'체리핑크' 품종은 국립원예특작과학원에서 2006년에 육성된 절화용 FA 아속간 잡종 나리이다. 신나팔나리 '라이잔'과 아시아틱나리 'A95-14'계통간의 교잡에서 '수피아' 품종이 선발되었으나, 바이러스에 민감하고 꽃 색이 옅어, 다시 1999년에 '수피아'와 분홍색 아시아틱나리 'A04-9'계통을 교배한 후, 1달 반 정도 후에 미숙 꼬투리를 채취하여 기내에서 배주 배양하여 2001년 'FA01-17' 계통을 선발하였다. 이 계통은 2002년부터 조직배양에 의한 대량증식, 순화 및 양구를 거쳐 2006년까지 생육 및 특성검정을 수행하였다. '체리핑크' 품종의 개화기는 6월 중순이다. 꽃은 상향으로 개화하고, 화색은 분홍색이다. 초장은 120 cm로 신장이 우수하고, 꽃의 크기는 15.5 cm이고, 잎의 길이는 17 cm이다. 구근의 무게는 35.4 g이고, 구주는 16.9 cm로 양호하다. 주년재배를 위해서는 $-1.5^{\circ}C$에 구근을 동결 저장하여 정식시기를 달리하여 활용할 수 있다.
'골든센터' 품종은 국립원예특작과학원에서 2008년에 육성된 절화용 FA 아속간 잡종 나리 이다. 연황색 FA 잡종인 'Migreen' 품종을 모본으로 하고, 적색의 아시아틱나리 'Sanzio'품종을 부본으로 교배하였다. 6주 후에 미숙 꼬투리를 채취하여 기내에서 배주 배양하여 2004년 'FA04-24'계통을 선발하였다. 이 계통은 2005년부터 조직배양에 의한 대량증식, 순화 및 양구를 거쳐 2007년까지 생육 및 특성검정을 수행하였다. '골든센터' 품종의 개화기는 6월 중순이다. 꽃은 상향으로 개화하고, 화색은 연황색이다. 초장은 144 cm로 신장이 우수하고, 꽃의 크기는 15.8 cm이다. 잎의 길이는 12 cm이다. 구근의 무게는 56.3 g이고, 구주는 17.4 cm로 양호하다. 주년재배를 위해서는 $-1.5^{\circ}C$에 구근을 동결 저장하여 정식시기를 달리하여 활용할 수 있다.
급변하는 정보화 시대에서 웹사이트에 서비스되는 정보 과잉에 대한 문제들을 접하곤 한다. 정보가 많아도 쓸모 있는 정보는 없고, 필요한 정보를 선택하는데 불필요한 시간이 많이 소비 된다. 검색 엔진과 같은 여러 사이트에서는 데이터의 최신 상태 유지를 위해 웹 크롤링을 한다. 웹 크롤링은 대부분 방문한 사이트의 모든 페이지의 복사본을 생성하는 데 사용되며 검색 엔진은 이렇게 생성된 페이지를 더욱 빠른 검색을 위해 인덱싱 한다. 많은 데이터 중에 정보가 실시간으로 변경되는 도매정보, 주문정보 등의 제한된 웹 데이터 수집은 일반적인 주제 중심의 웹 데이터 수집으로 무리가 있다. 현재 제한적 웹 정보를 실시간으로 수집하고 저장하는 방법에 대한 대안이 제시되고 있지 않다. 본 논문에서는 제한된 웹 사이트의 정보를 수집하고, 데이터의 상세분석을 통한 수집 시간 예측과 분류 작업을 통해 병렬 시스템에 저장하는 웹 크롤링 분산 모니터링 시스템(R-WCMS)을 제안한다. 실험 결과 웹 사이트 정보 검색을 제안모델에 적용하여 15-17% 시간이 감소됨을 입증했다.
