• 대한조선학회논문집
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• 제29권3호
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• pp.45-52
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• 1992

조종운동(操縱運動)의 정확(正確)한 예측(豫測)이 절실(切實)하게 요구되는 항만내(港灣內)에서의 조종운동(操縱運動)과 같이, 저속(低速)이며 또 천수역(淺水域)에서의 선박(船舶)의 조종운동(操縱運動)을 잘 표현(表現)하는 수학(數學) Model은 아직 얻어지지 않고 있는 것이 현재까지의 실정(實情)이라 할 것이다. 일본의 Kose는 저속시(低速時) 선체유체력(船體流體力)의 새로운 Model을 제안(提案)한 바 있으나 아직 그 유용성에 대해서는 다방면(多方面)에서 검토(檢討)가 필요(必要)하다고 할 것이다. 본(本) 논문(論文)은 이러한 현실(現實)에서, 우선 저속시(低速時)의 Hull 유체력(流體力)을 잘 표현(表現)할 수 있는 새로운 방법(方法)을 모색하여 이를 Kose의 Model이나 종래(從來)의 M.M.G.Model 또는 Cross-Flow Drag Model등과 비교하여, 저속시(低速時)의 선체(船體)에 작용(作用)하는 유체력(流體力)을 잘 나타낼 수 있는 Model을 개발하려고 한다. 수학(數學) Model의 우열(優劣)을 판정하는 방법으로서는, 일본의 RR-742부회(部會)에서 실험한 저속시(低速時)($f_n={\pm}0.06,\;U={\pm}0.3m/s$)의 전후진(前後進)에 대한 Bare Hull의 CMT결과로 얻어진 전후력, 횡력, 선회모멘트를 Data로 삼아 이들을 각각 Kose Model, Cross-flow Model, MMG Model 및 신(新) Model에 의하여 Fitting하고, Fitting의 표준편차(標準偏差)를 비교하였다.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제26권1호
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• pp.1-11
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• 1996

Biphenyldimethyldicarboxylate (PMC), which has been used to treat hepatitis, is insoluble in water, therefore it has low bioavailability after oral administration. For the purpose of increasing the dissolution rate of PMC, the physical mixtures and inclusion complexes of PMC and $dimethyl-{\beta}-cyclodextrin\;(DM\;{\beta}CD)\;or\;hydroxypropyl-{\beta}-cyclodextrin\;(HP{\beta}CD)$ in molar ratio of 1 : 1 and 1 : 2 were prepared by solvent evaporation method. Mixed micelles of PMC were prepared by reacting PMC with bile salts [sodium cholate(NaC), sodium glycocholate (NaGC)] and oleic acid (OA) or palmitoylcarnitine chloride(PCC). Chloroform/water partition coefficient (PC) of PMC was 36.14 in artificial gastric juice (AGJ) and 33.47 in artificial intestinal juice (AIJ), respectively, on the other hand octanol/water PC was 63.36. PMC formulation was prepared by reacting PMC with PEG400-glycerin system(95 : 5, 90 : 10, respectively) and PEG400-PEG4000-glycerin system (70 : 25 : 5, 65 : 25 : 10, respectively). Dissolution test was performed in AGJ and AIJ by paddle method at $37{\pm}0.5^{\circ}C$. The dissolution rates of PMC tablets on the market were 5.74% and 8.26% at AGJ and AIJ, respectively and marketed PMC capsules were 22.14% and 28.64% at AGJ and AIJ, respectively. The dissolution rates of inclusion complexes of PMC with $DM{\beta}CD$ and $HP{\beta}CD$ in a molar ratio of 1 : 1 were more fast than those of corresponding physical mixtures. The decreasing order of dissolution rates was as follows; PMC-PEG400-PEG4000-glycerin formulation > PMC-PEG400-glycerin formulation > mixed micelles > CD inclusion complexes. The dissolution rates of PMC-PEG400-glycerin and PMC-PEG400-PEG4000-glycerin formulation were most fast and the percentage of dissolution was almost 100% within 20 minutes. And their dissolution rates after 120 minutes were markedly increased as compared with capsules on the market (4.0-fold and 3.2-fold in PMC-PEG400-glycerin formulation at AGJ and AIJ, respectively, and 4.8-fold and 3.7-fold in PMC-PEG400-PEG4000-glycerin formulation at AGJ and AIJ, respectively).

