본 연구에서는 기존의 기후변화를 고려한 물수급 분석 방법론의 문제점을 개선하기 위해 GCM 미래 유량 시나리오를 물수급 모형에 직접 입력하는 대신 과거 유량 시나리오의 가중값(재현확률)을 부여하는 새로운 물수급 전망기법을 제안하고자 한다. GCM 미래 기후자료를 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유량을 모의하였으며 모의결과에 대한 편이보정을 위해 Quantile Mapping 기법을 적용하였다. 이러한 미래 유량 전망결과를 반영하여 각각의 입력자료에 대한 가중값(재현확률)을 새롭게 산정함으로써 미래 목표 전망구간에 대한 물부족량을 산정하였다. 물수급 모형의 입력자료에 대한 가중값 산정을 위해K-nn 알고리즘을 적용하였으며 비홍수기(10~6월) 유량을 가중값 산정을 위한 기준유량으로 결정하였다. 기후 변화의 불확실성을 고려하고자 4개의 GCM과 3개의 AR4 SRES 온실가스 배출 시나리오를 앙상블 조합하여 생성한 기후변화 시나리오를 활용하였다. 본 연구에서제시한 방법론을 한반도 4대강 유역에 적용한 결과, 기후변화를 고려한 한반도 미래 평균 물부족량은 2020s (2010~2039년)에는 과거에 비해 10~32% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 또한, 한반도 4대강 유역의 경우 먼 미래로 갈수록 비홍수기 유량이 점차 감소할 것으로 전망됨에 따라 2080s (2070~2099년)에는 과거 대비 평균 물부족량이 최대 97%(약 516.5백만 $m^3$/년) 증가할 것으로 전망되었다. 기존의 기후변화 연구 방법론의 전망결과를 비교분석한 결과, 기존 방법론은 매우 극적인 물부족량 증가를 전망하고 있는 반면 본 연구에서 제안한 기법은 상대적으로 보수적인 변화를 전망하였다. 본 연구는 물수급 분석시기 후 변화를 고려하되 기존 국가계획 방법론의 틀을 최대한 유지하고 있다는 점에서 국가수자원계획 수립에 있어 정책결정권자들의 혼돈을 줄여줄 수 있는 방법론이 될 수 있다고 판단된다.
Carboxymethylcellulase를 생산하는 미생물을 해수에서 분리하여 16S rDNA의 염기서열을 분석하고 계통 발생학 방법으로 비교한 결과, Bacillus atrophaeus로 확인되었다. 이 해양 미생물을 B. atrophaeus LBH-18로 명명하였으며 response surface method (RSM)를 사용하여 carboxymethylcellulase의 생산 조건을 최적화하였다. 이 균주의 생육에 최적인 미강, 펩톤 및 배지의 초기 pH는 68.1 g/l, 9.1 g/l 및 7.0이었으나, carboxymethylcellulase의 생산에 최적인 조건은 각각 55.2 g/l, 6.6 g/l 및 7.1이었다. 이 균주의 생육과 carboxymethylcellulase의 생산에 최적인 온도는 $30^{\circ}C$이었다. 이 균주의 생육에 최적인 생물배양기의 교반속도 및 통기량은 324 rpm 및 0.9 vvm이었으나, carboxymethylcellulase의 생산에 최적인 조건은 각각 343 rpm 및 0.6 vvm이었다. 파이롯트 규모의 생물배양기를 사용하여 실험한 결과, 이 균주의 생육과 carboxymethylcellulase의 생산에 최적인 내압은 0.06 MPa이었다. 최적 조건의 내압으로 배양한 결과, 이 균주의 carboxymethylcellulase의 생산성은 127.5 U/ml이었으며, 이 결과는 내압을 가하지 않고 배양한 경우에 비하여 1.32배 향상된 것이다. 본 연구를 통하여 쌀 도정 공정의 부산물인 미강을 기질로 개발하였으며 해양 미생물을 사용하여 carboxymethylcellulase의 생산기간을 7~10일에서 3일로 단축시켰다.
고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.
