• 한국균학회지
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• 제32권1호
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• pp.31-38
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• 2004

오이 뿌리조직으로부터 분리한 식물내생세균 EB215균은 탄저병균인 Colletotrichum species에 대하여 강한 항균활성을 보였다. 이 균은 생리 생화학적 특성과 Biolog 실험 및 16S rDNA 유전자 서열에 의해 Burkholderia cepacia로 동정되었다. 이 균의 항균물질 생산을 위한 최적배지는 nutrient 액체(NB) 배지로 그리고 배양기간은 3일로 결정되었다. B. cepacia EB215 균주의 NB 배양체로부터 원심분리, n-hexane 분획, silica gel 컬럼, preparative TLC 및 in vitro 생물검정 등을 통하여 한 개의 항균물질을 분리하였다. 이 물질은 질량분석과 핵자기공명 분석을 통하여 pyrrolnitrin으로 동정되었다. Pyrrolnitrin은 고추 탄저병(Colletotrichum coccodes), 오이 탄저병(Colletotrichum orbiculare), 벼 도열병(Magnaporthe grisea), 벼 잎집무늬마름병(Corticium sasaki) 등의 4가지 식물병에는 $11.1\;{\mu}g/ml$ 낮은 농도에서도 90% 이상의 높은 방제활성을 보였다. 그리고 또한 토마토 잿빛곰팡이병(Botrytis cinerea)과 밀 붉은녹병(Puccinia recondita)에 대해서는 $33.3\;{\mu}g/ml$ 이상의 농도에서 90% 이상의 방제활성 보였다. 하지만 Phytophthora infestans에 의한 토마토 역병에 대해서는 전혀 항균활성이 없었다. 앞으로 B. cepacia EB215균을 이용한 미생물살균제 개발에 대하 연구를 진행할 예정이다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.67-81
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• 2005

최근 들어 지리 정보 시스템이 발전함에 따라 경로 검색, 주변 정보 검색, 응급 서비스 등을 제공하는 위치 기반 서비스, 텔레매틱스 등의 새로운 응용 서비스 개발에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 및 텔레매틱스에서 사용되는 시공간 데이타베이스에서의 사용자의 검색은 시간 축을 현재의 시간으로 고정하고 공간 및 비공간 속성을 검색하기 때문에 시간 축에 대한 검색 범위가 넓을 경우에는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다. 이를 해결하기 위하여 이동 객체의 위치 데이타를 요약하는 기법인 스냅샷이 소개되었다. 그러나, 이러한 스냅샷 기법은 저장해야 되는 총간 영역이 넓을 경우 저장 공간이 많이 필요하며 검색에 자주 사용되지 않는 불필요한 영역까지 스냅샷을 생성하므로 저장 공간 및 메모리를 많이 사용하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존의 스냅샷 기법의 단점을 극복하기 위하여 이전에 공간 클러스터링을 위해 사용되던 2차원의 공간 해시 알고리즘을 시공간으로 확장한 해시-기반 시공간 클러스터링 알고리즘(H-STCA)과 과거 위치 데이타로부터 이동 객체 경로 탐색을 위한 지식을 추출하기 위해 H-STCA 알고리즘에 근거한 지식 추출 알고리즘을 제안한다. 그리고, 대용량의 이동 객체 데이터에 대한 검색 시간, 저장 구조 생성 시간, 최적 경로 탐색 시간 등에서 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법, 기존의 시공간 인덱스 방법, 스냅샷 방법과의 성능평가에 대하여 설명한다. 성능평가 결과로 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법은 기존의 시공간 인덱스 방법이나 스냅샷 방법 보다 이동 객체의 개수가 증가하면 할수록 성능 향상이 더욱 큰 것으로 나타났다.

