Aerosol physical properties have been measured at Pusan National University by using the 16-channel LPC(Laser Particle Counter), and particle characteristics have been examined for the period from Aug. 4 2007 to Dec. 30, 2008. Annual total average, seasonal average, and other averages of the meteorologically classified four categories such as Asian dust, precipitation, foggy, and clear days are respectively described here. Both annually and seasonally averaged number concentration show three peaks at the particle diameter of 0.3, 1.3, and $4{\mu}m$, respectively. However, the first peak for summer season tends to be shifted toward smaller size than other seasons, implying the strong fine particle generation. Meteorological condition shows strong contrast in aerosol concentrations. In Asian dust case, relatively lower number concentrations of fine particles (i.e., smaller than $0.5{\mu}m$) were predominant, while higher concentrations of coarse particles were found particularly for the size bigger than $0.5{\mu}m$. In precipitation day, number concentrations were decreased by approximately 30% due to the removal process of precipitation. Foggy day shows significantly higher concentrations for fine particles, implying the importance of the aerosol condensation process of micro-fine-particle growing to fine-particle. Finally the regressed particle size distribution function was fitted optimally with two log-normal distribution, and discussed the similarities and differences among four categorized cases of the Asian dust, precipitation, foggy, and clear days.
고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
비냉각형 적외선 검출기를 사용한 적외선 열상 카메라의 영상은 다이나믹 레인지가 좁고 신호 증폭에 의한 노이즈로 인하여 피사체를 식별하기 어려운 단점이 있다. 인간의 시각모델을 기반으로 한 레티넥스 알고리즘은 콘트라스트 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 적외선 열상 이미지와 같이 다이나믹 레인지가 좁은 영상에 레티넥스 알고리즘을 적용할 경우 오히려 콘트라스트가 감소하고 이미지 품질이 저하된다. 본 논문에서는 적외선 열상 이미지의 특성에 적합한 레티넥스 알고리즘 기반의 화질 개선 방법을 제안한다. 콘트라스트 개선 성능을 향상시키기 위해 새로운 다이나믹 레인지 압축 함수를 사용하였고, 국부적인 윤곽과 노이즈를 개선하기 위해 콘트라스트 보상 처리를 영상의 합성 과정에 적용하였다. 실험 결과 영상의 비교와 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 적외선 열상 이미지의 화질 개선에 더 효과적인 방법임을 확인하였다.
Background: It has been proposed that proprioceptive input can modulate neural excitability in both primary motor cortices (M1) simultaneously, although direct evidence for this is still lacking. Previous studies showed that proprioceptive accuracy of one hand is reduced after the application of one-Hz repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) for 15 minutes over the contralateral somatosensory cortex. The aim of this study was to investigate the effect of rTMS-induced central proprioceptive deafferentation to excitability of both M1 as reflected in ipsilateral and contralateral motor evoked potentials (MEP). Methods: MEPs of both abductor pollicis bravis (APB) muscles were recorded using single-pulse TMS over right M1 in seven healthy subjects. Immediately after one-Hz rTMS was applied for 15 minutes over the right somatosensory cortex, the MEP measurement was repeated. The proprioceptive function of the left thumb was assessed, before and after rTMS, using a position-matching task. Results: There was an increase in ipsilateral MEP after the rTMS: whereas no MEPs were recorded on the ipsilateral hand before the rTMS, MEPs were recorded in both ipsilateral and contralateral hand in three of seven subjects. At the same time, the mean log amplitude was reduced and the mean latency was prolonged in the contralateral MEP. Conclusions: rTMS-induced central proprioceptive deafferentation reduces the MEP generation in the contralateral hand, and fascilitates that in the ipsilateral hand. A further study with a larger sample seems warranted to confirm this finding and to elucidate the neurophysiology underlying it.
An attempt has been made to examine the characteristics of acoustic and MHD waves generated in stellar convection zones($4000\;K\;{\leq}\;T_{eff}\;{\leq}\;7000\;K$, $3\;{\leq}\;\log\;g\;{\leq}\;4.5$). With the use of wave generation theories formulated for acoustic waves by Stein (1967), for MHD body waves by Musielak and Rosner (1987, 1988) and for MHD tube waves by Musielak et al.(l989a, 1989b), the energy fluxes are calculated and their dependence on effective temperature, surface gravity and megnetic field strength are analyzed by optimization techniques. In computing magneto-convection models, the effect of magnetic fields on the efficiency of convection has been taking into account by extrapolating it from Yun's sunspot models(1968; 1970). Our study shows that acoustic wave fluxes are dominant in F and G stars, while the MHD waves dominant in K and M stars, and that the MHD wave fluxes vary as $T_{eff}^4{\sim}T_{eff}^7$ in contrast to the acoustic fluxes, as $T_{eff}^{10}$. The gravity dependence, on the other hand, is found to be relatively weak; the acoustic wave fluxes ${\varpropto}\;g^{-0.5}$, the longitudinal tube wave fluxes ${\varpropto}\;g^{0.3}$ and the transverse tube wave fluxes ${\varpropto}\;g^{0.3}$. In the case of the MHD body waves their gravity dependence is found to be nearly negligible. Finally we assesed the computed energy fluxes by comparing them with the observed fluxes $F_{ob}$ of CIV(${\lambda}1549$) lines and soft X-rays for selected main sequence stars. When we scaled the corrected wave fluxes down to $F_{ob}$, it is found that these slopes are almost in line with each other.
