Artificial insemination (AI) with frozen or cooled semen is widely used in commercial fields of cattle and pig. Little is known about characteristics of canine sperm after freezing or cooling. For both practical and commercial goal, the canine semen treated with cooling and freezing should be carried out to exam the fundamentals, including sperm motility, survivability and fertilizing capacity. The aim of this study, thus, was to identify the effects of extended exposure to 4$0^{\circ}C$ on canine semen by motility, survivability, acrosomal changes following different duration. Fifteen ejaculates collected by digital manipulation twice per week from 3 dogs (Shih-Tzu) were divided to 16 aliquots after adding Tris-egg yolk (TE) buffer formulated by our laboratory, and cooled from 37 to 4$^{\circ}C$, by ramp rate of 0.6$^{\circ}C$/min. Each sample was evaluated by their motility, survivability and the acrosomal status at 0h (control), 2h, 12h and 1 d~10 d, respectively. The motility of spermatozoa was graded to 6 levels using the modified method of Seager. The survivability of sperm was assessed using an epifluorescence microscope after Fert/Light (Mole-cular Probes Inc.) staining. To estimate the proportion of the spermatozoa of intact acrosome, 200 spermatozoa were assessed in randomly selected fields, using epifluorescence microscope after FITC/PSA (Sigma) staining. At 2 h after cooling, the motility of most spermatozoa were assessed to be grade 0 and 1. At 12 h, high number of sperm were in grade 0 to 1, however, it was significantly (P<0.05) lower than that of 2 h. From 1 d to 4 d, ~50% of sperm was assessed to grade 0 to 1. On day 7, a little sperm were in grade 0 to 1. No sperm showed motility on day 10. Sperm motility was rapidly reduced by the percent of 10% of grade 0 to 1. From 2 h to 6 h, the number of live sperm was 90% and the sperm chilled for 10 days lived>50%. Acrosomal intact of spermatozoa exposed to 4$^{\circ}C$ for 2 h was 51%, supposed the sperm of control was 100%. Our results suggest that 1) this is easy to transfer and preservation for short periods 2) AI can be used by semen chilled for 6-Day.
PM10 concentration of total 48 samples collected from 4 sites (the root of Miryang University, Sangnam township Office in Miryang. the root of Changwon elementary school, and Junam reservoir in Changwon) turned out to range from 42.29 to 69.49{\mu}g/m^{3}$, and the average concentration was the root of Changwon elementary school $(69.49{\mu}g/m^{3})$>the root of Miryang university $(58.59{\mu}g/m^{3})$>Junam reservoir $(43.56{\mu}g/m^{3})$>Sangnam township Office $(42.29{\mu}g/m^{3}).> In particular, Junam reservoir, the Clean Area, had a slightly higher value than Sangnam township Office. It was thought although the site was plane and windy without pollutants around. it had a higher concentration value influenced by external factors including bigger population and a northeasterly wind due to a newly-established industrial complex nearby. As for water-soluble ions among PM10 particle collected in Miryang and Changwon area, SO42- accounted for $50{/%}$ and NO3-, was $35{\%}$, and the concentration order was S042->N03->Cl->F-. As for the average concentration of metallic components among PM10 particle collected in Miryang and Changwon area. the root of Changwon elementary school had the AI concentration, Fe concentration and Zn concentration 4 times, 3 times and 1.5 times that of Junam reservoir, respectively. The root of Miryang University had the AI concentration 2 times that of Sangnam township Office, and had Fe concentration and Zn concentration $1.2\~1.5$ times those of Sangnam township Office. When it comes to the relation between metallic elements and meteorological factors in Changwon area, the highest coefficient of correlation was between temperature and humidity with 0.92, and temperature and wind speed turned out in the reverse correlation. The coefficient of correlation between Al and Cr was as high as 0.78. Among metallic elements, the coefficient of correlation between Cu and Pb, Cd, Al were 0.84, 0.85, 0.79, respectively. It is thought that the high coefficient of correlation between Cu and Pb is ascribed to busy traffic and wind in the urban areas, Sammun-dong and Gagok-dong in Miryang. Meanwhile, the coefficients of correlation between Fe and Cu, Al, Zn, Cd, Pb were in the reverse correlation. These coefficients of correlation are attributed to the difference in pollutant sources, rather than difference in pollutant and non-pollutant.