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.102-109
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• 2008

본 논문은 다중경로 페이딩 채널 조건에서 사전 정보없이 입사하는 디지털 신호 10종의 변조형태를 고정확도로 인식할 수 있도록 고차 통계량(HOS)과 웨이브릿 변환(WT)에서 선정된 특징(key features)을 이용한 견실한 하이브리드 분류기를 제안하였다. 제안된 분류기는 실제 시나리오를 고려하여 다양한 다중경로 환경(즉, 농촌, 소도시, 도심지역)에서 측정된 채널 데이터를 이용하였다. 실제 측정된 다중경로 페이딩 채널 데이터를 이용하여 Holdout-like 방식으로 총 15개 채널 중 9개 채널은 트레이닝용으로 사용하고, 나머지 6개 채널은 테스트용으로 사용하였다. 제안된 분류기는 다중경로 환경에서 높은 변별력을 유지하는 HOS 특징을 기반으로 구현되었고, AMA(Alphabet Matched Algorithm) 또는 MMA(Multi-modulus Algerian)와 같은 등화기법의 적용없이 분류가 어렵다고 알려진 MQAM신호(M=16, 64, 256)들에 대해서만 WT 특징을 적용하였다. 선정된 특징들을 이용한 변조인식은 입력공간에서 최대 마진을 갖는 하이퍼 공간으로 매핑시킴으로서 분류 능력이 우수하다고 알려진 SVM 메소드를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 제안된 분류기의 성능은 트레이닝 채널과 테스트 채널에서 WT 또는 HOS 특징만을 단독으로 사용하는 분류기에 비해 현저한 성능 향상을 보였고, 특히, MQAM 신호의 인식률은 낮은 SNR레벨에서도 거의 완전하게 분류되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.849-858
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• 2019

최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.

• 해양안보
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• 제6권1호
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• pp.1-35
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• 2023

본 연구는 중국해군이 진행 중인 공세적 서해 진출 전략을 목표, 방법, 수단 차원에서 분석하여 우리해군의 대응전략 발전방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 분석결과 중국해군의 공세적 서해 진출전략은 목표 차원에서 미-중 경쟁 간 해양권익 수호 및 해양강국을 달성하기 위한 대전략과 연계하여 진행 중 있으며, 방법 차원에서 평상시 '진입 일상화'와 '관할권 행사'를 통해 국제사회가 서해를 중국의 내해(內海)로 인식하는 기반을 조성하며, 유사시는 항모전단의 압도적 선제공격 능력을 바탕으로 우리나라의 해양교통로를 차단하여 단시간 내 서해 해양통제권 확보를 시도할 것이라 예측된다. 수단 차원에서 항모전단 건설 가속화 및 원거리 미사일 교전능력을 향상시키고 있다. 이에 대응하는 한국해군 대응전략 발전방향으로 첫째 한국형 인도-태평양 전략과 연계한 국가 해양안보전략 수립 및 발전, 둘째 서해 중간선 이동(以東) 해역에 대한 효과적이 경비작전 개념 발전, 셋째 생존성과 치명성 강화를 위한 전투 수행개념 발전 및 능력 구축을 제시한다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제21권3호
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• pp.169-175
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• 2006

