Objective: This study estimated the genetic parameters for productive and reproductive traits. Methods: The data included production and reproduction records of animals that have calved between 1979 and 2013. The genetic parameters were estimated using multivariate mixed models (DMU) package, fitting univariate and multivariate mixed models with average information restricted maximum likelihood algorithm. Results: The estimates of heritability for milk production traits from the first three lactation records were $0.03{\pm}0.03$ for lactation length (LL), $0.17{\pm}0.04$ for lactation milk yield (LMY), and $0.15{\pm}0.04$ for 305 days milk yield (305-d MY). For reproductive traits the heritability estimates were, $0.09{\pm}0.03$ for days open (DO), $0.11{\pm}0.04$ for calving interval (CI), and $0.47{\pm}0.06$ for age at first calving (AFC). The repeatability estimates for production traits were $0.12{\pm}0.02$, for LL, $0.39{\pm}0.02$ for LMY, and $0.25{\pm}0.02$ for 305-d MY. For reproductive traits the estimates of repeatability were $0.19{\pm}0.02$ for DO, and to $0.23{\pm}0.02$ for CI. The phenotypic correlations between production and reproduction traits ranged from $0.08{\pm}0.04$ for LL and AFC to $0.42{\pm}0.02$ for LL and DO. The genetic correlation among production traits were generally high (>0.7) and between reproductive traits the estimates ranged from $0.06{\pm}0.13$ for AFC and DO to $0.99{\pm}0.01$ between CI and DO. Genetic correlations of productive traits with reproductive traits were ranged from -0.02 to 0.99. Conclusion: The high heritability estimates observed for AFC indicated that reasonable genetic improvement for this trait might be possible through selection. The $h^2$ and r estimates for reproductive traits were slightly different from single versus multi-trait analyses of reproductive traits with production traits. As single-trait method is biased due to selection on milk yield, a multi-trait evaluation of fertility with milk yield is recommended.
그 동안 하이브리드 버스에 대한 연구로 플러그인 하이브리드, 직렬형, 병렬형 하이브리드 등에 대한 연구가 많이 진행되어져 왔다. 하지만 연구가 진행된 대부분의 차량들은 대형 버스이며 현재 국내에는 중형저상버스에 대한 연구는 전무한 실정이다. 또한 중형저상버스의 하이브리드화에 대한 연구 역시 미미한 실정이다. 본 논문은 MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 디젤 중형저상버스의 연비 평가를 수행하였으며, 이를 하이브리드화하였을 경우에 대한 최적의 용량 조합과 기어비를 제시하고 내연기관 시뮬레이션 연비 결과와 비교 분석하였다. 하이브리드화를 위한 구조로 전륜과 후륜이 독립적으로 동력을 전달하는 병렬형 하이브리드 시스템을 선택하였다. 동력원 용량 설계를 위해 목표 성능을 만족하는 요구파워를 계산하여 적용 가능한 동력원 용량 영역을 설계하였다. 설계 영역을 만족하는 각 단품들의 용량은 스케일링하여 구성하였으며, 엔진과 모터에 대한 동력 전달계의 용량 설계 알고리즘을 제시하고 동적 계획법을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최종적으로 본 연구를 통해 내연기관 차량인 중형저상버스를 하이브리드화하였을 경우에 대한 연비 향상률과 최적의 동력원 용량, 기어비를 제시하였다.
현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.
농림수산식품교육문화정보원에서는 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스를 시작하였으며 포털 내에 구축된 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공하고 있다. 추천시스템의 특징은 첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다. 둘째, 추천시스템 구축 초기에는 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다. 이는 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다. 셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천이 가능하도록 하였다. 이 외에도 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량, 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 등 다양한 정보를 제공하여 농식품 분야 정보에 관심을 높일 수 있도록 시스템을 구현하였다.
정신병적 우울증의 심한 정도와 나쁜 예후, 그리고 현재까지의 연구 실적을 고려했을 때, 임상의사들은 정신병적 증상을 동반한 우울증과 정신병적 증상을 동반하지 않는 우울증을 구분하여 치료계획을 수립하는 것이 바람직하다. 저자들은 체계적인 검색을 통해 광범위하게 조사를 하였으나, 정신병적 우울증 환자의 약물치료에 대한 근거는 아직 부족한 것으로 생각한다. 소수의 연구 결과들이지만 현재까지 발표된 근거에 의하면, 항우울제와 항정신병약물의 병합치료와 전기충격요법이 그 효과에 대한 근거 수준이 가장 높아서 정신병적 우울증 환자를 위한 일차적 치료법으로 생각된다. 그러나 최근에 항우울제 단독치료가 항우울제와 항정신병약물의 병합치료에 비해 효과 면에서 떨어지지 않는다는 분석 결과가 발표되면서 항우울제-항정신병약물 병합치료법과 항우울제를 사용하다가 필요시에 항정신병약물을 추가하는 방법 둘 다 권고된 바 있다. 이는 기존 치료 권고 사항과 대조가 되기 때문에, 향후 이러한 관점에서 기존의 치료 전략들이 어떻게 영향을 받을지 주목된다. 그러나 적어도 정신병적 우울증 환자에게 항정신병약물을 단독으로 사용하는 것은 항우울제와 병합하였을 때 보다 덜 효과적이므로 항정신병약물 단독으로 시작하는 것은 바람직하지 않다는 데에는 연구자들 간에 의견이 일치하고 있다. 항우울제 중에서는 삼환계 항우울제에 대한 근거 수준이 가장 높고 선택적 세로토닌 재흡수 차단제의 경우 현재는 근거가 부족하나 앞으로 유망할 것으로 보인다. 항우울제와 항정신병약물 병합 치료에 반응이 없거나 부작용으로 인해 투여할 수가 없을 경우에는 항우울제의 종류를 바꾸거나 lithium을 강화하는 방법을 고려할 수 있다. 실제 임상에서는 환자 개개인의 위험과 이득을 고려하여 약물을 선택하는 것이 중요하다. 또한 선택된 약물을 충분한 양, 그리고 충분한 기간 동안 시도했는지도 중요하다. 이와 함께 부작용의 출현에 대해 잘 모니터링을 해야 하고, 특히 우울증 자체가 악화되는 것과 구분해야 한다. 결론적으로, 임상의사들은 정신병적 증상을 동반하는 우울증 환자의 치료 전략을 현재까지 수행된 연구 근거의 양과 수준을 감안하여 받아들여야 하고, 아직까지 명백한 결론을 이끌어내기에는 부족하기 때문에 향후 이에 대한 많은 체계적 연구들이 필요할 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.245-256
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2021
