자연수 곱셈의 개념과 모델은 단일하지 않다. 곱셈의 개념으로는 동수누가, 배, 곱집합이 있으며, 곱셈의 모델로는 측정, 격자, 조합, 수직선 모델이 있다. 초등수학 교과서에서 곱셈 개념을 도입할 때 어떤 개념과 모델에 중심을 두어야하는가 하는 문제는 교수학적인 논점이 많은 문제이다. 이 논문에서는 먼저, 곱셈의 개념과 모델에 대한 수학적이고 교수학적인 분석을 하였고, 이어서 배 개념을 중심에 둔 곱셈 도입방안을 구체적으로 구안하였으며, 마지막으로 이 지도안을 실제 학급에 적용하여 교수 실험하고 그 결과를 분석하였다. 5차시에 걸친 실험수업의 결과를 분석한 결과는 다음과 같았다. 첫째, 학생들의 배 개념의 이해도가 높지 않았다. 둘째, 단위량과 배 값이 주어졌을 때 전체량을 구하는 문항(전형적인 곱셈값 문제)보다 전체량과 단위량이 주어졌을 때 배 값을 구하는 문항의 정답률이 더 높았다. 셋째, 조합모델은 곱셈의 다양한 응용상황중의 하나로서 충분히 다루어질 수 있다. 넷째, 등수누가 계산문항의 정답률은 매우 높았다. 전체적으로 볼 때, 배 개념을 중심으로 곱셈을 지도하는 방안은 기존 방법의 문제점을 보완할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
현재까지 다수의 역학연구를 통해 피부에 발생한 보통사마귀에서 제 1, 2, 3, 4, 7, 10, 27, 57 및 65형의 인유두종바이러스가 검출되었다. 그러나 기존의 중합효소연쇄반응(conventional polymerase chain reaction, PCR)을 이용하는 경우 절차가 복잡하여 시간이 오래 걸리는 단점이 있었다. 이번 연구를 통해 저자들은 보통사마귀에서 가장 흔히 검출되는 6가지 유전자형의 인유두종바이러스를 한번에 확인 가능한 간편한 muliplex PCR의 개발을 목표로 하였다. 인유두종바이러스의 염기서열분석을 통해, L1에서 E6, 그리고 E2에서 L2 사이의 유전자간영역(intergenic region)으로 부터 6쌍의 primer를 고안하였으며, L1 유전자서열 분석을 통해 multiplex PCR의 특이성을 확인하였다. 총 129개의 조직표본 중 109개에서 제 1, 2, 3, 4, 27, 57형의 인유두종바이러스를 확인하였다. 이번 연구의 primer를 이용한 인유두종바이러스 검출의 민감도와 특이도는 각각 85%와 99.5%였다. 이러한 primer 세트로 인유두종바이러스가 검출되지 않은 20개의 조직표본의 경우, 또 다른 HPV primer를 사용한 추가적인 multiplex PCR을 시행하여 7개 표본에서 제 7형 및 65형의 인유두종바이러스가 검출되었다. 이상의 결과는 본 연구를 통해 새롭게 고안된 multiplex PCR 기법을 통해 보통사마귀에서의 인유두종바이러스를 보다 정확하고 빠르게 검출할 수 있다는 것을 보여 준다.
Statement of problem. The adjustable dental impression trays were made for being adjusted their width automatically along the width of dental arch. Purpose. The purpose of this study was to investigate the best retentive form of adjustable dental impression tray, and so to make it a more satisfactory product. Material and methods. The eight pairs of adjustable trays were made of ABS(acrylonitrile butadiene styrene) with different distribution of holes and with or without the rim on the border area of them. The experiment was done with the horse-shoe shaped metal plate to pull out the set impression body from the tray, and the tray jig which was made for holding the tray on a lower part of Universal Testing Machine(UTM, Zwick Z020, Zwick Co., Germany). After the impression in the tray was allowed to set four minutes, a tensile force was applied at right angles to the tray which had been previously seated on the jig. The force was applied to measure a maximum retentive force by use of a UTM at a constant strain rate of 100mm per minute. A 2-factor analysis of variance (p<.05) was used to determine whether differences existed among distribution of retentive holes and between rim existing and not. Results. 1 The retentive force of the upper and lower resin tray with 2mm holes on the tray border was highest(25.83/24.98kg). (p<.05) 2. As the tray had more retentive holes, it was less retentive. 3. There was no significant difference in the retentive force of the varied hole intervals in the case of distributing all the area. (p>.05) 4. The rimless trays were more retentive generally, than the rimmed trays except 2 case: upper tray group-all area / 2 mm, intervals and lower tray group-margin only / 2 mm, intervals.(p<.05) 5. Most of the adjustable trays were showed higher retentive force than perforated metal tray except the lower group that perforated on the all area at intervals of 2 mm.
