We analyzed the variations of water quality with flow regime alterations to determine the characteristics of the stream where the stream management is considerably difficult due to the high variability of the flow rates. In this study, both flow rates and water qualities were monitored at the tributaries, 34 in count, of both Geum River and Sabgyo Lake Basins. The variation of water qualities were divided into 2 types, based on their stream flow rates, known as Type I and Type II. If the water quality of a stream increases during low flow rate periods compared with high flow rate periods, it is classified as Type I; if the water quality of the stream increases during high flow rate periods compared with low flow rate periods, it falls under Type II. The analysis for the variations of water qualities, of all 43 basins, resulted to 24 basins under Type I and Nineteen 19 basins under Type II. The variations of water qualities were analyzed first by using Regression Analysis followed by Statistical Analysis. The average slope of the variations of water qualities and the slope of the standard deviations were 0.00135 and 0.00477, respectively. The Probability Distributions of both Type I and Type II basins were 61.1% and 38.9%, respectively. The basin having a probability distribution of 61.1% and is also known as Type I, increases during periods of low flow rates, due to the presence of point sources. Therefore, the basin should be enforced with stream management. Before the stream management can be implemented in all streams falling under Type II, the sources of contaminants should first be estimated. These contaminants can be classified into two parts, the first is Point source pollution and the second is Non-point source pollution, where the Non-Point source pollution can be sub-divided into two types, with storm runoff and without storm runoff.
Roots play important roles in water and nutrient uptake and in response to various environmental stresses. Investigating diversification of cultivars through root phenotyping is important for crop improvement in adzuki beans. Therefore, we analyzed the morphological and architectural root traits of 22 adzuki bean cultivars using 2-dimensional (2D) root imaging. Plants were grown in plastic tubes [6 cm (diameter) × 40 cm (height)] in a greenhouse from July 25th to August 28th. When the plants reached the 2nd or 3rd trifoliate leaf stage, the roots were removed and washed with tap water to remove soil particles. Clean root samples were scanned, and the scanned images were analyzed using the WinRHIZO Pro software. The cultivars were analyzed based on six root phenotypes [total root length (TRL), surface area (SA), average diameter (AD), and number of tips (NT) were included as root morphological traits (RMT); and link average length (LAL) and link average diameter (LAD) were included as root architectural traits (RAT)]. According to the analysis of variance (ANOVA), a significant difference was observed between the cultivars for all root morphological traits. Distribution analysis demonstrated that all root traits except LAL followed a normally distributed curve. In the correlation test, the most important morphological trait, TRL, showed a strong positive correlation with SA (r = 0.97***) and NT (r = 0.94***). In comparison, between RMT and RAT, TRL showed a significantly negative correlation with LAL (r = -0.50***); however, TRL did not show a correlation with LAD. Based on RMT and RAT, we identified the cultivars that ranked 5% from the top and bottom. In particular, the cultivar "IT 236657" showed the highest TRL, SA, and NT, while the cultivar "IT 236169" showed the lowest values for TRL, SA, and NT. In addition, the coefficient of variance for the six tested root traits ranged from (14.26-40%) which suggested statistical variability in root phenotypes among the 22 adzuki bean varieties. Thus, this study will help to select target root traits for the adzuki bean breeding program in the future, generating climate-resilient adzuki beans, especially for drought stress, and may be useful for developing biotic and abiotic stress-tolerant cultivars based on better root trait attributes.
도림천의 최상류인 관악산에 서울대학교가 건설되면서 관악산 유역은 일종의 도시화를 겪어왔으며, 폭우 시 하류 하천의 수량과 수질에 악영향을 미치는 사례 등 물순환 왜곡이 우려되어왔다. 대부분의 캠퍼스 유역이 그렇듯 물순환과 관련된 자료가 절대적으로 미흡하였기에 복합기상관측장비 Atmos-41을 도입함으로써 수문·기상학적 자료를 구축하여 본 연구를 시작하였다. Atmos-41의 관측 결과는 기상청 자료와 비교하여 통계적 특성과 월별 변동성에 따른 신뢰구간을 분석하여 검증하였다. 관악캠퍼스의 물순환은 SWMM으로 평가하였는데 표면유출량과 침투량 모의값은 동일 유역의 과거 연구 결과를 통해 검증하였고, 잠재증발산량은 Atmos-41의 관측 자료와 비교하여 검증하였다. 계산된 SWMM 잠재증발산량은 기온이 낮은 기간에 대해서는 과소 추정되는 경향이 있어, 다중회귀분석을 통해 강수량, 상대습도, 풍속에 대한 변동을 고려할 수 있도록 보정하였다. 그 결과 Atmos-41의 잠재증발산량과 비교했을 때 R2가 0.54에서 0.80으로 개선되었다. 관악산 유역의 캠퍼스화로 인한 물순환 변화율은 표면유출률의 15.7% 증가, 침투율의 14.2% 감소, 그리고 증발량의 1.6% 감소를 초래한 것으로 확인하였다. 결론적으로 서울대학교가 지속가능한 캠퍼스로 나아가고 하류 유역의 안전성 확보를 위해 현재의 물순환 변화율을 유지할 것을 제안하며, Atmos-41의 지속적인 관측 결과는 추후 관악캠퍼스 물순환 연구의 기초 자료로 활용성이 높을 것이라 기대된다.
