주름 미더덕(Styela plicata)을 8월부터 12월까지 매월 1회 채취하여 크기에 따라 큰 것(9.82~11.66 g)과 작은 것(0.93~2.21 g)으로 분류한 후 네 가지 용매(메탄올, 에탄올, 아세톤, 물)로 각각 추출 농축하여 추출물을 제조하였다. 각 추출물의 항산화 활성과 항고혈압 활성을 DPPH 라디칼 소거능과 환원력, 그리고 ACE 저해능으로 분석하였다. DPPH 라디칼 소거능은 11월에 채취된 큰 주름 미더덕의 아세톤 추출물이 가장 높았고, 환원력은 11월의 작은 미더덕의 아세톤 추출물이 가장 높았다. ACE 저해능은 물 추출물로만 측정하였는데, 11월에 채취된 큰 주름 미더덕의 추출물이 가장 높았다. 또한 주름 미더덕은 채취시기, 크기, 추출용매에 상관없이 거의 모든 시료에서 $H_2O_2$에 의해 유도된 백혈구의 DNA 손상을 억제하는 것으로 나타났으며 그 효과는 특히 8월 또는 9월에 채취한 큰 주름 미더덕이 월등함을 알 수 있었다. 또한 DNA 손상 억제에 있어서 추출 용매별 차이는 미미한 것으로 나타났으며 오히려 일부 물 추출물은 다른 용매 추출물에 비해 그 효과가 큰 것으로 나타나 끓이기 등의 일상 조리를 통한 주름 미더덕의 유효 성분 섭취를 기대할 수 있겠다. 이상의 결과로 채취시기, 크기, 용매에 따라 항산화, 항유전 독성 및 ACE 저해능의 차이가 있으며, 이는 주름 미더덕을 기능성 소재로 활용할 때 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
항로는 선박의 통항이 빈번하여 사고의 위험이 높은 지역이지만, 선박의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로의 특성과 선박의 크기별 통항패턴에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 3개의 주요 항로에서의 통항분포와 통항패턴을 분석하기 위해서 3일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로를 10개의 Gate line으로 구분하고 각 Gate line을 통과하는 선박크기를 소형선, 중형선, 대형선으로 세 분류하여 분석하였다. 각 항로의 통항분석을 바탕으로 각 Gate line에서의 통항분포에 대하여 ND-K-S(Normal Distribution-Kurtosis-Skewness)를 적용하여 평가하였다. ND 평가 결과 통항분포에서 대형선은 정규분포를, 중형선은 편도항로에서만 정규분포를 만족하고, 소형선은 정규분포를 만족하지 않는 것으로 평가되었다. K-S 평가 결과 통항패턴은 왕복항로와 편도항로에서 뚜렷한 구분을 보였다. K 평가의 결과 편도항로에서는 고루 항로를 이용하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 한 부분에 집중하는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되고, S 평가의 결과 편도항로에서는 항로의 중앙을 따라 항행하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 우측에 치우치는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되었다. 다만 본 연구는 3개의 주요 항로를 비교한 만큼 향후 다양한 환경에서의 항로분석이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 지금까지 자연과학적 분석을 통해 확인된 30개 유적의 281점 포타쉬유리에 대하여 화학 조성에 따라 유형을 분류하고 색상, 크기, 제작 기법 그리고 유통 시기를 비교하였다. 한국의 포타쉬유리는 안정제 함량에 따라 3가지 유형으로 구분된다. I, II형은 CaO와 $Al_2O_3$ 함량이 모두 5% 미만으로 상대적으로 I형은 CaO 함량이 높고 II형은 $Al_2O_3$ 함량이 높다. 이와 달리 III형은 CaO를 5% 이상 포함한다. 이들은 융제를 첨가하기 위해 I, II형이 초석, III형이 식물 재를 원료로 사용한 것으로 추정된다. 유형별 특성에서, I형은 감청색, 벽색 및 청록색, 자색을 띠고 외경이 1.4~7.4mm까지 다양한 크기가 확인된다. 늘인 기법에 의해 제작되었으며 가장 빠른 BC 1C경 출현하여 AD 6C까지 지속적으로 유통된 것으로 나타났다. 반면 II형은 벽색 및 청록색을 띠며, 외경이 1.9~3.6mm 정도의 소형 구슬이다. 제작 기법은 I형과 동일하며 AD 1C경 나타나 4C경 단절되는 양상을 보인다. 마지막으로 III형은 갈색, 무색, 황색을 띠며 외경이 대략 10mm 전후에 달하는 대형 구슬이다. 말은 기법에 의해 성형되었으며 고려 및 조선시대 민묘에서 등장한다. 이상의 결과에서 한국에서 유통된 3가지 유형의 포타쉬유리는 각기 다른 생산지에서 다양한 교역 루트를 통해 유입된 것으로 판단된다.
