Hira Abbas;Nazia Nahid;Muhammad Shah Nawaz ul Rehman;Tayyaba Shaheen;Sadia Liaquat
The Plant Pathology Journal
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제40권1호
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pp.59-72
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2024
A comprehensive survey of mungbean-growing areas was conducted to observe leaf spot disease caused by Alternaria alternata. Alternaria leaf spot symptoms were observed on the leaves. Diversity of 50 genotypes of mungbean was assessed against A. alternata and data on pathological traits was subjected to cluster analysis. The results showed that genotypes of mungbean were grouped into four clusters based on resistance parameters under the influence of disease. The principal component biplot demonstrated that all the disease-related parameters (% disease incidence, % disease intensity, lesion area, and % of infection) were strongly correlated with each other. Alt a 1 gene that is precisely found in Alternaria species and is responsible for virulence and pathogenicity. Alt a 1 gene was amplified using gene specific primers. The isolated pathogen produced similar symptoms when inoculated on mungbean and tobacco. The sequence analysis of the internal transcribed spacer (ITS) region, a 600 bp fragment amplified using specific primers, ITS1 and ITS2 showed 100% identity with A. alternata. Potato virus X (PVX) -based silencing vector expressing Alt a 1 gene was constructed to control this pathogen through RNA interference in tobacco. Out of 50 inoculated plants, 9 showed delayed onset of disease. Furthermore, to confirm our findings at molecular level semi-quantitative reverse transcriptase polymerase chain reaction was used. Both phenotypic and molecular investigation indicated that RNAi induced through the VIGS vector was efficacious in resisting the pathogen in the model host, Tobacco (Nicotiana tabacum). To the best of our knowledge, this study has been reported for the first time.
본 연구의 목적은 한국과 스페인의 스마트시티 산업 특성을 비교 분석하는 것이다. 각 국가의 특성은 스마트 산업의 점유, 침투, 생산경로, 네트워크 클러스터를 중심으로 비교되었다. 연구의 자료는 1995년과 2015년의 한국 및 스페인의 투입산출표이며, 8개와 25개 산업으로 재분류되었다. 분석모형은 Smart SPIN Model을 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국이 스페인보다 IT 제조업에서 점유율과 침투율이 더 높은 것으로 분석되었다. 반면, 스페인은 한국보다 IT 서비스업과 지식서비스업이 점유율 및 침투율 모두 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 생산경로 측면에서는 한국이 IT 서비스업과 지식서비스업이 스페인보다 높게 나타났으며, 스페인은 IT 제조업 분야가 더 많은 생산경로를 갖는 것으로 분석되었다. 셋째, 네트워크 분석 결과, 한국의 스마트 산업은 전통 산업에 종속되어있으며, 스마트 산업이 독자적으로 발달하기 어려운 특성이 있는 것으로 나타났다. 스페인은 스마트 산업의 대부분이 하나의 산업 클러스터로 나타나고 있어 독립적인 형태를 보이는 것으로 분석되었다. 즉, 한국은 IT 제조업 기반의 스마트시티 산업 특성을 가지며, 스페인은 IT 서비스와 지식서비스 기반의 스마트시티 산업 특성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 스마트시티 부문에서 있어 우리나라가 앞으로 나아가야 할 방향 및 정책 수립에 대한 기초자료를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
국내 도로 건설사업의 사업초기단계에서의 개략공사비 산정은 예비타당성조사, 도로업무편람, 투자평가지침에서 제시하는 도로의 평균단가 또는 표준단가를 기준으로 도출되는데 이는 공사비 산정 표준체계 부재 및 기초자료 갱신 평균단가를 적용하여 공사비를 산출하는 방식으로 본 연구의 대상인 특수 교량공사의 특성을 전부 반영하기에 미흡한 실정이다. 또한, 신속한 의사결정이나 대안선택이 결정되는 설계단계에서 소모적이고 획일적인 공사비 산정방식의 한계점을 개선하고 사업초기단계의 개략공사비산정 프로세스의 효율성 및 신뢰도를 높이기 위한 새로운 공사비 산정 모델을 개발이 요구된다. 이에 본 연구에서는 평균건설단가를 적용하여 개략 공사비를 산출하는 기존 방식에서 벗어나 대표공종 기반의 상세물량입력 모델을 구축하였다. 실적 공사비 데이터 및 공종별 원가자료를 기반으로 토목공사 수량산출 지침서 기준 전체 공종내역 중 공사비 누적비율 대비 95%이상을 차지하는 대표적인 공종을 도출하였다. 상부면적당 대표공종기반 단위물량 및 차로수별 공사비단가를 제시하고, 이를 활용하여 교량형식별로 상부면적당 공사비단가를 도출 및 검증을 통해 사업초기단계에서 업무추진 의사결정의 신뢰적 지원 및 효율적인 공사비 산정방식을 도출 하였다.
딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.
본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.
제주 지방 기상청을 대상으로 하는 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 구축하였다. 기상청 본청에서 하루 2회 제공되는 30 km해상도의 수치예보 자료로는 지방 기상청의 예보관들이 우리 나라와 같이 복잡한 지형에서 발생하는 그 지역의 국지 악기상을 파악하기에는 무리가 있다. 지역 규모의 고해상도 수치예보를 위해 LAPS와 MM5를 자료분석과 예보 모델로 이용하였다. LAPS는 양질의 수치예보 초기자료를 생산해 내기 위해 종관 관측 자료뿐만 아니라 위성 및 레이더 등의 비 종관 관측자료도 자료동화에 이용한다. MM5 모델은 16노드의 펜티엄 PC로 구성된 클러스터에서 수행되었으며 이 시스템은 분산병렬 클러스터 컴퓨터로 가격대비 성능이 매우 우수한 미니 슈퍼컴퓨터이다. 자료동화 모델, 수치예보 모델 그리고 PC-클러스터를 종합한 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 한라 단시간 예측 시스템이라 명명하였으며 이 시스템은 현재 제주 지방 기상청에서 독자적으로 운영되고 있다. 기상청 본청에서 제공되는 수치예보 정보로는 탐지할 수 없었던 1999년 7월 9일 제주 지역의 집중호우 사례에 대하여 본 시스템을 검증한 결과 모델이 예측한 강수량이 실제 강수량을 잘 재현하였다. 한라 단시간 예측 시스템은 2000년 4월부터 하루 4회 제주 지방기상청에서 독자적으로 운영되고 있다.
본 연구는 병렬처리기법을 이용하여 지하역사 화재유동을 시뮬레이션 하였다. 화재해석 프로그램으로는 LES(Large Eddy Simulation)화재해석 프로그램 중 하나인 FDS(Fire Dynamics Simulation)를 사용하여 연구를 진행하였으며, 각 Node당 3.0Ghz_2set이 탑재된 6-node parallel Cluster장비를 사용하여 병렬계산을 수행하였다. 시뮬레이션 모델은 광주 금난로 4가 지하역사를 대상으로 하였으며, 총 시뮬레이션 시간은 600s로 하였다. 먼저 Single-CPU와 Multi-CPU를 이용한 병렬계산과의 결과 비교를 위하여 전체역사를 1-Mesh와 8-Mesh로 나누어 각각 Single-CPU계산과 Multi-CPU를 이용하여 계산결과를 비교분석 하였으며, Single-CPU에서 처리가 불가능한 격자수($15{\times}10^6$)를 가지고 승강장 중앙에서의 화재와 객차 내에서의 화재유동분석 하였다. 연구결과 Single-CPU 해석과 Multi-CPU를 이용한 병렬계산에 있어서, 해석결과의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 또한 계산시간의 비교에서도 14개의 Mesh를 가지고 약 300만개의 격자를 사용한 경우에 있어서 2CPU(4core)와 7CPU(14core)의 계산시간은 1CPU에 비하여 각각, 2배, 5배의 차이를 보였다. 병렬처리기법의 도입으로 Single-CPU의 한계를 극복하여 보다 빠르고 정확한 결과값을 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 향후 병렬처리기법연구에 있어서 계산효율성 증대를 위한 연구가 계속적으로 진행되어야 할 것이다.