훈의문화는 동아시아에서 공유한 문화이다. 해양 실크로드의 번영과 향재의 교역은 향 문화를 발달하게 해준 직접적인 요인이라 할 수 있다. 따라서 향 문화의 발달 시기는 교역의 시작시기와 유사하게 나타난다. 훈의(熏衣)는 향을 태운 연기로 향을 입히는 용법이다. 중국은 한대(漢代)부터 합향을 제조하였으며, 훈롱(熏籠)을 사용한 기록이 있어 훈의향을 합향으로 제조한 것으로 추정된다. 이후 당대(唐代)에 향료의 교역이 활발해지면서, 『천금요방』, 『향보』, 『향승』 등에 훈의향의 제조법과 훈의 기술이 나타나고 『계해우형지』와 『제번지』 등의 서적을 통해서도 향료의 교역국과 교역품을 확인할 수 있다. 이러한 훈의향의 제조법과 용법이 기록된 문헌과 훈의에 필요한 도구들을 통하여 연구를 진행하였다. 한국에는 불교의 전래와 함께 향이 소개되었다. 『매신라물해』의 기록을 통하여 일본과의 향 교역 사실을 확인할 수 있으며, 훈의향이라는 교역품이 기록되어 있어 신라시대부터 훈의를 시행한 것으로 추정할 수 있다. 향재의 교역이 융성하였던 고려시대에는 인삼과 함께 사향을 수출하였다. 왕실에서는 송(宋)으로부터 하사받은 향을 사용하였으며, 부인들은 향낭류의 패식향을 선호하였다. 패식향의 선호가 조선시대에도 이어져 조선시대에는 훈의의 기록을 찾기 어렵다. 조선시대에는 패식향의 사용, 향로에 피운 향의 냄새가 간접적으로 의복에 스며드는 방식, 그리고 옷장에 의향을 넣어두는 간접적인 방향을 선호한 것으로 추정된다. 일본은 『매신라물해』의 기록을 통하여 신라를 통해 향을 교역한 사실을 알 수 있다. 헤이안 시대 궁정 소설 『겐지이야기』를 보면 당시 귀족들의 향 문화와 훈의문화, 향 교역을 추정 할 수 있다. 일본의 훈롱은 필수 혼수품으로 자리 잡았으며, 그에 따라 실용적인 형태로 발달하고 장식성이 가미되었다. 베트남 남부의 점성국이 훈의를 시행한 사실은 『제번지』에 직접적으로 기록되어 있다. 베트남 북부의 교지국이 훈의를 행하였다는 직접적인 기록은 찾기 어렵다. 그러나 중국과 복식 문화가 같다는 기록과 훈의를 행하였던 국가인 중국과 점성국에 인접하였다는 점, 그리고 향료의 원산지라는 점에서 훈의문화를 공유하였을 것으로 추정할 수 있다. 동아시아의 한·중·일, 그리고 베트남은 훈의를 시행하는 문화를 공유하였다. 이를 통해 훈의향의 목적과 발달 시기, 훈의향의 제작, 훈의법, 훈의 도구, 훈의를 하는 사람의 성별 그리고 사용한 향재에서 공통성을 찾을 수 있다.
전라남도의 일개 군에서 1998년 1월 1일부터 1998년 12월 31일까지 사망으로 신고된 건수는 총 504건이었으며, 이중 설문조사와 의무기록조사로 확인사인의 추정이 가능했던 388건을 연구대상으로 하였다. 확인사인을 신고사인과 비교하고 사망자와 사망관련 변수, 신고자의 특성 그리고 사망신고담당 공무원의 특성에 따른 양자간의 일치율을 통해 신고사인의 정확성과 관련된 인자를 파악하였다. 신고사인과 확인사인의 전체적 일치율은 19대 분류상 62.6%을 보였다. 19대 분류에 의한 사인별 일치율을 보면 손상, 중독 및 사망의 외인이 가장 높았고, 그 다음으로는 내분비, 영양 및 대사질환, 신생물, 순환기계질환 순이었다. 반면에 낮은 일치율을 보인 질환은 피부 및 피하조직의 질환, 근골격계 질환, 정신 및 행동장애 이었다. 사망자 및 사망관련변수에 따른 확인사인과 신고사인의 일치율은 사망자가 남자일 때, 사망 연령이 50대와 60대일 때, 그리고 사망원인 진단자가 의사일 때 높았다. 신고자의 특성별로는 신고자의 연령이 증가함에 따라 일치율이 감소하였으며, 신고자의 교육 정도와 직업과도 유의한 관련성이 있었다. 또한 사망신고 담당 공무원의 특성에 따라서는 공무원의 직급이 6급인 경우 7급 이상인 경우에 비해 일치율이 높았다. 확인사인과 신고사인의 일치여부를 종속변수로 하여 단변량분석을 실시한 후 통계적으로 의미 있는 변수에 대한 로지스틱 회귀분석의 결과를 보면, 사망원인 진단자가 의사인 경우 비차비 2.67(95% 신뢰구간: 1.21-5.89)로 높았으며, 사망신고담당 공무원의 직급이 7급 이상인 경우 비차비 0.30(95%신뢰구간: 0.12-0.78)로 낮았다. 사망신고자료에 기재된 신고사인의 정확성과 관련된 요인에 대한 결과를 종합하여 볼 때 무엇보다 중요한 일은 사망을 의사로 하여금 진단하게 하는 일이다. 또한 사망신고담당 공무원의 업무를 명확히 해야 하며 이들을 대상으로 하는 정기적이며 강화된 교육도 강조되어야 할 것이다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
주요 곡물 생산 지역에 대한 작황 계절 예측을 위해 작물모형과 기상 예보자료들이 활용되고 있다. 이 때, 작물모형의 입력자료로 활용되는 기상자료의 불확실성이 작황 예측 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상 예보자료에 따른 작물모형 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주요 곡물 생산 지역인 미국의 콘벨트 지역을 대상으로 중규모 수치예보 모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)로 10km 해상도의 계절 예측 자료를 생산하였다. 