가다랭이 안와유로부터 docosahexaenoic acid(DHA)를 정제하기 위해 기존의 방법들을 적용하여 비교 검토하고, DHA의 효과적인 정제를 위해 조작방법을 개량하였다. 가다랭이 안와조직의 총지질은 $55.4\%$였으며, 이 중 DHA는 $23.7\%$였다. 저온분별결정법과 요소결정법을 적용한 결과 순도에서 각각 약 $46\%$ 및 $61\%$의 DHA가 얻어졌다. 이들 방법들은 순도면에서는 다소 떨어지나, 정제조작이 단순하여 다량의 DHA 분리에 적합하였다. 질산은 수용액법은 상기 2가지 방법에 비하여 순도면에서는 약간 개선되었으나, 회수율이 대단히 낮았다($10\%$ 이하). 질산은 함침 실리카 칼럼 크로마토그래피법은 고순도 DHA의 정제방법으로써 적합하였다(순도 $98\%$ 이상, 회수율 $90\%$ 이상). 결과적으로 저온분별결정법과 질산은 함침 실리카 칼럼 크로마토그래피법을 조합한 개량법(2단계 정제법)이 가다랭이 안와유로부터 고순도 DHA($99.9\%$)의 정제를 위한 가장 효과적인 방법으로 평가되었다.
기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.
이 연구의 목적은 전통적으로 남성 주도적인 전문직 진출을 희망하는 여대생(이 연구에서는 법률가 및 의사직, 이하 비 전통적인 여성이라 부름)과 전통적으로 여성 주도적인 전문직 진출을 준비중인 여대생 (이 연구에서는 교사 및 간호사직, 이하 전통적으로 여성 이라 부름)을 구분 할수 있는 개인의 성격 및 가족환경의 특성을 검토하는 것이었다. 남성 주도적인 전문직에 진출을 준비하거나 그 분야에 종사하는 여성들의 특성에 대한 연구가 많이 발표되었으나 그 특징들의 중요성이 상대적으로 얼마나 비중이 있는지는 연구되어 있지 않다. 발단론적 환경이론(Developmental-Contextualism)과 직업 발달에 대한 역동적 상호관계 모델(Dynamic Interaction Model)이 본 연구의 이론적 체계를 이루고 있다. 이 연구에 포함성의 위치, 심리적 남성특성, 출신가정의 사회경제수준, 그리고 부모의 뒷받침과 이해였다. ANOVA 결과에 의하면 비전통적인 여성들이 자아존중감, 학교성적 성취도, 내적 통제성, 심리적 남성특성, 그리고 출신가정의 사회경제수준 면에서 전통적인 여성에 비해 훨씬 높은 수준을 나타내었다. 단계적 분별 분석 (Stepwise Discriminant Analysis) 결과에 따르면, 심리적 남성 특성, 내적 통제성, 학교성적 성취도, 그리고 출신가정의 사회경제수준이 위 두집단의 여성들을 분별하는 가장 뛰어난 특성들이었으며 전체 표본의 76.99%가 이 요인들에 의해 정확하게 분류되었다. 이 연구의 결과를 토대로 볼 때, 역동적 상호관계모델은 여성의 직업발달을 연구하는데 있어서 이론정립과 검사에 유효한 도구로 보이며, 이 연구에 포함한 변수들은 비 전통적인 여성들의 특성을 정확하게 묘사하는데 상당한 공헌을 하고 있었다. 마지막으로, 비전통적인 여성들의 직업발달을 연구하는데 있어서 "능력특성군(Competency-related traits)"의 변수들을 좀 더 정확하게 분류할 필요가 있으며, 이 변수들과 여성의 직업발달의 관계를 자세히 연구할 필요가 있다고 본다.요가 있다고 본다.
Phytate 함량이 다른 두 분리 대두단백(HSPI; high-phytate soy protein isolate, LSPI; low-phytate soy protein isolate)을 제조하여 pH 및 phytate 첨가량이 그들의 용해도와 소화율에 미치는 영향을 알아보았고 분리 대두단백을 용해도에 따라 분별한 후 그들의 특성을 전기영동을 통하여 알아보았다. LSPI와 HSPI 모두 분자량이 $13.6{\sim}81.1kDa$에 이르는 단백질 성분으로 이루어져 있으며 산성 pH에서 $18.0{\sim}35.0kDa$의 단백질은 phytate와 잘 결합하지 않는 특성을 가졌다. LSPI를 용해도에 다라 분별하였을 때 gliadin을 구성하는 단백질은 pH2에서 phytate와 쉽게 결합하지 않았다. 대두 단백질은 pepsin 소화율은 phytate 첨가량이 증가할수록 크게 저하되었다.
성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.
