• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.25-51
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• 2012

정보기술의 활용이 마케팅 전략의 중요한 부분으로 부각되는 시장 환경에서 본 논문에서는 패스트푸드 레스토랑에서 주문시 Self Service Technology(SST)를 사용 할 때 기술준비도와 소비자 준비도에 따른 사용동기, 태도, 사용의도의 차이를 검증하고자 하였다. Parasuraman이 TRI를 개발한 이후 SST와 TRI를 접목한 연구가 이루어져 왔지만 여전히 부족한 실정이다. 소비자 준비도 역시 SST사용에 대한 소비자의 동기와 태도 및 의도와 직접적인 영향을 미칠 수 있지만 이에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 패스트푸드 레스토랑에서 터치스크린 SST를 도입함에 있어 소비자의 기술준비도와 소비자 준비도가 Dabholkar & Bagozzi(1994)가 제안한 SST 핵심태도모델에 미치는 영향을 고찰하였다. 이때 모든 소비자와 상황적 요인에 따른 차이를 파악하고자 자아의식, 상호작용욕구, 기술에 대한 두려움 등의 소비자특성과 지각된 대기시간, 지각된 과밀 등의 상황적 요인에 따른 조절 효과를 검증하였다. AMOS 18.0프로그램을 사용하여 구조방정식 모델로 분석하였고 연구 결과 기술준비도 중 낙관성은 사용용이성과 재미 동기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신성은 사용용이성과 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 역할의 명확성, 능력 및 자아 효능감으로 구성된 소비자준비도는 사용용이성, 성과와 재미 등 모든 SST사용동기 요소에 기술준비도보다 강하고 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 SST 핵심태도모델 내의 SST 사용 동기, 사용 태도 및 사용의도 간의 관계에서 소비자 특성과 상황적 요인의 조절효과를 검증한 결과 지각된 과밀을 제외한 모든 변수들이 조절효과를 지니는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 터치스크린 SST를 도입하려는 기업에 실무적 제언을 하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권4호
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• pp.401-410
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• 2009

목 적 : 골반 및 요추 엑스선검사는 진단 엑스선검사 중 생식선을 포함하고 있고 환자가 받는 방사선량이 많은 검사로서 우리나라에는 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자선량 권고량이 마련되어 있지 않다. 따라서 국내 의료기관에서의 골반 및 요추 엑스선검사 시 환자가 받는 방사선량을 측정 평가하고 골반 및 요추 엑스선검사에서 환자의 방사선 방어 최적화를 위한 환자선량 권고량을 확립한다. 방 법 : 전국 125개 의료기관에서 골반 전후면 촬영, 요추 전후면 및 측면 촬영시 촬영조건과 진단영상정보를 조사 분석하고 환자가 받는 입사표면선량을 유리선량계를 사용하여 측정 평가한다. 환자가 받는 방사선량 중 제3사분위값에 해당하는 선량값을 의료기관에 권고할 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자선량 권고량으로 확립한다. 결 과 : 전국 125개 의료기관에서 골반 및 요추 엑스선검사 시 진단영상정보를 조사하고 환자가 받는 입사 표면선량을 측정한 결과 골반 전후면 엑스선검사에서는 관전압이 60~97 kVp, 평균 75 kVp를 사용하였고, 관전류-시간곱(mAs)는 8~123 mAs, 평균 29.7 mAs를 사용하였다. 요추 전후면 및 측면 엑스선검사에서는 관전압을 각각 65~100 kVp, 평균 78 kVp와 70~109 kVp, 평균 87 kVp를 사용하였고, mAs도 각각 10~100 mAs, 평균 35.2 mAs와 8.9~300 mAs, 평균 64.1 mAs를 사용하였다. 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자가 받는 입사표면선량을 측정한 결과, 골반 전후면 엑스선검사에서는 최소값 0.59 mGy, 최대값 12.69 mGy, 평균값 2.88mGy이었으며, 제1사분위값은 1.91 mGy, 중앙값은 2.67 mGy, 제3사분위값은 3.42 mGy이었다. 요추 전후면 엑스선검사에서는 최소값 0.64 mGy, 최대값 23.84 mGy, 평균값 3.68 mGy이었으며, 제1사분위값은 2.41 mGy, 중앙값은 3.40 mGy, 제3사분위값은 4.08 mGy이었다. 요추 측면 엑스선검사에서는 최소값 1.90 mGy, 최대값 45.42 mGy, 평균값 10.08 mGy이었으며, 제1사분위값은 6.03 mGy, 중앙값은 9.09 mGy, 제3사분위값은 12.65 mGy이었다. 결 론 : 우리나라의 의료기관에서 골반 전후면 엑스선검사에서 의료기관에 권고할 환자선량 권고량은 3.42 mGy, 요추 전후면 엑스선검사에서는 4.08 mGy, 요추 측면촬영에서는 12.65 mGy로 세계보건기구 등 6개 국제기구가 공동으로 권고한 골반 전후면 검사 10 mGy, 요추 전후면 검사 10 mGy 및 요추 측면 검사 30 mGy 보다는 낮았다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.363-373
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• 2010

