The purpose of this study was to investigate why advance organizers (AO) are effective in promoting comprehension and mental model formation in terms of cognitive load. Two experimental groups: a concept-map AO group and a key-word AO group and one control group were used. This study considered cognitive load in view of Baddeley's working memory model: central executive (CE), phonological loop (PL), and visuo-spatial sketch pad (VSSP). The present experiment directly examined cognitive load using dual task methodology. The results were as follows: central executive (CE) suppression task achievement for the concept map AO group was higher than the key word AO group and control group. Comprehension and mental model construction for the concept map AO group were higher than the other groups. These results indicated that the superiority of concept map AO owing to CE load decrement occurred with comprehension and mental model construction in learning. Thus, the available resources produced by CE load reduction may have been invested for comprehension and mental model construction of learning contents.
The propose of the study was to evaluate the efficacy of the partial body weight support during treadmill training on the ambulation in elderly with chronic stroke. Fourteen hemiplegic volunteers participated and were divided into an experimental and control groups. In the experimental group, the body weight support during treadmill training was performed 3 times per week for 6 weeks. In the control group, usual treadmill training was applied. Before and after experiments, temporal-spatial gait parameters were measured. The date of 14 patients who carried out the whole experimental course were statistically analyzed. The results of the study were : 1. In the comparison of gait velocity before and after experiment, the gait velocity was significantly increased in the experimental group and the control group(p<.05). In the comparison of difference of the gait velocity between groups, there was not, significant difference between the experimental group and the control group(p>.05). 2. In comparison of gait cadence before and after experiment, the gait cadence was significantly increased in both groups(p<.05). In the comparison of difference of the gait cadence between groups, there was not significant difference between the experimental group and the control group(p>.05). 3. In the comparison of step length before and after experiment, the step length was significantly increased in the experimental group and the control group(p<.05). In the comparison of difference of the step length between groups, there was not significant difference between the experimental group and the control group(p>.05). 4. In the comparison of single support time asymmetry before and after experiment, the single support time asymmetry was no significant difference between groups(p>.05). In the comparison of difference of the single support time asymmetry between groups, there was not significant difference between the experimental group and the control group(p>.05). 5. In the comparison of step length asymmetry before and. after experiment, the step length asymmetry was not significant difference between the experimental group and the control group(p>.05). In the comparison of difference of the single step length asymmetry between groups, there was not significant difference between the experimental group and the control group(p>.05).
노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.
본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.
스테로이드 호르몬의 일종인 에스트로젠은 생식기능에 영향을 미치는 것 외에 학습 및 기억과 관련된 기능에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 최근, 에스트로젠은 기억과 관련된 뇌세포 신 경망의 발달과 뇌 기능 장애를 방지할 수 있다는 부분에서 상당한 관심의 대상이되고 있다. 그러나 에스트로젠 대체 치료가 폐경기의 많은 여성들에게 도움을 주기도 하지만 여러 부작용을 유발하는 것으로도 알려져 있다 인삼 역시도 스테로이드 특성을 보이며 에스트로젠과 유사한 화학구조를 가지는 여러 성분을 가지고 있다. 본 실험의 목적은 첫째로 공간 기억력을 측정하기에 여러 장점을 가지고 있으면서 다른 어떠한 행동학적 실험보다 학습과 기억의 동물 모텔로 잘 알려진 방법인 Morris water maze를 이용하여 에스트로젠의 효과를 확인하고, 두 번째는 인삼이 학습과 기억에서 에스트로젠과 같은 효과를 나타낼 수 있는지를 확인하는 것이다. 본 실험은 인위적으로 난소를 제거한 쥐에 17$\beta$-estradiol(100~250 $\mu\textrm{g}$/ml), panaxadiol(PD), panaxatriol(PT) sapo-nins(15~100 $\mu\textrm{g}$/ml)을 sesame oil에 녹인 capsule을 implant했다. 첫 번째 실험에서 난소를 제거한 쥐에 에스트로젠을 투입했을때 학습과 기억의 효과를 확인했다. 두 번째 실험에서는 난소를 제거한 쥐에 3가지 다른 농도에서의 PD, PT를 투입했을 때 학습과 기억에 대한 에스트로젠의 효과와 비교해 보았다. 2주 동안의implant 후 water maze 실험결과 세 그룹 모두 난소를 제거한 그룹보다 기억력이 향상되었다 이러한 결과를 토대로 에스트로젠이 학습과 기억에 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었고 PD, PT 또한 학습과 기억에 관련된 행동에서 에스트로젠과 같은 효과를 나타낼 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 동물모델에서의 연구를 통하여 인삼이 에스트로젠 장기결핍치료에서 나타나는 여러 호르몬 부작용을 극복할 수 있는 에스트로젠 대체물질로 개발되어 기억력 저하를 수반하는 Alzheimer's disease 및 여러 퇴행성 중추신경 질환의 치료제로 대체의학의 natural compound이용에 그 기초 기전을 제공할 수 있으리라 여긴다.
북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.