본 연구는 우리나라의 남부해안지역에서 가을장마, 혹한 및 봄 가뭄과 같은 계절적 기후시나리오 간 이탈리안 라이그라스(IRG: Italian ryegrass)의 건물수량(DMY: dry matter yield)을 비교하기 위해 수행하였다. 남부해안지역의 IRG 자료(n = 203)는 1993년부터 2013년까지 농총진흥청이 제주, 남원 및 영암에서 수행한 신품종 지역적응시험 결과보고서로부터 수집되었다. 계절적 기후 시나리오를 정의하기 위해 기상청으로부터 온도, 습도, 바람 등과 같은 기상정보를 사용하였다. 정상과 이상기후 시나리오를 구분하기 위해 5% 유의수준에서 판별분석을 수행하였다. 또한 IRG 수량비교는 표본분포의 정보를 기반으로 통계적 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 남부해안지역에서 봄 가뭄에 의한 DMY 차이만 뚜렷하게 나타났다. 혹한은 정상으로부터 분명하게 구분되었지만, DMY 차이는 나타나지 않았다. 따라서 DMY 비교는 봄 가뭄에 대해서만 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 정상 및 봄 가뭄 하에서 DMY (kg/ha)은 각각 14,743.83 및 12,707.97로 봄 가뭄 발생에 의한 예상피해는 약 2,000 kg/ha로 나타났다. 또한 봄 가뭄 하에서 예측 DMY는 정상시나리오에 비해 넓고 느리게 증가하여 변동성이 큰 것을 확인하였다. 본 연구는 계절별 기후 시나리오를 고려한 통계적 시뮬레이션을 통해 봄 가뭄에 의한 IRG의 DMY 피해 및 가능성을 확인한 것에 의의가 있다.
Hae Jin Kim;Yeon Hyeon Choe;Sung Mok Kim;Eun Kyung Kim;Mirae Lee;Sung-Ji Park;Joonghyun Ahn;Keumhee C. Carriere
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1266-1278
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2021
Objective: We aimed to compare the aortic valve area (AVA) calculated using fast high-resolution three-dimensional (3D) magnetic resonance (MR) image acquisition with that of the conventional two-dimensional (2D) cine MR technique. Materials and Methods: We included 139 consecutive patients (mean age ± standard deviation [SD], 68.5 ± 9.4 years) with aortic valvular stenosis (AS) and 21 asymptomatic controls (52.3 ± 14.2 years). High-resolution T2-prepared 3D steady-state free precession (SSFP) images (2.0 mm slice thickness, 10 contiguous slices) for 3D planimetry (3DP) were acquired with a single breath hold during mid-systole. 2D SSFP cine MR images (6.0 mm slice thickness) for 2D planimetry (2DP) were also obtained at three aortic valve levels. The calculations for the effective AVA based on the MR images were compared with the transthoracic echocardiographic (TTE) measurements using the continuity equation. Results: The mean AVA ± SD derived by 3DP, 2DP, and TTE in the AS group were 0.81 ± 0.26 cm2, 0.82 ± 0.34 cm2, and 0.80 ± 0.26 cm2, respectively (p = 0.366). The intra-observer agreement was higher for 3DP than 2DP in one observer: intraclass correlation coefficient (ICC) of 0.95 (95% confidence interval [CI], 0.94-0.97) and 0.87 (95% CI, 0.82-0.91), respectively, for observer 1 and 0.97 (95% CI, 0.96-0.98) and 0.98 (95% CI, 0.97-0.99), respectively, for observer 2. Inter-observer agreement was similar between 3DP and 2DP, with the ICC of 0.92 (95% CI, 0.89-0.94) and 0.91 (95% CI, 0.88-0.93), respectively. 3DP-derived AVA showed a slightly higher agreement with AVA measured by TTE than the 2DP-derived AVA, with the ICC of 0.87 (95% CI, 0.82-0.91) vs. 0.85 (95% CI, 0.79-0.89). Conclusion: High-resolution 3D MR image acquisition, with single-breath-hold SSFP sequences, gave AVA measurement with low observer variability that correlated highly with those obtained by TTE.
화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.
