• 원예과학기술지
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• 제18권6호
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• pp.834-838
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• 2000

연구는 삼지구엽초에 기내 다랑증식체 계의 설정을 위한 일환으로 절편체 별 살균방법, 생장조절제 종류 및 농도에 의한 캘루스의 증식과 배지를 달리한 식물체 분화 조건을 구명하고자 수행하여 얻어진 결과 진균과 박테리아에 의한 감염률은 근경의 정아와 액아에서 0.1% $AgNO_3$ 용액에 60분간 침지한 1차 살균 후 0.3% NaOCl 용액에 20분간 2차 살균한 처리가 가장 낮았으며 잎에서는 모든 처리에서 거의 오염이 발생되지는 않았지만 74% 이상이 고사되었다. 식물체 분화는 당년간 지하부에서 자란 근경의 정단이 0.1% $AgNO_3$ 용액에 30-60분간 침지한 1차 살균 후 0.3% NaOCl 용액에 20분간 2차 침지살균한 처리에서 가장 높았으며 1년 이상 지하부에서 자란 근경의 액아는 0.1 % $AgNO_3$ 30분간 1차 살균 후 0.3% NaOCl에 20분간 2차 살균한 처리에서 식물체 분화가 높았지만 callus와 식물체 분화는 0.1% $AgNO_3$ 60분간 1차 살균 후 0.3% NaOCl에 20분간 2차 살균한 처리에서 가장 높았다. 잎은 0.2% $AgNO_3$ 15분간 1차 살균 후 0.3% NaOCl 에 20분간 2차 살균한 처리에서 캘루스 유도율이 가장 높았다. 계대배양시 캘루스 생장은 변형된 1/2 MS 배지에 BA $0.02-0.2mg{\cdot}L^{-1}$과 NAA $2.0mg{\cdot}L^{-1}$ 혼용첨가한 처리에서 증식률이 가장 높았다. 캘루스로부터 식물체분화는 대부분 캘루스 상태로 증식되고 일부는 엽육조직으로 분화되었지만 1/2 UM 배지와 1/2 SH 배지에서 각각 8%와 3%가 식물체로 분화되었다

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.83-94
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• 2006

본 논문에서는 미국 NIST에서 차세대 암호화 알고리즘으로 채택한 Rijndeal 알고리즘을 적용한 물리 계층 ATM 셀 보안 기법에 관한 것이다. ATM 셀 보안 기법을 기술하기 위해 물리 계층에서의 데이터 암호화 시의 표준 ISO 9160을 만족하는 데이터 보안 장치를 하드웨어로 구현하여 STM-1급(155.52Mbps) 의 ATM 망에서 암호화/복호화 과정을 검증하였다. 기존의 DES 알고리즘이 블럭 및 키 길이가 64 비트이므로 대용량 데이터 처리가 어렵고 암호화 강도가 취약함에 비해, Rijneal 알고리즘은 블럭 크기가 128 비트이며 키 길이는 128, 192, 256 비트 중 선택 가능해 시스템에 적용 시 유연성을 높일 수 있고 고속 데이터 처리 시에 유리하다. 물리 계층 ATM 셀 데이터의 실시간 처리를 위해 Rijndael 알고리즘을 FPGA로 구현한 소자를 사용하여 직렬로 입력되는 UNI(User Network Interface) 셀을 순환 여유 검사 방법을 이용하여 셀의 경계를 판별하고 셀이 사용자 셀인 경우, 목적지의 주소값 등 제어 데이터를 지니고 있는 헤더 부분을 분리한 48 옥텟의 페이로드를 병렬로 변환, 16 옥텟(128 비트) 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 암호화 과정을 마친 후 버퍼에 저장해 둔 헤더를 첨가하여 셀로 재구성하여 전송하여 준다. 수신단에서 복호화 시에는 페이로드 종류를 판별하여, 사용자 셀인 경우에는 셀의 경계를 판별한 다음 페이로드를 128 비트 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 복호화하며, 유지 보수 셀인 경우에는 복호화 과정을 거치지 않는다. 본 논문에 적용한 Rijndael 암호화 소자는 변형된 암복호화 과정을 적용하여 제작된 소자로 기존에 발표된 소자에 비해 비슷한 성능을 지니면서 면적 대 성능비가 우수한 소자를 사용하였다.ochlorococcus의 수층별 평균 풍도의 수직분포는 표면 혼합층에서 유사한 수준을 보이다 이심에서 급격한 감소를 나타냈다. 그러나 TSWP에선 풍도의 급격한 감소가 나타나지 많고 100 m 수심까지 높은 풍도를 나타냈다. Picoeukaryotes는 C-ECS에서 100 m까지 유사한 수준의 풍도를 보였으며, 동해의 $20\sim30\;m$ 수심에선 최대 풍도층이 나타났다.특별한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 동일 환자들의 골상태의 변화관찰과 신질환 관련 골감소의 요인을 밝혀내기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 정확한 진단 및 동반된 질환을 감별하기 위한 노력이 필요하다.심되나 X-ray VCUG로 발견되지 않은 경우에는 RI VCUG를 꼭 시행하는 것이 방광요관역류의 정확한 진단을 하는데 도움이 된다..25% sodium 식이 enalapril군에서 사구체여과율이 증가됨을 관찰할 수 있었다. 4) 신절제술후 남아 있는 신조직무게를 비교하여 보면 24주째 0.25% sodium 식이군, 0.25% sodium 식이 enalapril군, 0.25% sodium 식이 nicardipine군에서 16주째 0.49% sodium 식이군, 0.49% sodium 식이 enalapril군, 0.49% sodium 식이 nicardipine 군보다 의의있게 신조직무게가 증가됨을 관찰할 수 없었다. 5) 0.25% sodium 식이군은 0.49% sodium 식이군과 비교하여 MES의 현저한 감소를 보였고 (0.25% sodium식이군: 12주; $1.97{\pm}0.02$, 24주; $2.06{\pm}0.03$ vs. 0.49% sodium 식이군: 12주; $2.29{\pm}0.09$, 16주; $2.55{\pm}0.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.144-149
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• 2018

