한반도의 동쪽에 위치해 있는 삼척(venus clam from Samcheok; VCS)과 원산(venus clam from Wonsan; VCW) 지역에서 채취된 민들조개(Gomphina aequilatera)에서 genomic DNAs(gDNAs)를 분리 추출하였다. 증폭산물은 primer agarose 전기영동법에 의해서 생성되었고, EtBr에 의해서 염색된 이후에 자외선에 의해서 확인되었다. 150 bp에서 2,400 bp에 해당되는 shared loci, polymorphic 및 specific loci를 얻기 위해서 BION-21, BION-23, BION-25, BION-27, BION-29, BION-31 및 BION-33와 같은 7개의 primer를 사용하였다. 본 연구에서 7개의 primer는 VCS 민들조개 집단에서 147개의 polymorphic loci(147/954 loci, 15.41%)와 VCW 집단에서 274개의 polymorphic loci(274/996 loci, 27.51%)를 확인하였다. 이것은 VCS 민들조개 집단에서 보다 VCW 집단에서 더 높은 유전적 변이를 나타내고 있다는 것을 제시하고 있다. 특히 BION-21 primer에 의해서 나타난 700 bp는 민들조개 2개 집단에서 공통적으로 확인되었으며, 이러한 것은 집단이나 종을 확인할 수 있는 marker로서 활용이 가능할 것이다. 이러한 특이한 primer는 개체, 종 및 집단에서 서로 다른 DNA 다형성을 나타내며, 개체나 집단을 확인하는 데 유용하다는 것을 알 수 있다. 2개 민들조개 집단의 개체들을 비교해 보았을 때 SAMCHEOK no. 03와 WONSAN no. 22에서 가장 긴 유전적 거리(0.696)를 나타내었다. 3개의 genetic groupings and dendrogram을 포함한 complete linkage cluster analysis을 통해서 볼 때 지리적 거리가 있었지만 삼척과 원산 2 민들조개 집단의 개체 정체성과 다소 가까운 친척관계를 확인시켜 주었다. 분자적인 표지인자로부터 얻어진 종내 분류와 clustering analyses은 패각 크기, 패각 형태 및 패각 색깔과 같은 형태적인 형질을 기초한 재래적인 종 분류를 지원하고 있다. 따라서 위에서 언급된 바와 같이 RAPD 분석은 VCS 민들조개 집단이 VCW 집단과 어느 정도 차이가 있다는 것을 확인시켜 주었다.
디지털 미디어의 증가로 비디오 시퀀스를 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 시퀀스 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 몇가지 키프레임 알고리즘이 제안되었고 적절한 유사도 측정을 통해 샷경계 검출과 유사한 방법으로 키프레임 추출이 가능하다. 본 논문에서는 누적된 커쉬함수를 사용하여 효과적으로 키프레임을 추출하는 알고리즘을 제안하고 기존의 방법들과의 성능을 비교한다. 비디오 시퀀스 정합은 키프레임간의 유사도 측정에 의해 수행될 수 있다 본 논문에서는 추출된 키프레임의 정합 효율을 향상 시키기 위하여 커쉬함수와 하우스도르프 거리를 사용하였다. 몇가지 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.