수문 수자원 분야에서의 활용도를 제고하기 위하여 HSG 1995와 HSG 2006 두가지 분류법에 의한 우리나라 수문학적 토양유형의 분포에 대한 정보를 제공하고 이를 각각 충북 괴산군 소수면의 소유역의 수치세부정밀토양도 (1:5,000)에 적용하여 SCS-CN법을 이용한 유효 우량 산정과 유출곡선을 작성한 결과는 다음과 같다. 산악지에서 주로 침투능이 크고 하성 또는 해안평탄지로 가면서 낮아지는 경향을 보였다. HSG 1995 토양 유형 중 A군은 전체의 42.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났고, B군 29.4%, C군 18.5%, D군 9.9% 순으로 나타났다. HSG 2006 토양유형은 A군 35.1%, B군 15.7%, C군 5.5%, D군 43.7%로 D군이 가장 넓게 분포하는 특징을 가진다. HSG 1995에서 A, B, C군으로 분류되었다가 HSG 2006에서 D군으로 분류된 토양 유형의 비율이 약 34.1%로 나타나 국립농업과학원에 의해 분류된 토양유형 중 D군의 면적이 크게 늘어난 것을 알 수 있었다. 충북 괴산군 소수면 소유역의 수치세부정밀토양도에 기반한 수문학적 토양유형 분포특성을 나타낸 것으로 산림과 밭으로 이용되는 토양의 유형이 A로 분류되는 것은 일치하는 경향을 보였다. HSG 2006의 토양유형은 유역에서 C 유형이 거의 없거나 적게 분포하고 HSG 1995에 비해 D 유형이 많게 나타난다. 미계측 유역에 대한 직접유출량 산정에 가장 많이 사용되는 SCS-CN법을 이용하여, 충북 괴산군 소수면 소유역에서 직접유출에 기여하는 유효우량을 산정하고 SCS 삼각단위도를 사용하여 첨두유량과 첨두시간을 계산한 결과는 다음과 같다. HSG 1995와 HSG 2006 수문학적 토양유형과 토지 이용별 CN값을 적용하여 유역의 CN값 (AMC II)을 구한 결과는 각각 54와 62로 나타났다. 이 때, 우량계가 설치된 지점의 강우자료를 평균하여 2004년~2005년 강우사상별로 정리하여 초기손실량 (I)이 총강우량 (P)보다 큰 경우를 제외한 강우사상을 선택하였고, 8월 16일에서 강우사상 전까지 내린 강수에 따라 선행수분조건 III으로 조정하여 유효우량 산출을 위한 CN값을 각각 73과 79로 하여 사용하였다. 강우사상에 대한 HSG 2006 기준의 유효우량이 56.67 mm로 HSG 1995 기준의 44.87 mm 보다 약 25% 많게 나타났다. 두 가지 수문학적 토양 유형 분류 기준에 따라 계산된 각 유효 우량에 대하여 수문곡선을 합성하여 실제 관측치와 비교한 결과 두 개 기준 모두 관측치와 유사한 변화 패턴을 보이고 있으나 실측치보다 감수부에서 급격하게 감소되는 특징을 나타냈다. 첨두유량은 HSG 1995 보다는 HSG 2006 기준을 사용할 때 관측치와 더 가까운 값을 나타내었다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권1호
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• pp.73-97
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• 2007