본 연구는 감 수집종의 분류 및 품종 육종을 위하여 EST-SSR 마커를 개발해 유전적 유연관계를 분석하고, 형태적 유연관계를 비교 분석하여 DNA 마커의 효율성을 극대화한 연구 결과이다. 경북농업기술원 상주감시험장에서 수집한 42품종을 대상으로 6가지의 양적형질(과실크기, 과고, 과경, 과경굵기, 과경길이, 종자크기)과 19가지의 질적형질(횡단면, 종단면, 골의 정도, 얕은 동심원 균열, 옆모양, 정부열과, 세로홈, 꽃받침 끝 주름, 배꼽 홈길이, 꽃받침 쪽의 홈, 꽃받침 크기)을 사용하여 형태적 유연관계를 분석하였다. 유전적 유연관계를 분석하기 위해 수집한 감에서 cDNA library를 만들어 sequence를 분석한 후, PCR을 통해 얻은 polymorphism이 인정되는 25개의 primer set에서 16개의 EST-SSR primer set를 선발하였다. 수집한 감 42품종의 형태적 유연관계와 개발한 14개의 EST-SSR 마커를 이용하여 유전적인 유연관계를 분석한 결과 형태적 유연관계에서는 여러 그룹이 형성되었지만 coefficient가 0.02 이하로 형성되어 형태적 특성을 사용해 분류하기는 어려웠다. 유전적 유연관계는 coefficient 0.77에서 3개 그룹으로 분류되어, 상주수수감과 상주수꽃감, 밀양반시와 밀양고동시, 영동반시와 영동수시는 각각 같은 그룹으로 분류되었다. 형태적 분석과 유전적 분석의 상관관계를 조사한 결과 형태적 분석의 유사도 거리와 유전적 분석의 유사도 거리 간의 값이 -0.03으로 유의성이 매우 낮게 나왔다. 본 실험에서 얻어진 분자마커는 (EST-SSR 마커) 국내 감육종 효율 증진뿐만 아니라 우수형질을 도입하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
Denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) is one of the most frequently used methods for analysis of soil microbial community structure. Unbiased PCR amplification of target DNA templates is crucial for efficient detection of multiple microbial populations mixed in soil. In this study, DGGE profiles were compared using different pairs of primers targeting different hypervariable regions of thirteen representative soil bacteria and clones. The primer set (1070f-1392r) for the E. coli numbering 1,071-1,391 region could not resolve all the 16S rDNA fragments of the representative bacteria and clones, and moreover, yielded spurious bands in DGGE profiles. For the E. coli numbering 353-514 region, various forward primers were designed to investigate the efficiency of PCR amplification. A degenerate forward primer (F357IW) often yielded multiple bands for a certain single 16S rDNA fragment in DGGE analysis, whereas nondegenerate primers (338f, F338T2, F338I2) differentially amplified each of the fragments in the mixture according to the position and the number of primer-template mismatches. A forward primer (F352T) designed to have one internal mismatch commonly with all the thirteen 16S rDNA fragments efficiently produced and separated all the target DNA bands with similar intensities in the DGGE profiles. This primer set F352T-519r consistently yielded the best DGGE banding profiles when tested with various soil samples. Touchdown PCR intensified the uneven amplification, and lowering the annealing temperature had no significant effect on the DGGE profiles. These results showed that PCR amplification bias could be much improved by properly designing primers for use in fingerprinting soil bacterial communities with the DGGE technique.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.65-65
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2002
In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