인공부화기 내에 종란이 입란하여 18일간 발생기를 거쳐 발육기로 이란을 한다. 발생기 동안 계태아 무게 손실은 곧 기실형성과 상관되며 적당한 기실 형성은 곧 건강한 초생추와 입란 대비 부화율과도 연결된다. 그러나 국내 부화장의 부화기에는 현재 무게를 측정하는 장치 없이 부화실장과 관계자의 경험과 발육기로 이란시 표준 무게 측정으로 결과적 측면을 습득하는 것이 현실이다. 그로 인하여 부화 중 조기 폐사, 약추, 병약한 초생추 발생이 빈번한 실정이다. 종란 중량 감소를 모니터링하는 것은 발육장치기 안에서의 무게 변화에 따른 병아리 품질과 부화율 성과를 얻는 데에 절대적으로 중요하다. 종란의 크기와 난각질, 노계 군에 따라 수분 손실은 각기 다르다. 발육기 안에서 무게 변화를 실시간 측정하고 그에 따른 환기 변화를 최적화하여 부화율의 증가를 기대할 수 있으며 부화 시 전체 무게의 10~13% 감소를 컨트롤할 수 있는 실시간 측정 시스템의 개발 필요성이 대두된다. 본 연구를 통한 시스템은 기존의 입란과 이란시 직접적으로 일회성을 체크하는 방식으로 발육 기간 내에는 계태아 수분 증발 측정 제어가 불가능하여 부화율에 영향을 못 미치는 시스템과 달리 아두이노 스케치 보드에 로드셀 4개를 병렬로 연결하고 실시간으로 휴대폰, 컴퓨터를 연결하기 위해 Hyper-terminal 프로그램을 이용하여 AT-command 명령어를 활용하여 정상적으로 연동하였다. 블루투스의 통신속도는 15200으로 설정하여 아두이노와 Hyper-terminal 프로그램의 통신 속도를 맞춰주었다. 실시간 모니터링을 하여 인공부화기 내의 계태아 무게의 변화를 육안으로 확인할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 이와 같은 방법으로 종란의 부화율 상승 및 건강상태의 향상을 목표로 하였으며 실시간 모니터링으로 인하여 사용자의 편의성을 확대하고자 하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제57권4호
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• pp.243-251
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• 2018

