• 한국가금학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.61-71
• /
• 1989

본 연구는 실용계군에서 부계통 종계에 누진적으로 퇴교배를 수행하였을 때 변화하는 산란형질의 일반능력과 유전력 및 유전상관을 분석하므로 산란형질과 집단에 대한 유전적 변이의 특성을 구명하기 위해 수행되었다. 본 시험은 서울대학교 농과대학 실험계사에서 실용계 I 계통을 기초계군으로 사용하여 1985~1987연까지 사육된 1,230수를 이용하여 60주령까지의 각 개체별 성적을 기초로 하였으며, 교배조합별 그리고 누진퇴교배 세대별에 따른 일반능력 및 유전적 변이에 관한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 조사된 각 형질의 일반능력($Mean\pmS$_{D}$$)은 8주령 체중이 $663.94\pm87.11$g, 20주령 체중은$1579.1\pm155.43$g, 40주령 및 60주령 체중은 각각 $2124.1\pm215.31$g, $2269.1\pm242.94$g으로 20주영 체중을 제외한 모든 체중에 대해 퇴교배에 따른 고도의 유의차를 보였다(P＜0.01). 산란형질에 대한 일반능력은 초산일령(SM)이 $168.43\pm12.94$일, 60주령 까지의 총산란수(TEN)는 $214.82\pm29.82$ 개, 평균난중(AEW)은 $61.45\pm3.48$g, 60주령까지의 총산란중량(TEM)은 $13180.7\pm1823.22$g으로 평균난중(AEW)을 제외한 모든 산란형질이 퇴교배에 대한 고도의 유의차를 보이고 있다(P＜0.01). 한편 퇴교배회수가 증가할수록 산란성적이 우수하게 나타나는데, 이는 실용계에서 퇴교배를 하여감에 따라 분리된 유전자가 우수한 형질을 발현하도록 하는 유전자로 고정되기 때문인 것으로 생각된다. 2. 각 형질에 대한 유전력은 다음과 같다. 초산일령(SM)과 평균난중(AEW)의 유전력은 각각 0.47~0.52, 0.40~0.54로 유전력이 비교적 높은 형질임을 알 수 있다. 그러나 총산란수(TEN)와 총산란중량(TEM)의 유전역은 각각 0.07~0.37, 0.18~0.27로 유전력이 낮은 형질임을 나타내고 있으며 모든 산란형질의 유전력이 모분산성분에 의한 추정치가 부분산성분에 의한 추정치 보다 높게 나타나서 이들 형질의 모체효과를 포함한 비상가적 유전분산의 효과를 시사하고 있다. 3. 퇴교배에 따른 유전력 변화를 부모분산성분에 의하여 살피보면 기초계군(BC0), 퇴교배 1세대(BC1), 퇴교배 2세대(BC2)로 퇴교배가 증가함에 따라 초산일령(SM)은 0.47, 0.42, 0.51 이였으며 총산란수(TEN)에서는 0.28, 0.13, 0.27으로 유전역 변화의 일정한 경향치를 보이지 않았다. 그러나 평균난중(AEW)과 총산란 중량(TEM)에서는 기초계군(BC0), 퇴교배1세대(BC1), 퇴교배2세대(BC2)로 퇴교배가 증가함에 따라 0.59, 0.43, 0.35와 0.28, 0.20, 0.18로 추정되어 뚜렷한 유전력의 감소를 보이고 있다. 이것은 퇴교배가 증가함에 따라 평균난중과 총산란중량에 대한 유전적 변이의 감소에 기인된 것으로 생각된다. 4. 산란형질간의 유전상관을 살펴보면 초산일령(SM)과 총산란수(TEN)간의 유전상관은 -0.55이고 초산일령(SM)과 총산란중량(TEM)간은 -0.42로 부의 상관을 보이고 있다. 그러나 초산일령(SM)과 평균난중(AEW)간은 0.20으로 낮은 정의 상관을 나타내고 있다. 평균난중(AEW)과 총산란수(TEN)간은 -0.29이고 평균난중(AEW)과 총산란중량(TEM)간은 0.31의 낮은 유전상관을 보이고 있다. 한편 총산란중량(TEM)과 총산란수(TEN)간은 0.82의 높은 정의 상관을 나타내므로 이상의 결과에서 총산란중량(TEM)에 관여하는 것은 평균난중(AEW) 보다는 주로 총산란수(TEN)에 기인하는 것 같다. 또한 총산란수( TEN)는 초산일령( SM)과 부의 상관관계를 보이고 있으므로 총산란중양(TEM)을 개량하기 위해서는 총산란수(TEN)를 증가시키고 초산일령(SM)을 단축시키는 것이 평균난중(AEW)을 증가시키는 것보다 더 용이하다는 것을 알 수 있다. 5. 퇴교배가 진행됨에 따라 각 형질간의 우전상관사이에서도 변화가 있었다. 퇴교배가 증가할수록 총산란중량과 총산란수간의 유전상관은 높아졌고 (BC0 ： 0.79, BC1 ： 0.82, BC2 ： 0.91), 총산란중량과 평균난중간의 유전상관은 뚜렷한 경향치가 관측되지 않았으며 총산란중량과 초산일령간의 유전상관은 감소하였다(BC0：-0.54, BC1：-0.36, BC2 ：-0.09). 그러므로 총산란중량에 큰 영향을 미친 것은 평균난중이 아니라 총산란수이며 퇴교배가 진행될수록 초산일령의 효과는 감소하였다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.115-121
• /
• 2013

