286
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• 2005

새로운 문화 시대의 대두와 동아시아의 문화적 역할 증대는 한국문화의 위상과 정체성 확립을 필요로 하게 되었다. 이에 본 연구는 조형의 기본인 의장, 특히 색채와 재료, 문양을 중심으로 실제 조사를 통해 유사한 한중일 삼국 문화 속에서 공통성과 차별성을 파악하고 이를 통해 한국 의장 군화의 정체성을 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 연구는 문헌조사와 현지 답사조사를 함께 진행하였으며 조사의 대상이 된 한중일의 궁궐은 창덕궁, 자금성, 니조성이다. 본 연구의 결과 파라된 한국 의장 문화의 정체성은 다음과 같다. 한국의 의장 문화는 삼국 문화의 공통 기반을 이루는 자연 친화 사상, 조화론, 유교 문화를 기본으로 인본주의의 영향이 가장 강하게 나타난 것으로서 이는 중국에서의 중화사상, 일본의 집단주의적 특성과 차별화 되어 나타난다. 문화와 건축 위에 나타나는 한국의 의장은 자연 재료와 자연색 사용, 자연 모티브의 문양 등의 한중일 공통적 특성과 함께 재료에 있어 자연적 가공도가 높고 대체적으로 거친 질감을 살리고 있으며 색채 면에서도 따뜻하고 부드러운 색 변화, 유사배색으로 자연스러움을 추구하였다. 또한 한국의 문양은 부드럽고 도톰한 선을 사용하여 인간적인 소박성을 보이고 있었다. 이에 비해 중국의 의장은 재료의 가공도가 높고, 표면 질감이 매끈하며 색채는 매우 화려하고 사실적 표현의 장식을 주로 하는 특성을 지닌다. 일본은 재료의 가공도가 높으나 질감 면에서는 자연스러운 거친 질감이 많으며 색채는 차분하고 안정적이며 무채색, 중성색을 중심으로 유사배색을 즐긴다. 일본의 문양은 표현은 매우 추상화되고 양식화되어 있으나 세부 표현에서는 기교와 장식을 즐기는 이중적 성격을 띠고 있다.지 않은 요소임을 밝혀내었다. 본 연구는 예배공간의 종교적 숭고미와 관련되는 감성적 요구를 표현하는데 있어 디자이너의 주관적인 해석을 객관화, 정량화시켜 사용자의 감성적 만족을 높이고 공간의 유형과 목적을 만족시킬 수 있는 공간 디자인 접근에 도움이 되리라 본다.분석(conjoint analysis), (3) 상기의 2가지 접근방법의 상호보완적 및 동시적 결합 및 피드백의 주장(Pullman, Moore and Wardell, 2002)을 들 수 있다. 그러나 본 연구의 실증적 분석결과에는 품질경쟁력이 제품 디자인과 고객만족사이에 교량적 역할을 담당한다. 이 분석결과는 제품 디자인에 대한 품질경쟁력의 2가지 접근방법(QFD의 접근방법과 컨조인트 분석)의 조화를 이룰 수 있는 이론적 기초가 될 수 있다. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을