전문가의 영역인 인공수정기술을 초보자도 용이하게 수정이 가능하도록 자궁경관 외도구의 영상을 체외에서 육안관찰하면서 수정적기 포착 및 적정부위내 정액 주입 화인이 가능한 축산기술연구소 개발 자가인공수정기의 국내외적으로 실증시험을 통하여 수태율을 알아보고자 수행하였다. 국내에서 직장질법으로 전업수정사가 수정하였을 때 72%(54/75)로써 자가인공수정기로 해당축주가 수행한 결과 67.5%(50/74)와 비교하여 1회 수정수태율이 다소 떨어지는 경향이었으며 품종별 수태율은 한우 61.7%(21/31), 젖소 60.0%(15/25)로 차이가 없었고 4개 지역의 145두에 자가인공수정한 결과 90두가 임신되어 62.0%의 수태율을 얻었다. 중국에서 중국황우를 대상으로 150두를 수정한 결과 1회 수정수태율이 84.6%(127/150)였고, 재차 수정 결과 98%(147/150)로 높은 수태성적을 얻었다.
난임과 인공수정은 증가하고 있음에 비해 이에 대한 법적 규율은 미비한 상태이며, 인공수정으로 출생한 자녀의 법적 지위는 불안하다. 현재는 해석에 의해 해결하고 있지만 향후 입법이 필요한 분야로, 우리 문화와 현재 사회의 인식 정도, 의료 수준의 발달 정도, 국외 여러 나라의 선행 입법례 등을 종합적으로 검토하여야 한다. 특히 입법론에서 고려하여야 할 것은 법을 위반하여 자녀가 출생한 경우, 그의 복리이다. 법이 미래의 모든 사항을 규율할 수는 없기 때문이다. 인공수정자의 복리는 이에 관한 상세한 입법이 없는 현재에서도 중점적 고려사항이다. 자선의 자유 의지와 적극적 행위로 인공수정을 선택한 성인과 달리 인공수정자는 출생에의 선택권이 없기 때문이다. 이하 본고에서는 인공생식 기술의 유형과 현황을 설명하고, 해석과 판례에서 나타나는 인공수정자의 법적인 지위와 기타 문제 등을 살펴보겠다. 그리고 해외 입법례를 통해 향후 입법안의 방향을 제시하겠다. 인공수정의 기술적 부분에 관한 입법안은 생명윤리 및 안전에 관한 법률에 포함시키고, 인공수정자의 친자관계에 관한 법적 지위 부분은 민법전에 편입하는 방식을 취하겠다. 인류의 미래에 도움을 주는 생명과학의 발전은 장려되어야 하지만 인간의 창조나 개량을 향한 연구는 지양해야 한다. 그러므로 본 연구가 현실과 과학을 접목하여 법적인 기준을 제시할 수 있는 단조가 되기를 기대해본다.
우리나라도 소 인공수정기술은 소를 사육하는 농가들에 대한 자가 인공수정교육 및 기술연수가 이뤄지면서 확대되고, 또한 점차적으로 수정란생산과 이식기술이 보급되면서 그 산업이 확대일로를 밟고 있는 가운데, 여기에 대한 관심도 증대되고 있는 실정에 있다. 또한 수정란의 생산 및 이식두수도 꾸준하게 늘어가고 있으며, 도축장 난소유래의 체외수정란 특히 한우 수정란의 생산이 급증하고 있으나, 소, 특히 한우의 브루셀라병 발생 증가로 인한 도축장에서 한우 난소를 구하기가 쉽잖은 고충을 겪고 있다. 우리나라도 수정란의 유통이 활성화, 광역화하기 위해서는 수정란의 적절한 품질관리와 수태율의 향상을 위한 기준설정이 되는 수정란의 품질관리 시스템의 도입이나 수정란이식기술자의 인증제도 같은 것을 도입하기 위한 필요성이 검토되어져야 할 것으로 사료된다. 따라서 소 인공수정 및 수정란이식관련 수의사들에게 도움이 될 만한 내용 즉 국내 외 인공수정 및 수정란이식현황과 그 대책에 대해서 소개할 까 한다.
8개의 수정진동자 위에 서로 다른 종류의 Lipid를 코팅하여서 만든 센서 배열을 가지고 유기용매를 인식할 수 있는 System을 구성한다. 유기용매 인식센서에 대한 수학적 모델을 사용하여 여러 가지 유기용매에 대한 센서의 응답으로부터 센서 표면과 유기용매 간의 물질 전달속도 패턴과 친화력 패턴을 얻어 유기용매 종류를 인식하였다. 패턴인식은 인공신경망을 이용하였으며 인공신경망의 연결 강도 수정은 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 사용하였다. 신경망의 출력은 4개로 하였고, 디지털 신호인 0과 1의 조합으로 유기용매 종류를 구분하였다. 이 시스템을 이용하여 9개의 유기용매 Acetone, Benzene, Chloroform, Carbon-tetrachloride, Ethylacetate, Buthylacetate, Cyclohexane, Dichloromethane, 1,1,2,2,Tetrachloroethane, 2,2,4Trimethylpentane을 구분하여 인식할 수 있었다.
최근 ICT의 새로운 흐름으로 특정 규칙 또는 인공지능 기술을 이용하여 사용자와 상호작용하는 챗봇 서비스가 개발되고 있다. 규칙 기반 챗봇은 매장의 데이터가 수정될 때마다 규칙이 작성된 파일을 수정해야한다. 본 논문은 소규모 매장에서 챗봇 서비스를 활용 시 관리자가 규칙 기반의 챗봇을 쉽게 수정할 수 있도록 규칙 생성기를 설계하고 구현한다. 제안하는 챗봇 규칙 생성기는 관리자가 컨셉, 매장 정보, 메뉴 정보만 수정하도록 인터페이스를 제공하며 관리자가 챗봇에 적용 버튼을 누르면 규칙 기반의 챗봇이 수정한 규칙들을 사용이 가능하도록 규칙 파일을 자동으로 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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