Poor logistical infrastructure and agri-food supply chain management leads to significant food waste in logistic system. The concept of the sustainable value added agri-food chains requires defined approach to the analysis of the existing situation, possible improving strategies and also assessment of these changes impact on further development. The purpose of research is to provide scientific substantiation of theoretical and methodological principles and develop practical recommendations for the improvement of the agri-food logistics distribution system. A case study methodology is used in this article. The research framework is based on 4 steps: Value Stream Mapping (VSM), Gap and Process Analysis, Validation and Improvement Areas Definition and Imitation Modelling. This paper presents the appropriateness of LEAN logistics tools using, in particular, Value Stream Mapping (VSM) for minimizing logistic losses and Simulation Modeling of possible logistics distribution system improvement results. The algorithm of VSM analysis of the agri-food supply chain, which involves its optimization by implementing the principles of sustainable development at each stage, is proposed. The methodical approach to the analysis of possible ways for optimizing the operation of the logistics system of the agri-food distribution is developed. It involves the application of Value Stream Mapping, i.e. designing of stream maps of the creation of the added value in the agri-food supply chain for the current and future state based on the minimization of logistic losses. Simulation modeling of the investment project on time optimization in the agri-food supply chain and economic effect of proposed improvements in logistics product distribution system functioning at the level of the investigated agricultural enterprise has been determined. Improvement of logistics planning and coordination of operations in the supply chain and the innovative pre-cooling system proposed to be introduced have a 3-year payback period and almost 75-80% probability. Based on the conducted VSM analysis of losses in the agri-food supply chain, there have been determined the main points, where it is advisable to conduct optimization changes for the achievement of positive results and the significant economic effect from the proposed measures has been confirmed. In further studies, it is recommended to focus on identifying the synergistic effect of the agri-food supply chain optimization on the basis of sustainable development.
코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.
Background and purpose: Arterial stiffness is an important, independent determinant of cardiovascular risk. Pulse wave velocity (PWV) has been used as a valuable index of arterial stiffness and as a surrogate marker for atherosclerosis. The Framingham risk score was developed using categorized risk factors to predict the 10 year absolute risk of developing coronary heart disease (CHD). This algorithm is established using recommended guidelines for blood pressure, total cholesterol, and high density lipoprotein cholesterol in addition to age, smoking history and history of diabetes. Tongxinluo(TXL) has been shown to have anti hyperlipidemic activity and anti atherogenic effects. To determine its efficacy and safety, we examined whether TXL improves PWV, ABI, Framingham score, blood pressure, and lipid profile in high risk group of cardiovascular diseases. Subjects and methods: 49 subjects with the high risk of cardiovascular diseases were recruited. Subjects were administered TXL with the dose of 1110mg three times a day for 8 weeks. baPWV, ABI, Framingham risk score, Blood pressure and serum lipid profile were assessed at baseline and after 4 and 8weeks. Results: Total cholesterol, LDL cholesterol, triglyceride, total lipid and phospolipid significantly decreased after 4 weeks of medication. Total cholesterol, total lipid and phospolipid significantly decreased after 8 weeks of medication. There were no significant changes in Framingham risk scores, ABI, PWV and blood pressure. On safety assessment, there were no adverse effects, hepatic or renal toxicity. Conclusion: We suggest that TXL is a safe and useful herbal medicine for hyperlipidemia and as for anti-atherognic effects, further research would be necessary.
ICAO (international civil aviation organization)에서는 전략적인 의사결정과 항공교통관리 평가를 위해 세계항행계획인 GANP (global air navigation plan) 수행을 체약국에게 권고하였다. 본 연구에서는 항공교통관리 평가를 위해 제시된 KPI (key performance indicator) 05 실제 항로 연장에서 항로거리를 구하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해 한 달간의 항적 데이터를 수집하고 ICAO에서 제시한 방법과 본 저자가 제시하는 방법으로 각각 항로거리를 산출하였다. ICAO 방법은 반경 40 NM 원형에 대한 원의 방정식과 항적 데이터 내 원에 근접한 내·외부 지점에 대한 직선의 방정식을 통하여 교점을 추정하여야 하고, 네 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 본 연구에서 제시한 방법은 교점을 추정하지 않고 두 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 두 방법의 오차를 확인하기 위해 회귀모형 성능평가지표인 RMSE (root mean square error)와 결정계수 R2 를 사용하였다.
인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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