백양꽃(Lycoris koreana)이 속해 있는 상사화속(Lycoris)은 종간 잡종이 쉽게 일어나 많은 자연교잡종을 가지고 있어 식물의 종분화와 진화를 연구하는데 흥미로운 분류군이다. 그러나 이런 사유로 명백한 분류학적 차이가 있음에도 불구하고 대상종의 분류학적 위치의 설정에 문제가 발생되어 계급의 설정에 혼란을 가져오기도 한다. 특히 한국산 상사화속의 종 분류는 그동안 많은 형태학적, 분계학적, 화분학적, 세포학적, 분자생물학적 연구가 이루어져 있음에도 아직도 도감과 많은 문헌에서 오류와 오동정의 문제점을 가지고 있다. 특히 백양꽃에 대하여서는 Nakai에 의해 신종으로 설정된 이래 일본에 분포하는 동 속 식물과의 관계 분석의 오류로 계급의 설정에 현재까지 다양한 문제가 발생되고 있다. 백양꽃은 전라남도 백양산에 분포하고, 포가 자주색이고, 꽃의 크기가 작으며, 화사와 화주가 적색 또는 암적색인 특징으로 Nakai에 의해 신종으로 설정되었다. 이후 Nakai와 Lee는 L. koreana 가 한국에만 분포하는 것으로 보고 한국 특산종으로 취급하였다. 그러나 백양꽃의 실체에 대하여 많은 논의가 있었으나 Lee and Oh는 L. radiata로 동정하였고, Yang은 L. koreana는 한국에 분포하지 않고 L. sanguinea만이 분포하는 것으로 보고하였다. Koyama는 L. sanginea에 대하여 L. sanguinea와 L. kuishiana를 비교하여 수술이 화관 밖으로 돌출되어 있는 점 외에는 L. koreana와 차이가 없음을 들어 각각 L. sanguinea var. sanguinea, L. sanguinea var. kuishiana 그리고 L. sanguinea var. koreana로 재설정 하였고 이는 한국과 일본학자들에 의해서도 거의 받아들여지고 있으나 본 연구를 통하여 L. koreana의 종(species)으로의 계급 부여와 한국특산식물 설정의 타당한 결과를 도출하였다.
본 논문은 경부선 서울$\sim$시흥구간의 선로용량 향상을 위하여 경부고속철도에서 적용된(1)(2)(3)(5)(6) 방법으로 신호체계 및 폐색구간을 재설정 하였다. 경부선 서울$\sim$시흥 구간 현재의 데이터와 새로이 설정된 데이터를 시뮬레이션 한 결과 운전시격이 상선의 경우 현재 238초에서 192초로 하선의 경우 226초에서 179초로 향상되어 선로용량이 하선 약 23.9%, 상선 약 26.2%가 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 중앙시상 두뇌 자기공명영상 분할결과를 이용한 3차원 시상 두뇌 자기공명영상의 자동분할기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 3차원 시상 두뇌 자기공명영상의 중앙영상을 분할하고, 분할된 중앙두뇌 자기공명영상을 인접하는 영상에 마스크로 적용한다. 이 때 마스크 적용으로 인하여 인접하는 영상이 절단되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 절단 영역의 경계점을 검출한 후, 절단 영역에 대한 경로 재설정을 통해 절단 영역을 복원한다. 이러한 경로 재설정을 위해 connectivity-based threshold segmentation algorithm을 사용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘의 유용성을 확인할 수 있었다.
서비스 산업에 있어 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 기존의 설문조사를 이용한 방법은 자발적이고 즉각적인 고객의 의견을 수집하는데 한계가 있어 최근에는 서비스의 즉각적이고 사실적인 피드백을 얻기 위해서 조사에 대한 인지 없이 능동적이고 자발적으로 작성한 소셜미디어 상의 게시글을 수집하고 분석하는 방법을 이용하여 고객의 피드백을 파악하고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 미디어상의 빅데이터 정보를 분석하는 기술의 적합성을 평가하는 방법을 제안한다. 수집 적합성 평가는 사전 설정된 수집규칙에 의해 수집된 수집데이터에 대한 검증방안을 수립하고 샘플링 조사를 수행하여 목표 수준의 정확도가 이루어지지 않을 경우 수집엔진에 대한 기능 보완 및 수집 주기 재설정 등 수집 규칙을 재설정하고 샘플조사 범위를 확대하여 평가하는 일련의 과정 반복을 통해 수집 정확도를 향상시킨다.
무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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