이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.
본 연구에서는 국내시장에서 유통되는 육류, 냉동식품, 생우유, 조개류 등과 같은 식품으로부터 L. monocytogenes들을 분리하고 혈청형을 결정하였다. RAPD 결과를 통해서 L. monocytogenes는 Listeria 속의 다른 균주들과 전체 밴드의 수와 크기에서 구별이 되었다. 또한, L. monocytogenes는 2개 그룹으로 구별되었으며, 그룹 I은 L. monocytogenes 1/2b, 4e, 4b, 그룹 II는 L. monocytogenes 1/2a, 1/2c, 3 혈청형 그룹별로 분류되었다. 결론적으로 RAPD 방법과 serotyping은 L. monocytogenes를 분류하는 데에 있어서 기존의 방법의 단점을 보완한 새로운 가능성을 제시하였다.
한국의 남부지방에서 발견된 부추속(부추과)의 새로운 두 분류군을 기재 및 도해하였다. 신종으로 처리된 돌부추(A. koreanum H.J. Choi et B.U. Oh)는 크기가 보다 크며, 별모양으로 완전히 벌어진 옅은 분홍색의 화피, 현저하게 돌출된 화사, 그리고 원추형의 주두 및 염색체 수 등의 특징으로 동북아시아에 널리 분포하는 돌부추절(sect. Reticulato-bulbosa)의 가는산부추(A. splendens)와 명확히 구분되었다. 또한 신변종으로 처리된 둥근산부추(A. thunbergii var. teretifolium H.J. Choi et B.U. Oh)는 원통형의 속이 비어있는 엽신 등의 특징으로 근연인 산부추(var. thunbergii) 및 세모산부추(var. deltoides)와 쉽게 구별되었다. 한국산 돌부추절의 두 종과 산부추(산부추절)의 세 변종에 대한 검색표를 제시하였다.
본 논문은 직종별 근무 환경에 따른 상대적 운동량을 고려한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스 방법을 제안한다. 가속도 및 자이로 센서를 활용하여 수집된 데이터를 18가지 일상생활의 신체활동으로 분류한 WISDM 데이터베이스를 기반으로 전신, 하체, 상체의 3가지 활동으로 분류한 후 인식된 활동 지표를 통해 적절한 운동을 추천한다. 본 논문에서 신체활동 분류를 위해서 사용하는 1차원 합성곱 신경망(1D CNN; 1 Dimensional Convolutional Neural Network) 모델은 커널 크기가 다른 다수의 1D 컨볼루션(Convolution) 계층을 병렬적으로 연결한 컨볼루션 블록을 사용한다. 컨볼루션 블록은 하나의 입력 데이터에 다층 1D 컨볼루션을 적용함으로써 심층 신경망 모델로 추출할 수 있는 입력 패턴의 세부 지역 특징을 보다 얇은 계층으로도 효과적으로 추출 할 수 있다. 제안한 신경망 모델의 성능 평가를 위해서 기존 순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network) 모델과 비교 실험한 결과 98.4%의 현저한 정확도를 보였다.
수리형태학을 이용한 영상분할의 분할 성능은 우수하지만 너무 많은 영역으로 분할되는 경향이 있는데, 후처리 과정을 사용하지 않고 이러한 문제를 해결하기 위해서는 마커 추출에 사용되는 구조요소의 크기를 증가시켜야 한다. 그러나 구조요소의 크기가 너무 크면 영역의 경계를 제대로 분리해낼 수 없기 때문에 본 논문에서는 영상분할의 성능 개선을 위해 수리형태학적 구조요소를 선택적으로 적용하였다. 이를 위해 평균국부분산과 영상의 기울기를 이용하여 입력 영상을 질감 영역, 에지 영역, 단순 영역으로 분류하였다. 그리고 각 영역별로 구조요소의 크기를 선택적으로 적용하여 영상이 과분할 되는 원인을 제거하였다. 실험 결과, 화소의 밝기 값이 비슷한 영역에 대해서도 영상이 잘 분할됨을 확인하였고 기존의 방법보다 질감 영역 및 에지영역을 정확하게 찾아냄을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.