다양한 재배양식하에서 재배된 벼와 피에 파종 및 이앙후 5일째에 bensulfuron 102g ai/ha를 토양처리하여 그들의 생장 및 해부학적 반응차이를 구명하고자 온실내에서 pot 시험으로 수행되었다. 초장, 근장, 지상부 및 지하부 생체중을 조사한 결과, 건답직파벼 및 이앙벼의 생장 및 발육은 무처리와 유사하거나 증가하는 경향을 보였으나 담수직파벼는 무처리에 비해 심하게 억제되었으며, 지상부보다는 지하부가 더 심하게 억제되었다. 한편 피는 건답조건 에서 억제정도가 다소 낮게 나타났으나 담수조건에서는 치명적으로 억제되었다. Bensulfuron에 의한 주요한 해부학적 반응은 건답직파조건의 피에서만 엽시원체의 위축 및 엽육세포의 부분적 파괴로 인한 세포배열의 규칙성 상실 등이 야기되었다. 결국, 건답직파벼 및 이앙벼는 Bensulfuron에 대해 안전하였으나 담수직파벼는 심한 약해가 유발되었다. 본 연구에서 해부학적 반응차이는 생장반응의 차이와 반드시 일치하지 않게 나타났다.
본 연구에서는 기지금속과의 고상이나 액상의 고용한이 거의 없는 금속-카본(carbon)계에서 고에너지 볼밀공정을 이용하여 고체 윤활 청동베어링용 Cu-C-X계 나노복합금속분말을 제조하고자 하였다. Cu-10wt.%C-5wt.%AI과 Cu-10wt.%C-5wt.%Fe의 혼합분말을 이르곤 분위기의 attritor내에서 기계적 합금화한 후 Cu-C-X의 나노복합금속분말의 미세조직 특성을 조사하였다. AI, Fe를 첨가하였을 때 10시간 이상의 MA공정에서부터 약 $10\mu\textrm{m}$이하의 미세한 Cu-C-X나노복합금속분말을 얻을 수 있었으며, MA 시간에 따른 분말의 형상과 미세구조 변화는 금속-금속계의 MA 과정과 유사하게 진행되는 것을 알 수 있었다. Cu-C-X 나노복합금속분말의 X-선 회절시험 결과, MA 시간에 따라 Cu와 C분말의 회절피크의 폭은 넓어지고 회절강도는 감소하였으며, 특히 흑연피크의 MA시간에 따른 소멸은 흑연의 낮은 원자산란계수 때문에 의한 X-선 흡수 영향으로 고찰하였다. Williamson-Hall식으로 계산된 Cu-C-X 나노복합금속분말내의 Cu의 결정립은 15시간 이상의 MA공정에서부터 약 10nm이하의 크기를 가졌으며, TEM 분석결과로는 불규칙한 형상의 약 10-30nm 크기로 복합화된 Cu결정립을 확인할 수 있었다.
본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.
딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.
기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.
본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
미래 사회의 특징은 다양하고 방대한 지식과 정보의 생성 그리고 AI 등의 과학 기술을 이용하여 이를 활용하는 것이라고 할 수 있다. 이에 따라 교과 지식을 중점적으로 가르치는 전통적인 교육에서 역량을 강조하는 교육으로의 변화가 필요하며 이에 부응하기 위해 2015 개정 교육과정도 학생들이 미래 사회를 대비할 수 있도록 역량교육을 도입하였다. 본 연구는 교육과정에 역량교육을 도입한 이후 중·고등학교에서 역량교육과 관련한 학교장의 인식을 탐색하고, 지역과의 연계 필요성 및 역량 평가 등, 역량교육을 강화하기 위한 정책적 제언을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는UNESCO Bangkok의 국제간 비교 연구인 횡단적 역량 연구에서 제시하는 횡단적 역량을 참고하여 학교장들을 대상으로 설문조사와 심층 면담을 실시하였다. 분석 결과 연구 참여자들은 학교 운영에 있어 역량교육과 학생들의 역량함양을 강조하고 있었으며 학생과 교사에게 긍정적인 변화가 있었다고 응답하였다. 또한, 학교장들은 역량교육의 실행에 영향을 미치는 요인과 학생들의 역량 함양을 위한 교수법 등에 대해서도 의견을 제시하였다. 본 연구의 결과는 2015 개정 교육과정에서 제시하고 있는 역량교육의 실행에 대한 실증적 자료로써 의미가 있으며 이는 향후 진행될 교육과정 개정에 방향을 제시할 것으로 기대되며 나아가 역량 관련 교육정책 수립과 추진에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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