인삼 사포닌을 역상 고속 액체크로마토그래피 방법을 이용하여 여러 종류의 컬럼으로 분석하였다. 최적 조건은 Novapak $C_{18}$ ODS 역상 칼럼($3.9mm{\times}150mm$, $5{\mu}m$), $CH_3CN/H_2O$ 이성분 이동상 용액과 기울기 제어장치, 그리고 1.5 mL/min의 용매 흐름속도였으며, UV 검출기(203 nm)를 사용하였다. 인삼의 주성분인 ginsenoside $Rb_1$, $Rb_2$, Rc, Rd, Re, Rf 그리고 $Rg_1$ 7종을 50분 안에 양호하게 분리하였다. 각 성분에 대한 검량선은 직선성이 좋았으며, 회귀계수는 0.98~0.99이었다.
본 논문에서는 PMIPv6를 기반으로 하는 LC-$GM^2$라는 저비용의 글로벌 이동성관리 아키텍처와 프로토콜 절차를 제안한다. LC-$GM^2$의 구성은 여러PMIPv6 의 로컬 도메인과 계층적 구조로 코어 네트워크로 연결되어 있다. LC-$GM^2$에서 이동성 관리는 도메인 내에서의 모바일 노드(MN)의 이동은 PMIPv6의 이동성관리 방법으로 수행되며 도메인간으로 이동할 때는 홈 네트워크 모바일 액세스 게이트웨이(MAG)가 이동 네트워크의 지역 모바일 앵커(LMA)에 직접 프록시 바인딩 업데이트(PBU)를 수행하여 코어 네트워크(CN)의 게이트웨이를 통한 패킷 전송을 수행하는 네트워크 엔티티 관점으로 수행된다. 분석 모델로 유체 흐름 이동성 모델을 기반으로 위치 업데이트 비용, 패킷 전달 및 총 비용 함수의 다양한 시스템 매개변수의 영향 이용하여 계층적 모바일 IPv6(HMIPv6) 이동성관리 프로토콜과 GPMIP 아키텍처와 비교 분석한다. 수학적 분석의 결과는 다른 글로벌 이동성관리 기법들 간의 비용 분석의 결과를 통하여 제안된 글로벌 이동성관리 기법(LC-$GM^2$)이 전체적인 비용측면에서 상당히 우수하다는 것을 보여준다.
최근 인구증가 및 도시개발 등으로 인해 지표면이 갖고 있었던 보수 및 유수기능 등이 현격하게 줄어들면서 이에 따른 홍수 유출량이 증대되고 첨두유량이 증가 되고 있다. 이러한 문제는 지표유출량의 변화에 따른 침투량에 영향을 많이 받기 때문에 이를 예측 및 분석하기 위한 다양한 모형들이 사용되고 있으며, 이러한 모형 중 L-THIA 모형은 토지이용도, 토양도, 일강우 자료만으로 직접유출을 모의가 가능하고 높은 정확성을 보이기 때문에 전 세계적으로 널리 사용되고 있다. 하지만 L-THIA 모형은 하나의 토지이용도만을 이용하여 직접유출량을 모의하고 검보정이 이루어지기 때문에 시간적, 공간적으로 변화하는 토지이용의 변화를 고려하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 토지이용도의 변화가 L-THIA 모형의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 L-THIA 모형의 두 가지 검보정 시나리오를 각각 작성하였다. 시나리오1은 기존에 이루어지는 검보정 방법으로 경안천 유역의 일별 강우자료와 1995년 토지이용도만을 이용하여 1997년 1월1일부터 1999년 12월 31일까지 보정을 실시하고, 이에 따른 매개변수를 적용하여 2001년 1월 1일부터 2003년 12월 31일까지 검정을 수행하였다. 시나리오2는 시나리오 1과는 다르게 보정기간(2005~2010년)에는 2000년 토지이용도를 적용하고, 검정기간(2001~2003년)에는 2000년 토지이용도를 적용하여 각각 검보정을 수행하였다. 또한 시나리오 1과 시나리오 2에서 실측자료와 모의결과를 비교 분석한 $R^2$ 및 NSE 수치를 비교한 결과 토지이용도 변화를 보다 실제적으로 반영한 시나리오2에서 더 높은 수치를 나타냈다. 따라서 L-THIA 모형은 토지이용 별 CN 기반 직접유출량을 산정하기 때문에 본 연구결과에서 나타난 바와 같이 시간 변화에 따른 토지이용 변화를 같이 고려해야 보다 더 신뢰성 높은 모형의 결과를 산출할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 토양저류함수모형기반의 개념적 강우유출모형의 장기 유출모의를 평가하였다. 연구유역인 금강 22개 계측유역을 주요 유역특성인자(면적, 경사도, SCS-CN등)을 수문학적 거리 산정방법을 활용하여 3개의 유역그룹을 선정하였다. 