꽃매미벼룩좀벌(Anastatus orientalis)을 실내에서 대량사육 할 수 있는 대체기주를 선발하기 위하여 꽃매미와 썩덩나무노린재(Halyomopha halys), 톱다리개미허리노린재(Riptortus pedestris), 매미나방(Lymantria dispar), 참나무산누에나방(Antheraea yamamai), 귀뚜라미(Verlarifictorus spp.), 집파리(Musca domestica), 산누에나방(Antheraea pernyi) 총 8 종의 알 또는 번데기를 이용하여 검토하였다. 그 결과 꽃매미 알과 산누에나방의 미성숙 알에서는 꽃매미벼룩좀벌의 산란과 우화가 확인되었으나 그 밖에 종의 알과 번데기에서는 산란을 확인할 수 없었다. 대체기주로 선발된 산누에나방은 참나무 잎으로 사육하였으며, 7월과10월 상순에 번데기를 수확하여 우화 후 4~5일경에 복부가 불룩한 산란 직전의 암컷 성충만을 선발하여 $1{\sim}5^{\circ}C$ 냉장고에 보관하였으며, 저온에 보관했던 암컷의 복부를 절개하여, 암컷 한 마리당 150~200개의 알을 얻었다. 꽃매미 알과 산누에나방의 미성숙 알에서 꽃매미벼룩좀벌의 발육기간은 각각 평균 36.8일과 36.1일이었으며, 24시간동안 암컷 한 마리가 산란한 알의 수는 각각 평균 4.2개와 3.4개로 통계적으로는 유의한 차이가 없었다. 한편, 꽃매미벼룩좀벌 암컷 성충의 수명은 벌꿀을 먹이로 제공 하였을 때, 평균 64.3일까지 생존하는 것으로 확인되었다. 산누에나방의 미성숙 알을 대량으로 확보하고 벌꿀을 먹이로 제공하면 꽃매미벼룩좀벌을 실내에서 대량사육 하는 것이 가능하고 야외방사를 통해 꽃매미의 생물적 방제에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제57권4호
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• pp.261-269
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• 2018

아카시아진딧물은 다양한 기주식물을 먹이로 하는 곤충으로 전 세계적으로 분포하고 있다. 본 연구는 아카시아진딧물 약충의 발육기간, 무시성충의 수명과 번식능력을 조사하기 위하여 10.0, 15.0, 20.0, 25.0, 30.0, $32.5^{\circ}C$ 정온조건에서 실험을 실시하였다. 조사된 모든 항온조건에서 아카시아진딧물은 성공적으로 성충으로 발육하였고 발육율은 온도가 상승할수록 증가하였다. 아카시아진딧물 약충시기별 발육영점온도와 유효적산일은 선형회귀분석 방법을 이용하여 계산하였다. SSI모델을 이용하여 발육최저, 최고한계를 추정하였다. 아카시아진딧물 전체약충기간의 발육영점온도와 유효적산일은 각각 $5.3^{\circ}C$과 128.4DD였다. SSI모델을 이용한 아카시아진딧물의 발육최저, 최고온도는 $17.0^{\circ}C$과 $34.6^{\circ}C$였으며 이들간의 차이는 $17.5^{\circ}C$였다. 전체약충기간의 발육완료분포모형은 3-매개변수 Weibull함수를 이용하여 나타내었다. 온도와 관련된 아카시아진딧물의 생물적 특성을 생명표분석을 통해 나타내었다. 내적자연증가율은 $25^{\circ}C$에서, 개체군순증가율은 $20^{\circ}C$에서 가장 높았다. 다른 지역에 서식하는 아카시아진딧물의 생물적 특성을 비교 분석하였다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.73.4-74
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• 2021

