본 연구에서는 PCR-DGGE 기법을 이용하여 DO 농도에 따른 동시 질산화.탈질 반응조 내 미생물 군집 변화 양상을 규명하고자 하였다. DO 농도의 변화에 따른 eubacteria의 군집 변화 해석 실험에서, DO 농도를 2와 1 mg/L로 운전한 반응조 내의 band profile은 거의 유사하게 관찰되었으며 5종의 우점화 미생물(Uncultured Bacterium 3종, Bacillus sp. 1종, Uncultured Bacteroidetes sp. 1종)을 포함한 16종의 미생물을 동정할 수 있었다. 그리고 DO 농도 0.5 mg/L로 운전한 반응조 내의 DGGE 결과 7종의 우점화 미생물(Uncultured Bacterium 5종, Zoogloea sp. 2종)을 포함한 12종의 미생물을 동정할 수 있었으며, DO 농도 0.1 mg/L로 운전한 반응조의 경우 3종의 우점화 미생물(Uncultured Bacterium 1종, Zoogloea sp. 2종)을 포함한 11종의 미생물을 동정할 수 있었다. 반응조 내 DO 농도의 변화에 따른 $\beta$-AOB($\beta$-Ammonia Oxidizing Bacteria)의 군집 변화 해석 실험 결과, 하나의 band를 관찰할 수 있었다. 이 band는 Uncultured Nitrosomonas sp. done DNB Y20와 97%의 유사도를 갖는 것으로 나타났으며 2, 1, 그리고 0.5 mg/L의 DO 농도에서 추출한 sample에서는 선명하게 관측되었으나, 0.1 mg/L DO 농도에서 추출한 sample에서는 선명도가 현저히 감소하였다. 이는 NH$_4{^+}$-N의 질산화 양상과 상관관계가 있음을 보였다. 반응조 내 DO 농도에 따른 탈질 bacteria의 군집 변화 해석실험 결과, 다섯 개의 band(nirS를 함유하는 Uncultured organism 미생물 3종, nirK를 함유하는 Uncultured bacterium 미생물 2종)가 관측되었으며 관측된 band 중 한 band는 DO 농도가 낮아질수록 선명도가 현저히 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 이 band에 해당하는 미생물은 86%의 유사도를 가진 Uncultured organism clone eS1 cd1 nirS gene, partial cds로, 본 연구의 탈질 반응에 직접적으로 관여 하는 미생물로 사료된다.
농업생태계에 따른 지표배회성 무척추동물의 군집 특성을 비교하기 위하여 한반도 동부의 3개 행정권역내에 분포하는 논, 밭, 과수원을 대상으로 선정하였다. 2013년부터 2015년까지 매년 2회에 걸쳐 pit-fall trap법을 사용하여 채집된 무척추동물을 통해 군집분석을 하고 기상자료를 포함하는 환경요인의 영향을 분석하였다. 전체 채집된 무척추동물은 13목 58과 172종 6,420개체이며, 분류군 중에서 벌목(38.26%), 메뚜기목(16.28%)이 우점하였다. 경상남도 출현 개체수가 2,983개체(46.46%)로 가장 많았으며, 경상북도가 풍부도(1.96), 다양도(1.51) 모두 높게 나타났다. 농업생태계 유형 중 논에서 69종 3,299개체(51.39%)가 조사되었으며, 종다양성 지수도 높게 확인되었다. 특히 우점종인 개미과의 포함유무가 종 다양성지수 분석에 미치는 영향은 미미한 것으로 보여진다. 곤충 분류군과 환경요인과의 정준상관분석 결과, 토양 pH, 토양온도와 토양함수율의 영향에 의해 매미목, 바퀴목, 흰개미목, 딱정벌레목과는 양의 상관관계로 구분되었고, 기온, 강수량, 전기전도도, 상대습도, 최저초상온도와는 음의 상관관계를 나타냈다. 무척추동물 군집은 계층적 군집화를 통해 생태계 유형별로 패턴화가 일어나는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 공간과 환경요인과의 상관관계가 무척추동물의 분포에 다소 영향을 주는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.