본 연구에서 돼지 난포란에서 채취된 난모세포들을 체외 성숙 후 세포 손상이 없이 성숙 난모세포의 발생능을 알아낼 수 있는 마커로 극체의 방출이 효과적으로 활용될 수 있는지를 알아보았다. 난모세포를 48시간 성숙 배양 후 극체의 방출 유무를 검사하고, 핵염색하여 염색체의 형태를 검사하였다. 확인된 난모세포들을 $16{\sim}18$시간 추가 배양한 후 7% ethanol로 활성화시키고 $5{\mu}g/ml$ cytochalasin B에 5시간 노출 후 NCSU23 배양액으로 7일간 배양하였다. 극체 방출율은 반복에 따라 $9.9{\sim}52.4%$, 퇴행율은 $21.4{\sim}61.8%$로 변이가 크게 나타났다(p<0.01). 극체를 방출한 난모세포의 핵상은 모두 극체와 19개의 염색체를 가진 제 2 감수분열 중기 핵상을 보여주었으며, 극체를 방출하지 못한 난모세포의 핵상은 핵이 팽화된 상태인 핵형이 39.1%, PCC 형태의 핵상이 19.6%, MI 형태의 핵상이 10.9%, MII이지만 극체가 관찰되지 않거나 매우 작은 상태인 경우가 13%, 핵이 응축된 형태인 경우가 6.5%, 핵이 없는 경우가 8.7%로 나타났다. 퇴행란으로 판단한 난모세포들은 핵염색을 한 결과 역시 세포질 상태가 정상적이지 못한 염색 상태를 보여주었다. 극체 방출 유무를 확인하지 않고 활성화 처리 후 배양하였을 때 분할율은 45.0%, 배반포기까지 발달율은 11.3%였으나, 극체 방출란만을 모아서 활성화처리를 하였을 때 분할율은 94.2%, 배반포기까지 발달율은 42.5%로 급격하게 향상되었다. 이상의 결과로 퇴행란과 극체 미방출란을 제거하고 실험에 활용한다면 배양 효과를 확인하거나 배아 생명 공학에 활용할 때 좀더 유리 할 것으로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제37권3호
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• pp.379-389
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• 2008

학교급식에 공급되는 식재료와 이를 이용하여 조리한 식품에 대한 미생물적 품질검사를 위하여 2005년 6월${\sim}$7월, 9월${\sim}$10월의 2회로 나누어 서울시에 위치한 초등학교 11개교에서 원료 식재료와 이를 이용하여 조리한 식품시료(54종 64품목)를 수거하였다. 수거한 시료 중 장내세균은 전처리 채소에서 $0.86{\sim}6.78$ log CFU/g, 육류(돼지고기, 쇠고기, 닭봉)에서 $2.08{\sim}5.18$ log CFU/g, 어류(고등어, 코다리, 동태)에서 $2.20{\sim}4.14$ log CFU/g 수준으로 검출되었다. 양념된 채소인 생채류와 샐러드에서 $2.99{\sim}5.30$ log CFU/g, 숙채류에서는 $2.45{\sim}4.24$ log CFU/g 수준으로 검출되었다. 반 가공 식품인 J교의 떡국떡, D교의 두부에서도 각각 0.72와 2.44 log CFU/g의 장내세균이 검출되었다. 대장균은 전처리 야채인 쪽파(1.74 log CFU/g), 비전처리 야채에서 방울토마토(3.70 log CFU/g), 깻잎(3.59 log CFU/g), 쑥갓(3.15 log CFU/g), 미나리(0.20 log CFU/g), 파슬리(3.00 log CFU/g) 등 5건이 검출되었고, 육류는 돼지고기(0.65 log CFU/g), 쇠고기($0.20{\sim}1.50$ log CFU/g), 닭봉(1.78 log CFU/g)에서 검출되었다. 조리된 식품에서는 숙채류인 무청된장무침에서 1건(1.24 log CFU/g)이 검출되었다. 다중검출 유전자분석법(Multiplex PCR)을 이용한 유전자분석방법으로 Salmonella spp., E. coli O157:H7, L. monocytogenes, S. aureus, B. cereus, C. jejuni, V. parahaemolyticus, Shigella spp. 8종을 검출하여 확인한 결과, 8건의 조리된 음식과 식재료 19건에서 B. cereus가 검출되었다. 검출된 B. cereus의 정량검사 결과, 깻잎 5.46 log CFU/g, 청포묵무침 1.79 log CFU/g, 쪽파(전처리) 3.48 log CFU/g 수준으로 검출되었다. 조리식품인 청포묵무침과 코다리조림은 원료에서는 검출되지 않았으나 조리된 식품에서 B. cereus가 검출되어 조리과정에서의 교차오염으로 판단되었다. E. coli O157:H7은 냉동쇠고기에서 2건이 검출되었고 1건이 API kit로 확인 동정(93.7%)되었다. L. monocytogenes는 유전자분석결과 튀김 1건에서 검출되었으나 전통적인 배지법으로 확인 실험한 결과, 의심집락은 확인할 수 없었다. 또한, C. jejuni는 전처리한 양파에서 검출되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.