R&D를 통한 미래기술개발은 정보 및 지식기반 경쟁력이라는 틀 안에서 기업의 생존과 연계된 기술적 혁신전략과 맞물려야 하며 개방형 네트워크 R&D 조직을 통하여 고객 중심의 미래기술전략이 이루어져야 한다. 따라서 미래기술개발은 단순히 미래예측을 통한 기술개발에만 그치는 것이 아니라 기술개발 단계 이전부터 고객의 니즈를 파악하여 미래기술 또는 서비스 개발에 실제로 고객 니즈를 반영한 기술의 시장화를 통하여 기업가치의 극대화를 높여야 한다. 일반적인 시장세분화는 일반적으로 인구 통계적 특성 또는 고객의 소비 패턴 등과 같은 과거 자료를 바탕으로 고객을 구분하는 사후세분화를 광범위하게 활용하여 왔으나 이러한 방식은 고객의 다양한 잠재 수요분석을 통한 새로운 시장기회를 탐색하는 데에 어려움이 있어 장기적 관점에서 미래 기술서비스에 대한 수요파악을 위해서는 고객의 심리의식, 라이프스타일 등을 복합적으로 고려한 고객 세분화 기법을 적용한 사전세분화가 실시되어야 한다. 본 연구는 미래통신서비스 수요에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 고객의 기술수용태도와 일상생활에서 추구하는 가치지향성을 세분화 변수로 선택하고 이를 통하여 미래 통신서비스 시장을 세분화하는 것을 목적으로 하였으며 기술 개발활동 단계부터 사전세분화를 통하여 기술개발전략 구축에 활용하고자 하였다. 우선 신기술에 대한 수용태도를 기준으로 2개의 군집을 도출하였으며 구분된 2개의 군집에 대하여 각각 고객의 가치지향성을 기준으로 2차 세분화 분석을 실시하는 계층적 고객세분화 모형을 제시하였다. 계층적 모형을 통하여 도출된 군집에 대한 상세 분석을 통해 군집별 세부적인 특성을 살펴보았으며 이에 따라 각각의 세분 군집이 독립된 개별 시장으로 반응하고 있음을 통계적으로 밝혀내었으며 대응일치분석을 통하여 특정 미래통신서비스에 대한 시장의 진입, 확산 그리고 전이가 용이할 수 있도록 목표 세분 군집을 위치화 하였다. 비율(ICM:TE ratio)은 대조군(1:6.0)이 group A(1:3.4)나 group B(1:3.4)보다 유의하게(p<0.05) 높았다. 생쥐 2-세포기 배를 배양하여 72시간까지의 배 발달율을 살펴보면 배양액에 에너지원을 첨가하는 것이 효과적이었으며, 자궁액 농도보다는 난관액 농도로 에너지원을 조절했을 때 배 발생 능력이 높은 경향을 보였다.. 시험 2는 1일령 육계($Ross^{(R)}$종) 240수(암 수 각각 120수)를 공시하여 6처리 4반복, 반복당 10수(암 수 동수) 씩을 케이지(가로: 35.5 cm, 세로: 45 cm, 높이: 55 cm)에 완전 임의배치하여 각각 35일간사양 시험을 실시하였다. 시험 1에서 생산지수는 대조구에 비해 첨가구들이 높은 경향이 있었고 herbs M구가 가장 높았다. 시험 2에서 $4{\sim}5$주 사료 섭취량은 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05) 사료 요구율은 항생제 처리구가 다른 처리구보다 낮았다. 시험 1의 RBC와 적혈구 용적 (HCT 또는 PCV), Hb는 첨가구들이 대조구보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 2의 BA는 대조구보다 첨가구들이 유의적으로 낮았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 혈청 IgG 농도는 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 장내 미생물 균총과 영양소 이용율은 처리간에 통계적 차이가 없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선이 이루어지지 않았다.^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를

• 대한지리학회지
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• 제29권2호
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• pp.166-182
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• 1994

본 연구에서는 고등학교 지리수업이 안고 있는 대학입시 지도와의 관련성, 기초개 념의 중복성, 수업시간의 제한 등 세가지 문제점을 해결하기 위해 수업을 구조화하여 고등 사고 기능을 기를 수 있는 수업을 설계하고자 하였다. 그러기 위해서 행동이론과 구조분석 을 통합한 지리수업 설계에 대하여 단계적으로 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 우선, 제 1 단계로서, 학습자는 경험적인 현상의 기술인 자료를 조사하고, 과학자의 시점에 따라서 객관 성과 정확성을 유지하면서, 가설-검증의 과정을 통하여 說明的 知識에 이른다, 제 2단계에 서는, 추론적인 진술에 대한 비판적 사고를 통하여 공간구조를 분석하는 것으로 槪念的 知 識을 이론적으로 설명한다. 제 3단계에서는, 지역주민의 행위를 둘러싸고 있는 상황을 파악 하기 위해 자료를 비판적으로 다시 검토하여 사회 제도 간의 관계까지 實踐的 解釋에 이른 다. 제4단계로서는, 정보를 활용하는 능력을 기르기 위해 事例地域 學習에 대해 주체적으로 참여한다. 따라서, 행동이론과 구조분석의 통합을 통한 지리수업의 설계에서 본다면, 수업이 구조화되고 실증론에 대한 인식론적 입장에서 전개될 것이다.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.54-59
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• 2017