본 연구에서는 기존에 개발된 GIS 기반의 분포형 강우유출모형(K-DRUM)이 대유역에서 많은 계산시간을 요구하는 단점이 있기 때문에 이를 개선하기 위하여 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용한 병렬 K-DRUM모형을 개발하였다. K-DRUM 모형은 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcView를 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 개발된 병렬 K-DRUM 모형을 이용하여 남강댐유역에서 2006년 태풍 '에위니아' 사상을 대상으로 다양한 영역분할을 통한 유출계산 검토를 하였다. 영역분할 개수에 따른 병렬화 효과를 검토하기 위하여 분할 개수를 1개에서 25개까지 증가시키며 클러스터 시스템에서 유출모의를 수행하였다. 모의결과 영역분할 개수가 증가할수록 컴퓨터 메모리의 개수가 감소하게 되고, 이에 따라 모의수행시간 역시 감소함을 알 수 있었다. 또한 본 연구에서 영역분할 계산방식을 채택함에 따라 영역의 접합부분에서 발생 가능한 유출량 계산오차를 최소화하기 위한 기법을 제시하였다. 유출량 계산오차 발생을 최소화하기 위해서는 단위 계산시간당 영역간 정보교환과 내부유출량 계산을 최소3회 반복하여야 함을 알 수 있었다.
Objectives: To evaluate the performance of clustering methods used in the prognostic assessment of categorical clinical data for hepatocellular carcinoma (HCC) patients in China, and establish a predictable prognostic nomogram for clinical decisions. Materials and Methods: A total of 332 newly diagnosed HCC patients treated with hepatic resection during 2006-2009 were enrolled. Patients were regularly followed up at outpatient clinics. Clustering methods including the Average linkage, k-modes, fuzzy k-modes, PAM, CLARA, protocluster, and ROCK were compared by Monte Carlo simulation, and the optimal method was applied to investigate the clustering pattern of the indices including platelet count, platelet/lymphocyte ratio (PLR) and serum aspartate aminotransferase activity/platelet count ratio index (APRI). Then the clustering variable, age group, tumor size, number of tumor and vascular invasion were studied in a multivariable Cox regression model. A prognostic nomogram was constructed for clinical decisions. Results: The ROCK was best in both the overlapping and non-overlapping cases performed to assess the prognostic value of platelet-based indices. Patients with categorical platelet-based indices significantly split across two clusters, and those with high values, had a high risk of HCC recurrence (hazard ratio [HR] 1.42, 95% CI 1.09-1.86; p<0.01). Tumor size, number of tumor and blood vessel invasion were also associated with high risk of HCC recurrence (all p< 0.01). The nomogram well predicted HCC patient survival at 3 and 5 years. Conclusions: A cluster of platelet-based indices combined with other clinical covariates could be used for prognosis evaluation in HCC.
국내 제조업이 성장정체기에 접어들면서 사용자의 경험에 기반한 서비스 및 제품 디자인이 혁신을 위한 도구로써 제시되고 있다. 하지만 중소기업은 사용자경험에 대한 인지도가 낮을뿐더러 검증된 사용자 경험 컨설팅 전문회사 및 전문가와의 접점을 갖기 어려워 UX라는 새로운 기회영역에 투자하는 데 한계를 갖기 때문에 여전히 어려움을 겪고 있다. 이러한 중소기업의 난점을 극복하기 위해 본 논문은 중소기업과 UX 전문가 간의 사용자 경험 컨설팅 프로젝트 체결 및 수행 지원 사이트 구축에 있어서 수요기업이 가지는 문제를 해결할 수 있는 검증된 역량을 가진 전문가를 추정할 수 있는 기반 연구를 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 수요기업의 문제를 해결할 수 있는 도구로써 사용되는 UX 방법론과 이를 수행하는 데 필요로 하는 UX 전문가의 역량을 선행연구와 전문가 워크숍을 통해 도출하였다. 또한, 방법론 수행 시 필요로 하는 역량의 중요도에 따라 방법론을 분류하기 위해 추가 전문가 워크숍과 군집분석을 진행하여 총 5가지의 UX 전문가 역량 단위를 도출하였다. 본 연구 결과는 향후 사용자 경험 컨설팅 프로젝트 체결 및 수행 지원 사이트 운영에 있어서 UX 전문가의 포트폴리오를 구성하고 수요기업이 원하는 전문가를 추천할 수 있는 메커니즘을 구현하기 위한 기반으로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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