데이터 응답 속도는 사용자 경험과 직결되기 때문에 클라우드 서비스의 중요한 이슈이다. 그렇기 때문에 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위하여 인-메모리 데이터베이스는 클라우드 기반 응용 프로그램에 널리 사용되고 있다. 하지만, 현재 인-메모리 데이터베이스는 대부분 연결리스트 기반의 해시 테이블로 구현되어 있어 상수 시간의 응답을 보장하지 못한다. 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 대안으로 제시되었지만, 할당된 메모리의 반만 사용할 수 있다는 단점이 있었다. 이후 버킷화 쿠쿠 해싱(bucketized cuckoo hashing)이 메모리 효율을 개선하였으나 삽입 연산시의 오버헤드를 여전히 극복하지 못하였다. 본 논문에서는 BCH의 삽입 성능과 탐색 성능을 동시에 향상시키는 데이터 관리 방법인 월 쿠쿠(wall cuckoo)를 제안한다. 월 쿠쿠의 핵심 아이디어는 버킷 내부의 데이터를 사용된 해시 함수에 따라 분리하는 것이다. 이를 통하여 버킷의 탐색 범위가 줄어들어 접근해야 하는 슬롯의 수를 줄일 수 있는데, 이렇게 탐색 연산의 성능이 향상되기 때문에 탐색 과정이 포함되어 있는 삽입 연산 또한 개선된다. 분석에 따르면, 월 쿠쿠에서의 슬롯 접근 횟수 기댓값은 BCH의 기댓값보다 작다. 우리는 월 쿠쿠와 BCH, 정렬 쿠쿠를 비교하는 실험을 진행하였으며, 각 메모리 사용률(10%-95%)에서 월 쿠쿠의 탐색 및 삽입 연산이 다른 기법보다 더 적은 슬롯 접근 횟수를 가지는 것을 보였다.
연구목적:본 연구는 성폭력범죄자의 재범 증가에 따른 심각성을 인지하고, 위험성 정도에 따른 맞춤형 사회지원서비스를 제공하여 형벌보다는 회복과 복지 중심의 사회적응을 강화하여 재범의 피해를 최소화하기 위함이다. 연구방법: 기존모델과 본 연구에서 제안한 모델 시스템에 대한 효율성을 평가하고, 기존의 모델과는 어떠한 기능과 운영상에 차이가 있는 지를 비교·검토 하였다. 연구결과: 제안모델은 13세 미만 대상 성폭력범죄자에 대한 관련기관의 데이터를 수집하고, 위험성 알고리즘 등을 통해 세 가지 위험군으로 분류하여 각각의 위험군에 맞는 사회지원서비스를 제공하게 된다. 1차 사회지원서비스 매칭 데이터를 모니터링 하여 결과데이터로 저장·재분석하고 사회지원서비스를 재 매칭하게 함으로써 기존모델과 운영상의 차이점을 두었다. 결론: 본 연구의 제안모델은 재범위험 가능성이 높은 성폭력범죄자에 대한 장기적인 관점에서 재범의 피해를 최소화 방할 수 있는 사회지원모델 시스템의 기초자료를 제안하였다는데 그 의의가 있다.
이용 가능한 수자원의 규모를 파악하는 것은 지속가능한 이수계획 수립에 필수적인 과정이다. 특히 댐 시설은 용수를 저류하여 갈수기에 공급하기 위한 주요 수공 시설물로써 댐 유입량 및 댐 운영 방안에 따라 댐의 용수공급능력은 크게 달라질 수 있다. 국내에서는 과거 유입량 관측자료를 바탕으로 저수지 운영모의 방법을 통해 댐 용수공급능력을 산정하고 있으며, 이때 관측기간 내 가뭄발생 여부에 따라 용수공급능력이 과소 혹은 과다 추정되는 불확실성을 내포하며, 이는 수자원 계획 수립의 신뢰도를 저해하는 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 발전용댐의 용수공급능력 적정 범위를 산정하기 위해 확률론적 유입량 자료를 활용하였다. 즉, 다양한 기후 및 사회경제 변화를 반영한 확률론적 댐 유입량 및 이를 활용한 발전용댐 용수공급능력의 범위를 산정하는 방법을 제시하였으며, 국내 한강수계에 위치한 발전용댐을 대상으로 분석을 수행하였다. 향후 기후변화에 대응하기 위한 발전용댐의 용수공급능력 파악은 더욱 중요해질 것으로 예상되며, 본 연구 결과는 다양한 기후 시나리오에서의 댐 용수공급능력 범위를 정량적으로 파악함으로써 국내 수자원 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
이미지 처리 기법을 통해 이미 촬영된 사진의 초점을 다른 곳으로 이동시키는 것은 현재까지 거의 불가능하다. 본 논문은 촬영된 사진 이미지를 사후에 다른 곳으로 초점을 이동시킬 수 있는 기술에 도전하였다. 본 논문은 이 목적을 달성하기 위해 카메라가 사진을 촬영할 당시부터 여러 초점을 가진 사진을 촬영하여 한 장의 JPEG 파일 속에 저장해두었다가, 사용자가 원하는 위치에 초점을 맞춘 사진을 끌어내는 방식을 제안하고 구현하였다. 본 논문은 가까운 곳부터 먼 곳까지 렌즈의 초점 거리를 빠르게 이동시키면서 여러 사진을 촬영하는 기법과 카메라의 뷰파인더에 보이는 객체들을 인식하여 객체별로 초점이 맞추어진 여러 사진을 촬영하는 2가지 기법을 구현하였다. 촬영된 여러 사진들은 한 장의 JPEG에 저장하여 기존의 사진 뷰어들과 호환성을 유지하도록 하였다. 이 때 이 JPEG 파일은 여러 이미지를 저장할 수 있도록 이전의 연구에서 제안한 All-in-JPEG 형식을 활용하였다. 본 논문은 이 기술들을 OnePIC 이름의 안드로이드 앱으로 구현하여 실용성을 검증하였다.
