• 제목/요약/키워드: Convert

검색결과 2,464건 처리시간 0.031초

Bacillus coagulans NRR1207이 생산하는 α-galactosidase에 의한 대두박 비소화성분의 가수분해 (Hydrolysis of Non-digestible Components of Soybean Meal by α-Galactosidase from Bacillus coagulans NRR1207)

  • 라석한;렌친핸드;박민길;김완섭;백승희;남명수
    • 생명과학회지
    • /
    • 제28권11호
    • /
    • pp.1347-1353
    • /
    • 2018
  • 본 연구는 한국전통약용식물(구기자, 오미자 잎)의 발효물로부터 분리한 Bacillus coagulanse NRR1207의 발효 특성을 파악하고 Bacillus coagulans NRR1207의 ${\alpha}$-galactosidase의 활성과 이를 통한 대두박의 비소화성분의 분해를 확인하였다. Bacillus coagulans NRR1207이 생산하는 효소 중 ${\alpha}$-galactosidase, ${\beta}$-galactosidase, ${\alpha}$-glucosidase가 가장 높은 40 nmol 이상의 활성을 나타내었다. Bacillus coagulans NRR1207의 발효 특성은 10% skim milk에서 배양했을 때, pH는 급속히 감소했고 적정 산도는 1.9%까지 증가했고 생균수도 발효 24시간에 8.8 log CFU/ml로 증가했다. 유당은 배양 72시간째 완전히 고갈되었고 유산 생산 능력도 탁월했다. Bacillus coagulans NRR1207을 대두박에 접종 후 배양시간에 따른 생균수의 변화는 배양 시작 시 7.6 log CFU/ml, 배양 16시간에 최고에 도달하여 9.0 log CFU/ml이었고 배양 72시간에 8.3 log CFU/ml로 Bacillus coagulans NRR1207이 왕성하게 잘 성장하였다. 대두박의 비소화성분 분해는 Bacillus coagulans NRR1207 접종 후 발효 24, 48, 72시간이 경과하면서 이 균이 생산한 ${\alpha}$-galactosidase에 의해 비소화성분인 stachyose와 raffinose가 대부분 분해되고 galactose가 생성되었다. 따라서 Bacillus coagulans NRR1207은 대두박의 비소화성분을 분해하는 생균제(Probiotics)로써 이용하여 식품 및 가축 사료 이용성 증대에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

복합 문서의 의미적 분해를 통한 다중 벡터 문서 임베딩 방법론 (Multi-Vector Document Embedding Using Semantic Decomposition of Complex Documents)

  • 박종인;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권3호
    • /
    • pp.19-41
    • /
    • 2019
  • 텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.

지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권1호
    • /
    • pp.43-61
    • /
    • 2019
  • 최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

램버시안 구름 모델의 운정기압 오차가 OMI 오존 프로파일 산출에 미치는 영향 (Impact of Lambertian Cloud Top Pressure Error on Ozone Profile Retrieval Using OMI)

  • 남현식;김재환;신대근;백강현
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제35권3호
    • /
    • pp.347-358
    • /
    • 2019
  • 램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.

위성관측운량 보정을 위한 알고리즘의 개발 (Development of a Retrieval Algorithm for Adjustment of Satellite-viewed Cloudiness)

  • 손지영;이윤경;최용상;옥정;김혜실
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제35권3호
    • /
    • pp.415-431
    • /
    • 2019
  • 본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.

한국의 메뚜기의 장에서 분리된 Cellulose를 분해하는 담자균 효모 (Cellulose degrading basidiomycetes yeast isolated from the gut of grasshopper in Korea)