수자원의 주공급원인 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며, 특히, 일강수계열의 습윤일에 발생되는 강수량의 크기는 매우 다양한 형태를 지니고 있어 이 과정을 모형화 하는데는 복잡한 확률과정이 수반된다. 본 연구에서는 일강수계열의 발생과정을 건조일, 습윤일로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 이를 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의발생에 이용하였다. 본 모형은 수문사상의 발생과 비발생만을 구분하던 2-state Markov 연쇄모형에 강수의 발생시 강수량의 크기에 따라 상태를 여러 개로 구분하여 강수량을 추정할 수 있도록 수정한 것으로 간헐 수문사상인 일강수계열의 구성성분인 건조일과 습윤일, 건조, 습윤 지속기간 및 습윤일의 강수량을 Markov 연쇄에 의해 동시에 발생있도록 한 것이며 다른 모형에 비해 사용이 비교적 용이하다. 본 연구에서 제안한 multi-state Markov 연쇄모형의 적용 가능성을 검토하기 위하여 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 관측소의 강수자료를 이용하였으며 그 결과를 강수량, 건조, 습윤일수 및 건조, 습윤계속기간의 분포를 실제자료와 비교하여 모형의 적합도를 평가하였다. 이를 토대로 홍수 및 한발기간의 추정과 모의발생에 의한 자료 확장으로 중장기 수자원 계획 및 운영에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
흑삼은 고기능성 신규 인삼제품으로 높은 관심의 대상이 되고 있지만, 흑삼제조와 관련된 기초 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 연구에서는 원료삼의 외형적 특성이 흑삼제품의 품질에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 동일지역, 동일시기에 수확된 5년근 수삼을 시중에서 구입한 후, 크기별(중, 대, 특대) 또는 형태별(직삼, 난발삼)로 분류하고, 흑삼 제조시의 수율과 당류, 폴리페놀 및 진세노사이드 등 주요 이화학적 성분 및 항산화 활성을 비교하였다. 원료삼의 크기별 이화학적 특성을 살펴본 결과, 흑삼의 산성다당체, 흑삼특이 미량 진세노사이드인 Rk3, Rh4, Rg5, Rk1의 함량은 크기등급 L에서 다소 높았으나, 전체적으로 원료삼의 크기에 따른 흑삼의 이화학적 특성은 유의적인 차이는 없었다. 원료삼의 형태에 따른 흑삼의 이화학적 특성 분석결과에서는 난발삼의 산성다당체, 흑삼 특이 미량 진세노사이드인 Rk3, Rh4, Rg5, Rk1의 함량이 직삼보다 다소 높은 경향을 나타내었으나, 폴리페놀 함량과 항산화 활성은 형태에 따른 유의적인 차이가 없었다. 전반적으로 흑삼 제조 시 원료삼의 크기는 흑삼품질에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 판단되었으나, 원료삼의 형태는 주요 활성성분인 산성다당체, 진세노사이드 함량에 다소 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 본 연구결과는 고품질 흑삼제조를 위한 기초자료로 활용 가능할 것이라 기대된다.
우리나라 전남 동부 연안에서 확인된 해마 서식지를 대상으로 해마 이외의 혼재 유영 어류에 대한 생태 조사를 실시하였다. 조사는 전남 동부 연안의 해마의 서식이 확인된 수역에서 임의의 3 정점 (A, B, C)을 지정하여 채집하였다. 해마 채집 및 혼재 어류상 조사에는 소형 선박을 이용하였으며, 길이 45m, 폭 5m, 망목 크기 6~8mm의 어구를 사용하여 서식 생물을 채포하였다. 그리고 1회에 어획된 전 어종을 한 조사군으로 설정하였고 채집된 해마와 혼재 어종에 대해서는 각 어종별 분류키를 이용하여 분류하였다. 그리고 해마와 혼재 어류에 대해서는 0.1mm 범위에서 전장과 체장을 측정하였으며, 1mg 범위에서 체중을 측정하였다. 임의로 선정한 각 조사 정점별 채집된 해마와 혼재 어류상은 다음과 같다. 