본 연구는 2005년부터 2007년까지 수원, 영양, 부여와 예천의 곤충 생태원 부지에서 곤충강의 다양성을 조사하였다. 월별 곤충 개체군 크기는 6월부터 8월에 네 조사구역 모두에서 가장 컸다. 전체적으로 딱정벌레목의 곤충이 가장 많이 채집되었으며, 노린재목과 메뚜기목의 곤충이 뒤를 이었다. 각 곤충생태원은 지리적 특색에 맞는 고유한 교육프로그램을 운영하고 있었다. 이러한 연구와 생태원의 활동은 그 지역의 곤충과 같은 생물의 다양성을 보존하고 관람객에게 인식시키는데 중요한 역할을 할 것이다.
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.
토끼에서 뇌포자육충증은 Encephalitozoon(E.) cuniculi에 의해 유발되는 전염성 질환이다. E.cuniculi는 숙주영역이 상당히 넓으며, 특히 면역능이 저하된 사람에서 기회 감염을 유발하기도 한다. 본 증례 보고에서 4 마리의 토끼가 사경과 안구진탕 증상으로 내원하였으며, 각 개체의 채혈을 통해 ELISA 검사를 수행하여 E.cuniculi에 양성임을 확인하였다. 토끼들은 fenbendazole로 4 주간 치료를 실시하였고, 치료효과는 신경증상의 발현정도에 따라 평가하였다. 치료한 네 마리 토끼 중 세 마리의 토끼에서 치료 3-5일 후부터 증상이 상당히 개선되었으나, 한 마리는 식욕부진과 사경증상이 개선되지 않고 치료 후 10일째 폐사하였다. 본 증례보고는 뇌포자육충 감염 애완토끼에 대한 fenbendazole의 치료효과를 규명한 최초의 보고이며, 본 증례를 통하여 애완토끼가 사람과 동물에 있어서 잠재적 E. cuniculi 보균동물로 인식되므로 이에 대한 주의를 필요로 한다.
개인 저자 집합과 저작 집합 간의 관계를 기술할 때 두 집합 내에서 동형 이의어(즉, 동명이인과 동일 저작명)를 구별하지 못하면 두 집합 간에 전단사(全單射) 관계가 형성되지 않으므로 정확한 정보 검색을 위한 정보로는 사용하기가 어렵다. 실제로 저자명과 저작명을 다루는 도서관 시스템, 문헌, 포털사이트 등에서 동형 이의어를 명확하게 구별하고 있지 않아 색인과 검색 시 다의성에 의한 혼란과 불편을 초래하고 있다. 이에 대한 필요성은 일찍이 전거 데이터의 구축 시 대두된 문제였으나 우리나라에서는 일부 기관이 개별적으로 구축하였을 뿐 국가 차원의 전거 데이터가 없어서 이들의 동형 이의어를 구별하기 위한 기준이 없다. 이에 본 연구자는 개체명 인식을 위한 작업의 일환으로 주제어뿐만 아니라 고유 명사류도 포함되는 한글 통합 시소러스 구축 작업에서 얻은 결과를 바탕으로 저자와 저작의 용어 관계 설정 방법과 두 집합 내에서 그리고 두 집합이 기타 용어와의 관계에서 발생하는 동형 이의어의 기술 방법을 대중 문화 예술 분야를 중심으로 제시하였다.
공급자와 소비자간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 다시 말하면 원부자재의 조달에서부터 생산을 거쳐 고객에게 판매되기까지의 전 과정에 걸친 개체간의 수요와 공급의 사슬관계를 의미하는 공급망 내에서 정보, 자금 그리고 물의 흐름을 관리 통제하는 공급사슬경영(SCM)이 사업의 핵심역량으로 인식되고 있다. 또한 국내 기업들의 수 배송 업무의 합리화는 국내 기업 물류관리의 가장 중요한 과제중의 하나로 부각되고 있다. 물류센터로부터 각 거래처로 물품을 배달하는 배송업무의 경우에는 기업의 물류정보시스템이 상류 중심의 데이터 체계로 구축되어왔기 때문에 물류관리 업무의 합리화에 활용할 수 있는 기초 데이터 부재와 현실적인 제약조건들을 고려한 효율적인 자동배차 알고리듬을 적용하지 못했기 때문에 배차담당자들의 수작업 조정시간이 장시간 소요되었다. 따라서 본 논문에서는 현실적인 다양한 제약조건을 만족하고, 수작업 조정시간이 대폭 줄이면서, 우편중심 좌표를 이용한 차량별 근거리 그룹핑으로 자동배차 지원시스템의 휴리스틱 알고리듬을 설계하도록 한다.
본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.
