원형질체 융합 기술은 종·속간 유전적 한계를 넘어 육종과 그 소재로 활용하고데 목적이 있다. 본 연구에서는 ‘흑타리’(P. ostreatus)와 ‘호산’(P. pulmonarius)의 단핵균사를 이용하여 원형질체를 나출하고 나출된 원형질체를 융합하여 종간 교배 계통을 육성하였다. 육성계통의 균사생장속도는 ‘호산’, ‘흑타리’, PF160313, PF160306 계통 순으로 빠른 편이었다. 균사 밀도는 PF160306 계통이 가장 높았고, 나머지는 중간 수준의 밀도를 나타내었다. 원형질체 융합계통인 PF160306과 PF160313 계통은 ‘흑타리’ 품종 보다 배양 기간이 10일, ‘호산’ 품종보다 2일 단축되었다. 자실체 생장 기간은 ‘흑타리’와 ‘호산에 비하여 각각 3일, 1일 단축되었다. PF160306 계통의 생산량은 135.9 g/병으로 ‘호산’에 비하여 높았으나 통계적으로 유의차가 없었다. 자실체 발생기간은 15˚C에서 9일, 25˚C에서 4.5일로 온도가 높아짐에 빨라졌다. 자실체의 갓색은 21 o C 노란색이 가장 선명하게 발현되었다. URP primer 7을 사용하여 PCR 밴드 패턴을 비교하였을 때, 전체적으로 ‘호산’ 품종과 유사하였다. DPPH radical 소거능과 폴리페놀 함량에 있어 ‘순정’은 각각 62.5%, 43.5 mg/mL였으며, PF160313 계통은 각각 65.7%, 49.9 mg/mL를 나타내어 계통간 유의차가 있었다. ACE 활성은 ‘순정’ 74%, PF160313 계통 75%로 유사한 수준이었다.

The purpose of this study was to analyze the operators' perception of the allowable price range and the optimal price of kindergarten meals by using the PSM (price sensitivity measurement) technique and provide basic data on calculating kindergarten meal costs reflecting realistic meals. From April to May 2021, 779 kindergartens in Seoul were surveyed, based on 246 (31.6%) of the respondents. According to the survey, kindergarteners spent 3,506 won for meals on average, followed by 3,822 won for kindergarten attached to elementary school, 3,316 won for public kindergartens, and 2,896 won for private kindergartens (p<0.001). The allowed price range for the kindergarten meal service workers was estimated at 3,447~3854 won, 3,447 won for PMC (Point of Marginal Cheapness), and 3,854 won for PME (Point of Marginal Expensiveness). The appropriate cost of the kindergarten meal service provider was 3,950 won for kindergartens attached to elementary school, 3,425 won for public kindergartens, and 3,546 won for private kindergartens.

The purpose of this study was to investigate the perception of the quality of school meals by parents of kindergarten children in Seoul, analyze the acceptance price and the optimal school meal cost using PSM (price sensitivity measurement) techniques, and provide basic data for improving the quality of kindergarten meals. The survey was conducted using descriptive statistics and PSM analysis of the responses of 1,272 parents of 779 kindergarten children belonging to the Seoul Metropolitan Office of Education from April to May 2021 and prior research analysis related to kindergarten meals. 74.1% of the parents surveyed were women, with 61% of children attending kindergartens attached to elementary schools, followed by private kindergartens (28.9%) and public kindergartens (10.1%). According to a study of the quality of meals, private kindergarten parents are highly satisfied with all the quality attributes of meals, such as “sanitation of dining environment” and “nutritionally balanced food” (p<0.001, p<0.01). The analysis of the acceptance price range and the optimal price for school meals showed that there was no significant variation based on the type of kindergarten establishment, with parents' acceptance price range ranging from 3,596 won to 4,454 won with an optimal price of 3,948 won.

PURPOSES : This study proposes a method to automatically analyze the shape of asphalt concrete aggregate using computer image analysis technology. METHODS : To develop automatic aggregate shape analysis technology, we developed an aggregate shape boundary analysis algorithm that combines Watershed algorithm and morphology technology. After the algorithm was developed, it was mounted on a separate prototype and compared with the manual aggregate shape analysis method. RESULTS : As a result of the algorithm comparison, the accuracy of the aggregate shape analysis was about 90%, and there was a problem that some noise occurred. This problem was derived from external roughness, the shape of the overlapped aggregate, and sand as the main causes. Therefore, we devised a method to analyze the shape of the aggregate by adjusting the external illuminance constant or using an artificial intelligence model. CONCLUSIONS : The results of this study can be used as basic research data to help improve quality control techniques in the production of asphalt concrete in the future.