• 한국자원식물학회지
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• 제28권1호
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• pp.101-110
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• 2015

부안지역 소나무 집단의 화분유동과 교배양식 모수를 추정하기 위하여 7개 microsatellite 표지로 모수, 주변 성목 및 종자에 대한 유전변이를 분석하였다. 이형접합도 기대치($H_e$)와 근교계수(F)는 각각 모수에서 0.614과 0.018, 종자에서 0.624과 0.087이며, 각 세대간에 차이는 없었다(P > 0.05). MLTR로 추정한 타가교배율($t_m$)은 0.967이며, 양친간 근연계수($t_m-t_s$)는 0.057, 부계상관($r_p$)은 0.012로 나타났다. 기존에 보고된 소나무의 동위효소 분석 결과에 비하여 타가교배율은 높고 근친교배 및 부계상관은 낮았으나, microsatellite 표지를 이용한 소나무류의 결과들과는 유사하였다. TwoGener로 추정한 최적 화분비산 모델은 유효밀도(d = 220 trees/ha)를 가정한 정규확산모델로 판명되었으며, 평균 화분비산거리(${\delta}$)는 11.42 m로 계산되었다. 화분원 유전적 분화(${\Phi}_{ft}$)는 0.021이며, Mental 검증에서 모수간 지리적 거리와 화분원의 유전적 분화는 상관성이 없는 것으로 나타났다(r = -0.141, P > 0.05). 부안지역 소나무 집단은 대부분의 화분이 가까운 거리에서 공급되지만, 화분수의 유전다양성이 높고 화분원의 유전적 차이가 작은 상태로 추정된다. 이러한 조건에서 완전한 임의교배가 이루어지기 때문에 종자의 유전자형이 다양하며 세대간 유전변이의 감소가 없는 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.109-117
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• 2011

전시 공간에서 전시 제공자는 자신의 마케팅 정보를 원활하게 제공하고 관람객의 반응을 실시간으로 확인하기를 원한다. 또한 전시 관람객은 자신이 가장 관심 있어 하는 분야의 부스를 관람하고 그 분야에 대한 정보를 얻고 싶어한다. 그런데 전시장을 방문하는 관람객들에게 상호 작용적 맞춤 개인화 마케팅 서비스를 관람객의 단말기를 통해 제공하게 된다면 전시 제공자와 관람객 모두의 요구를 충족하게 될 것이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 의도를 인지할 수 있어야 하고 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고 인식된 정보를 기본으로 해서 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트폰을 통해 제공하는 지능형 개인화 서비스 어플리케이션을 설계하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제34권9호
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• pp.1320-1324
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• 2005

식생활에서 쉽게 접하고, 다양한 생리 활성 물질을 함유하고 있는 국산콩에 대하여 품종별로 용매 추출하여 각 추출물에 대한 혈소판 응접에 미치는 영향과 혈소판 응집을 유도하는 collagen과 thrombin에 대한 응집 억제작용을 비교하였고, isoflavone 유도체의 함량 및 검정콩 종피 추출물이 혈소판 응집억제에 미치는 효과를 연구하였다. 국산콩 품종별 용매추출물 1 mg/mL을 collagen $2 {\mu}g/mL$과 thrombin 0.1unit/mL으로 유도한 혈소판 응집반응에 메탄올보다 부탄을 추출물에서 감한 응집억제 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 진품콩과 검정콩의 부탄을 추출물이 collagen에 대하여 각각 $94\%$와 $95\%$의 혈소판 응집 억제율이었고 검정콩이 thrombin에서도 $95\%$의 혈소판 응집억제작용을 나타내었다. 혈소판 응집 억제율이 가장 강한 진품콩과 검정콩의 iso-flavone 함량은 진품롱의 genistein과 daidzein 함량이 검정콩의 genistein과 daidzein의 함량보다 모두 3배 가량 높았다. 배당체인 genistin의 함량은 두 품종 모두 비 배당체인 gem stein과 daidzein 함량보다 높았으며, 총 isoflavone 함량에서도 진품콩이 검정콩보다 높은 함량이었다. Isoflavone 유도체의 혈소판 응집억제작용은 collagen으로 유도한 혈소판 응집 반응에서 $200 {\mu}g/mL$농도에서 genistein>daidzein>geni-stin 순으로 각각 $97\%,\;38\%,\;13\%$로 억제되었고, thrombin으로 유도한 혈소판 응집 반응에서는 약한 억제작용을 나타내었다. 검정콩 종피에서 메탄올 및 부탄올 추출물의 혈소판응집 억제작용은 collagen에서 각각 $86\%$와 $61\%$로 나타내었고, thrombin에서도 $36\%$와 $32\%$의 응집 억제작용을 보였다. 이상의 결과에서 진품콩과 검정콩의 혈소판 응집억제작용은 총 isoflavone 함량과 관련이 있으며, isoflavone 유도체 에서 -OH group이 3개인 genistein이 -OH group이 2개인 daizein보다 혈소판 응집억제작용이 강하며, 당이 결합된 genistin 배당체의 약한 응집억제작용은 -OH group 수와 배당체의 관련성을 보여주고 있는 것으로 시사되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.1065-1075
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• 2015

