흰가루병은 시설 재배 박과류 작물에 광범위하게 발생하여 큰 경제적 피해를 유발하는 병으로서 흰가루병에 의한 피해를 예방하기 위해 실제 현장에서 사용할 수 있는 효과적인 방제체계의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 시설오이 재배지의 흰가루병에 대해 오이흰가루병에 등록된 서로 다른 계통의 4개 약제와 2종의 유기농 자재의 약제 교호살포체계별 방제효과를 조사하였다. Pyraclostrobin EC (Pyr, a.i. 22.9%), Hexaconazole SC (Hex, a.i. 2%), Flutianil EC (Flu, a.i. 5%), Penthiopyrad EC (Pen, a.i. 20%) 등 4종의 화학약제를 단일약제 반복처리 및 조합처리 방식으로 총 3회 처리한 결과 $Pyr{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구는 87%의 높은 방제가를 나타낸 반면, Pyr 연속 3회 처리구는 32.5%의 낮은 방제가를 나타내어 해당 약제에 대한 저항성이 있음을 확인하였다. $Pyr{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구와 보호용 살균제인 Iminoctadine-tris-albesilate SC (Imi)를 처리한 구 그리고 유기농 자재 2종의 교호살포 처리구의 방제가를 조사한 결과 $Imi{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구의 방제가는 89%로 가장 높게 나타났으며, 유기농자재 교차살포 처리구의 방제가는 66.3%로 나타났다. 시험 결과를 바탕으로 $Pyr{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$, $Imi{\rightarrow}Flu{\rightarrow}Pen$ 처리구는 시설 오이 재배지 내 발생하는 흰가루병 피해를 최소화할 수 있는 효과적인 약제교호살포체계로 생각된다.
우리나라 고분에서 목관이 출토된 예는 창원 다호리유적과 무녕왕릉, 창녕 송현동고분군 7호분뿐이지만, 일본의 고분시대에는 목관의 외형과 구조 등을 추정 복원할 수 있는 자료가 비교적 풍부한 편이다. 일본 고분시대의 목관은 제작방법에 따라 통나무 내부를 파내어 만든 고발식(刳拔式)과 판재를 결합한 조합식(組合式)으로 분류되며, 형태적으로는 주형, 할죽형(割竹形), 상형(箱形) 등으로 나눌 수 있다. 그리고 상형목관은 관재의 결합방식에 의해 조립식(組立式)과 정부식(釘付式)으로 구분된다. 목관의 수종은 금송재가 전 시기에 걸쳐 차별적인 선택이 이루어졌지만, 고분시대 후기에는 삼나무나 편백나무 등 일상에서 쉽게 구할 수 있는 목재가 사용되기도 한다. 우리나라의 창원 다호리유적와 창녕 송현동고분군 7호분 출토 목관은 제작방법 및 형태에 있어 일본의 고발식목관과 유사하며, 무녕왕릉의 왕 왕비의 관은 일본의 정부식목관 출현에 직접적인 영향을 미친 것으로 인식되고 있다. 창녕 송현동고분군 7호분 목관은 통나무배를 전용한 것으로 일본에서 제기되고 있는 주장(舟葬)과 같이 황천국(黃泉國)으로 가기 위한 수단으로 배를 목관으로 시용하였다는 사후 세계관을 반영한 것이 아니라 녹나무가 가진 방충, 부식억제 효과를 최대한 이용한 실용적인 이유로 판단된다. 창녕지역은 녹나무의 식생지역이 아닌 내륙에 위치하고 있기 때문에 관재로서 녹나무를 확보하기 어려웠을 것이고, 이러한 이유로 부득이하게 기존에 사용하였던 배를 전용할 수밖에 없었던 것이다. 7호분 축조 딩시 시대적 상황을 볼 때, 녹나무는 당시 가야와 활발한 대외교섭이 있었던 왜에서 수입한 것으로 추정된다.