목 적: 최신 선형가속기와 새로운 평가 장비를 도입하게 되어 이를 임상에 적용하기 위한 준비과정 중 몇 가지 문제가 발생하여 유용성을 확인하는 과정을 분석함으로써 앞으로 이 장비를 도입하는 기관에 도움이 되고자 한다. 대상 및 방법: 모든 측정은 TrueBEAM STX (Varian, USA)를 이용하였으며, 전산화치료계획장비(Eclipse ver 10.0.39, Varian, USA)를 이용하여 각 에너지 별, 조사조건 별 선량분포파일을 산출하였다. MapCHECK 2의 고유의 성능과 오차로 발생 할 수 있는 원인에 대하여 측정 및 분석하였다. MapCHECK 2의 성능 확인을 위해 6X, 6X-FFF (Flattening Filter Free), 10X, 10X-FFF, 15X의 에너지별로 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, gantry $0^{\circ}$, $180^{\circ}$ 방향에서 측정을 하였다. 또한 기존 IGRT couch의 CT값이 volumetric dosimetry에 영향을 주는지 확인을 위해서, CT 넘버 값: -800 (Carbon) & -950 (COUCH안의 공기), -100 & -950을 지정해준 상태에서 6X-FFF, 15X의 에너지별로 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, gantry $0^{\circ}$, $180^{\circ}$, $135^{\circ}$, $275^{\circ}$ 방향에서 측정을 하였고, MapPHAN에 할당된 HU 값 확인을 위해 Solid water phantom 3 cm을 위로 얹은 MapCHECK 2와 치료계획용 컴퓨터를 이용해 비교하였고, MapPHAN의 각진 모서리에 의한 측정오류문제, MapPHAN의 gantry 방향 의존성을 알아보기 위해 3가지 방법으로 측정 하였다. 세로로 세운 세팅 상태에서 6X-FFF, 15X를 GANTRY $90^{\circ}$, $270^{\circ}$ 방향에서 각각 측정하고, 가로로 세운 세팅상태에서 에너지 6X-FFF, 15X를 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, $90^{\circ}$, $45^{\circ}$, $315^{\circ}$, $270^{\circ}$의 방향에서 각각 측정하였다. 세 번째로 빔의 세기조절을 하지 않은 상태에서 open arc를 조사하였다. 결 과: MapCHECK의 기본 성능을 확인, Couch에 의한 감약 측정, MAP-PHAN에 할당하는 HU값 측정, MapPHAN의 각진 모서리에 대한 계산 정확도 확인을 위한 측정에서 모두 유효한 범위에 들어와 측정오류에 영향을 미치지 않는 것을 확인 할 수 있었다. Gantry 방향의존성 확인하기 위한 3가지 방법 중 첫 번째로 측정기를 세운 상태에서의 값은 Gantry $270^{\circ}$ (상대적 $0^{\circ}$), $90^{\circ}$ (상대적 $180^{\circ}$)에서 6X-FFF, 15X에서 각각 -1.51, 0.83%와 -0.63, -0.22%를 나타내어 AP/PA 방향에 의한 영향이 없음을 나타냈다. 측정기를 가로로 세팅한 상태에서는 Gantry $90^{\circ}$, $270^{\circ}$에서 에너지 6X-FFF 4.37, 2.84%, 15X에서는 -9.63, -13.32%의 차이가 측정되어 gamma pass rate 3%의 값보다 큰 값을 나타내므로 MapPHAN에 의한 측방향 측정값이 유효범위 안에 들지 못하는 것을 확인 할 수 있었다. 마지막 Open Arc에서 6X-FFF, 15X 에너지를 필드사이즈 $10{\times}10$ cm에 $360^{\circ}$ 회전상태에서의 선량분포를 보면 pass rate가 90% 가까이 나오는 것을 확인 할 수 있다. 결 론: 위 결과를 토대로 MapPHAN은 상대등선량분포 감마값 측정에는 적합 하지만, 측방향 빔에 대한 gantry 방향의 의존성 때문에 절대선량은 정확한 측정을 할 수 없는 것으로 판단되어진다. 본 논문에서는 더욱 정확한 치료계획 확인을 위해서 VMAT 같은 회전조사시 측방향에 대한 오차를 줄이고 정확한 절대선량을 측정하기 위해서 MapCHEK 2와 IMF (Isocentric Mounting Fixture)의 조합을 사용하여 gantry 방향 의존성에 의한 영향을 최소화 할 수 있을 것이라 판단된다.