적용모형인 개념적 강우유출모형은 3개의 토양저류함수모형[확률분포모형(PDM: Probability Distributed Moisture), 유역습윤지수모형(CWI: Catchment Wetness Index), 수정펜맨타입모형(MP: Modified Penman type model)]과 3개의 유역추적모형[병렬2선형 저류지 유출 모형(2PAR: 2-conceptual reservoirs in parallel), 빠른 지표하 흐름을 고려한 병렬 2선형 저류지 유출모형(2PMP: 2Macro-pre Approach parallel structure), 병렬 3선형 저류지 유출모형(3PAR: 3-conceptual reservoirs in parallel)]의 조합인 9개의 모형을 사용하였으며, 2006년부터 2012년의 일자료를 바탕으로 검정(Calibration), 2001년부터 2005년의 일자료를 검증(Validation)을 Monte carlo method(Uniform Random Sampling)로 수행 후, 모형의 성능은 NSE(Nash sutcliffe Efficiency)로 평가하였다. 분석결과 유역그룹에 대한 모형성능의 편차는 작아서 유역그룹에 대한 토양저류 함수모형의 뚜렷한 상관성을 확인할 수 없었다. 이는 금강 유역을 단일 유역 그룹으로 적용할 수 있음을 제시하고 있다. 검정 검증성능 및 검정매개변수의 개수를 바탕으로 적용성 평가를 실시한 결과에서 토양저류함수모형인 확률분포모형(PDM)과 유역추적모형의 병렬2선형 저류지 유출모형(2PAR)와 빠른 지표하 흐름을 고려한 병렬2선형 저류지 유출모형(2PMP)의 조합이 금강 22개 유역에서 적용성이 우수함을 확인하였다. 향후 이 모형을 바탕으로 금강유역의 대표적인 강우유출모형을 개발하고자 한다.
기후변화로 인한 게릴라성 호우 및 국지성 호우의 증가, 급격한 도시화로 인한 불투수면적의 감소 등은 다양한 홍수피해와 물 순환 왜곡문제 등을 유발하고 있다. 서울시의 경우 2010년 9월 21일 시간 최대 75.5mm의 폭우로 광화문광장 및 백운동천 주변상가에서 약 15.7ha의 침수가 발생하였다. 이러한 침수발생에 대응하기 위한 대안으로 서울시에서는 저영향개발(LID, Low Impact Devleopment)기법을 도입하고 있다. 본 연구에서는 효자배수분구(광화문지역)의 LID 시설 도입을 위한 빗물관리 목표량 설정에 따른 홍수방어 개선효과를 분석하였다. 빗물관리량 산정을 위한 유출해석모형은 도시유출모형인 SWMM을 이용하다. SWMM의 입력자료인 우수관망도 자료는 서울시 우수관망 UIS 자료를 이용하여 구성하였으며 소유역분할은 유역의 경사 및 건물 등을 고려하여 정교하게 소유역을 구분하였다. 구분된 소유역은 293개이며 개별 소유역에 대한 토지이용도, 정밀토양도를 검토하여 소유역별 유출곡선지수 산정하여 모형 입력자료를 구축하였다. 효자배수분구(광화문지역) 전체유역 중 전원지역을 제외한 나머지 지역에 대하여 소배수구역별로 유출곡선지수(CN)값을 10-90%까지 감소시키면서 LID시설의 계획에 의한 빗물관리량(mm)에 따른 침수발생량($m^3$)의 변화를 분석하였다. 여기서, LID 시설의 빗물관리량은 유역의 현상태 직접 유출고에서 CN값 변화에 따라 계산된 직접유출고를 차감한 양이다. 연구결과, 효자배수분구의 경우 도시유역 전체에서 20mm의 우수를 관리하면 전체 침수발생량의 약 50%를 30mm의 우수를 관리하면 유역침수 침수발생량의 약 75%를 저감할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 개발된 도시지역에 대한 지구단위계획 수립시 LID 시설목표에 따른 홍수저감 효과를 비교적 효율적인 방법으로 검토하는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The accurate object recognition is important for the precise and accurate manipulation. To enhance the recognition performance, we can use various types of sensors. In general, acquired data from sensors have a high sampling rate. So, in the past, the RNN-based model is commonly used to handle and analyze