한국천문연구원은 2017년 제1차 구술채록사업에 이어 2020년 제2차 사업을 진행하면서 최초로 원외 원로에 대한 구술채록을 시도하였다. 국가 대표 천문연구의 산실로서 연구원 존재 의의를 확립하기 위하여 원내 원로에 국한되었던 구술자 대상을 확장한 것이다. 그 첫 외부 구술 대상자로 방득룡 전임 노스웨스턴 천문학과 교수를 선정하여 2020년 7월부터 준비단계에 들어갔다. 방득룡 전(前)교수가 첫 번째 한국천문연구원 원외 인사 구술자로 선정된 이유는, 그가 우리나라 천문대1호 망원경 구매 선정에 개입한 서신(1972년)이 자료로 남아있었기 때문이다. 한국천문연구원에서 2017년에 수행한 제1차 구술채록사업에서 구술자로 참여한 오병렬 한국천문연구원 원로가 기증한 사료들은 대부분 연구원 태동기 국립천문대 구축과 망원경 구매 관련 자료였으며 이 가운데 1972년 당시 과학기술처 김선길 진흥국장에게 Boller and Chivesns(사(社))의 반사경을 추천한 방득룡 전(前)교수의 서신은 한국 천문학 발전사에서 중요한 사료였다. 연구진은 이 자료를 시작으로, 방득룡 전(前)교수의 생존 여부와 문서고의 공기록물들에서 그의 흔적을 찾아가기 시작했다. 놀랍게도 그는 실제 세계와 한국천문연구원 문서고 깊숙이 기록물들 모두에서 상존하고 있었다. 1927년생인 방득룡 전(前)교수, Dr. John D. R.은 미국 플로리다 한 실버타운에서 건강한 정신으로 생존하여 있었고 연구진의 인터뷰에 흔쾌히 응했다. 2020년 9월 16일에 한국천문연구원 본원 세종홀 2층 회의실에서 영상통신회의로 그와의 구술인터뷰가 진행되었다. 이 구술인터뷰는 원외 인사가 대상이란 점 외에도 방법적으로는 전형적인 대면 방식이 아닌 영상 인터뷰였다는 점에서 코로나 시대의 대안이 되는 실험적 시도였다. 현대 한국천문학 발전사의 재조명 측면에서도 의미가 있었다. 1960년대 초반부터 1992년 정년퇴임까지 30년을 미국 유수 대학교 천문학과 교수로 재직하며 활발한 활동을 해 온 한국계 천문학자가 우리나라 최초 반사망원경 구매 선정에 적극 개입하였던 역사는, 공문서 자료들과 서신 사료들에 이어 그의 육성으로 나머지 의구심의 간극이 채워졌다. 또 구술자 개인이 주관적으로 중요하다고 여기는 '기억'이 중요한 아카이빙 콘텐츠 확장의 단초가 될 수 있다는 것을 보여줌으로써 구술사 연구에 있어서도 중요한 관점을 주었다. 애초 연구진이 방득룡 전(前)교수의 공식 기록에서 아카이빙의 큰 줄기로 잡았던 것은 1948년 도미, 1957년 위스콘신 대학교 천문학 박사학위 취득, 1962년부터 노스웨스턴 대학(일리노이주 에반스턴)의 천문학 교수진, 1992년 은퇴로 이어진 생애였다. 그러나 그와의 구술 준비 서신 왕래와 구술을 통하여 알게 된 그가 인생에서 중요시 여겼던 지점은, 1948년 도미 무렵 한국의 전쟁 전 상황과 당시 비슷한 시기에 유학한 한국 천문학자들의 동태, 그리고 1957년부터 1962년까지 프린스턴 대학교에서 M. Schwarzschild 교수와 L. Spitzer 교수를 보조하며 Stratoscope Project를 연구하였던 경험이었다. 기록학적 의미에서도, 전자를 통해서 그와 함께 동시대 한국 천문학을 이끌었던 인재들의 맥락정보를 얻을 수 있었으며, 후자를 통해서는 세계 천문학사에 큰 영향을 미친 석학에 대한 아카이브 정보와의 연계 지점과 방득룡 전(前)교수의 연구 근원을 찾을 수 있었다. 이들은 추후 방득룡 콘텐츠 서비스 시에 AIP, NASM, Lyman Spitzer 콘텐츠, 평양천문대, 화천조경천문대, 서울대와 연세대, 그리고 한국천문연구원까지 연계되어 전 세계 폭넓은 이용자들의 유입을 유도할 수 있는 검색 도구가 될 수 있다. 이번 방득룡 구술사 연구에서 구술자 개인의 주관적인 소회가 공식 기록이 다가갈 수 없는 역사적 실체에 일정 부분 가까울 수 있다는 것, 그리고 이를 통하여 개인의 역사는 공동체의 역사로 확장될 수 있다는 사실을 발견할 수 있었다. 또 연구진은 방득룡 전(前)교수의 회상을 통하여 구술자 개인의 시각으로 한국과 미국 천문학계의 공동체 역사를 재조명할 수 있었고, 이것을 아카이브 콘텐츠 확장 서비스에 반영할 수 있다는 기대를 가지게 되었다. 무엇보다 이 연구를 통하여 다양한 주제의 아카이브로 연동될 수 있는 주제어와 검색도구를 구술자 개인의 회상으로부터 유효하게 도출할 수 있다는 것을 확인하였다. 그리고 향후 한국천문 구술아카이브의 확장을 통하여 보다 다양한 활용과 연구 재활용의 선순환이 가능하다는 것도 알 수 있었다. 이는 최근 기록학계에서 대두되고 있는 LOD(Linked Open Data)의 방향성과도 흡사하여 한국천문학 구술사연구의 차세대 통합형 기록관리의 미래모형을 기대케 하는 대목이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.