본 연구에서는 건물이 혼재한 준 도심 지역에서 발생할 수 있는 재난/재해를 가정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 측위가 가능한 무인기를 이용한 항공삼각측량의 정확도를 평가하였다. 검사점 측위의 신뢰성을 확보하기 위해 검사점을 건물의 옥상에 설치하여 네 시간 이상의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 정적 측위를 수행하였다. 객관적인 정확도 평가를 위해 소프트웨어에서 자동으로 인식 가능한 코드화된 대공 타겟을 사용하였다. 무인기에서는 네트워크 RTK 측위의 일종인 VRS (Virtual Reference Station) 방식을 이용하여 영상 취득 당시 카메라의 3차원 좌표를 측정하였고, IMU (Inertial Measurement Unit)와 짐벌 회전각 측정을 통해 카메라의 3축 회전각을 측정하였다. Agisoft Metashape를 이용하여 내·외부 표정요소를 추정·갱신한 결과, 항공삼각측량의 3차원 RMSE (Root Mean Square Error)는 영상의 중복도와 촬영 각도의 조합에 따라 크게는 0.153 m에서 작게는 0.102 m로 나타났다. 더욱 높은 수준의 항공삼각측량 정확도를 확보하기 위해서는 연직 영상의 중복도를 높이는 것이 일반적이나 경사 영상을 추가하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 대응 단계의 재난/재해 현장에서 긴급하게 무인기 매핑을 수행할 경우 중복도를 높이기 보다는 경사 영상도 함께 취득할 필요가 있다.
본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
인간 내생 레트로바이러스(Human Endogenous Restrovirus, HERV)는 수백만년전 인간의 유전체에 삽입되었으며 이후 오랜 세월을 거치며 재조합, 결실 및 돌연변이 등 여러 원인에 의해 더 이상 활성화된 바이러스로 역할을 하지 못하고 감염되지 않는다. 하지만 HERV는 최근 연구들은 HERV 유래 인자들이 실제 생리현상 및 암을 비롯한 특정 질환에 관여 하고 있다는 것을 보여 주었다. HERV와 관련된 여러가지 생리 현상 중 염증반응에 초점을 맞추어 고찰해 볼 필요가 있다. HERV는 류마티스, 다발성 경화증, 근위축성 측삭경화증, 쇼그렌 증후군 같은 자가면역질환을 비롯한 여러 염증질환에 직접적으로 관여하는 것으로 보고 되고 있다. HERV의 염증 조절 기작으로는 HERV 유래 인자들이 비특이적 선천성 면역과정을 유발할 가능성과 HERV 유래의 RNA와 단백질이 특정 수용체를 통해 선택적 신호전달기작을 유발할 가능성을 고려 할 수 있다. 하지만 어떠한 방식으로 잠재되어 있던 HERV가 염증반응에서 활성화 되는지 또한 HERV와 관여된 인자들과 신호기작들이 어떠한 것들이 있는지 등 HERV의 인자들이 염증반응을 조절하는 기작에는 아직 많은 것들이 밝혀지지 않아 질병 발병에 대한 연구에 어려움이 있는 실정이다. 본 리뷰에서는 HERV 관련 자가 면역질환을 소개하고 염증반응 조절 기작에 관한 HERV의 분자수준에서의 작용 메커니즘을 제안 하고자 한다.
NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
이 연구는 익숙한 장르 문법이나 코드 활용이 자유로운 대중문화콘텐츠의 특성이 반영된 웹소설, 특히 로맨스판타지 장르의 '책빙의물'의 특성에 주목하였다. 주인공이 자신이 현실세계에서 읽은 작품 속으로 들어가는 상상력은 웹소설의 기존 장르문법을 재해석한 것으로, 이 모티프를 연구하는 것은 장르 내 상호텍스트성 검토에 유의미하다. 로맨스 판타지 장르에서 책빙의물은 일반 판타지 장르(퓨전판타지, 현대판타지 등)와 차이점을 보이는데, 장르의 젠더적 특성을 드러내는 데도 이 연구의 목적을 들 수 있다. 이 연구는 책빙의물이 기존 서사에 대한 상호텍스트적 해석에서 탄생되었으며, 따라서 차원이동, 회귀, 대체역사물과 친연성을 갖는다고 보았으며, 팬픽션의 글쓰기 규범을 참고했다고 보았다. 이를 통해 앞으로 기존 서사의 재조합과 장르 간 간섭이 지속될 것을 예측할 수 있었다. 다음으로 로맨스판타지 장르에서의 책빙의물은 주변인이 주인공이 되어 서사를 전복함에도 상당히 보수적이고 자기계발적인 논리를 드러낸다고 보았다. 등장인물들은 현실세계의 미래지식을 활용해 파멸이 예언된 생존세계에서 투쟁해야 한다. 윤리적이고 자조(self-help)적인 주체의 등장은 흥미롭지만, 한편으로 로맨스가 인물들의 생존과 성취의 한 방식이라는 점에서 보수성을 살펴볼 수 있었다. 이 연구는 로맨스판타지 장르에서 상당히 빠르게 시작된 책빙의물의 특성을 검토하고 그 등장배경과 특성을 검토했다는 점에서 연구의의를 갖는다. 물리적인 작품 수합에 한계가 있고, 플랫폼이 한정되었다는 한계가 있었다. 위의 한계는 추후 등장하는 작품들을 좀 더 검토하며 보완하고자 한다.