간장의 발효는 원재료인 메주와 천일염에서 천이된 미생물 군집에 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 간장의 발효 고도화를 위하여 메주의 크기 변화가 간장의 미생물 군집에서 분포 변화와 분포 상관관계에 대하여 미치는 영향을 조사하였다. 메주를 전체, 삼등분하여 간장을 제조하였으며, 28일간 발효를 진행하면서 7일 간격으로 간장 시료를 수집하여 16S rRNA 유전자 기반의 미생물 군집 분석을 진행하였다. 속 수준에서 발효가 진행되면서 메주를 전체 사용하여 제조한 간장은 Chromohalobacter (7일), Pediococcus (14일), Bacillus (21일), Pediococcus (28일) 순으로, 메주를 삼등분하여 제조한 간장은 28일 연속으로 Pediococcus가 가장 우점하였다. 메주 크기를 달리한 간장들의 미생물 군집의 beta-diversity 분석 결과, 발효 7일 차와 14일 차에서 메주 크기를 달리하여 제조한 간장의 미생물 군집 분리가 유의미한 차이를 가진다고 보여주었으나 발효 21일 차와 28일 차에는 모든 실험구의 미생물 군집은 분리되지 않았다. 미생물 군집의 분리가 시각적으로 나타난 발효 7일 차와 14일 차에서 미생물 군집 차이를 부여하는 바이오마커를 조사하기 위해 선형 판별 효과 크기 분석을 수행하여 LDA size 별로 정렬하였으며, 발효 7일차에서는 Gammaproteobacteria, Firmicutes, Oceanospirillales, Halomonadaceae, Bacilli, Chromohalobacter 순으로 호염성 미생물군이, 발효 14일 차에서는 Pedioccoccus acidilactici, Lactobacillaceae, Pediococcus, Bacilli, Leuconostocaceae, Weissella 순으로 유산균군이 미생물 군집 차이를 나타내는 것으로 조사되었다. 또한 속과 종에 속하는 바이오마커 미생물군을 주요 미생물로 간주하여 상관관계를 분석한 결과, 메주 크기 별로 미생물군집 간 상관관계가 차이가 있으며, 이에 따라 메주 크기가 간장 내 미생물 간 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 것을 확인하였다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
수역 내 충돌 위험 식별은 항해의 안전을 위해 중요하다. 본 연구에서는 거리 요인을 기반으로 한 군집화 방법인 계층 클러스터링을 포함하는 새로운 충돌 위험 평가 방법을 도입했으며, 주변의 선박이 많은 경우 실시간 데이터, 그룹 방법론 및 예비 평가를 사용하여 선박을 분류하고 충돌위험평가를 기반으로 평가하였다(HCAAP 처리라 부른다). 조우하는 선박들의 군집은 계층 프로그램에 의해 모아지고, 예비 평가와 결합되어 상대적으로 안전한 선박을 걸러내었다. 그런 다음, 각 군집 내에서 조우하는 선박 사이의 최근접점(DCPA) 및 최근접점까지의 도착시간(TCPA)까지의 시간을 계산하여 충돌위험지수(CRI)와의 관계를 비교하였다. 조우하는 선박들간의 군집에서 CRI와 DCPA 및 TCPA 수학적 관계는 음의 지수 함수로 구성되었다. 이러한 CRI로부터 운영자는 명시된 해역에서 항해하는 모든 선박의 안전성을 보다 쉽게 평가할 수 있으며, 프레임워크는 해상운송의 안전과 보안을 개선하고 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 효과를 설명하기 위해 국내의 목포 연안 해역에서 실험 사례 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 연구의 프레임워크가 각 군집 내에서 조우 선박 간의 충돌 위험 지수를 탐지하고 순위를 매기는 데 효과적이고 효율적이라는 것을 보여 주었으며, 추가연구를 위한 자동 위험 우선순위를 지정할 수 있게 해주었다.
본 논문은 인용필드의 정규화와 타입이 인용매칭에 미치는 영향에 대한 분석을 제시한다. 인용매칭은 같은 논문을 참조하는 인용레코드를 군집화하는 일련의 과정을 지칭한다. 인용매칭은 인용레코드를 구성하고 있는 인용필드들 간의 비교 결과들을 조합하여 인용레코드의 일치 여부를 판별하는 것이다. 인용매칭 단계 내의 인용필드 간 비교를 위하여 인용필드 정규화 및 인용필드 타입에 대한 연구가 필요하였으나, 인용매칭 방법에 대한 연구에 비해 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 인용매칭 성능이 인용필드의 정규화 및 인용필드 타입에 따라 달라진다는 것을 보였다. 추가적으로, 정규화를 적용한 다중 필드 결합을 이용한 인용매칭 성능을 분석하였다. 실험결과에 의하면, 인용필드는 정규화를 통하여 전반적인 성능향상이 있었으며, 인용필드 타입에 따라 성능 양상이 다르게 나타났다.