하구둑과 같은 구조물이 설치된 하구역에서는 상류로부터 내려온 하천수와 외해의 조석, 수문의 운영에 따라 복잡한 유출특성을 가지게 되며, 하나의 하구역에 2개 이상의 유역출구가 존재하는 경우 더욱 복잡한 형태의 홍수유출특성을 나타낸다. 이러한 사례로 현재 개발계획이 수립중인 새만금 지역을 들 수 있다. 새만금 지역의 경우 만경강과 동진강 유역에서 하천수가 유입되고 방조제에서는 배수갑문을 통해 하천수를 방류하고 해수유입을 차단한다. 두 하천이 만나는 새만금호 내에는 분리하는 용지가 들어서게 되며, 두 수계의 유출량을 연결수로를 통해 교환할 수 있도록 계획되고 있다. 이러한 연결수로는 평소에는 주운의 역할을 하지만 홍수시에는 두 수계간의 홍수를 소통시켜 홍수를 분담하는 기능을 하게 된다. 따라서 하구역 내의 치수적 안전성 확보를 위해서는 연결수로에 대한 홍수분담능력을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 연결수로의 통수능에 따른 홍수위 저감효과를 수치해석을 통해 분석하였다. 해석에는 Delft3D를 활용하였으며 해석기간은 배수갑문의 방류가 어려워 최대홍수위가 발생되는 소조기로 설정하였다. 새만금종합개발계획상의 토지이용계획에서는 3개의 연결수로가 계획되어 있으나 연결수로에 의한 홍수위저감효과를 검토하기 위해 해석을 단순화하여 가장 폭이 넓은 수로 1개만 운영되도록 설정하였다. 연결수로의 폭은 동일하게 하고 하상고를 EL.-15m~EL.-3m까지 2m 단위로 변화시켜 다양한 통수능 조건에서의 홍수저감효과를 검토하였다. 수치해석 결과 연결수로의 통수능이 감소하면 두 수계간의 수위차가 증가하면서 배수갑문지점에서의 최대수위도 증가하며, 동일한 수위차라 하더라도 통수단면적에 따라 유속의 영향으로 홍수위 저감효과도 변화한다는 것을 확인하였다. 또한, 통수단면적이 증가하더라도 홍수위 저감효과가 발생하지 않게 되는 통수단면적도 분석하여 제시하였다. 본 연구결과는 향후 연결수로 설계시 기초자료로 활용될 수 있으며, 준설로 인한 공사비를 최소화하면서 홍수위 저감효과는 극대화할 수 있는 최적 연결수로를 설계할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제19권1호
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• pp.101-114
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• 2001