국내 농가에서 재배되고 있는 산초 및 초피유전자원의 형태학적 특성과 유전적 다양성을 분석하여 분자생물학적 분류와 유전자원평가에 활용하고자 하였다. 산초 수집계통간의 유전적 다형성은 증폭된 총 88개 밴드 중 85개의 다형성 밴드가 검출되어 96.5%였으며, 초피나무 수집계통은 총 58개 밴드 중 다형성 밴드는 35개로 60.3%의 다형성을 나타내었다. 산초나무 수집 계통의 UBC 861 프라이머 500 bp 영역과 UBC 862 프라이머 300 bp 영역에서 종 특이적인 밴드가 검출되었다. 신품종 육종의 기초자료로 활용하고자 유전적 유사도 지수를 산출한 결과, 총 32계통간의 유전적 유사도 지수는 최저 0.116에서 최고 0.816 사이로 산초나무의 종내 유전적 유사도 지수는 0.177∼0.780, 초피나무의 종내 유전적 유사도 지수는 0.250∼0.816 사이로 낮게 나타나 교배육종 소재로 활용이 기대된다. 군집분석 결과, 유전적 유사도 지수 0.302에서 산초나무와 초피나무 수집 계통이 분리되어 산초나무 2개 그룹과 초피나무 1개 그룹으로 유집되었다. 반면 유집된 그룹과 형태학적 특성과 연관성은 없었다. 본 연구 결과를 바탕으로 ISSR 마커로 산초와 초피의 종간 구분 마커 개발이 기대되며, 유전적 유사도를 바탕으로 교배육종 소재 선발의 가능성이 평가되었다.
특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
Organoleptic parameters such as color, odor, and flavor influence consumer perception of drinking water quality. This study aims to evaluate the taste of the selected bottled and tap water samples using an electronic tongue (E-tongue) instead of a sensory test. Bottled and tap water's mineral components are related to the overall preference for water taste. Contrary to the sensory test, the potentiometric E-tongue method presented in this study distinguishes taste by measuring the mineral components in water, and the data obtained can be statistically analyzed. Eleven bottled water products from various brands and one tap water from I city in Korea were evaluated. The E-tongue data were statistically analyzed using multivariate statistical tools such as hierarchical clustering analysis (HCA), principal component analysis (PCA), and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). The results show that the E-tongue method can clearly distinguish taste discrimination in drinking water differing in water quality based on the ion-related water quality parameters. The water quality parameters that affect taste discrimination were found to be total dissolved solids (TDS), sodium (Na+), calcium (Ca2+), magnesium (Mg2+), sulfate (SO42-), chloride (Cl-), potassium (K+) and pH. The distance calculation of HCA was used to quantify the differences between 12 different types of drinking water. The proposed E-tongue method is a practical tool to quantitatively evaluate the differences between samples in water quality items related to the ionic components. It can be helpful in quality control of drinking water.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
기념성을 구현하기 위한 형태와 기법들이 다양하게 나타나는 가운데 지난 2014년 동학농민혁명 기념공원 설계 공모가 진행되었다. 이는 집단의 기억을 강요하던 기념(記念) 사업에 대한 재고의 과정이며, 현재 우리나라에서 계획하고 있는 메모리얼 설계에 대한 동시대 설계가들의 인식을 고찰할 수 있는 의미 있는 소재이다. 본 연구는 동일한 대상지에서 이뤄졌던 동학기념사업들에 대해 시계열적으로 그 형성 배경을 살펴보고, 기존의 문헌 연구 등을 통해 설계공모를 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해, 과거 정치적 목적의 수단으로써 조성되던 기념물이 공개공모를 통해 다양한 의견 수렴과 형태를 모색하는 방향으로 변하였음을 알 수 있었다. 다층적 분석을 통해 마련된 분석의 틀은 일상성, 상호작용 및 자발성, 추상성, 임시성, 장소성, 통합성 그리고 조화성이다. 이를 통해 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 일상 속에서 기념성을 전달하기 위해 기존의 특수성을 갖는 산재한 기념공간들을 일상적 활동 프로그램과 연계하였다. 둘째, 기념물과의 상호작용을 위하여 직접적인 참여와 감성적인 체험 방법을 사용하였다. 셋째, 추상적 재현을 위해 색상, 수직요소, 군집화, 공원의 틀 조작 등의 기법을 사용하였다. 넷째, 임시성과 변화성을 추구하기 위하여 식물을 이용한 애도의 방식과 물리적 변화가 가능한 건축물과 구조물들을 도입하였다. 다섯째, 대상지를 장소성이 있는 공간으로 만들기 위하여 과거 지형을 복원하고, 현장의 모습을 재현하였다. 여섯째, 기존 기념물들과의 연계성을 증진시키기 위하여 순환동선과 축선 조작 기법을 사용하였다. 일곱째, 주변과의 조화를 위하여 지형에 순응하는 동선과 건물을 배치하였다.