본 연구는 2021년 1년간의 유튜브 인기급상승 데이터를 활용하여 장/단기노출 20개 채널의 특징을 비교함으로 인기급상승에 장기 노출될 수 있는 유튜브 콘텐츠 전략을 도출하고자 하였다. 먼저 피어슨 상관분석을 통해 제목 글자 수, 태그 수와 같은 여러 요소들이 장기노출과 연관성이 있음을 파악하고 이를 지표로 설정해 콘텐츠 특징을 비교분석하였다. 분석 결과, 1)과도한 특수문자를 사용하지 않은 약 40-45글자 정도의 '영상 제목', 2)10분 이내의 '영상 길이', 3)2-3문장, SNS 정보 기입, 3개 정도의 핵심 태그를 포함한 '영상 설명' 등의 콘텐츠 전략을 활용할 때 인기급상승에 장기 노출될 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 텍스트마이닝을 통해 (먹방, mukbang), (역대급, 레전드) 등의 핵심 태그 쌍을 도출하였고, 본 태그를 동시에 설정한다면 더욱 효과적이라는 결과를 얻었다. 이러한 전략을 통해 콘텐츠가 인기급상승에 장기노출 된다면 채널은 세계적으로 확산되어 구독자, 조회 수 확보 등 다방면의 이점을 가져올 것이며, 기업 측면에서는 채널의 글로벌성을 평가할 수 있는 지표로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
본 논문은 사용자로 하여금 얼굴표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간 적으로 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하는 기법을 제안하고, 해당 시스템을 구축한다. 본 시스템에서는 얼굴 모션 캡쳐 데이터로 구성된 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정에서 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 이 경로를 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정은 사용자가 표정공간을 항해하면서 원하는 표정을 실시간 적으로 선택함으로써 제어한다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화 했다. 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하게 해본 결과, 3차원 아바타의 실시간 얼굴 표정 제어가 필요한 각 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 판단되었다.24시간 경과시킨 후 치아의 장축에 따라 절단하여 침투된 색소의 정도를 광학현미경상에서 40배로 관찰하였다. 각각의 실험결과는 ANOVA/Tukey's test 및 Kruskal-Wallis non-parametric independent analysis와 Mann-Whitney U test에 의하여 통계 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 대조군에 있어서 혼합형 복합레진의 미세인장 결합강도는 미세혼합형에 비하여 높았으며, 실험군 사이에는 유의차를 보이지 않았다. 2.모든 복합레진의 미세인장 결합강도는 와동의 C-factor증가에 따라 감소하는 경향을 나타내었고, 혼합형 복합레진의 실험군은 대조군에 비하여 낮게 나타났으며, 미세혼합형 복합레진에서는 유의차를 보이지 않았다. 3. 절단측 및 치은측 변연부의 미세누출정도는 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 대체로 높게 나타났다. 4. 모든 실험군에서 미세누출은 C-factor증가에 따라 증가하였고 절단측에 비하여 치은측 변연이 높게 나타났으나 통계학적 유의차는 보이지 않았다. C-factor의 변화에 대하여 필러함량과 탄성계수가 높은 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 더 민감한 결과를 보인다. 이는 복합레진 수복시 재료의 선택과 중합수축의 적절한 조절이 중요한 요소임을 시사한다.s에서는 1주, 2주에서 강한 염증반응을 보였으나 12주에서는 염증반응이 감소하였다. 4) 새로 개발된 봉함제 Adseal-1,2는 1주, 2주에서는 가장 약한 염증반응을 보이나 4주, 12주 후에는 AH Plus와 비슷한 수준의 염증 반응을 보였다. 5) Pulp Canal Sealer를 제외한 모든 군에서 인정할 만한 생체친화성을 보였다. 6)
콩 역병(Phytophthora root rot, PRR)은 난균(oomycete)인 Phytophthora sojae에 의해 발생하는 콩의 주요 병 중 하나로, 배수가 잘 안 되는 밭이나 습한 토양에서 심하게 발생한다. 역병의 피해를 효과적으로 줄일 수 있는 방법은 주로 역병 저항성 품종을 재배하는 것으로, 이는 저항성 유전자 Rps (resistance to P. sojae)에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 본 연구는 대풍 과 천알(계통명 SS0404-T5-76)을 교배하여 구축한 RIL (recombinant inbred line) 집단을 이용하여 콩 역병 균주40468과 연관된 저항성 유전자좌를 탐색하기 위해 수행되었다. 역병 균주40468에 대한 저항성 평가는 하배축 접종(hypocotyl inoculation) 방법으로 이루어졌다. 저항성 검정 결과, 천알은 저항성,대풍은 감수성을 보였고 집단 내에서는 계통들의 표현형이 분리되는 양상을 보였다. 집단 내에서 표현형 분포는 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75) 분리비와 일치하였으며, 이는 저항성 반응이 단일 유전자에 의해 조절됨을 나타낸다. 대풍, 천알과 각 RIL 계통들은 고밀도 SNP 유전자형 분석을 통해 데이터를 얻었고, 이를 바탕으로 유전자 지도를 작성하였다. 일원분산 분석(Single-marker ANOVA) 및 linkage analysis 결과, 18번 염색체의 55.9~56.4 Mbp에서 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이 지역의 표현형 분산은 ~98%로 나타났다. 탐색된 영역은 다수의 선행연구에서 Rps의 위치로 보고된 지역과 겹치며, 콩 표준 유전체 정보를 기반으로 0.5 Mbp 범위 내에서 leucine-rich repeat (LRR) 또는 serine/threonine kinase(STK)을 합성하는 유전자 9개를 포함하고 있다. 천알은 역병 균주40468에 대한 저항성 유전자좌가 밝혀진 첫 국내 콩 품종으로, 본 연구에서 밝힌 천알의 저항성 유전자좌는 향후 역병 저항성 육종 및 연구에서 유용한 재료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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