  • 김주영;장준휘;박지현;정희영;박종석;조성진;이훈복;;;성기호;김명겸
    • 미생물학회지
    • /
    • 제54권4호
    • /
    • pp.362-368
    • /
    • 2018
  • 메뚜기는 광합성으로 고정된 탄소의 소화에서 중요한 역할을 한다. 장내 미생물 군의 도움으로, 메뚜기는 셀룰로오스 및 헤미셀룰로오스와 같은 잎의 성분을 분해할 수 있다. 본 연구는 한국의 기도에서 수집한 메뚜기 껍질에서 추출한 셀룰로오스 분해 효모 균주를 조사하기 위해 이루어졌다. 효모 균주 중 ON2와 ON17 (두 균주)과 ON6 (한 균주)는 CMC-플레이트 분석에서 셀룰로오스 활성을 보였다. Large subunit rDNA의 D1/D2영역의 서열과 internal transcribed spacer (ITS) 영역의 분석 결과, ON2와 ON17 균주가 Papiliotrema aspenensis CBS $13867^T$와 가장 밀접하게 관련되어 있었고(D1/D2 영역의 서열 유사성은 100% ITS에서 99.4%의 서열 유사성) ON6 균주는 Saitozyma flava와 관련된(D1/D2영역에서 100%, ITS에서 99.0%) 밀접하게 관련이 있었다. 이 세 가지 효모 균주는 모두 셀룰로오스를 분해할 수 있으므로 공생하는 효모들은 탄수화물 분해를 위한 효소를 자체적으로 생산하고 당 단당체를 휘발성 지방산으로 전환시킬 수 있다. Tremellomycetes에 속하는 공생 효모 균주인 ON2, ON17 (Papilioterma 속)과 ON6 (Saitozyma속)은 한국에는 보고되지 않은 균주이다.

Conditional Generative Adversarial Network(CGAN) 기반 협업 필터링 추천 시스템 (Conditional Generative Adversarial Network based Collaborative Filtering Recommendation System)

  • 강소이;신경식
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.157-173
    • /
    • 2021
  • 소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

『여씨춘추(呂氏春秋)』에서의 음양(陰陽)과 오행(五行)의 결합(結合) - 십이기(十二紀)의 월령사상(月令思想)을 중심으로 - (The Combination of Yin-Yang and Five Elements in Lu's Spring and Autumn - Focusing on the Rules of Four Seasons Thought in the Twelve principle)

  • 조주은;윤무학
    • 한국철학논집
    • /
    • 제42호
    • /
    • pp.133-164
    • /
    • 2014
  • "여씨춘추(呂氏春秋)"는 선진(先秦) 제가(諸家)의 사상을 집대성하고 고래(古來)의 음양(陰陽)과 오행(五行)의 범주(範疇)를 활용하여 천지인(天地人) 삼위일체(三位一體)의 도식을 수립하였다. 이것은 인간을 중심으로 시간과 공간, 하늘과 땅의 사물을 유기적으로 연계시킨 것으로 통일제국을 위한 설계도라고 평가할 수 있다. 구체적으로는 음양과 오행을 결합시켜 우주 만물을 분류하고 도식화하면서 동시에 인사(人事)와 연계시켰다. 내용상으로는 정치, 경제, 사회, 군사, 천문, 지리, 의학, 교육, 역사 등 거의 모든 학문 분야를 포괄하고 있다. 특히 전국기에 유행하였던 "일주서(逸周書)", "하소정(夏小正)", "황제사경(黃帝四經)" 등의 문헌과 추연(鄒衍)을 비롯한 직하학자들의 사상이 반영된 "관자(管子)"에 보이는 月令사상을 종합하였다. 나아가 그것을 구체화 시킨 음양(陰陽) 형덕(刑德)사상, 현실 정치(政治)의 득실(得失)과 연계된 재이설(災異說)을 구체화하고 체계화하였다. 그러나 내용과 형식면에서 고래의 사상과 문헌을 단순히 집록한 것이 아니라 1년 12개월의 방식을 채택하고 정치 사회의 제반 분야로 정령을 확대하였다. 십이기(十二紀)에서는 음양(陰陽)과 오행(五行), 천간(天干)과지지(地支)를 결합시키고, 그 과정에서 야기되는 모순을 해고자 계하(季夏)에 중앙(中央) 토(土)를 배당하고 다른 시절과 마찬가지로 그에 해당하는 정령을 배당함으로써 월령 사상을 완성시켰다. 따라서 "여씨춘추"의 음양 오행론 가운데 일부는 비록 선진 제자서에 산견되는 것이지만 전체를 통일적으로 체계화한 것은 사상사적으로 중대한 의미를 지닌다. 무엇보다도 음양과 오행의 결합에 근거한 월령사상은 양자의 물리적 결합에 머물지 않고, 구체적으로 백성의 측면에서의 농업(農業) 부문과 지도자의 측면에서의 정치(政治)라는 두 측면에서 질적으로 정밀화되었음을 확인할 수 있다. 예컨대 재이설의 근원은 춘추시대에까지 거슬러 올라갈 수 있지만, 정치와 직접적으로 연계된 것은 월령사상과 궤도를 함께한다.