확인된 서식지는 전남 동부의 여수와 고흥 연안으로 각 지역별로 서식하고 있는 해마의 종류는 다소 차이가 있었는데 조사 정점 A와 B에서는 산호 해마 hippocampus sp. of. japonicus만이 관찰된 반면, 정점 c에서는 산호해마, 가시해마 Hippocampus sp. of. histrix, (참)해마 Hippocampus sp. cf. coronatus의 3종이 모두 관찰되었고 채집된 개체수도 정점 A와 B에서 1개체씩만이 관찰된 반면 정점 C에서는 5개체가 채집되어 다른 조사 정점에 비교하여 종의 수 및 개체수에서 매우 높은 결과를 나타내었다. 각 조사 정점별 관찰된 유영 어류상은 정점 A에서는 7종, 정점 B에서는 6종 그리고 정점 C에서는 12종의 어류가 관찰되었고, 이들 중 해마를 제외한 혼재 어종 수는 정점 A, B 및 C에서 각각 6종, 5종, 9종이 관찰되었다. 혼재 어종 중 감성돔, 복섬, 두줄 망둑, 실비늘치, 주둥치는 조사정점 A, B, C 모두에서 관찰되었다. 이 결과는 해마의 서식장 또는 산란장이 되는 조사 정점 C (36개체)가 다른 조사 정점 A (53개체)와 B (67개체)에 비교하여 해마의 어린 치어 또는 해마 성체를 포식할 수 있는 포식자의 개체수가 현격하게 낮기 때문인 것으로 판단된다. 그러나, 임의의 3 조사 정점에서 혼재 어종의 출현 종 수를 비교한 결과에서는 오히려 정점 A에서 6종, 정점 5에서 5종 그리고 정점 C에서 8종으로 나타나 정점 C에서 다소 높은 혼재 어종 수가 관찰되었다. 결국 해마의 서식지 주변 혼재 어종 특히, 혼재 어종의 개체수가 많을수록 해마의 서식 밀도를 감소시킬 가능성이 있는 것을 알 수 있었다. 한편, 다른 조사 정점에 비교하여 정점 C에서 출현 종 수가 높음에도 불구하고 출현 개체수가 매우 낮은 이유로 혼재 어종도 자어 또는 치어 시기에 해마 성체의 먹이로서 이용되었을 가능성도 배제할 수 없을 것으로 판단된다. 2003년 9월 (2일간)에 우리나라 전라남도 동부 연안에서 채집된 해마는 하루 오전과 오후 조석에 맞추어 4회에 걸쳐서 총 30여회 투망 작업한 결과 3종 62개체가 채집되었다.
본 연구는 대구광역시의 공원녹지를 대상으로 시민들의 공원녹지에 대한 만족도의 변화를 동일한 측정도구를 활용한 결과인 1986년도와 2001년도 및 2010년도 조사 자료들을 비교 분석함으로써 그 경시적인 변화를 살펴보고자 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 가장 최근 조사인 2010년의 만족도 평균치들이 전반적으로 보통(4.0)수준을 상회하며 가장 높았고, 전반적으로 약간 불만족(3.0)에 가까운 수준이었던 1986년도에 비해 현저하고 지속적인 만족도 개선이 나타났으며, 3개 조사 시기 공히 시 전역 공원녹지에 대한 만족도가 거주지 주변 공원녹지에 대한 만족도보다 약간 높게 나타났음을 볼 수 있었다. 둘째, 지표별로는 녹지의 다양성 지표에 대한 만족도 향상이 가장 두드러진 반면 녹지공간의 시설물의 관리 상태에 대한 만족도가 가장 부진하게 나타났다. 셋째, 요인분석 결과, 만족도 평가인자는 기능별 만족도와 물리적 조건이 하나의 인자로 나타났고, 지표별 만족도 변수들이 하나의 인자로 묶여 전체적으로 2개의 인자 집단으로 분류되었으며, 회귀모델에서는 전만적인 만족도를 결정짓는 주요 변수들로 녹지의 다양성, 수림의 관리상태, 녹지공간의 양적 수준, 정적 레크리에이션 기능, 시설물 관리상태, 배치의 체계성, 녹지공간의 질적 수준, 녹지공간의 규모, 크기 등의 순서로 채택되었으며, 이들 8개 변수들의 결정계수($R^2$)는 0.468이었다. 넷째, 녹지 유형별 만족도는 가로변 녹지(가로수)에 대한 만족도가 가장 현저하게 개선되었고, 공업단지 등 공장지역의 녹지에 대한 만족도가 가장 불량하게 평가되었다. 섯째, 녹지유형들에 대한 요인분석 결과, 도시공원계 녹지, 시설계 녹지, 지구(district)계 녹지 등의 3개 인자 집단으로 분류되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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