국내에서는 대부분의 도로터널이 병설터널로 건설되어 왔다. 그러나 이러한 병설터널을 건설할 때 충분한 터널 간 이격거리를 확보하지 못한다면 터널의 안정성에 문제가 될 수 있다. 근접 병설터널의 적정 이격거리에 대하여 일반적으로 지반이 완전 탄성체일 경우에는 터널 간 중심 간격이 굴착 직경(D)의 2배, 지반이 연약 지층인 경우 5배 이상으로 하면 터널 상호간에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 균일재료를 사용하여 근접 병설터널에 대한 축소 모형실험을 수행하고 굴착과정 중에 터널 주변에서 발생하는 변위를 측정하였다. 터널 간 이격거리가 근접터널의 거동에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과는 터널 굴착과정과 파괴 단계에서 발생된 변위 벡터와 균열양상으로 표현하였다. 터널 굴착과정 중 천단부에서 발생하는 변위를 분석하여보면, 후행터널 굴착으로 추가적으로 선행터널에서 발생하는 변위는 터널 간 중심 간격이 터널직경의 두 배(2.0D)까지는 이격거리가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보인다. 그러나 중심 간격이 2.0D를 넘으면 추가변위는 발생하지 않았다.
본 실험실에서는 최근에 SINE계 B$_1$과 B$_2$의 융합서열이 리포터유전자의 게놈내 삽입을 증가 시킴을 증명하는 결과를 보고하였다. Supercoil 형태일 때 대조구가 6%, SINE 벡터가 25%, 그리고 linear 형태일 때 각각 16%와 63%로 나타났다. 이번 실험에서는 이들 두가지 형태의 벡터를 같은 양으로 혼합한 DNA를 미세주입에 응용함으로서, 전체 게놈내 삽입률 중에서 과연 supercoil 형태의 벡터가 어느 정도로 기여하는지를 조사하였다. 수정란의 전핵에 혼합형태의 DNA를 미세주입한 후 배반포기의 생쥐배아를 대상으로 베타-갈락토시데아제 발현 여부를 조사한 결과 대조구의 경우 17.3%, SINE계 벡터의 경우 46.6%가 양성을 나타내었다. 이 결과는 아마도 supercoil 형태의 벡터는 독자적인 삽입 경로를 가지지 않음을 의미하는 것이며, 대부분의 경우 외래 유전자의 삽입은 linear 형태로 삽입이 이루어지는 듯 하다. 부가적으로 미세주입 결과로부터 일부 삽입 기작을 짐작할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 VCM을 위한 다해상도 피처 맵에 대한 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 PCA 기반의 변환을 통해 다해상도 피처 맵의 채널 및 해상도 계층 간 중복성을 제거하며 변환에 사용된 기저 벡터와 평균 벡터 그리고 변환을 통해 얻어진 변환 계수를 각각의 특성에 따라 VVC 기반 부호화기와 DeepCABAC을 통하여 압축한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 OpenImageV6와 COCO 2017 validation set에 대하여 객체 검출 성능을 평가하며, MPEG-VCM 앵커 및 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 앵커 대비 bpp와 mAP를 BD-rate 관점에서 비교한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 OpenImageV6에서 피처 맵 압축 앵커 대비 25.71%의 BD-rate 성능 향상을 보이며, 특히 COCO 2017 validation set의 크기가 큰 객체들에 대해서 MPEG-VCM 앵커 대비 최대 43.72%의 BD-rate 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.