Water and energy are inextricably linked and referred to as 'Water-Energy Nexus'. Recently, this topic has been drawing a lot of attention from various studies due to the exacerbated water availability. Korea's water and energy consumption has been increasing consistently, which calls for better management. This paper aims to identify changes in electricity consumption in relation to water intake and purification processes. Using Log Mean Divisia Index (LMDI) Decomposition Analysis method, this study attributes the changes to major factors such as; Total population (population effect), household/population (structure effect), GDP/household (economic effect), and water-related energy use/GDP (unit effect). The population effect, structure effect, and economic effect contributed to an increase in water-related electricity consumption, while the unit effect contributed to a decrease. As of 2019, the economic effect increased the water supply sector's electricity consumption by 534 GWh, the population effect increased by 73 GWh, and the structure effect increased by 243 GWh. In contrast, the unit effect decreased the electricity consumption by -461 GWh. We would like to make the following suggestions based on the findings of this study; first, the unit effect must be improved by increasing the energy efficiency of water intake and purification plants and installing renewable energy power generation facilities. Second, the structure effect is expected to increase over time, and to mitigate it, water consumption must be reduced through water conservation policies and the improvement of water facilities. Finally, the findings of this study are expected to be used as foundational data for integrated water and energy management.
최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.
저류층 내에 부존되어 있는 탄화수소의 매장량을 계산하기 위해서는 그 저류층의 공극률이 필요하다. 일반적으로 시추공 이외의 지역에 대한 공극률은 시추공에서 얻은 공극률 검층자료로부터 외삽하여 얻지만, 시추공을 포함한 지역에서 획득한 탄성파탐사 자료가 존재하는 경우 시추공 자료와 함께 탄성파 탐사 자료를 이용하여 시추공 이외의 지역에서 보다 정확한 유사 공극률을 추출해낼 수 있다. 이 연구에서는 다항식 신경망 기법을 이용하여 탄성파 탐사 자료와 공극률 검층 자료로부터 유사 공극률 검층 자료를 생성하는 모듈을 개발하였다. 먼저 탄성파 탐사 자료로부터 추출된 지하매질의 특성을 나타내는 탄성파 속성(seismic attribute)과 심도에 따른 시간의 자료로 변환된 공극률 검층 자료로부터 다항식 신경망 기법을 사용하여 상관계수를 추출하였고 이 계수를 이용하여 시추공이 없는 지역에서의 공극률 정보를 생성하였다. 한편, 개발된 모듈에서는 보다 정확한 공극률을 획득하기 위하여 각각의 탄성파 속성들과 공극률 검층 자료와의 상관성 분석을 통해 상관성이 높은 탄성파 속성들을 사용하였다. 개발된 다항식 신경망 모듈의 신뢰성, 활용성을 검증하기 위하여 개발된 모듈을 북해 F3 지역의 현장자료에 적용하고, 얻어진 결과를 상용 프로그램에서 사용되는 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과와 비교하였다. 두 방법으로부터 얻은 결과들은 유사한 결과를 보였으며 이를 통해 개발된 모듈의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 또한, 다항식 신경망 기법으로부터 얻어진 유사 공극률 검층 자료가 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과보다 실제 값에 더 가깝다는 것을 보여주었다. 따라서 북해 F3 지역과 같이 시추공 자료가 부족한 지역에서는 다항식 신경망 기법이 효과적임을 알 수 있었다.