요즘 기업의 경쟁력은 조직이 축적한 조직의 지식들을 모든 조직원들이 잘 공유하고 활용하는 능력에 달려있다. 이것을 증명이라도 하듯이 지금 세상은 LLM(거대언어모델)의 기반의 생성형 AI 기술을 이용한 쳇GPT서비스에 대해 집중하고 있다. 하지만, 쳇GPT 서비스를 업무에 적용하기에는 아직 환각성 문제가 많아 어려운 상태이다. 이 문제를 해결하기 위해 sLLM(경량거대언어모델) 기술이 대안으로 제시되고 있다. sLLM을 구성하기 위해서는 기업데이터가 필수적으로 필요하다. 기업데이터는 조직의 ERP Data와 조직이 보존하고 있는 기업의 오피스 문서 지식 데이터이다. ERP Data는 sLLM과 직접 연결하여 활용할 수 있으나 오피스 문서는 파일 형태로 저장되어 있어서 데이터 형태로 변환하여야 sLLM과 연결하여 활용할 수 있다. 뿐만 아니라 파일 형태로 저장되어져 있는 오피스 문서들을 조직을 지식 정보로 활용하기에는 기술적 제약 사항이 너무 많다. 본 연구는 오피스 문서를 파일 형태가 아닌 DB 형태로 저장하는 방법을 제시함으로서 기업이 기 축적 된 오피스 문서를 조직의 지식 시스템으로 잘 활용할 수 있게 하고, 기업의 sLLM에 오피스 문서를 데이터 형태로 제공하여 AI 기술과 접목하여 기업 경쟁력을 향상 시키는데 기여하고자 한다.
국내에서 많이 재배되는 버섯 중의 하나인 느타리 P. ostreatus는 먹물버섯이나 치마버섯과는 달리 실험실 수준에서의 자실체 발생이 힘든 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실험실에서 느타리버섯을 샤레를 이용하여 전 발생과정을 유도하기 위한 방법을 검토하였다. 샤레상의 배양조건은 프라스틱 샤레 ($60{\times}15mm$)의 감자배지에서 균사를 접종한 후 빛이 없는 상태에서 배양한 뒤에, 균사의 환기상태, 균사표면의 상처, 빛 그리고 저온충격 등의 여러 환경요인들이 원기 및 자실체 형성에 미치는 영향을 검토하였다. 느타리의 최초 자실체 형성은 접종 이후 3주 내에 얻을 수도 있었으며, 균사접종 이후 10주 동안에 자실체의 형성은 균주에 따라서 76%에서 97%의 높은 빈도로 유도될 수 있었다. 위와 같이 샤레상에서 자실체를 형성할 수 있었으며, 정상적인 자실체의 성장을 위해서 빛은 필수적이며, 환기도 필요하였다. 또한 균사의 상처 처리가 원기, 자실체 및 포자의 형성에 미치는 영향이 균주에 따라서 크게 차이가 났으며, 같은 균주라 하더라도 발생단계별 그 반응의 차이도 크다는 사실을 확인하였다. 이들 자실체에서 수집된 담자포자는 발아가 가능하였다. 샤레상의 완전한 자실체 형성 방법은 느타리버섯의 생육주기를 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 재배조건의 시료 획득과 한개의 배양 용기 내에서 버섯 발생의 전 단계를 관찰하고 분석하는데 유용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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