<태원지>의 MMORPG 콘텐츠화 가능성 탐구 - 세계관과 공간의 제시를 중심으로 - (Analysis of the possibility of a MMORPG based on Taewonji - focused on the showing of outlook and new stage)

  • 김인회
    • 동양고전연구
    • /
    • 제68호
    • /
    • pp.509-538
    • /
    • 2017
  • 20세기 후반이후로 디지털 게임은 현대의 문화와 산업에 매우 중요한 부분으로 자리 잡았다. 때문에 고소설을 디지털 게임의 소스로 활용하려는 시도가 계속되고 있다. 이 시도는 산업분야 뿐만 아니라 인문학 분야에서도 이루어 졌다. 본고는 고소설을 디지털 게임으로 변환하는데 필요한 사항을 살펴보는데 목적이 있다. 특히 고소설 연구자들이 산업에 기여할 수 있는 영역을 찾아 볼 것이다. 기존의 연구들은 고소설의 스토리, 환상성, 아이템이 게임의 창작에 직접 도움을 줄 수 있을 것으로 파악했다. 하지만 게임은 규칙(rule), 결과(outcome), 경쟁(conflict), 자발성(voluntary)의 네 요소를 이용해 재미를 준다. 스토리와 환상성, 아이템이 게임에 쓰이지만 핵심적인 요소는 아니다. 고소설은 게임의 네 가지 요소 중 규칙을 세우는 데 큰 도움을 줄 수 있다. <태원지>가 제시하는 규칙다음과 같다. (1)난세를 바로잡아야 한다. (2)천명(Heaven's will)은 절대적인 힘을 가지고 있으며 천명을 얻은 자만이 나라를 세울 수 있다. (3)중심(화(華))과 주변(이(夷))은 절대적인 것이 아니라 가변적인 것이다. (1)과 (2)는 <삼국지연의>등에서 흔히 찾아 볼 수 있는 것이다. 때문에 매우 익숙하다. 특히 중요한 규칙은 (3)인데 이는 <태원지>만의 독특한 생각이다. 자신의 고향에서 주인공 임성은 중심(화(華))이었지만 새로운 대륙에서는 주변(이(夷))이 되는 경험을 한다. 디지털 게임에서는 작품의 줄거리, 아이템 등을 활용하여 플레이어가 이 세 가지 규칙을 직접 체험하게 되는 만드는 세계를 만들어야 한다. 고소설 연구자들은 우선 고소설 속에서 게임에 적용할 만한 규칙을 찾아내는 것이 중요하다. 이것은 고소설을 게임에 활용하기 위한 특별한 분야가 필요하지 않음을 뜻하기도 한다.

17~18세기 전생서(典牲署)의 관직 운영과 참하관(參下官)의 관로(官路) (The manage of a public office who 'Junsangseo(典牲署)' and Official Road(官路) of lower officials(參下官) at the 17th - 18th century)

