• 한국양식학회지
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• 제17권1호
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• pp.69-80
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• 2004

The objective of the present study was to analyze genetic distances, variation and characteristics of individuals in rainbow trout, Oncorhynchus mykis using amplified fragment length polymorphism (AFLP) method as molecular genetic technique, to detect AFLP band patterns as genetic markers, and to compare the efficiency of agarosegel electrophoresis (AGE) and polyacrylamide gel electrophoresis (PAGE), respectively. Using 9 primer combinations, a total of 141 AFLP bands were produced, 108 bands (82.4%) of which were polymorphic in AGE. In PAGE, a total of 288 bands were detected, and 220 bands (76.4%) were polymorphic. The AFLP fingerprints of AGE were different from those of PAGE. Separation of the fragments with low molecular weight and genetic polymorphisms revealed a distinct pattern in the two gel systems. In the present study, the average bandsharing values of the individuals between two populations apart from the geographic sites in Kangwon-do ranged from 0.084 to 0.738 of AGE and PAGE. The bandsharing values between individuals No.9 and No. 10 showed the highest level within population, whereas the bandsharing values between individuals No.5 and No.7 showed the lowest level. As calculated by bandsharing analysis, an average of genetic difference (mean$\pm$SD) of individuals was approximately 0.590$\pm$0.125 in this population. In AGE, the single linkage dendrogram resulted from two primers (M11+H11 and M13+H11), indicating six genetic groupings composed of group 1 (No.9 and 10), group 2 (No. 1, 4, 5, 7, 10, 11, 16 and 17), group 3 (No. 2, 3, 6, 8, 12, 15 and 16), group 4 (No.9, 14 and 17), group 5 (No. 13, 19, 20 and 21) and group 6 (No. 23). In AGE, the genetic distances among individuals of between-population ranged from 0.108 to 0.392. In AGE, the shortest genetic distance (0.108) displaying significant molecular differences was between individuals No.9 and No. 10. Especially, the genetic distance between individuals No. 23 and the remnants among individuals within population was highest (0.392). Additionally, in the cluster analysis using the PAGE data, the single linkage dendrogram resulted from two primers (M12+H13 and M11+H13), indicating seven genetic groupings composed of group 1 (No. 15), group 2 (No. 14), group 3 (No. 11 and 12), group 4 (No.5, 6, 7, 8, 10 and 13), group 5 (No.1, 2, 3 and 4), group 6 (No.9) and group 7 (No. 16). By comparison with the individuals in PAGE, genetic distance between No. 10 and No. 7 showed the shortest value (0.071), also between No. 16 and No. 14 showed the highest value (0.242). As with the PAGE analysis, genetic differences were certainly apparent with 13 of 16 individuals showing greater than 80% AFLP-based similarity to their closest neighbor. The three individuals (No. 14, No. 15 and No. 16) of rainbow trout between two populations apart from the geographic sites in Kangwon-do formed distinct genetic distances as compared with other individuals. These results indicated that AFLP markers of this fish could be used as genetic information such as species identification, genetic relationship or analysis of genome structure, and selection aids for genetic improvement of economically important traits in fish species.

• 대한지리학회지
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• 제29권3호
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• pp.297-317
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• 1994

경부선 철도는 韓半島의 從貫鐵道로 1905년에 일본에 의하여 건설되었다. 일본은 경부선 노선을 당시에 우리 나라에 존재하였던 여러 교통로를 組合하여, 이 철도 하나로 한 반도 전체를 통제할 수 있도록 선정하였다. 따라서, 이 노선은 당시 한국의 주요 水運, 道路 交通, 市場地域 등이 횡단되도록 하였다. 또한, 鐵道驛은 기존의 취락에서 1km이상 떨어져 광범위한 부지상에 입지시켰다. 이와 같이 건설된 경부선 철도는 개통후 30년후에 한국의 空間組織을 크게 변화시켰다. 경부선 철도상의 주요 지점이 급성장하고 개통 전의 여러 상 업, 행정, 교통요지들이 쇠퇴하였다. 또한, 경부선 철도중심으로 모든 기능들이 집중되어 地 域經濟의 兩極化 現象이 나타나기 시작했고, 생태적 不均衡이 누적되어 왔다.

• 생태와환경
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• 제51권1호
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• pp.60-70
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• 2018

주요 수계를 중심으로 한강 수계 (남한강, 북한강, 한강본류, 안성천, 기타) 442지점, 낙동강 수계 (낙동강, 형산강, 태화강, 기타) 305지점, 금강 수계 (금강, 삽교천, 만경강, 동진강, 기타) 199지점, 섬진강 수계 (섬진강, 기타) 102지점, 영산강 수계 (영산강, 탐진강, 기타) 102개 그리고 제주 수계 7개를 합쳐 총 1,157지점에 대하여 저서성 대형무척추동물의 분포현황을 정리하여 데이터화하였다. 전체 조사지점에서 한강 141과, 낙동강 122과, 금강 115과, 섬진강 106과, 영산강 113과 그리고 제주 수계에서 50과 조사되어, 총 151과가 출현한 것으로 나타났다. 저서성 대형무척추동물의 출현을 살펴보면, 깔다구과가 가장 우점하여 20.8%를 차지하였으며, 줄날도래과는 17.1%, 꼬마하루살이과는 12.6%, 실지렁이과는 10.3%, 납작하루살이과는 8.6%, 알락하루살이과는 6.3%, 물벌레과는 2.7%, 갈래하루살이과는 2.4%, 플라나리아과는 1.7%, 그리고 각다귀과는 1.6%를 차지하였다. 저서성 대형무척추동물이 서식하는 하상은 모래 (22.6%), 자갈 (21.4%), 굵은 모래 (19.0%), 큰 자갈 (18.4%), 진흙 이하 (10.5%)와 큰 돌 (8.2%)로 이루어졌다. 수계의 평균 하폭은 133.5 m, 수폭은 61.7 m로 조사되었다. 수계의 평균 수심과 유속은 각각 30.2 cm, $33.1cm\;s^{-1}$이었다. 수계에 분포하는 저서성 대형무척추동물의 분포특징을 집괴분석으로 살펴본 결과 조사지에 출현한 저서성 대형 무척추동물의 분류군의 출현빈도에 따라 6그룹으로 나뉘어졌다. 이는 조사지역의 고도, 유속, 및 하상구성 특성과 밀접한 관계를 가지고 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제46권3호
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• pp.134-149
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• 2013