통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다
본 연구에서는 남한영역에 대하여 1 km 고해상도의 계절예측 기온자료를 생산하고, 생산된 예측자료의 성능을 높이는 새로운 방법을 제안하였다. 이 새로운 방법은 총 4가지 단계의 실험으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계인 EXP1은 PNU CGCM에서 생산된 저해상도 계절예측 기온자료이며, EXP2는 EXP1의 결과에 역거리 가중법을 적용하여 생산된 남한영역의 1 km 고해상도 계절예측 기온자료이다. EXP3는 EXP2의 결과에서 위성고도자료인 ASTER GDEM을 이용하여 고도에 따른 기온변화를 추정한 후 이를 적용한 계절예측 기온자료이다. 마지막으로 EXP4는 EXP3의 결과에 유전자 알고리즘을 적용하여 모형의 예측결과 내 존재하는 계통적 오차를 보정한 결과이다. EXP1과 EXP2는 남한의 지형적 특성이 전혀 고려되지 않아 다른 실험에 비해 낮은 예측성을 보였으며, 특히 고도가 높은 관측지점에서 두 실험의 예측 성능이 더욱 낮았다. 반면, 위성에서 관측된 고해상도 고도자료가 적용된 EXP3와 EXP4는 고도가 증가함에 따라 기온이 감소하는 특징 등 지형적 특성을 효과적으로 표현하면서 높은 예측성능을 보였다. 특히, 유전자 알고리즘으로 예측값의 계통적 오차가 감소된 EXP4는 다른 실험과 비교하여 시간상관성, 관측으로 정규화된 표준편차, 정답률, 오답률 등 시간에 따른 변동성에 대해서 가장 높은 예측성능을 보였다. 이는 본 연구에서 제안한 새로운 방법을 통해 고해상도 격자의 질 높은 실시간 계절예보 자료를 효과적으로 생산할 수 있음을 의미한다.
본 연구에서는 변동적인 특성을 지닌 자료 분석에 효과적인 확률, 통계기법을 도입하여, 하수처리장의 처리효율을 분석하고 그 결과를 설계에 반영할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위하여 3개 대상하수처리장의 유입수와 처리수 자료(BOD, COD, SS, TN, TP)를 대상으로 통계분석을 실시하였다. 유입수의 표준편차는 $9.7\sim34.9$ mg/L로 평균농도 대비 약 $16.7\sim54.7%$의 범위를 보였으며, BOD와 SS가 상대적으로 큰 편차를 보였다. 처리수는 전 항목에 걸쳐 표준편차 $0.28\sim4.48$ mg/L, 평균수질 대비 $13.9\sim125%$의 범위를 보였고, SS의 변동이 큰 것으로 나타났다. 각 처리장 처리수의 분포는 일정한 양상을 보이지 않았지만 BOD와 COD의 경우 전반적으로 정규분포 형태를, SS와 TN, TP는 대수정규분포에 근접한 형태를 나타냈으며, 오른쪽으로 치우친 경향을 나타내었다. 위와 같은 기본적인 통계처리 결과를 바탕으로 신뢰도 계수(coefficient of reliability, COR)를 도입하여 처리효율을 평가한 결과, 각 항목의 처리수질은 백분위 50% 수준에서 방류수 수질기준의 절반에 해당하는 농도를 보였으며, 모든 처리장에서 연간 방류수 수질기준 달성확률이 100%로 나타났다. 처리공정의 설계와 운전시 각 공정이 가지는 고유의 변동성을 반영하기 위해서는 성능결과를 객관화 할 수 있는 확률적 접근이 필요하며, 특히 방류수 수질기준에 대한 처리성능을 보다 과학적으로 평가하기 위해서는 신뢰성계수를 도입하여 기준달성의 신뢰성을 분석하는 것이 적절할 것으로 판단되었다.30nm$ 조건)와 347 nm(${\Delta}\lambda=60nm$ 조건)에서의 형광 세기가 현장에서 톱밥 침출수 오염을 식별하는 가장 이상적인 식별지표로 밝혀졌다. 비록 이 연구가 제한된 대표시료와 오염원 종류에 국한되었지만 여기에 사용된 식별지표 평가 과정 및 구체적인 실험방법은 향후 형광측정을 이용한 실시간 오염원 추적 연구에 중요한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다. 공정의 효율면에서도 훨씬 효율적인 것으로 조사되었다..문에, 이 연구에서 개발된 수치모델은 퇴적물에서 일어나는 미량 오염 물질의 거동을 파악하기 위해 유용하게 사용되어질 수 있을 것으로 사료된다.on between instantaneous attack angle of blade section and the resultants real time force components. Through these investigation it is found out that the conventional imagination that the 7cull motion should be effective in generating lift force must be reconsidered because the attack angle of scull blade are too great to free from stall phenomena during the sculling operation.잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는 폐양액 중의 무기성분 함량은 양액재배에
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 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.