the time-series sensor data. However, the RNN-based model has limitations of excessive parameters. CNN-based model also can be used to analyze time-series input data. However, CNN-based model also has limitations of the small receptive field in early layers. For this reason, when we use a CNN-based model, model architecture should be deeper and heavier to extract useful global features. Thus, traditional methods like RN N -based and CN N -based model needs huge amount of learning parameters. Recently studied result shows that Fast Fourier Convolution (FFC) can overcome the limitations of traditional methods. This operator can extract global features from the first hidden layer, so it can be effectively used for feature extracting of sensor data that have a high sampling rate. In this paper, we propose the algorithm to recognize objects using tactile sensor data and the FFC model. The data was acquired from 11 types of objects to verify our posed model. We collected pressure, current, position data when the gripper grasps the objects by random force. As a result, the accuracy is enhanced from 84.66% to 91.43% when we use the proposed FFC-based model instead of the traditional model.
본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.
목적 : 본 연구의 목적은 다양한 신경심리검사를 통해 알츠하이머 치매 및 경도인지장애 환자군과 정상 노인 대조군에서 뇌회색질 부피와 신경심리검사 (SNSB) 결과의 복셀 기반분석을 이용한 상관관계를 알아내는데 있다. 대상 및 방법 : 총 피험자는 75명으로, 정상노인 25명, 경도인지장애 환자 25명, 그리고 알츠하이머 치매 환자 25명이었다. 모든 피험자로부터 유전자검사, 표준신경심리검사 (SNSB), 해부학적인 삼차원 T1 강조영상을 자화준비 고속경사에코 시퀀스를 이용하여 얻었다. 각 피험자군에서 뇌 회색질의 용적변화와 신경심리검사 점수와의 상관관계를 관찰하기 위하여, 복셀기반과 관심영역 기반 방법을 이용하여 분할한 회색질 영상을 다중회기방식 (multiple regression)으로 통계처리 하였다. 이때 피험자 각각의 성별과 나이 및 유전자 보유형태를 공변량 (covariate) 값으로 넣어 그 차이를 고려하였다. 결과 : 알츠하이머 환자군에서는 레이 복합도형 그리기 지연회상 검사 (RCFT delayed recall) 점수가 낮을수록 뇌 회색질 용적이 감소했다. 경도인지 장애군에서는 서울 언어학습 검사 (SVLT) 점수가 낮을수록 뇌회색질 용적이 감소했다. 정상 피험자 군에서 한국형 보스턴 이름대기 검사 (K-BNT) 점수 및 한국형 간이정신상태 검사 (K-MMSE) 점수와 뇌 회색질 부피가 음의 상관관계가 있음을 보였고, 레이 복합도형 그리기 검사 (RCFT) 점수와는 양의 상관관계를 보여주고 있다. 결론 : 나이, 성별, 유전자형태를 공변량으로 사용하였을 때 뇌에서 신경심리검사 결과와 3D T1 강조영상에서 얻은 뇌 회색질 부피 사이에 통계적으로 유의한 상관관계가 있음을 밝혔다. 이들 피험자를 대상으로 하는 종적 연구가 이루어 져야 한다고 생각이 든다.