오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
내염소성 원생동물인 크립토스포리디움, 지아디아 등 병원성 미생물의 제거에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 정수처리 공정에서 막여과 시스템이 각광받고 있으며, 이러한 신뢰성을 보증하기 위해 막 완결성에 대한 연구가 중요시되고 있다. 막 완결성 시험은 크게 직접법과 간접법으로 분류되는데, 직접법 중 압력기반의 시험은 버블포인트 이론을 근간으로 병원성 미생물의 최소 크기인 $3{\mu}m$ 크기 이상을 감지할 수 있는 감도로 USEPA Guidance Manual에서 제시하고 있다. 간접법은 온라인 상태에서 연속적인 운전이 가능하다는 점에서 널리 사용되지만, 직접법에 비해 현저히 낮은 막 손상 감지 감도를 가지고 있으며, 손상 부위를 특정 지을 수 없는 한계가 있기에 이러한 감지 감도를 개선해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 압력 손실 시험에 의한 막 완결성 시험을 통해 막 파단 형태별, 파단 개수, 초기설정압력값에 따른 압력손실률과 LRVDIT 신뢰성 범위를 상호 비교함으로써 막 손상에 따른 감도의 결과를 정량화하여 UCL 기준을 나타내어 비교 평가하였다.
본 연구의 목적은 최근 새롭게 텔레비전 뉴스 프로그램 제작에 등장한 VJ의 영상표현상의 특성을 카메라 기자의 영상표현상의 특성과 비교 분석하고 그 차이에 대한 함의를 알아보기 위한 것이다. 본 연구에서 분석대상으로 선정한 텍스트는 2005년 7월부터 동년 12월까지 6개월간 KBS2TV를 통해 방송된 '뉴스타임' 120회분으로, 뉴스의 내용별, 취재원별 분류과정을 거쳐 샘플로 추출된 영상을 대상으로 화면의 크기, 카메라워크, 샷의 지속시간, 카메라 앵글 등이 어떻게 표현되고 있는지를 분석하였다. 연구결과 텔레비전 뉴스 프로그램에서 VJ는 사회분야, 경제분야, 문화분야를 중심으로 한 연성뉴스를 주로 취재하고, 정치분야, 건강과학분야 등 사회적으로 민감하고 국민생활 전반에 큰 영향을 미칠 수 있는 경성뉴스의 취재에는 철저히 소외되고 있으며, 영상표현상의 특성으로는 VJ가 카메라기자에 비해 현장 밀착형 취재방식을 선호하여 그룹샷보다 원샷을 자주 사용하고, 기동성과 역동성 있는 카메라워크를 선호하여 팔로우잉과 줌을 지나치게 자주 사용하며, 몰래카메라 형식의 로우앵글을 선호하는 특성을 가지고 있는 것으로 나타났다.