전나무 천연집단의 유전적 다양성 및 유전적 구조를 추정하기 위해서 RAPD 표지자를 사용하였으며, 이의 통계적 분석에 AMOVA 방법을 이용하였다. 전나무 집단 전체의 평균 다형성 RAPD 표지자 비율은 71.9%였으며, 전체 변이량의 대부분은 집단내 개체간의 차이(80.2%)로 설명이 가능하였다. 집단간의 유전적 분화정도(${\Phi}_{ST}$)는 0.198로 조사되었다. 전체 집단을 태백산맥과 소백산맥 두 지역으로 나누어 분석하였을 때, 지역간 차이로 설명할 수 있는 변이량이 8.5%로 나타났으며, 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. Bartlett 통계량에 의해 집단간 분산의 이질성을 조사한 결과, 태백산 집단과 가리왕산 집단이 특히 이 질적인 것으로 나타났으며, 전반적으로 태백산맥 지역의 집단들이 소백산맥 지역의 집단들 보다 상대적으로 유전적 이질성이 큰 것으로 나다났다. 마지막으로 기존 통계량과의 비교를 통해서 유전변이 분석에 있어서 AMOVA 방법의 적용 가능성에 대해서 논의하였다.
21C 현대 문명사회에서는 도시의 고밀도 및 팽창으로 인하여 도시 내 생태계가 파괴되면서 생물서식처의 환경 악화 및 엄청난 감소가 초래되었으며, 그 결과로 인하여 인간과 생물이 접촉할 수 있는 공간이 현저하게 줄어들고 있다. 또한 도시 영역의 확장을 위하여 산림 및 녹지의 감소, 녹지의 분절 및 단절화, 해안 매립 등이 계획 없이 무분별하게 진행됨으로써, 각종 동식물의 개체 수 감소 및 토양의 건조화 등이 발생하고 있으며, 그 영향으로 생물종의 다양성이 떨어지고, 도시 생태계의 교란이 심해지고 있다. 이러한 도시 생태계의 교란은 도시에 거주하고 있는 시민들의 생활의 질이 떨어지게 하고 많은 환경 문제들의 주원인이 되고 있다. 지속적이면서도 자연친화적인 도시발전을 위해서는 도시 내 자연생태계를 회복하고 생물서식공간을 종합적으로 보전하면서 복원해야 한다는 요구가 높아지고 있지만, 이를 체계적으로 이루기 위한 방법론의 부재에 시달리고 있었다. 이러한 가운데 유럽을 중심으로 생겨난 비오톱(Biotope)과 비오톱 지도화 방법이 생태계를 보전하며, 시민들에게 다양한 자연체험과 휴양 기회를 제공하고 친환경적인 도시계획을 위한 핵심적인 역할을 하는 것으로 인식되고 있다. 하지만, 기존의 비오톱 지도는 이미지 기반의 2차원 지도로 제공되고 있어, 거리 및 공간 분석에 취약하고 정보전달력이 부족하여, 익숙한 전문가가 아닌 경우 비오톱을 이해하는데 상당한 정도의 시간이 필요하였다. 이에 본 논문에서는 공간정보가 결여된 2차원 형태의 GIS 데이터를 기반으로 3차원 공간 데이터를 자동으로 생성하고, 위성영상과 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 3차원 지형을 만들어 각 주제도별로 입체적인 분석이 가능하도록 하였다. 또한 동영상 녹화 기능과 3차원 객체 추가 기능을 이용하여, 자연생태계를 고려한 도시의 설계를 진행하는 경우 3차원적인 모델링을 제공함으로써 효과적이면서도 사용자의 이해도를 향상 시킬 수 있는 정보 전달력을 가질 수 있도록 설계 및 구현하였다.
산림에서 나는 뽕나무버섯속(Armillaria)은 봄부터 가을에 걸쳐 나는 식용버섯으로 유기물을 분해하는 백색부후 부생균(saprophyte)이면서 동시에 나무를 죽이는 뿌리기생 병원균으로 비절대기생체(nonobligate parasite) 또는 임의기생체 (facultative parasite)이다. 이들은 산림생태계에서 자연간벌과 천이에 큰 기여를 한다. 이 속에는 전세계 40여 종이 알려져 있고 기주식물로는 침엽수, 활엽수, 목본덩굴식물과 초본식물도 포함한다. 이 버섯의 유전적 개체(genet)는 산림에서 수명이 길어서, 약 2,000여년을 살면서 약 960 ha의 면적까지도 퍼져 나가기도 한다. 간벌 등 숲가꾸기로 그루터기가 많이 생기는 요즘 산림에서 발생량이 증가하고 있으며, 산촌에서 중요한 소득원으로 인식되고 있다. 따라서 뽕나무버섯에 대하여 정확한 동정이 필요하다. 이 총설에서는 뽕나무버섯속의 분류학적 문제와 국내 7개 분포 종의 형태에 의한 분류검색표, 산림생태학적 및 산림병리학적 의미를 토의하였다.
자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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