연구배경: 기관지 폐포세척액의 세포구성에 대한 분석은 미만성 간질성 폐질환에서 폐조직검사를 보완하거나 대신할 수 있는 검사방법이며 폐포염의 성격을 가장 신속하게 알 수 있고, 미만성 간질성 폐질환의 감별진단을 가능케 한다. 그러나 아직 기관지폐포세척세포에 대한 분석자료가 많지 않은 점에 착안하여 정상인의 기관지폐포세척세포와 여러 미만성 간질성 폐질환의 기관지폐포세척세포를 비교분석하여 차이를 알아보고 일차적 감별진단에 도움이 될 수 있는지를 알아보았다. 방법: 굴곡성 기관지내시경을 이용하여 정상인과 미만성 간질성 폐질환 환자의 기관지폐포세척액을 채취하여 세포를 염색하여 감별, 계수하였으며, 흡연군과 비흡연군간의 차이 및 정상군과 여러 미만성 간질성 폐질환환자의 기관지폐포세척세포의 백분율, 절대수치 및 분포의 차이를 비교분석하였다. 결과: 정상군에서 흡연군과 비흡연군간에는 세척액회수율, 총세포수, 세척액 ml당 세포수, 임파구백분율 및 임파구수, 대식세포백분율 및 대식세포수, 호중구백분율 및 호중구수, 호산구백분율 및 호산구수, FEV1(%), FVC(%)에서 유의한 차이가 없었다. 총세포수는 교원성질환, 과민성폐장염, 특발성폐섬유증, 속립성결핵에서 의미있게 증가하였고 임파구백분율은 과민성폐장염, 특발성폐섬유증, 속립성결핵에서 의미있게 증가하였으며, 대식세포는 특발성폐섬유증, 속립성결핵에서 의미있게 증가하였다. 호중구는 교원성 질환, 과민성폐장염, 특발성폐섬유증, 속립성결핵에서 그리고 호산구는 교원성 질환, 과민성폐장염, 특발성폐섬유증에서 의미있게 증가하였으며, 질환별로 폐포염의 양상을 알 수 있었으나 각 질환간의 염증세포의 빈도의 차이는 관찰되지 않았다. 결론: 굴곡성 기관지내시경을 이용한 기관지 폐포세척액의 세포구성에 대한 분석을 통해 많은 ILD 증례에서 폐포염의 존재를 알 수 있으나 ILD의 감별진단에 응용하기는 어렵다.
본 연구는 한우에 PGF$_2$$\alpha$와 GnRH+PGF$_2$$\alpha$+GnRH(Ov-synch)를 처리하여 발정 및 배란을 동기화 시켰으며, 2차 GnRH 투여후 배란시간, 2차 GnRH 투여후 시간 경과에 따른 수태율과 발정ㆍ배란 동기화법에 의한 수태율을 조사하고자 실시하였다. 시험축은 총 4개 농가에서 경산우 150두를 무작위로 선발하여 시험에 공시하였으며, 발정ㆍ배란동기화 방법에 따라 발정을 유기한 후 1회 인공수정을 실시하고 수태율에 미치는 영향을 조사하였다. 호르몬처리 방법으로는 GnRH+PCF$_2$$\alpha$+GnRH(Ov-synch)와 PGF$_2$$\alpha$를 이용한 발정동기화 방법을 사용하였다. 2차 GnRH 투여 후 배란시간을 알아보기 GnRH 투여 후 24시간 후부터 32시간까지 2시간 간격으로 초음파 Sonovet-600(Medison. Korea)를 이용하여 난소를 촬영하였다. 1. 호르몬 투여후 발정동기 화율은 PGF$_2$$\alpha$ 투여구에서 40.0%와 GnRH+PGF$_2$$\alpha$+GnRH(Ov-synch)처리구에서 91.3%로 나타났다. 2. 2차 GnRH 주사후 24시간에 배란이 시작되어 32시간에 배란이 종료되었으며, 배란율은 28시간째에 46.6%가 배란되어 가장 높게 나타났다. 3. 2차 GnRH주사후 6∼24시간에 수정한 군이 6시간 이전과 30시간 이후에 수정시킨 군에 비해 높은 수태율을 나타냈다. 4. 호르몬 처리별 수태율은 PGF$_2$$\alpha$, CIDR 및 GnRH+PGF$_2$$\alpha$+GnRH(Ov-synch)에서 각각 50.0, 36.0와 76.9%로 GnRH+PGF$_2$$\alpha$+CnRH(Ov-synch)군에서 가장 높은 수태율을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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