폐암(Lung cancer) 환자의 경우 PET/CT 검사에서 호흡으로 인하여 영상의 정합오차가 발생하게 되는데 이로 인해 정확한 SUV 와 Tumor volume측정을 방해하는 요인으로 작용된다. $SUV_{max}$를 이용하여 폐암 환자의 수술 후 예측 및 항암화학요법의 효과를 평가하고 있으며, 방사선치료의 예후 예측 및 평가를 위해 현재 Tumor volume과 SUV를 이용한 지표가 사용되고 있다. 그렇기 때문에 정합오차를 줄이기 위해 본원에서는 Respiratory gating method를 적용하여 검사를 시행하고 있다. 본 연구는 Step and Go 방식이 아닌 Flow mode를 적용하여 Non-gating 영상과 첫 번째 Respiratory Gating영상, 그리고 추가로 부분 Respiratory gating 촬영하여 Respiratory gating method의 유용성에대해 알아보았다. 2016년 6월부터 2016년 9월까지 분당서울대학교병원에서 PET/CT 검사를 한 폐암 환자 20명(남:12명, 여:8명)을 대상으로 amplitude rang 15% 미만인 호흡이 안정한 환자군 10명 15%초과한 호흡이 불안정한 환자군 10명으로 나누어 비교분석하였다. 전체 환자에서 Non-gating 영상의 $SUV_{max}$는 $9.43{\pm}3.93$, $SUV_{mean}$은 $1.77{\pm}0.89$, Tumor Volume은 $4.17{\pm}2.41$로 측정되었고 기존 Gating 영상에서 $SUV_{max}$는 $10.08{\pm}4.07$, $SUV_{mean}$은 $1.75{\pm}0.81$, Tumor Volume은 $3.56{\pm}2.11$로 측정되었다. 그리고 추가 Lung gating 영상에서 $SUV_{max}$는 $10.86{\pm}4.36$, $SUV_{mean}$은 $1.77{\pm}0.85$, Tumor volume은 $3.36{\pm}1.98$을 얻었다. Non-gating 영상과 기존 Gating 영상, 그리고 기존 Gating 영상과 추가 Lung gating 영상을 비교했을 때 둘 다 $SUV_{mean}$ 값에서 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으나(P>0.05) $SUV_{max}$와 Tumor volume에서 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 그중 호흡이 안정한 환자군보다 호흡이 불안정한 환자군에서의 증감률이 더 크게 나타났다. Amplitude range 폭은 전체 20명 중 12명(Signal이 안정된 환자 3명 불안정한 환자 9명)이 추가 Lung gating을 했을 때 기존 Gating 영상보다 더 낮게 나타났다. 본 연구에 의하면 Flow mode를 적용하여 Respiration Gating Method로 촬영한 결과 추가적인 CT 촬영 없이 호흡으로 인해 발생하는 병변의 움직임을 보정해 주어 $SUV_{max}$, Tumor volume을 Non-gating 영상보다 더 정확하게 측정할 수 있었다. 그리고 처음 Gating 할 때보다 추가 촬영 시 호흡의 안정에 따른 Amplitude range 폭의 낮아짐을 알 수 있었다. 따라서 Gating 영상이 Non-gating 영상보다 진단에 더 유용한 정보를 제공함을 알 수 있었고, Signal이 불규칙적인 환자에게 시간적 여유가 있다면 추가로 부분 촬영을 하는 것이 도움이 될 것이라고 사료된다.