금산 수당리유적은 5세기 백제세력이 금산 진안을 통해 가야로 연결되는 내륙교통로를 장악하여 가야 세력과 교류를 하였던 것으로 추정되는 유적이다. 출토된 철제대도와 철부, 철겸 등에 대한 금속학적 미세조직 분석을 실시하여 수당리유적에 대한 철기 제작기술을 확인하였으며 비슷한 시기 제작된 철제유물과 비교하여 5세기 전 후의 백제시대 철기 제작기술에 대한 특징과 기술체계를 파악하고자 하였다. 금산 수당리유적에서 출토된 철제유물은 다양한 제작방법이 적용된 것으로 파악되며 제작방법은 단순히 성형만 이루어진 것과 성형 후 제강공정이 이루어진 것, 성형 후 제강공정과 열처리가 함께 이루어진 것으로 크게 세 가지 방법으로 나누어진다. 성형만 실시한 1호 석실분 철겸의 경우 인부와 배부 모두 연한 페라이트 조직이 주를 이루고 있어 무기로서 가지는 실용적 기능이 떨어져 피장자의 부장 의장용으로 제작되었을 것으로 추정된다. 성형을 실시하고 침탄과 같은 제강공정을 실시한 1호 석곽묘의 철부, 12호 석곽묘의 철겸은 담금질과 같은 열처리는 생략하였지만 부위에 따른 제작 공정의 변화를 주게 되어 단순히 부장 의장용이 아닌 농경과 같이 실생활에서 사용할 목적을 가지고 제작된 것으로 판단된다. 성형을 실시하고 침탄, 열처리로 이어지는 제작방법은 5호, 12호 석곽묘 철제대도에서 확인할 수 있다. 열처리로 인하여 강해진 인부조직과 강하면서도 부러지지 않는 배부의 조직은 제작 과정에서부터 무기가 가지는 목적에 맞게 제작되어 피장자가 직접 사용하였던 것으로 추정된다. 금산 수당리 출토 철제유물의 분석결과를 토대로 비슷한 시기 백제권역에 조성된 고분군들 가운데 철제유물의 금속학적 미세조직 연구가 이루어진 천안 용원리유적, 서천 봉선리유적, 서산 부장리유적과 비교하여 철기 제작기술의 특징을 살펴보았다. 분석을 실시한 철제유물의 수가 많지 않아 공통적으로 출토된 철제대도(목병대도)를 통하여 기술변화과정을 살펴본 결과 철제대도(목병대도)는 4세기 이후 담금질이라는 열처리기술이 적용됨을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.407-426
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• 2020

본 연구는 4차 산업혁명에 따른 뉴노멀 시대에 스포츠산업 현장의 융·복합 분석, 운동재활분야에서의 융·복합적 분석을 통해 미래 활성화 방안을 종합적으로 모색하데 목적이 있다. 이러한 목적을 수행하기 위하여 문헌연구방법을 진행하였으며, 이를 위한 주요 연구 내용으로는 4차 산업혁명에 따른 뉴노멀시대에 스포츠산업 환경을 분석하고 스포츠산업의 융·복합 분석, 그리고 운동재활분야의 융·복합적활성화 방안을 종합적으로 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 스포츠산업 차원에서 운동재활분야의 융·복합적 육성 전략을 수립한다. 이는 보건 및 체육부문 등 정부부처간의 협업을 통해 운동재활-ICT 융·복합 모델뿐만 아니라 운동재활-관광-ICT 융·복합 모델 개발과 적극적인 재정 지원을 의미한다. 둘째, 융·복합적인 사고방식으로의 전환과 함께 이를 위한 운동재활분야의 교육경쟁력을 확대, 강화한다. 운동재활 및 관련 전공자 개인의 ICT 역량 강화를 위한 교육·훈련 체계 정비 그리고 융·복합 창업교육 등이 필요함을 의미한다. 셋째, 운동재활 및 관련 분야에 실용적이고 산업 현장 중심의 융·복합 기술 적용을 통한 다양한 연구개발이 요구된다. 이를 통해 뉴노멀시대에 따른 위기 극복과 함께 운동재활 융복·합 기술 창업에 대한 지원도 함께 이루어져야 할 것이다. 넷째, 운동재활 및 관련 상업 집적이 가능한 중장기적 클러스터를 구성한다. 이는 운동재활분야의 산업 거점 및 단지 조성을 의미하며, 산·학·관 협동의 R&D 중심의 클러스터 조성, 지역 인프라와의 시너지 효과의 극대화, 자생적 수익 발생 구조 현실화의 기능을 수행해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.