• 중소기업연구
• /
• 제32권2호
• /
• pp.209-223
• /
• 2010

본고에서는 일본 중견기업의 위상, 특징, 관련 정책을 검토함으로써 우리나라에서의 중견기업 정책의 방향을 모색하고자 한다. 일본의 경쟁우위업종인 기계, 전자부품업의 출하와 고용비중은 여타 업종보다 높아, 그 저변에 두터운 중견기업이 존재하고 있음을 알 수 있다. 일본의 중견기업 육성정책은 연구개발과 환경대책을 위한 기업간 제휴 유도라는 측면에서 간접적으로 지원하고 있다. 우리나라도 특정 정책사업에 있어서 기업간 협력 유도를 통하여 중견기업을 육성할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.47-67
• /
• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.71-88
• /
• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제16권4호
• /
• pp.223-237
• /
• 2011

하구둑으로 인해 담수의 공급이 간헐적으로 발생하는 영산강 하구에서는 담수의 방류가 하구의 유동패턴, 염분농도의 변이, 영양염 공급 등 하구환경과 생태계 반응을 주도하는 요인이다. 담수의 방류는 유역의 강우조건에 영향을 받으므로 담수의 방류시기 및 규모를 파악하기 위해서는 담수방류를 유발하는 강우조건과 강우-방류간 상관관계에 대한 이해가 필요하다. 또한 담수방류가 하구에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 방류의 규모와 더불어 빈도에 대한 고려가 필수적이다. 이 연구는 영산강 하구역의 담수방류를 예측하고 평가하는 도구로서 영산강 하구둑의 담수 방류자료를 대상으로 강우에 보다 직접적으로 반응하는 극치방류의 확률분포함수를 파악하고 극치방류를 유발하는 강우조건을 판별하여 극치방류를 유발하는 강우와 극치방류 간의 빈도-규모 관계식을 도출하는 데 목적을 두었다. 13.7년(1997.1.1-2010.8.31)간의 일방류량 자료에 대하여 일연속방류를 분석의 기본단위인 방류이벤트로 정의하되 4일 이상의 일연속방류의 경우는 방류패턴에 토대를 둔 이벤트 분리 알고리듬을 적용하여 개별 이벤트를 식별하였다. 총 529건의 방류 이벤트에 대하여 14년간의 연 최고치 중 최솟값에 해당하는 133,656,000 $m^3$을 기준으로 극치방류이벤트를 선별하고 부분시계열 빈도분석법을 적용하여 극치방류의 확률분포함수가 Weibull(k=1.4)함수를 따름을 확인하였다. 극치방류를 기준으로 대비되는 강우 l일전 3일합 강우량이며 최솟값은 50.98 mm인 것으로 나타났다. 이 기준에 따라 추출된 방류유발기능 강우군은 총 102건으로 극치방류이벤트의 수보다 많았다. 정준판별분석을 통해 3일합 강우량 이외에 관리수위대비(-1.35 m EL.) 하구호 수위가 방류유발 강우를 규정하는 중요한 요소라는 점과 방류유발가능 강우군을 선별하는 임계값을 104mm로 재조정할 경우 3일합 강우량만으로 방류유발 강우를 규정할 수 있음을 확인하였다. 극치방류 유발 강우만을 대상으로 강우-방류 관계식을 수립한 결과 3일합-강우량($\overline{r_{3day}}$), 3일합-강우량 재현주기($T_{r3}$), 방류량(Discharge, D), 방류량 재현주기($T_d$)의 관계는 $D=1.111{\times}10^8+1.677{\times}10^6{\overline{r_{3day}}$, (${\overline{r_{3day}}{\geqq}104$), $T_d=1.326T^{0.683}_{r3}$, $T_d=0.117{\exp}[0.0155{\overline{r_{3day}}]$로 나타났다. 100년 주기 3일합 강우(357mm)에 의해 유발되는 방류량은 영산강 하구둑 방류량의 재현주기는 30.8년 정도이며 그 양은 $7.0979{\times}10^8m^3$이다. 담수방류의 재현주기 및 재현주기에 기초한 강우-방류 관계식은 영산강 하구역을 비롯하여 인위적으로 담수의 방류가 조절되는 하구역에서 담수의 영향을 평가하고 예측하는 데 기여할 수 있을 것이다.