실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
해충의 저항성발달로 야기되는 문제를 해결하기 위한 정보를 제공함으로써 향후연구를 촉진시키고자 하였다. 농약사용이 지속되는 한 저항성 발달은 필연적이라는 생각으로, 저항성발달을 지연시키기 위해 재배자가 활용할 수 있는 약제성질에 근거를 둔 약종선택, 혼용, 교호, 모자이크 처리 등 약제살포법과, 천적과 양립할 수 있는 선택성 살충제와 저항성 천적의 이용을 중심으로 한 병해충 종합관리(IPM)에 대해 고찰하였다. 저항성관리에 약종의 성질을 이용할 경우 약종별로 작용점과 mode of action(작용방식)이 같거나 다를 수 있고, 2차 해충과 함께 살충제의 활성, 잔류기간, 약제 저항성 발달에 대한 취약성도 다르다. 약제는 섭식, locomotion(거동), 비행, 교미, 포식자 회피 등에도 영향을 미치므로 종합적으로 고려하여 역교차저항성을 나타내는 살충제의 사용이 바람직하다. 농약혼용은 실제 많이 이루어지고 있고 앞으로도 그러하겠지만, 진정한 의미에서 저항성 발달 지연을 위한 혼용, 교호, 모자이크 처리법은 대립유전자의 우성도, 교차저항성, 유입(immigration), fitness 불이익 등과 함께 살충제의 작용방식과 작용점들의 차이에서 구성약제가 매우 높은 비율로 충을 죽이는 부의 교차저항성을 가진 살충제들의 채택에 대하여 논의하였다. 저항성 관리에 약제혼용의 대표적인 사례 22가지와 교호처리 사례 27가지를 표로 제시하였다. 혼용처리의 잠재적 불이익은 생물적 방제의 와해, 이차해충의 저항성발달, 고도의 저항성 개체군 선발, 다양한 살충제에 대한 교차저항성 범위 확대를 내포하고 있다. 교호처리는 살포약량을 높이거나 낮추고, 다른 대사기구를 가진 살충제를 사용하는 것도 고려되었다. 모자이크 처리는 진딧물 같이 정주성 해충인 경우에 연관없는 살충제를 교호로 다른 구역에 처리하거나, 살충제 처리한 열(列)과 그렇지 않은 것을 혼합 배치하여 저항성 발달을 지연시키거나 피해를 감소시킬 수 있다. 해충의 저항성 진화 측면에서 볼 때, 기생자와 포식자의 저항성과 선택성은 농약처리를 요하는 세대 수를 감소시키고 농약으로부터 피난처의 상보적 역할을 수행할 수 있다. 작물별, 기주별, 기생자와 포식자에게 선택성을 보이는 약제를 별도의 표로 요약하여 제시하였다. 기생자의 생존력 향상을 위해 살충제의 선택성과 선택성에 영향을 주는 내 외적 요인에 대하여 검토하였다. 농약사용 하에서 기생자를 사용하기 위해 농약에 대해 저항성이거나 내성이 있는 기생자를 검정, 채집 혹은 선발하는 것을 논의하였다. 포식자에 대한 선택독성에 영향을 미치는 요인들로 농약의 선택성, 선택성의 포장적용과 그에 미치는 요인, 포식자와 기주의 균형, 선택성을 도외시한 방제법의 문제점, 천적과 농약의 양립성 등에 대하여 논의하였다.