고준위폐기물을 지하 500m의 화강암 암반의 처분장에 장기간(약 10,000년 동안) 처분 시 폐기물에서 발생하는 열에 의하여 처분용기 및 처분용기를 감싸고 있는 주위 구조물(벤토나이트 버퍼, 암반 등)의 처분시간 경과에 따른 온포분포 변화를 알아내는 것은 처분장 설계를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 수치해석기법을 이용하여 고준위폐기물에서 발생하는 열에 의한 처분용기 및 벤토나이트 버퍼, 처분동굴을 포함하는 복합구조물의 온도분포 변화를 구하였다. 특히 처분 후 500년의 처분시간 경과에 따른 복합구조물의 온도분포 해석을 수행하여 온도분포 변화를 구하였다. 시간에 따른 온도분포 변화에 대한 해석결과를 분석한 결과 처분장 각 구성부분별로 차이는 있으나 처분초기부터 구성부분별로 각각 다르게 온도가 증가하는데 가장 늦은 부분은 150년까지 완만하게 온도가 증가하다가 그 이후에는 온도가 서서히 감소하는 것으로 나타났다.
X-ray를 이용한 여성의 유방암 검사인 유방조영술은 유방암의 초기 단계에서의 진단을 위한 효과적인 방법이다. 컴퓨터 지원 검출(CAD) 시스템은 유방조영술을 통한 진단 시 의사가 놓치기 쉬운 유방암의 징후인 종괴의 검출을 도와 유방암 진단율을 높이는 수단이다. 종괴는 다양한 모양을 지니며 경계가 뚜렷하지 않기 때문에 검출이 어렵고 결과적으로 비-종괴 영역을 포함한 많은 수의 종괴 후보영역이 CAD 시스템에서 검출된다. 따라서 CAD 시스템 설계 시 검출된 많은 수의 종괴 후보영역으로부터 실제 악성 종괴 영역을 분류할 수 있도록 우수한 성능의 분류기가 요구된다. 본 논문에서는 피셔 분별 사전학습을 통해 개선된 Sparse 표현(SR) 기반 분류방법을 제안한다. 개선된 SR 기반 분류기가 기존의 CAD 시스템에서 주로 사용되어온 Support Vector Machine (SVM) 분류기 보다 우수함을 비교실험을 통해 확인했다.
이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.
중소형 폐 선박으로부터 생성되는 FRP를 재활용하기 위한 방법으로 층상으로 배열된 로빙층과 매트층을 분리하는 것은 친 환경적이면서도 경제적 재활용의 장점을 가지고 있다. 그러나 효율적으로 로빙층과 매트층을 분리하는 기술과 로빙층은 매트층에 비해 얇은 두께로 존재한다는 이유로 인해 로빙층을 매트층과 분리할 때 기계가 자동적으로 층간의 차이를 인식하는 방법은 아직 개발이 이루지지 않고 있다. 본 연구에서는 유리의 구성비가 다른 두 층의 화학적 성질의 차를 이용하여 광학적으로 층간 인식이 가능한 방법을 모색하였다. FRP에 대해 수지를 녹이는 진한 황산, 또는 유리를 녹이는 염기성 용액(KOH의 메탄올과 아이소프로판올 용액), 유리의 $SiO_2$와 반응하는 플루오르산(HF) 용액 등을 활용하여 두 층간의 차별화가 일어났다. 더 효율적으로는 HF 용액으로 처리한 후 수용성 물감으로 착색시킴으로써 광학적인 분별이 가능하였다. 층간 분별과 자동화된 층분리로 폐 FRP의 분리 공정이 단순화, 자동화를 달성하게 되었다.
중금속 오염(汚染) 농경지(農耕地)의 중금속 피해를 경감(輕減)하거나 제거(除去)하는 방안(方案)을 모색(摸索)하기 위하여 Cd 오염토양(汚染土壤)에 여러가지 이화학적(理化學的) 처리(處理)를 행(行)하고 연속분별추출법(連續分別抽出法)으로 Cd의 화학적(化學的) 형태별(形態別) 변화양상(變化樣相)을 분별정량(分別定量)하였다. 토양(土壤) 중(中)에 존재(存在)하는 Cd의 형태(形態)는 토양(土壤)의 이화학적특성(理化學的特性)에 따라 영향을 받았으며 흡착양상(吸着樣相)은 Langmuir식(式)에 부합(符合)되었다. 화학적(化學的) 형태별(形態別) Cd함량은 $EDTA>NaOH>HNO_3$ Fraction의 순(順)이었다. 식물(植物)에 대한 흡수가능성(吸收可能性)은 Cd 오염토양(汚染土壤)을 담수상태(湛水狀態)로 하여 환원(還元)시키거나, 석회(石灰)를 시용(施用)하여 pH를 상승(上昇)시키거나, EDTA와 같은 Chelate제(劑)의 처리(處理) 및 Montmorillonite나 Zeolite같이 CEC가 높은 우량점토광물(優良粘土鑛物)을 객토(客土)함으로서 $KNO_3$ Fraction을 감소(減少)시킬 수 있어 중금속오염(重金屬汚染) 경감방안(輕減方案)으로 추천(推薦)할 만하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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