Electronic document communication based on a digital channel is becoming increasingly important with the advent of the paperless age. The electronic document based on PDF format does not provide a powerful customer experience for a mobile device user despite replacing a paper document by providing the content integrity and the independence of various devices and software. On the other hand, the electronic document based on HTML5 format has weakness in the content integrity as there is no HTML5 specification for the content integrity despite its enhanced customer experience such as a responsive web technology for a mobile device user. In this paper, we design the Document-HTML, which provides the content integrity and the powerful customer experience by declaring the HTML5 constraint rules and the extended tags to contain the digital signature based on PKI. We analyze the existing electronic document that has been used in the major financial enterprise to develop a sample. We also verify the Document-HTML by experimenting with the sample of HTML electronic communication documents and analyze the PKI equation. The Document-HTML document can be used as an authorized electronic document communication and provide a powerful customer experience in the mobile environment between an enterprise and a user in the future.

최근 심층 학습 기반의 표정 재연 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 표정 재연 기술이란 입력 이미지 속 사람의 표정을 원하는 표정으로 재연하는 기술이다. 표정 재연 기술은 게임 산업 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이나 표정 재연 기술을 게임 캐릭터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 게임 캐릭터의 AU(Action Unit)를 추출하는 것이 힘든 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 색상 모듈을 사용하여 게임 캐릭터에도 적용할 수 있는 심층 표정 재연 기술을 제안한다. 게임 캐릭터에서 AU 추출이 가능하도록 색상 모듈을 이용, 캐릭터의 얼굴 색을 실제 사람 얼굴의 색으로 조정한다. 본 논문의 모델은 GAN 기반 구조이다. 본 논문이 제시한 프레임 워크는 색상 모듈, 두가지 생성자, 두가지 판별자, Identity 보존 모듈로 이루어진다. 입력 이미지를 색상 모듈을 통해 얼굴 색을 조정한 후 입력 AU에 따라 생성자를 통해 중립 이미지를 생성한 후 재연 이미지를 생성한다. 그 후 색상 모듈을 통해 입력 이미지 캐릭터의 피부색으로 다시 조정하여 결과 이미지를 생성한다. 이미지가 생성될 때마다 판별자를 통해 이미지의 품질을 측정하고 Identity 보존 모듈을 통해 Identity를 예측하여 보존한 다. 본 연구의 결과는 게임 캐릭터에 대해 기존 연구들보다 표정 변화가 잘 일어난 이미지를 생성했고 이를 게임 분야에 활용할 수 있을 것이다.

최근 GAN(Generative Adversarial Network) 등장 이후 얼굴 표정 재연(face reenactment)의 연구가 활발해지고 있다. 얼굴 표정 재연은 입력으로 주어진 얼굴 이미지를 원하는 표정의 이미지 혹은 표정 정보를 갖는 벡터(vector)을 입력으로 주어 원하는 표정으로 합성하는 기술이다. 본 논문은 GAN 아키텍쳐(architecture)를 기반으로 회전 모듈 (rotate module)과 다양한 각도의 게임 캐릭터 표정을 표정 정보를 갖는 AUs(Action Units) vector를 통해 재연시키 는 방법을 제안한다. 입력으로 다양한 각도의 게임 캐릭터 얼굴이 주어지면 회전 모듈을 통해 정면화(frontalization) 시킨 이미지를 합성한다. 이를 통해, 다양한 각도의 게임 캐릭터들은 각도의 영향에서 벗어날 수 있다. 정면화 이미지는 원하는 표정으로 합성하기 위해 표정 정보를 갖는 AU벡터와 함께 생성자(generator)에 입력으로 주어진다. 이 때, 표정 정보를 갖고 있는 벡터는 AUs를 사용함으로써 다양한 표정과 세기(intensity)를 표현할 수 있다. 생성자는 표정 정보에 대한 관심 지역을 의미하는 관심 마스크(attention mask)를 생성하고 색상 정보를 의미하는 색상 마스크(color mask)를 생성한다. 이를 통해, 게임 캐릭터의 특징과 기타 부착물을 보존하며 표정을 재연한 이미지를 합 성할 수 있다. 관심 마스크와 색상 마스크를 이용하여 원하는 표정으로 재연한 재연 이미지를 합성하고 다시 회전 모듈을 통해 기존의 입력 이미지의 각도로 재회전하여 원하는 결과 이미지를 얻을 수 있다.