  • 나영훈
    • 동양고전연구
    • /
    • 제69호
    • /
    • pp.45-82
    • /
    • 2017
  • 본 논문은 17~18세기 전생서의 관직 운영을 통해, 조선후기 참하관(參下官)의 관로 여정에 대한 구체적인 실증을 목적으로 한다. 지금까지 조선시대 중앙정치제도 연구는 주로 정치적으로 중요한 관료였던 당상관을 중심으로 연구되었고, 관로를 연구하더라도 문과 출신과 이와 연결된 '청요직(淸要職)'을 중심으로 검토되었다. 이는 이들의 중요성에서 기인한 자연스러운 현상이다. 다만, 조선은 문과 출신과 청요직으로 분류되는 관직 외에도, 수많은 관직과 그들의 관로가 존재했다. 따라서, 이들 이른바 '비청요직(非淸要職)' 관원의 관로에도 관심을 가질 필요가 있다. 특히, 종7품에서 종9품으로 구성되는 참하관은 모든 관료들이 관로를 시작하는 단계에 있는 관로로서, 참하관을 검토하는 것은 관직 운영 이해의 첫걸음이 될 수 있다. 이 연구는 이러한 관심의 일환으로, 조선후기 비청요직 관원 가운데 참하관의 관로를 해명하고자 한다. 2장에서는 전생서의 법제적 성격과 "전생서선생안"의 사료적 가치를 살펴보았다. 그 결과 "전생서선생안"에는 1627년(인조 4)부터 1797년(정조 21)까지, 약 170년간에 이르는 기간의 종6품 주부부터, 종7품 직장, 종8품 봉사, 정8품 부봉사, 종9품 참봉까지 모두 507명의 인원이 기록된 것을 확인하였다. 이들은 연대기와의 교차검토를 통해, 대부분 그 신뢰성을 확인할 수 있는 인물이었다. 3장에서는 전생서 관원의 출신과 관로, 재직기간을 구체적으로 검토하였다. 그 결과 전생서 관원의 출신은 대부분 생원진사를 거친 문음 출신(42.4%)이거나, 출신을 알 수 없는 경우(45.7%)가 다수였음을 확인하였다. 출신을 알 수 없는 경우 대부분 문음 출신일 것으로 추정되었다. 이를 제외하면 10% 가량의 과거 출신자들이었는데, 이는 모두 종6품의 주부에서 발견되는 출신이었다. 참하관은 단 1명도 과거 출신이 없었다. 이어 전생서의 전직과 이직을 살펴보았다. 그 결과 참상관인 주부는 전직은 49%가 평서되었고, 45%는 승서되었으며, 6%는 강등되었음을 확인하였다. 이직에서는 46.8%가 평서되었고, 50%는 승서되었다. 주로 반은 평서되고 반은 승서되는 것을 알 수 있다. 반면, 참하관은 80% 가량이 승서되었고, 이직에서도 70~80%가 승서되었다. 특히 종7품 직장은 80% 이상이 승육(陞六)되어 참상관으로 진출하였다. 즉, 전생서 참하관은 대부분 계서적인 단계를 거쳐 순차적으로 승진하였음을 실증하였다. 재직일수 역시, 참상관인 주부는 약 6개월(180일)이었던 것에 비해, 참하관은 대략 1년(360일)을 전후하여 근무하였다. 특히, 법전의 규정에 의하면 참상관은 900일, 참하관은 450일에 사만(仕滿)되어 천전(遷轉)하는 것으로 되어 있는데, 참하관은 대체로 법정 재직일수를 채우고 승서되어간 것으로 추정할 수 있었다. 4장에서는 전생서 참하관을 참상관, 그리고 '참하청요직'인 세자시강원의 종7품 설서(設書)와 비교하여 그 관직 특성을 드러내었다. 동일한 참하관에서도 청요직인 설서와 직장은 분명한 차별이 존재하였다. 청요직인 설서는 모두 문과 출신이었고, 전생서 직장은 모두 문음 출신이었다. 또한 설서는 평균 연령이 34세로, 48세인 전생서 직장보다 13살이나 어렸다. 관로 역시 설서는 대부분 청요직 관로였던 것에 비해, 직장은 청요직 관로는 하나도 거칠 수 없었다. 이는 전생서 한 관서에 국한된 분석이지만, 전생서의 참하관은 여타 관서의 참하관과 대체로 유사한 출신과 관로를 거치고 있었을 것으로 생각된다. 다만 참하관에는 청요직도 있지만, 감역이나 별제, 도사 등 일반적인 참하관 이외의 수많은 층위가 존재하기 때문에 이들 모든 직종에 대한 검토는 필수적이다. 이를 확언하기 위해서는 더 많은 사례분석이 필요하며, 이에 따라 전국적으로 산재한 수많은 선생안 데이터가 DB화될 필요가 있다.