• 한국축산식품학회지
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• 제27권4호
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• pp.392-400
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• 2007

본 연구는 호맥 사일리지의 급여와 급여기간이 비육돈의 생산성, 혈액성상 및 도체특성에 미치는 영향에 대하여 알아보기 위하여 시험을 실시하였다. 3원 교잡종($Landrace{\times}Yorkshire{\times}Duroc$) 비육돈 16두를 공시하였으며 시험 개시시 체중이 90.26 kg이었고 30일간 개체별 사양시험을 실시하였다. 시험설계는 호맥 사일리지의 급여기간에 따라 출하 전 10일간 급여한 처리구(S10), 20일간 급여한 처리구(S20), 30일간 급여한 처리구(S30)로 4처리를 하여 처리당 4반복, 반복당 1마리씩 $1.8{\times}1.8\;m$ 크기의 돈방에 개별 사육하였다. 사양시험 기간 동안 일당증체량 및 사료효율은 처리구간 유의적인 차이가 없었고(p>0.05), 사료섭취량은 대조구가 다른 처리구와 비교하여 높게 나타났다(p<0.05). 영양소 소화율에서는 S20처리구가 S30처리구와 비교 하여 높게 나타났으며(p<0.05), 혈액 내 cortisol 함량의 변화는 호맥 사일리지를 급여한 처리구가 대조구와 비교하여 감소하였다(p<0.05). 육질특성은 처리구 간 유의적인 차이가 없었으나(p>0.05), 등지방 두께는 대조구가 S20, S30처리구에 비하여 두껍게 나타났다(p<0.05). 살코기 내 지방산 조성을 살펴보면 stearate, total SFA 및 UFA/SFA는 대조구가 다른 처리구와 비교하여 높은 함량을 나타냈으나, total MUFA는 유의적으로 낮은 함량을 나타냈다(p<0.05). 지방 내 지방산 조성은 oleate 와 total MUFA는 S20처리구와 S30처리구가 다른 처리구와 비교하여 높게 나타났다(p<0.05). 결론적으로, 비육돈 사료 내 호맥 사일리지의 급여 및 급여기간은 사료섭취량, 건물소화율에 영향을 미쳤으며, 혈액 내 cortisol 함량, 등지방 두께 및 육의 지방산 조성에 긍정적인 영향을 나타내었다.응답이 가장 많았고 대부분 집게로 집어 빨래 줄에 말리는 경우가 많았다. 모자 세탁 시 세탁방법, 건조방법, 건조장소의 요인들보다 세제종류가 세탁 후 변형에 영향을 미치는 것으로 조사되어 적절한 세제를 사용할 수 있는 정보를 소비자에게 인지시켜 피해를 줄이는데 노력하여야 할 것이다. 또 보관방법으로는 대부분 옷장 선반에 두고 있었으며 보관 후 형태변화 결과를 경험한 소비자의 비율이 높은 것으로 보아 적합한 모자 보관으로 형태유지에 각별한 주의가 요구된다. 셋째, 대부분의 모자 소비자들은 레이블에 대한 중요성을 인지하고 있으나 다른 의복 아이템에 비하여 모자레이블에 대한 신뢰도는 더 낮게 나타나, 공급자들은 정확하고 실질적인 레이블을 표기하여 신뢰도 회복을 기해야 할 것이다. 많은 소비자들이 모자의 치수 체계 이해에 어려움을 갖고 있으며, 특히 남성의 경우 레이블에 대한 전반적인 인지도가 낮게 나타나 남성 소비자에게도 전반적인 레이블에 대해 교육시키도록 구체적인 노력이 이루어져야만 하겠다. 후속연구에서는 모자의 다양한 형태나 재료에 따른 세탁 및 관리 방법을 보완하여 연구가 수행되어서 보다 구체적인 자료가 제공되어야 할 것으로 보인다.로 초지의 중요성을 구체적으로 구명하였다. 정부는 초지의 규제완화를 추진하고 있다. 그러나 초지에 대한 무분별한 개발은 오히려 제주의 환경파괴, 소중한 관광자원의 소실, 수백 년간 가축방목지로 활용되어온 축산기반의 붕괴, 유기축산 실현과 청정 환경을 유지하는 생태자원보고 천혜의 조건을 파괴하늘 것으로 초지의 전용은 미래 세대를 위한 존재가치, 환경보존 및 축산업 유지 등 여러 관점에서 보면 초지를 유지 보전하는 것이 제주도의 관광 상품성을 제고할 수 있어 더 많은 부가가치를 창출할 수 있을 것으로 사료된다. 한 번 생각하게끔 한다. 이 연구의 결과는 다양한 종류의 지각된 위험 요소가 내재된 홈쇼핑의 효과적인 설득전략을 위해서는 단순히 시간과 수량을 제한하는 희소성 메시지 기법 외에 이용자의