대학생 시기는 실질적으로 직업선택을 해야 하는 시기이다. 우리 사회가 빠르게 고도로 발달하는 만큼, 직업은 다양화, 세분화, 전문화되어 대학생들의 취업 준비기간은 또한 갈수록 길어지고 있다. 본 연구는 대학생들이 학교 내외에서 하는 경험하는 다양한 활동들이 취업에 어떤 영향이 있을지 대학생들의 로그데이터를 중심으로 분석해 보았다. 실험을 위하여 학생들의 다양한 활동을 체계적으로 분류하고 활동 데이터를 6개의 핵심역량(직무전문성강화 역량, 리더십 및 팀웍 역량, 세계화 역량, 직무몰입 역량, 직업탐색 역량, 자율이행역량)으로 구분하였고, 여기서 구분된 6개의 역량 값이 취업여부(취업그룹, 미취업그룹)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 6개의 역량 모두 취업집단과 미취업집단의 수준차이가 유의한 것을 확인할 수 있어 학교에서의 활동은 취업에 유의미함을 유추할 수 있었다. 다음으로 6개의 역량이 취업의 질적성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 6개의 역량수준을 상·하로 나누고, 첫연봉액을 기준으로 6개의 그룹을 만든 후 관계를 확인해 보았는데, 그 결과 6개의 역량 중 세계화역량, 직업탐색역량, 자율이행역량 수준이 높은 학생이 연봉을 기준으로 한 취업성과 또한 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 공헌은 다음과 같다. 첫 번째, 학창경험으로부터 추출할 수 있는 역량을 인사조직관리분야의 역량과 연결하며, 개인의 경력성공을 위해 대학생으로서 필요한 역량을 직업탐색역량과 자율이행역량을 추가하였다는 점이다. 두 번째, 활동로그의 실데이터 기반으로 각각의 역량을 측정하고 결과변수와 검증을 한 점이다. 세 번째, 양적성과(취업률)뿐만 아니라 질적성과(연봉수준)를 분석한 점이다. 본 연구의 실무적 활용은 다음과 같다. 첫 번째, 대학생들의 경력개발계획 수립 시 가이드가 될 수 있다. 전략이 없거나 균형을 갖추지 못한 또는 과도한 스펙을 쌓기는 지양하고 직업세계와 직무에 대한 분석을 바탕으로 자신의 강점을 표현할 수 있는 취업준비가 필요하다. 두 번째, 학교와 기업, 지자체, 정부 등 대학생들을 위한 행사를 기획하는 담당자는 대학생들이 필요로 하는 경험을 설계할 본 연구에서 제시한 6대 역량을 참고할 수 있다. 이벤트의 수요자인 대학생이 필요한 역량을 키우면서 하면서 각 기관의 목적을 더할 때 수요자와 공급자 모두 만족스러운 결과를 만들 수 있다. 세 번째, 디지털 대전환 시대, 국가의 균형발전을 구상하는 정부의 정책담당자는 대학생들의 호기심과 에너지를 대학생들의 역량개발과 국가의 균형발전을 함께 성취하는 방향으로 정책을 만들 수 있다. 기존에 없던 플랫폼서비스를 시도하고, 기존의 아날로그 상품이나 서비스와 기업문화를 디지털화 하는 데에는 많은 인력이 필요하며 디지털세대인 현 대학생들의 활약은 전 산업에서 촉매가 될 뿐 아니라 성공적인 경력개발을 위한 대학생들에게도 필요한 경험이라 사료된다.
1985년 7월에서 10월 사이에 부산연안지역에서 수집한 해수, 낙지, 피조개, 게, 우렁쉥이 등 70종의 시료에서 Vibrio vulnificus의 검출률과 시료에서 분리된 균의 세균학적 특성을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. Vibrio vulnificus의 월별 검출률은 수온이 높은 8월에 $19.2\%$로 가장 높았으며 7월에 $7.7\%$ 10월에 $5.5\%$로 수온과 비례하여 나타났으며 7월과 10月 사이의 평균검출률은 $11.4\%$였다. 시료별 검출률은 서식해역의 오염도가 높고 오염된 해수와의 접촉부위가 많은 피조개와 게에서 $20\%$로 가장 높았으며 낙지 해수의 순으로 나타났다. 2. 시료에서 분리된 균과 환자에게 분리된 균의 생화학적인 차이점은 없었으며, 분리된 본균이 다른 Vibrio균과 구별될 수 있는 생화학적 특징은 ONPG 가수분해양성, lactose 분해양성, 식염내성이 $7\%$이하인 점이다. 3. 이균의 최적배양조건은 pH 8.0, 온도 $35^{\circ}C$부근이었으며, 배양온도별 비증식속도와 평균세대시간은 $35^{\circ}C$진탕배양에서 $1.21\;hr^{-1}$, 34min으로 가장 빨랐으며 $35^{\circ}C$ 정치배양, $40^{\circ}C$ 정치배양, $25^{\circ}C$ 진탕배양 $25^{\circ}C$ 정치배양의 순이었다. 4. 이 균은 장내세균분리용배지인 EMB, SS, DC 한천배지에서는 증식하지 못했으며 MC 한천배지상에서의 집낙의 특징은 적색 혹은 무색으로 나타났고 Endo 한천배지상에서는 적색, TCBS 한천배지상에서는 녹색집낙으로 나타났다. 5. 이 균을 $4^{\circ}C$에 냉장하였을 경우 매 16시간마다 약 1 log cycle씩 감소하였으며 $-18^{\circ}C$에 동결하였을 때는 거의 다 사멸하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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