코디어라이트는 낮은 열팽창계수를 가지나, 디젤 배기가스 담체로써 사용하기에는 기계적 강도가 낮고, 황에 대한 내산성이 취약한 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 $SiO_2,\;Al_2O_3$, MoOx, $Cr_2O_3$ 및 $Nb_2O_5$가 첨가된 $ZrTiO_4$의 물성을 XRD, SEM, UTM 및 열팽창계수 측정 장치를 사용하여 측정하고 분석하였다. $ZrTiO_4$은 $TiO_2$와 $ZrO_2$를 출발원료로 볼빌에서 혼합한 후 $1240^{\circ}C$ 이상의 온도에서 3시간 하소함으로써 monoclinic 구조로 합성되었다. 꺽임강도 및 열팽창계수 측정용 시편은 $ZrTiO_4$와 첨가제를 혼합 성형하고, $1300^{\circ}C$에서 3 시간 소성함으로써 얻어졌다. 소결된 시편의 기공율은 첨가제의 함량이 5%로 증가함에 따라 첨가제의 종류에 관계없이 감소하였으나, 첨가제의 함량이 10% 로 증가하면 기공율은 포화되었다. 꺾임강도는 $Al_2O_3$를 5, 10 wt% 첨가 시 큰 폭으로 증가하였으나, 나머지 첨가제에 대해서는 꺾임강도가 감소하였다. $ZrTiO_4$의 열팽창계수 $(1000^{\circ}C)$는 $Nb_2O_5$를 제외하고는 첨가제가 증가할수록 계속적으로 감소하였으며, 특히, $SiO_2$가 첨가된 경우 가장 낮은 열팽창계수를 나타내었다.
토양(土壤) 병원성(病原性) 미생물(微生物)에 대한 길항력(拮抗力)이 강한 PGPR인 P. fluorescens SSL3과 B. subtilis B5를 배양(培養)하여 다양한 담체에 혼합접종(混合接種)하여 제제화(製劑化)한 다음 각 제제에 대한 보관온도에 따른 공시균주(供試菌株)의 생존율(生存率)과 siderophore 생성조건, 전자현미경 사진을 통한 제제내의 균체생육 환경을 조사하고 감자의 수량(收量) 및 원예작물(園藝作物)의 초기생육(初期生育)에 미치는 영향을 조사(調査)한 결과는 다음과 같다. 1. 제제의 저장온도(貯藏溫度)에 따른 공시균주의 생존율(生存率)은 $4^{\circ}C$의 경우 분말형(粉末形) 토탄/석회, 질석, 밀기울 제제에서 경시적으로 서서히 감소하였으며, $4^{\circ}C$ 보다는 $25^{\circ}C$에서 공시균의 감소 경향이 두드러졌으며, 분말형(powder)제제의 경우 5% skim milk를 영양원으로 처리한 경우 보존기간중의 균체 감소정도가 둔화되었다. 2. 병원성(病原性) 사상균(絲狀菌)인 F. oxysporum에 대한 공시균(供試菌) B. subtilis(B5)와 P. fluorescens(SSL3)의 혼합처리효과(混合處理效果)는 F. oxysporum에 대한 생육억제(生育抑制) 효과(效果)를 보이지 않았지만, R. solani에 대해서는 대조구에 비해 78.4%의 생육억제 효과를 보였다. 3. 전자현미경(SEM) 사진을 통한 제제내에서 공시균(供試菌)의 생육환경을 살펴본 결과 분말형 제제가 더 낳은 것으로 보이지만, 제제 자체가 다양한 미생물(微生物)들의 영양원으로 이용될 수 있는 경우 밀기울에서는 장기간(長期間)의 보존기간중(保存期間中) 타균(他菌)에 의한 오염(汚染)의 가능성이 있다. 4. 공시균(供試菌) P. fluorescens SSL3을 MKB 액체배지에서 48시간 생육시켜 원심분리(遠心分離)한 후 상징액을 취해 파장 220~600nm에서 scanning한 결과 Pseudomonas속 균(菌)들중 PGPR적 특징(特徵)을 갖는다고 알려진 pyoverdin과 pyochelin을 400nm와 300nm에서 peak를 확인할 수 있었다. 5. 공시균(供試菌) 혼합제제(混合製劑)의 오이, 토마토, 고추의 초기생육(初期生育)에 미치는 영향을 조사(調査)한 결과 공시작물 모두에서 토양, 밀기울과 구슬형 밀기울 제제가 뛰어난 생육촉진(生育促進) 효과(效果)를 보였다. 특히, 고추의 경우 토양, 질석, perlite에서 지상부(地上部), 지하부(地下部)의 신선중(新鮮重)과 건물중(乾物重) 증가 효과를 보였으며, 오이의 경우에는 CMC 처리구에서 지하부(地下部)를 87%의 생육촉진 효과를 보였다. 6. 감자의 생육(生育)과 수량(收量)에 미치는 영향중 일반종서(一般種薯)에 처리한 제제중에서 구슬형 제제 처리구가 분말형제제 처리구 보다 많은 22~29%의 증수효과(增收效果)를 보였으며, 조직배양(組織培養) 종서의 경우에 분말형(粉末形) 제제(製劑) 처리구가 가장 높은 30%의 증수효과를 보였다. 그리고 CMC제제 처리구에서는 B5 단독처리구가 대조구에 비해 22.9%의 증수효과를 보였다.