보다 상세한 기상 예보자료 생산을 가정하기 위해 통계적 기법인 Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) 기법을 활용하여 WRF 자료를 기반으로 5km 해상도로 예측 자료를 생산하였다. WRF와 PRISM 계절 예측 자료로 CROPGRO-SOYBEAN 모형을 구동하여 두 기상 예보자료에 따른 작물 생육 모의 결과를 얻었다. 2011~2018 기간에 대하여 4월 10일부터 8일 간격으로 11개의 파종일을 설정하였으며, 3개의 콩 성숙군에 대한 품종 모수가 사용되었다. 기상 자료의 불확실성을 파악하기 위해 작물 재배기간 동안의 누적 생육도일과 누적 일사량을 비교하였다. 예측된 수량 및 성숙일 등의 주요 변수들을 비교하였다. 두 기상 자료로부터 얻어진 변수들 사이의 일치도 통계량 계산을 위해 root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE) 및 structural similarity(SSIM) index가 사용되었다. WRF와 PRISM에서 계산된 누적 생육도일 사이의 일치도가 낮았던 연도에 콩 성숙일 모의 값에 대한 오차가 크게 나타났다. 콩 모의 수량 또한 성숙일 및 온도의 오차가 크게 나타났던 연도에 상대적으로 낮은 일치도를 가졌다. 또한 파종일이 수량 및 성숙일 예측의 일치도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 WRF와 PRISM 자료 사이에 온도 자료의 불확실성이 작황 예측의 불확실성에 영향을 주었으며, 재배 시기에 따라 그 불확도의 크기가 상이할 수 있음을 암시하였다. 따라서 신뢰도 높은 작황 예측 자료 생산을 위해 작물별 재배기간을 고려한 불확실성 평가 등의 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.
정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.
본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
DNA barcoding without assessing reliability and validity causes taxonomic errors of species identification, which is responsible for disruptions of their conservation and aquaculture industry. Although DNA barcoding facilitates molecular identification and phylogenetic analysis of species, its availability in clariid catfish lineage remains uncertain. In this study, DNA barcoding was developed and validated for clariid catfish. 2,970 barcode sequences from mitochondrial cytochrome c oxidase I (COI) and cytochrome b (Cytb) genes and D-loop sequences were analyzed for 37 clariid catfish species. The highest intraspecific nearest neighbor distances were 85.47%, 98.03%, and 89.10% for COI, Cytb, and D-loop sequences, respectively. This suggests that the Cytb gene is the most appropriate for identifying clariid catfish and can serve as a standard region for DNA barcoding. A positive barcoding gap between interspecific and intraspecific sequence divergence was observed in the Cytb dataset but not in the COI and D-loop datasets. Intraspecific variation was typically less than 4.4%, whereas interspecific variation was generally more than 66.9%. However, a species complex was detected in walking catfish and significant intraspecific sequence divergence was observed in North African catfish. These findings suggest the need to focus on developing a DNA barcoding system for classifying clariid catfish properly and to validate its efficacy for a wider range of clariid catfish. With an enriched database of multiple sequences from a target species and its genus, species identification can be more accurate and biodiversity assessment of the species can be facilitated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.