본 연구에서는 NF 막 분리에 의하여 제조된 농축 분말을 사용하여 국수를 제조하고 특성을 살펴봄으로써 새로운 기능성 식품소재로의 활용가능성을 검토하였다. NF 분말의 첨가량에 따른 밀가루 혼합분의 점도 변화는 NF분말 첨가량이 증가함에 따라 최고점도(peak), 최저점도(trough), 최종점도(final viscosity)가 감소하는 경 향을 보였다. 국수의 조리 후 무게 및 부피증가율은 NF분말 첨가량이 증가할수록 높았고 국물의 탁도 역시 NF분말 첨가 국수가 대조군보다 높아 고형분의 손실이 큰 것으로 나타났다. 색도 측정결과 생국수와 조리 국수의 L값은 시험군 간에 큰 차이가 없었고 a값은 (-)값으로 녹색을 나타냈고 b값은 (+)값으로 황색을 나타냈으며 NF분말 첨가량이 증가할수록 모두 증가하였다. 생국수의 경도는 NF 분말 첨가량 증가에 따라 감소하였고 응집성, 탄성, 껌성, 깨짐성은 시료간에 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 조리 후에는 응집성을 제외한 경도, 탄성, 껌성, 깨짐성 등의 조직감 특성에서 NF분말 첨가량이 증가 할수록 대조군에 비해 크게 낮아지는 경향을 나타내었다. 관능검사결과 색과 냄새는 NF 분말 첨가군이 대조군보다 높은 점수로 평가되었고 부드러운 정도는 NF 분말 첨가군과 대조군 간에 유의적인 차이가 없었다. Stickiness는 NF 분말 첨가군이 대조군보다 강한 것으로 평가되었고 전체적인 바람직성은 대조군과 NF분말 $3\%$ 첨가까지 모두 차이가 없는 것으로 평가되었고 $5\%$ 첨가군만이 유의적으로 낮은 점수를 받았다. 이상의 결과로 볼 때 NF분말을 이용하여 첨가수준을 적절히 조절하고 제조방법을 다양화한다면 기능성이 강화된 국수로서 그 이용가치가 있을 것으로 기대된다. 제품에서는 표시기준에 의거 표시된 소르빈산 $0.02\%$보다 15배$(0.30\%)$ 높은 검출결과가 나왔다. 결론적으로 경인지역 초등학교주변에서 판매되고 있는 식품은 식품의 제조단계에서부터 유통, 판매에 이르기까지 안전을 위한 관리방안이 조속히 수립되어야 한다.hrombin 부하 후 증강되지는 않았다. $Ins(1,4,5)P_3$ 증가에 이어서, $[Ca^{2+}]_i$은 thrombin 부하 후 20초에 최고점에 이르며, 이러한$[Ca^{2+}]_i$, 증가는 세 약물에 의하여 현저하게 억제되었다. 혈소판 단백인산화에 대해서, thrombin은 $41{\sim}43\;kDa$ 및 20kDa 단백인산화를 현저하게 증가시켰으며, 이는 AMT, SRT 및 CPZ에 의하여 억제되었다. CPZ, AMT 및 SRT 등의 세 약물은 유의한 항응집효과와 thromboxane생성억제 효과를 나타냈으며, 이들 약물에 의한 protein kinase C 활성억제 및 $Ins(1,4,5)P_3$의 함량증가는 각각 이들약물의 항응집효과 및 항우울성 작용기전과 연관될 수 있음을 시사한다.in banding pattern을 분석한 결과 C. militaris, C. roseostromata, C. kyushuensis는 근연종으로 clustering 되었으며 C. scarabaeicola, Phytocordyceps ninchukiospora는 비교적 유연관계가 먼 것으로 나타났다. 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)$, waxy corn starch의 경우 $logk=10.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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