갈색 침전물의 생성은 우리나라 지하수의 개발 및 공급에 있어 흔히 발생하는 문제 중의 하나인데, 이에 따라 색도, 맛, 탁도 및 용존 철 함량 등의 항목에 있어 먹는 물 수질 기준을 초과하게 되고, 물 공급 시스템에 스케일링의 문제를 야기하게 된다. 경기도 파주 지역 지하수의 경우에도 양수 후 몇 시간 내에 갈색 침전물이 형성되어 수질을 악화시키고 있다. 본 연구에서는 지하수의 탁도를 유발하는 원인과 지화학적 반응 경로를 이해하고자, 평형열역학 및 반응속도론적 접근을 통하여 갈색 침전물의 형성과정을 파악하였다. 본 연구결과는 침전물의 형성을 최소화하기 위한 적정 양수 기법은 물론 수질 향상을 위한 최적 수처리 기법을 설계하는데 있어 중요한 자료로 활용될 것이다. 파주 지역의 암반 지하수는 물/암석(편마암)반응에 의해 Ca-$HCO_3$형의 수질 특성을 보인다. SEM-EDS 및 XRD 분석 결과, 갈색 침전물은 비정질의 함철 산화물 또는 수산화물로 해석된다. 다양한 공극 크기(6, 4, 1, 0.45, 0.2 $\mu\textrm{m}$)를 갖는 여과지를 이용한 다단계 여과 결과, 이들 침전물은 크기에 있어 대부분 1 내지 0.45$\mu\textrm{m}$의 입도를 갖는 콜로이드 형태이지만, 질량 분포로 볼 때는 1 내지 6$\mu\textrm{m}$범위가 우세함(총 질량의 약 81%)을 알 수 있다. 다량의 용존 철(II)은 지하수 유동 중에 철 함량이 높은(최대 3wt.%) 단층 파쇄암 내의 녹니석(clinochore)의 용해로부터 기원하는 것으로 판단된다. PHREEQC 프로그램을 이용한 포화지수 계산 및 pH-Eh 관계도에 대한 검토 결과, 침전물은 함철 수산화물임이 확인되며, 환원 조건에 있던 심부 지하수가 양수에 의해 산소에 노출되면서 화학성 변화(특히, 산화)에 의하여 침전함을 알 수 있다. 양수 이후의 시간 경과와 더불어 양수된 지하수의 pH, DO, 알칼리도는 점차 감소하며. 탁도는 증가하다가 일정 시간 경과 후 감소하는 경향을 보인다. 양수 이후의 경과 시간에 따른 용존 철(II)의 농도 감소율(즉, 반응 속도)은 Fe(II)=10.l exp(-0.0009t)로 표현된다. 따라서 갈색 침전물의 생성 반응은 양수 및 양수 후 저장 과정 중에 산소의 유입에 따른 산화 반응에 기인하며, 그 반응은 시간, 산소분압 및 pH에 의존함을 알 수 있다. 탁도를 제거하여 음용 가능한 수질을 확보하기 위해서는, 충분한 시간 동안 충분한 크기를 갖는 탱크 내에서의 다단계 저장 및 폭기를 거친 이후에 응집된 침전물에 대한 여과가 제안된다. 이때, 비용 절감 차원에서 상이한 입도 조건에서의 다단계 여과가 효과적일 것으로 생각된다. 한편, 개발 관정 내에서의 스케일링을 최소화하기 위해서는 심부 지하수로 산소가 풍부한 천층 지하수가 유입되는 과정을 최소화할 필요가 있다. 이를 위해서는 적정 채수량 범위 내에서의 지속적인 양수가 효과적일 것이다. 아울러, 산소가 풍부한 천층 지하수의 채수를 위한 별도의 관정 설치도 고려할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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