정규식생지수(NDVI)는 식생자원을 모니터링할 수 있도록 설계된 식생지수(VI-Vegetation Index) 중 하나로 여러 응용 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 지수이다. 산림 분야에서도 NDVI가 많이 활용되고 있는데 본 논문에서는 산림 변화 모니터링을 위해 MODIS NDVI를 활용하는 방법론이 연구되었다. 특정 시점을 기준으로 NDVI 값을 비교 및 분류하여 변화를 탐지하는 방법은 기계나 기상상태의 영향으로 자료의 정확성이 떨어질 수 있고 장기적인 변화를 탐지하는데도 어려움이 있다. 이러한 점을 고려하여 본 논문에서는 하모닉 모형을 이용하여 NDVI 시계열 자료를 통해 NDVI 패턴을 고려하는 방법론을 제시하였다. 먼저 하모닉 모형을 적용하여 미관측 자료나 자료의 오류를 보정한 NDVI 시계열 자료를 재구축하고 추정된 하모닉 요소의 모수를 기준으로 장기적 패턴을 통해 식생의 변화를 모니터링할 수 있다. 제안된 방법은 한반도 지역의 2009년 8월 21일부터 2011년 9월 6일까지 총 49개의 MODIS NDVI 시계열 자료에 적용하여 모형의 유용성을 입증하였다.
With the increasing demand for improved marine environments and safety, greater ability to minimize damages to coastal areas from harmful organisms, ship accidents, oil spills, etc. is required. In this regard, an accurate assessment and understanding of current systems is a crucial step to improve forecasting ability. In this study, we examine spatial and temporal characteristics of current systems in the adjacent seas of Jeju Island using a high-resolution regional ocean circulation model. Our model successfully captures the features of tides and tidal currents observed around Jeju Island. The tide form number calculated from the model result ranges between 0.3 and 0.45 in the adjacent seas of Jeju Island, indicating that the dominant type of tides is a combination of diurnal and semidiurnal, but predominantly semidiurnal. The spatial pattern of tidal current ellipses show that the tidal currents oscillate in a northwest-southeast direction and the rotating direction is clockwise in the adjacent seas of Jeju Island and counterclockwise in the Jeju Strait. Compared to the mean kinetic energy, the contribution of tidal current energy prevails the most parts of the region, but largely decreases in the eastern seas of Jeju Island where the Tsushima Warm Current is dominant. In addition, a Lagrangian particle-tracking experiment conducted suggests that particle trajectories in tidal currents flowing along the coast may differ substantially from the mean current direction. Thus, improving our understanding of tidal currents is essential to forecast the transport of marine pollution and harmful organisms in the adjacent seas of Jeju Island.
본 논문은 포토 프린터와 디지털 카메라에 의한 이미지 콘텐츠의 프린트-캡춰 모델에 대한 디지털 핑거프린팅 기술에 관한 연구이다. 디지털 카메라에 의한 이미지 출력물의 캡춰에는 잡음, 기하학적인 왜곡, 카메라 렌즈 왜곡과 같은 다양한 왜곡 요소들이 복합적으로 적용되어진다. 본 논문에서는 이러한 프린트-캡춰 환경에서의 이미지 콘텐츠로부터 저작권 보호를 위한 디지털 핑거프린트를 추출하는 방법을 검토하였다. 사용자 ID와 같은 정보를 64 비트의 핑거프린트 신호로 만들어 디지털 컬러 이미지의 공간 영역에서 삽입을 하였다. 디지털 카메라로 부터 캡춰된 이미지로부터 삽입된 핑거프린트를 추출하기 위해 다중 비트의 핑거프린트 신호는 타일 패턴으로 반복해서 이미지에 삽입을 하였다. 실험 결과 핑거프린트가 삽입된 이미지의 출력물에서 디지털 카메라를 통한 핑거프린트의 추출이 성공적으로 이루어지는 것을 확인하였다.
대부분의 수문자료는 지상관측을 통해 얻어진다. 그러나 어떤 지역은 접근이 어렵거나 장기적인 관측에 어려움이 있기 때문에 지상관측을 대체하거나 보완할 새로운 방법이 요구된다. 시 공간적 한계를 극복할 수 있는 대안으로 미항공우주국 NASA에서 2002년 지구 중력장을 측정하는 GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment) 인공위성 자료가 존재한다. 본 연구에서는 GRACE Level-2 중력자료를 이용하여 공간평활화 반경별(0 km, 300 km, 500 km)로 한반도의 수자원변화량(GRACE-based TWSC)을 산정하였다. 산정된 결과의 타당성을 검증하기 위해, 지상 수문 관측자료를 이용한 수자원 변화량(land-based TWSC)과의 비교를 시도하였다. Land-based TWSC는 WAMIS의 강우량, 증발 산량 및 GLDAS의 유출량 자료를 이용해 계산하였다. GRACE-based TWSC와 land-based TWSC의 RMSE 검정 결과, 공간평활화 반경 500 km의 위성자료가 한반도에 가장 적합한 것으로 나타났다. 한반도의 월별 평균 TWSC는 0.986 cm/month로 나타났고, 이러한 큰 변화폭 때문에 안정적수자원 확보를 위한 대처 방안의 마련이 필요한 것으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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