최근 제주도를 비롯한 도서지역의 전력 사용량 증가 및 해상풍력 발전단지 개발 등으로 인해 해저 동력케이블의 신규 설치가 검토되고 있다. 해저에 설치되는 동력케이블의 보호를 위해서는 선박의 투묘, 주묘, 어로 작업 등에 대한 특성을 기반으로 매설 깊이를 산출해야 한다. 그러나 우리나라는 아직까지 해저 동력케이블 보호를 위한 대상 선박의 규모와 관련된 설계기준이 전무한 실정이다. 본 연구에서는 해저 동력케이블과 유사한 국내 해저배관의 보호를 위한 설계기준을 분석하고, 동력케이블의 설치 환경을 고려한 긴급 투묘의 형태별 분류를 토대로 위험도 매트릭스 모델을 개발하여 보호 대상 선박의 규모를 해당 해역을 통항하는 선박의 크기별 누적함수 규모에 따라 설계하였다. 해저 동력케이블 보호 기준에는 설치 해역의 수심과 조류 등의 환경 조건, 투묘와 주묘 등과 같은 해양사고 조건 등을 연계하였고, 선박의 운항 환경을 항계, 연안해역과 근해해역으로 구분하여 동력케이블의 구체적인 보호 대상 선박의 규모를 검토하였다. 대상 선박의 규모 결정에 대한 적정성 및 유용성 차원에서 완도에서 제주구간에 신설 예정인 제3호 해저 동력케이블에 적용하여 검증하였다. 이러한 해저 동력케이블과 해저배관 등의 보호를 위한 대상 선박의 선정 기준은 향후 매설깊이 설정에 따른 앵커 중량 선정은 물론 해저케이블 물리적 보호시스템 개발에도 활용될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 우리나라 35년생 잣나무림을 대상으로 수관층 연료량을 추정하기 위한 상대생장식을 개발하고자 하였다. 경기도 가평군, 강원도 홍천군, 정선군 국유림 내 잣나무 조림지를 대상으로 총 24본의 표본목을 벌채하여 분석에 이용하였다. 수관연료량 추정을 위해 수간, 잎, 가지로 분류하여 중량을 측정하였으며, 가지는 고사여부와 직경 크기별로 세분화하여 구분하였다. 각 부위별 수관층 연료량을 보면 가장 높은 비율을 차지하는 부위는 잎(16.6 kg, 34.7%)으로 나타났으며, 2~4 cm 가지(9.0 kg, 18.9%), 1~2 cm 가지(6.6 kg, 13.8%), 0.5 cm 이하 가지(5.1 kg, 10.6%), 0.5~1 cm 가지(4.9 kg, 10.3%), 고사 가지(3.2 kg, 6.8%), 4 cm 이상 가지(2.4 kg, 4.9%) 순으로 나타났다. 대부분의 수관 부위에서 $lnWt={\beta}_0+{\beta}_1lnD$ 식이 조정결정계수가 가장 높고($R^2_{adj}=0.6021{\sim}0.9742$) 표준추정오차가 가장 낮은 것으로 나타났다(S.E.E. = 0.2018~0.7271). 한편, 수관화 확산 시 연소가능한 수관연료(잎과 직경 1 cm 이하 가지)의 비율은 총 수관에서 55.6%로 매우 높게 나타났다.
덩굴딸기의 종내 변이를 알아보기 위하여 꽃의 형질에 의해 유형화 한 3가지 유형에 대하여 외부형태학적 형질 분석, 주성분분석. 화분학적형질 분석, RAPD 및 PCR-RFLP분석을 실시하였다. 외부형태에서는 꽃잎과 꽃받침의 크기. 정소엽과 소엽의 크기 등이 3개의 유형을 구별하는데 유용한 형질이었지만 줄기, 화경의 길이, 잎의 거치형태, 엽축의 길이, 잎에 털의 분포양상 등은 변이가 없었다. 14가지의 외부형태형질을 이용한 주성분분석에서 3가지 변이형태는 유형별로 구별이 가능하였다. 화분학적 형질에서는 화분입상, 발아구의 수, 표면무늬 등에 있어 매우 유사한 형태로 나타나 구별이 불가능하였다. RAPD분석에서는 20개의 primer 중 8개가 분류군 전체에서 반응을 보였고 이로부터 총 33개($60\%$)의 다형화 밴드를 얻었으며, 유집분석 결과 type 2는 독립적으로 소그룹을 형성하였지만 다른 두 가지 변이형의 개체들은 서로 중복되어 유집되어 나타났다. PCR-RFLP분석은 엽록체 DNA 중 증폭된 일부 구간을 얻을 수 있었지만 제한효소 처리 결과에서는 다형화 밴드를 전혀 찾을 수 없었다. 이상의 결과에서 덩굴딸기의 종내변이 형태는 외부형태형질에 따라 유형별 구분이 가능하였지만 화분학적 형질이나 DNA수준에서는 전혀 뒷받침되지 못하였다. 따라서 type 1과 2는 정상개체와는 꽃의 형질에 차이가 있으나 동일한 자생지에 함께 분포하므로 자연잡종에 의한 일시적인 변이형이거나 생태종으로 보는 것이 타당할 것으로 생각된다.
복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R2 = 0.85, XGB가 R2 = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM2.5 예측 모델을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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