본 연구는 벤처기업의 매출액의 영향요인에 대하여 기업 내 자원을 범주화하여 그 영향력을 검증하고, 나아가 기업이 보유한 역량을 2개의 차원으로 구분하여 각 차원에 따른 집단 간 벤처기업성과 영향요인의 차이를 확인하고자 하였다. 즉, 기업이 보유하는 역량인 기술, 가격, 품질, 디자인, 조직관리, 마케팅 경쟁력에 대하여 요인분석을 통해 기술역량과 경영역량 차원을 도출하였고, 군집화 과정을 거쳐 각 역량 수준에 따른 네 개의 벤처기업 집단을 분류하였다. 네 개의 집단은 기술-경영 우위, 기술주도, 경영주도, 기술-경영 열위로 나뉘었다. 이후 성과 영향요인들을 자원기반이론의 관점에서 기업현황, 기업가자원, 인적자원, 재무자원, 기술자원, 외부자원의 여섯 개의 상위 범주로 구분하였고, 각 범주에 포함되는 세부 요인들이 매출액에 미치는 영향을 '벤처기업정밀실태조사'의 2개년 데이터를 활용하여 분석하였다. 분석 결과 첫 번째, 전체 벤처기업을 대상으로 분석한 결과 모형에 투입된 33개의 변수들 중 22개의 변수가 벤처기업 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 두 번째, 기업 역량 차원 분류에 따른 기업 집단 간 영향요인 차이를 분석한 결과, 매출액 영향요인은 입력된 33개의 독립변수 중 최대 13개에서 최소 8개로, 기업 역량 차원에 따른 매출액 영향요인의 차이가 확인되었다.
본 연구는 전국 임의의 산양삼 재배지를 선정하여 재배지 내의 토양 특성 및 토양세균군집을 분석하고, 토양 이화학적 특성, 토양세균군집 및 산양삼 생육특성 간의 상관관계를 구명하기 위하여 수행되었다. 토양세균군집 분석은 pyrosequencing analysis (Illumina platform)를 이용하였고, 토양세균군집과 생육특성 간의 상관관계는 Spearman's rank correlation을 이용하여 분석하였다. 8개 산양삼 재배지로부터 분리한 토양세균군집은 2개의 군집으로 군집화를 이루는 것을 확인하였다. 모든 토양샘플에서 Proteobacteria와 Alphaproteobacteria가 각각 35.4%, 24.4%로 가장 높은 상대적 빈도수를 보였다. 산양삼의 생육은 토양 pH가 낮고 Acidobacteria의 상대적 빈도수가 높은 토양에서 증가하였으며, Acidobacteriia (class)와 Koribacteraceae (family)의 상대적 빈도수는 산양삼의 생육과 유의적인 정의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 토양세균군집과 산양삼 생육 간의 상관관계를 구명하는 중요한 자료가 될 것으로 생각되고, 나아가 산양삼 재배 이전에 산양삼의 생육에 유용한 토양세균군집을 확인할 수 있다면 산양삼 재배적지를 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 또한 토양이화학성과 더불어 임상 및 주변식생에 따른 토양세균군집과 산양삼 생육특성에 대한 상관관계 연구를 추가로 수행한다면 보다 명확한 정보를 대한 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
현대 도시는 수평적 토지이용의 제한, 지가 상숭, 인간 요구의 다양화 등으로 인하여 도시기능의 일부를 지하공간으로 흡수하고자 하는 노력이 증가하는 추세이다. 따라서 건축물의 지하층, 지하철 역사 등이 점차 대심도화 되어 지하공간에서 지상으로 피난에 대한 안전성 여부가 부각되고 있다. 그동안 계단에서 군집보행에 관한 연구는 내려가는 군집보행을 중심으로 진행되어 왔으며, 계단에서 올라가는 군집보행에 대한 연구는 거의 전무한 상황이다. 본 연구에서는한 방향 군집유통이 형성되는 지하철 역사 숭강장 내 계단에서 올라가는 군집의 밀도에 따른 보행속도를 직접 실촉하여 조사하였다. 올라가는 보행은 실측결과 경사도 $23^{\circ}$에서 관계식 V=0.638-0.0949p에 의해 보행속도가 결정되며, 이를 일본건축학회에서 제안하는 계단 경사도에 따른 평균보행속도를 근거로 환산하면 경사도 $30^{\circ}$에서는 V=0.597-0.1067p가 되는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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