본 연구에서는 원심성형으로 제작된 100MPa이상의 초고강도 콘크리트 각형보를 피암터널의 상부구조로 적용하기 위해 원심성형 보를 부모멘트 영역인 하부구조와 일체화시킨 우각부 단면에 대한 구조적인 안전성을 검증하는 것을 목적으로 실물크기의 시험체를 제작하고 하중재하시험 및 해석연구를 수행하였다. 피암터널 표준모델에 대해 시방규정에 의한 하중조합으로 설계하였을 때 상부슬래브 단부의 우각부에 최대 모멘트가 발생하는 것과 같은 효과를 기대하기 위하여 수정된 캔틸레버 형식의 구조모형 시험체를 제작하여 우각부 고정연결방법에 대한 성능과 최적연결시공법을 도출하기 위한 연구가 수행되었다. 실험결과, 개발된 고정연결장치는 형상과 연결방식에 상관없이 모두 안정적인 휨 거동을 나타내었다. 또한, 시험체는 파괴시까지 고정연결장치에 의해 연결된 원심성형 PSC 각형보와 상부슬래브가 일체 거동을 하는 것으로 나타나 고정연결장치의 성능이 매우 우수한 것으로 확인되었다. FEM 해석에 따른 우각부 해석모델의 거동은 재하실험과 비교하여 강성이 미소하게 나타났으나 전체적인 거동이 거의 유사하게 나타났다. 따라서, 본 연구에서 개발한 원심성형 각형보와 벽체간의 우각부 연결부를 시공함에 있어 구조적으로 문제가 없을 것으로 판단된다.
예부선의 운항은 일반적으로 자항능력을 갖추고 있지 못한 부선과 예인선을 결합하여 운항하는 해상운송의 한 형태로 해양안전심판원이 해마다 발행하는 재결사례집에 실린 재결을 분석하여보면 지난 5년간의 해양사고 6백여 건 중 예인선은 65척, 부선은 총 69척에서 사고가 발생한 것으로 나타났다. 본 논문은 예부선 사고의 저감 대책을 제안하기 위하여, 예부선의 운항 형태와 운항현황을 알아보고, 재결에 나타난 주요 사고 형태별 사고방지 교훈 내용을 분석하였다. 이를 통하여 인적요소가 해양사고의 원인으로서 차지하는 비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구는 사고방지를 위하여 예부선 운항자들에 대한 관련 내용의 효율적인 홍보와 교육을 위한 방안으로서 예부선 협회를 통해 홍보하는 방안과 한국해양수산연수원의 예인선직무교육에 교육자료 형태로 제공하는 방안, 한국해운조합을 통해 홍보물을 배포하는 방법 등을 제안하였다. 이러한 연구 결과는 예부선 사고에서 나타난 사고방지 교훈을 본 연구에서 제안한 홍보방식을 통하여 효과적인 교육을 실현하여 예부선 사고의 저감에 활용될 것으로 기대된다.
안정적인 선원 수급을 위해서는 선원의 임금 보장이 필수적이다. 하지만 선원들이 임금을 제대로 받지 못하는 임금체불 분쟁이 발생하고 있다. 본 연구에서는 선원 임금체불을 해결하기 위해 블록체인 기반 스마트 컨트랙트를 이용하여 임금지불 자동체결시스템을 설계하였다. 설계한 시스템은 정보등록부, 매칭처리부, 평점관리부, 스마트 컨트랙트를 배포하기 위한 임금 송금 등으로 구성된다. 매칭처리부는 선원과 선주의 자동알림설정을 위해 임금, 선종/어업, 직위, 면허 등 4가지 변수의 가중치 합이 임계값보다 넘으면 전송되도록 설계하였다. 또한, 평상시 근로조건을 상호 간 잘 이행해 나갈 수 있는 매개체 역할을 위해 평균과 중앙값을 조합하여 평점관리방식을 제시하였다. 스마트 컨트랙트는 중개자 없이 당사자 간 근로계약을 자동으로 이행하게 함으로써 선주에 의한 임금체불 문제뿐만 아니라 선원에 의한 선불금 사기, 무등록 직업소개소업자의 횡령, 선원수첩 위조 등의 문제들이 자연히 해결될 것이다. 이러한 시스템 설계가 상용화되어 제도적으로 활성화될 경우, 선원에게는 안정적인 임금보장과 더불어 선주에게는 인력수급의 어려움이 해결될 것으로 기대된다. 향후 본 시스템 개발을 위해 로컬 환경에서 테스트할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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