운송업체는 일정한 질적 수준의 운행을 지속해야 하므로 수요변화에 대응하여 단시간내에 공급을 변화시키는 데에 어려움이 있다. 일단 운송업체가 어떤 지역을 운행하기로 했다면, 비록 운송수요가 감소하여 채산성이 맞지 않는다 하더라도 다른 상품처럼 공급을 임의대로 감소시키거나 단절시킬 수 없다. 특히 이와같은 성격은 화물자동차운송업에 있어서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에서 훨씬 더 강하게 나타나고 있다. 그러므로 구역화물운송업은 노선화물운송업에 비해 운송수요의 변동에 즉각적으로 대응하는 측면을 지니고 있다. 이와같은 구역화물운송업과 노선화물운송업에 있어서 노선화물운송업은 도로, 화물터미널 모두 구역화물운송업에 비해 부족한 것으로 나타났는데 도로보다는 화물터미널이 더 부족하다. 도로의 부족상태는 1990년에 가장 컷다가 그후 작아진 반면, 화물터미널의 부족상태는 계속 커지고 있다. 그러므로 화물터미널은 도로와는 달리 확충의 필요성이 더 크며, 투자조건에 있어서도 도로보다 더 유리하다. 이에 따라 화물터미널을 확충할 경우 노선화물 운송업체에서는 도로의 확충을 필요로 하지만. 구역화물운송업에 있어서는 도로확충의 필요성을 줄이게 된다. 이와 같은 화물터미널은 운송수입의 측면에서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에 더 크게 기여하는 것으로 분석되었다. 그러나 화물터미널을 비롯하여 도로를 적정수준으로 조정할 경우 구역화물운송업에서는 규모의 불경제가 더 커지고, 노선화물운송업에서는 규모의 경제가 더 커지므로 구역화물운송업은 소규모 운송업체 및 개별화물을 활성화해야 하며, 노선화물운송업은 비수익노선의 존재, 임대 영업소의 과다, 화물터미널 불충분, 운전기사의 부족, 사고화물 피해보상제도 미비 등과 같은 제반 문제점을 개선하여, 규모의 경제를 최대로 활용할 수 있는 기반을 구축해야 할 것이다.vironment), Scene manager(manage 3D geographic world), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)/Tiling, Public access security problem, 3-tier architecture extension, Surface handling strategy for VRML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제19권2호
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• pp.87-94
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• 2001

목적 : 수막종 환자에 대한 선형가속기를 이용한 정위방사선수술의 임상 경과, 영상의학적 반응, 그리고 신경학적 후유증을 분석하여 수막종에서 정위방사선수술의 역할을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 1995년 2월부터 1999년 12월까지 26명의 수막종 환자에 대해 선형가속기를 이용한 정위방사선수술을 시행하였다. 9명은 외과적 절제술이 선행되었으며 나머지 17명은 정위방사선수술만 시행되었다. 대상환자들의 남녀 비는 7:19이었고, 연령 분포는 $14\~67$세(중앙값 51세)이었다. 정위방사선수술 당시 17명에서 병변으로 인한 신경학적 증상을 보였다. 종양 용적의 범위는 $0.7\~16.5\;cm^3$ (중앙값 $4.7\;cm^3$)이었고, 정위방사선수술 시 처방선량은 최대선량 기준으로 $46\~90\%$ (중앙값 $80\%$) 등선량곡면에 $10\~20\;Gy$ (중앙값 15 Gy)이었다. 임상 추적관찰 기간은 $1\~71$개월(중앙값 27개월)이었고 영상 추적관찰 기간은 $1\~52$개월(중앙값 25개월)이었다. 결과 : 정위방사선수술 당시 임상 증상이 있었고 임상 추적관찰 기간이 1년 이상인 14명 중 13명$(93\%)$에서 증상의 소멸 및 완화를 보였으며, 나머지 1명은 치료 후 4개월부터 종괴효과로 증상이 악화되어 7개월 후에 외과적 절제술을 시행 받았다. 영상 추적관찰 기간이 1년 이상인 14명의 환자들 중 7명$(50\%)$은 정위방사선수술 후 $6\~25$개월 (중앙값 11개월)에 종양 크기의 감소를 보였고, 6명$(43\%)$은 종양 크기의 변화가 없었다. 종양 크기의 증가를 보인 1명$(7\%)$은 외과적 절제술을 시행 받았다. 6명$(23\%)$의 환자에서 정위방사선수술 후 새로운 신경학적 후유증이 발생하였으며, 이 중 5명은 일시적 후유증으로 스테로이드 투여 등의 보존적 치료 후에 증상이 소멸되었고, 1명은 정위방사선수술로 인한 조직 괴사로 외과적 절제술을 시행 받았다. 결론 : 정위방사선수술을 이용한 수막종의 치료는 외과적 절제술이 불가능한 경우, 불완전한 절제술을 시행한 경우, 그리고 수술 후 재발한 경우에 안전하고 매우 효과적인 치료 방법으로 판단된다. 하지만 더 오랜 기간의 추적관찰이 필요하며 종양용적이 크고 주위에 결정장기가 있는 경우에는 신경학적 후유증을 줄이기 위해 좀 더 신중한 치료 계획 및 선량 결정이 필요하다.