소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
35S cauliflower mosaic virus 프로모터의 조절을 받고 인트론이 포함된 β-Glucuronidase (gus) gene과 35S cauliflower mosaic virus (enhanced) 프로모터의 조절을 받는 blpR유전자가 있는 pCAMBIA3301 벡터가 포함된 AGL-1 균주를 사용하였다. 아그로박테리움을 이용한 형질전환 체계와 PPT (D-L-phosphinothricin) 선발을 통하여 나리 인편조직으로부터 형질전환 식물체가 획득되었다. 본 연구에서 나리 레드플레임'품종의 인편조직에 선발 및 목적유전자로 바스타 제초제저항성 유전자인 blpR 유전자를 도입하였다. 상기 실험 결과, 20분의 접종시간과 5일간의 아그로박테리움과의 공동배양이 100개의 접종된 인편개체에서 각각 24, 27개의 높은 PPT 저항성 개체가 관찰되었고 신초까지 형성된 인편을 19.6 및 22.7개를 생산하는 우수한 형질전환 결과를 보여주었다. 이렇게 제초제를 이용하여 선발되었을 뿐만 아니라 도입된 reporter 유전자인 gus도 발현되었음을 확인하였고 선발유전자이자 목적유전자인 blpR 유전자도 PCR 검정을 통해 도입되었음을 확인하였다. 12주 이상의 선발과정을 거치고 gus 및 PCR 검정을 거친 형질전환 개체들은 발근 배지를 거쳐 순화 후 화분으로 이식하여 높은 활착율을 보여주었다. 결론적으로 본 연구에서 확립한 프로토콜을 이용하면 평균 20% 이상의 형질전환 효율을 나타내고 본 연구에 기술된 아그로박테리움 매개 형질전환 체계에 향후 보완이 필요하지만, 우수 품종개발을 위한 나리 육종 프로그램에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 해운시장의 불확실성과 각종 규제에 따라 해운회사의 중대한 경영 의사결정 중 하나인 선박 해체와 관련하여 선박 해체시장의 가격 변동 요인을 분석하였다. 해운선사는 운임의 하락, 선령 증가에 따라 비용이 증가 또는 새로운 환경규제나 규약에 따라 선박의 해체를 결정하게 된다. 그러나, 해운 4대 시장 중 운임시장과 더불어 해운회사에서 현금 유입을 정(+)의 방향으로 가져오는 해체선 시장가격에 관한 연구는 다른 시장에 비해서 상당히 미비하였다. 이에 본연구에서는 FMOLS 및 VECM 모형을 활용하여, 해체선 가격에 영향을 줄 수 있는 요인별 장기 탄력성을 탐색하고 단기적 인과관계를 알아보았다. 2015년 12월부터 2023년 4월까지 총 90개월의 동안의 시계열 자료를 활용하여, 해체선 시장의 대다수를 차지하는 인디아 및 방글라데시에서의 케이프사이즈 선박의 해체선 가격을 대상으로 연구를 시행하였다. 검증 결과 장기적으로는 선박 해체가격은 세계고철 가격, 20년차 중고케이프선 가격, 신조선 가격, 환율과 밀접한 관계를 가지고 있는 것으로 파악이 되었다. 단기 인과관계는 세계고철 가격의 증가는 선박 해체가격의 증가를 유발하지만, 나머지 변수는 선박 해체가격의 증가를 유발하지는 않았으며, 선박 해체가격 증가는 20년차 중고선 가격, 신조선 가격, 환율 증가를 유발하나, 나머지 변수는 유발하지 않는 것으로 파악되었다.
본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.
누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.
벼는 중요한 식량작물이며 지속적으로 벼흰잎마름병균, 도열병균, 잎집무늬마름병균, 바이러스 등 여러 병원균에 의해 수확량이 영향을 받고 있다. 이들 중 Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo)에 의해 유발되는 벼흰잎마름병은 세계 벼 재배지역에 발병하여 막대한 피해를 주고 있어 문제가 되고 있다. 따라서 생물적/비생물적 스트레스 저항성에 관여한다고 알려져 있는 식물 특이 전사인자 중의 하나인 NAC(NAM, ATAF, and CUC) 전사인자를 이용하여 벼의 벼흰잎마름병에 대한 저항성을 증진시키고자 하였다. 본 연구에서는 벼에서 NAC 전사인자 중 하나인 OsNAC58 유전자를 분리해 냈으며 아미노산 서열을 바탕으로 분석해 본 결과이 유전자는 5개의 NAC전사인자 group 중에서도 stress와 많은 관련이 있다고 알려진 group III에 속하였다. 또한 세포 내 위치를 확인하기 위해 GFP와 융합한 단백질을 이용해 조사해 본 세포 내에서도 핵에 위치하는 것으로 조사되었다. OsNAC58 유전자의 생물학적 기능 분석을 위해 이 유전자를 과발현시킨 벼 형질전환체를 만들었다. 동진벼를 기준으로 보다 발현이 높은 13개 계통을 선발하였으며, 이들 계통에 벼흰잎마름병균을 접종하여 병저항성을 검정한 결과 동진벼에 비해 벼흰잎마름병에 대한 저항성이 크게 증대함을 보였다. 이것은 벼의 OsNAC58 유전자가 벼흰잎마름병균 침입 시 숙주인 벼 핵 내에서 벼의 병저항성 기작을 조절하여 나타난 결과로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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