본 논문에서는 생성 모델로 색칠하기 게임에서 사용 가능하도록 임의의 선화와 원하는 컬러링 스타일을 입력하면 자동으로 컬러링 영상을 생성하는 신경망 모델인 FillingGAN을 제안한다. 제안된 모델은 스타일 영상의 특징을 추출하는 오토 인코더 구조의 모듈과 추출된 스타일 영상의 특징을 선화에 적용해서 이미지를 생성하는 GAN 모델로 구성된다. GAN 모델은 선화에서 추출된 구조와 스타일 영상에서 추출된 색 정보를 이용해서 채색 영상을 생성하는 과정을 수행하며, 이를 위해서 선화의 구조와 스타일 영상의 색 정보를 유지하는 손실 함수를 설계한다. 우리의 모델은 선화의 고유한 특징을 보존하며 스타일이 적용된 이미지를 생성한다.

Foaling is a process of giving birth to foal which is prompt and forceful event in equine breeding. Dystocia is declared when 2nd stage of parturition exceeds from 20 min without fetal movements in mare. Dystocia is very challenging situation for both mare and veterinarian. Survivability of mare and foal, and subsequent fertility of mare depends on efficient management. Therefore, the current report described a rare case of wry neck (torticollis or unilateral bent neck) resulted in dystocia, that was efficiently resolved by partial fetotomy and repulsion technique in mare under field conditions. Intensive post operative care was performed to avoid infection and to achieve fertility subsequently.

본 연구에서는 철골편심가새골조 시스템을 대상으로 다목적최적화기법을 통해 설계를 수행하고 그 결과를 분석하였다. 최적화 설 계를 위해 유전 알고리즘의 일종인 NSGA-II를 활용하였다. 여기서, 목적함수는 이율배반적 관계를 갖는 구조물량과 층간변위로 하여 최소화되고, 제약조건에는 구조기준에서 요구하는 내력비, 링크의 회전각 등을 포함하였다. 제약조건은 최적화 알고리즘 내에서 각 항목을 위반할수록 목적함수 값을 크게 증가시키는 벌금함수의 형태를 가지고 있다. 설계기준에서 EBF 시스템의 설계규정은 링크 부재만 항복이 허용되며 나머지 부재는 링크 항복 시 발생되는 부재력을 탄성상태에서 견디도록 의도한 역량설계법에 기초한다. 그러나 최적화를 통해 도출된 결과 중 일부는 구조기준의 설계조항은 만족하지만 특정층 링크에 소성변형이 집중되어 연약층을 형성함 으로써 기준에서 의도하는 역량설계의 원칙을 위배하는 결과가 나타났다. 이를 해결하기 위해 모든 링크의 전단 초과강도계수 중 최 대값이 최소값의 1.25배를 넘지 않도록 하는 제약식을 추가하였다. 새로운 제약식을 추가한 경우 모든 최적해는 설계기준과 역량설계의 원칙을 준수하는 것으로 나타났다. 모든 설계안에서 보 경간에 대한 링크의 길이비는 전단링크의 범주에 해당하는 10% ~ 14%였다. 전체적으로 설계안들은 링크의 초과강도 계수비가 가장 지배적인 제약으로 작용하였으며, 구조기준의 요구사항 중 층간변위와 내력비 등의 항목에서 허용치에 비해 매우 보수적으로 설계되었다.

저해상도 하수관거의 균열을 탐지하기 위해서 웨이블릿 기법을 이용하여 연구를 수행하였다. 변수 4개를 설정하여 파라미터 연구를 수행하였으며 기존 CNN 기법의 연구와 비교를 통해 타당성을 검증하였다. 연구 결과 본 연구에 제시된 파라미터 변수들의 기본값만 사용하더라도 97.2%의 높은 정확도를 나타내었으며, 정확도가 들쭉날쭉하지 않고 안정성을 나타내었다. 따라서, 웨이블릿 기법을 활용하여 구조물의 균열 등 결함 인식 등의 문제를 잘 해결할 것으로 판단되며 향후 연구로 딥러닝 기법과의 상호 보완적인 방법을 모색하고자 한다.

The purpose of this study is to reveal the wood joinery technique in the ancient era. Joinery is one of the core techniques in constructing timber frame architecture in the Korean peninsula. These techniques can be revealed by examining wooden members of ancient buildings. The members were excavated at the Donggung Palace and Wolji Pond, the historic site in Gyeongju. This study collects the data of 284 members excavated at the Donggung Palace and Wolji Pond and analyzes the details such as length, thickness, width, joint types, joint shapes. With the result of the analysis, this study tries to indicate the level of wood joinery techniques in ancient buildings.