교통안전시설물의 관리는 도로교통의 안전과 직결되는 문제이다. 운전자는 신호등, 표지판, 노면표시 등을 통해 운전에 필요한 정보 를 얻는다. 노후된 표지판과 노면표시는 운전자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으므로 주기적인 시설물의 관리가 필요하다. 본 연구 는 딥 러닝 기술을 활용해 운전자 시각의 영상 자료에서 교통안전표지를 자동으로 탐지하고자 하며, 교통안전표지의 공통된 색상 특 징을 기반으로 클래스를 그룹으로 묶어 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다. 객체탐지의 성능지표로 널리 활용되는 mAP를 사용해 클래스 묶음 여부에 따른 탐지 성능을 비교한 결과, 색상 기반 클래스 묶음을 적용한 모델의 탐지 성능이 비교군에 비해 약 36% 상승 함을 확인하였다.

The spent filters used to purify radioactive materials and remove impurities from primary systems at nuclear power plants (NPPs) have been stored for long periods in filter storage rooms at NPPs due to concerns about the unproven safety of the treatment method, absence of disposal facilities, and risk of high radiation exposure. In the storage room at Kori Unit 1, there are approximately 227 spent filters of 9 different types. The radiation dose rates of filters range from 0.01 to 500 mSv/hr. Recently, a comprehensive plan has been established for the treatment and disposal of radioactive waste that has not yet been treated to facilitate decommissioning of NPPs. As a follow-up measure, compression and packaging optimization processes are being developed to treat the spent filters. KHNP plans to dispose of the spent filters after compressing, packaging, and immobilizing them. However, the spent filters are currently stored without being sorted by type or radiation intensity. If the removal and packing of the filters are done randomly without a plan for the order of withdrawal and subsequent processes, issues may arise such as a decrease in drum loading efficiency and exceeding the dose limit of the package. In this study, the number of drums needed to pack the spent filters was calculated, considering the filter size, weight, quantity, dose rate, shielding thickness of drum, and loadable quantity in a shielding drum (SD). Then, the spent filters that can be loaded on each drum were classified into one group. In addition, the withdrawal order for each group was set so that the filter withdrawal, compression, and packaging processes could be performed efficiently. The spent filter groups are as follows: (1) compression/12 cm SD (17 groups), (2) compression/16 cm SD (6 groups), (3) non-compression/ intermediate storage container (17 groups, additional radiation attenuation required due to high dose rate), and (4) unclassified (5 groups, determined after measurement due to lack of filter information). The withdrawal order of the groups was determined based on several factors, including visual identification of the filter, ease of distribution after withdrawal, work convenience, and safety. Due to the decay of radioactivity over time, the current dose rate of the spent filters is expected to be much lower than at the time of waste generation. Therefore, in the future, sample filters will be taken from the storage room to measure their radioactivity and radiation dose rate. Based on these measurements, a database of radiological characteristics for the 227 filters will be created and used to revise the filter grouping.

이 논문은 보컬의 변칙리듬의 활용 방법에 대해 연구하였다. 연구목적은 노래가 포함된 곡을 만드는 작곡, 작사, 편곡, 프로듀서, 보컬 등의 뮤지션이 좀 더 다양하고 독창적인 보컬 리듬을 활용할 수 있도록 방법을 제시하는 것이다. 연구방법은 대표적인 퓨전재즈 보컬 알 자로의 앨범과 라이브 공연에서 사용된 변칙적인 리듬의 선율 및 스캣을 분석한 후 그루핑의 구조 관점으로 도 출해 본 음악의 박자와 변형된 박자의 구조를 한 눈에 비교하고 인식 할 수 있도록 하였다. 연구결 과 <Spain>과 <Don't You Worry 'bout a Thing> 그리고 <Step By Step>은 한마디 안에 4분음표가 한 박의 길이를 가진 4분의 4박자 리듬 구조의 곡에서 4분음표와 8분음표의 길이가 합쳐진 그루핑 구조를 사용하였다. <Last Night>는 4분음표와 16분음표 길이가 합쳐진 그루핑 구조를 활용하여 보컬을 제외한 모든 악기가 한마디에 네 박으로 연주하는 리듬에서 변칙적인 그루핑을 적용하여 독특한 노래와 스캣이 만들어졌음을 도출하였다.

이 논문은 스캣을 구사하는 보컬이 다양한 리듬을 활용할 수 있도록 마크 머피가 사용한 스캣의 리듬 그루핑을 분석하여 리듬 그루핑의 변칙 구조를 제시하기 위한 목적을 가지고 연구가 이루어 졌다. 재즈 보컬 마크 머피는 캐스린 아이린 레이드(Kathryn Irene Reid)가 진행한 인터뷰에서 자신의 즉흥 연주 스타일에 가장 큰 영향을 미친 기악 연주자가 마일스 데이비스(Miles Davis)라 고 하였으며, 자신의 음악 스타일을 발전시키고 훈련하기 위해 레스터 영(Lester Young)과 빌리 홀리데이(Billie Holiday) 등 많은 재즈 뮤지션의 음악을 듣는다고 했다. 이같이 머피는 비밥 전 통에 기반을 두고 음악을 확장시키는 자신만의 개별적인 방법을 고안하였으며, 머피의 솔로는 흥 미로운 멜로디 아이디어와 다양한 코드 톤 및 확장을 사용하여 균형을 이루고 자신만의 독특한 스캣 음절과 창의적인 리듬 패턴을 만들어 냈다. 연구 방법은 스캣 리듬을 그루핑의 관점으로 보 기 위해 머피의 스튜디오 앨범과 라이브 공연 앨범에서 사용된 리듬 중 변칙적으로 표현된 독특한 스캣 리듬을 중심으로 분석하였으며 분석 곡에 적용된 리듬 그루핑의 변칙 구조를 제시하였다. 연구결과, 머피의 스캣 리듬은 곡의 기본 박자에서 벗어나 8분음표 두 개 길이의 패턴, 한 박 리듬 과 8분음표의 3연음 중 2개의 길이를 더한 패턴, 6박과 5박의 패턴 등 다양한 리듬의 변칙 그루핑 구조를 지속적으로 반복하여 적용하였으며 독특한 리듬 구조가 이루어진다는 결과를 도출하였다.

본 연구는 국내에서 생산되거나 해외에서 수입되어 국내에서 유통되는 수산물 중에서 두족류를 문어류, 낙지류, 오징어류, 주꾸미류, 꼴뚜기류의 5개 그룹으로 구분하여 분석하였다. 두족류 5개 그룹을 판별을 하기 위해 미토콘드리아에 존재하는 유전자를 분석하였고, 그 중에서 COI (mitochondrial cytochrome C oxidase subunit I), 16s rRNA (16s ribosomal RNA), 12s rRNA (12s ribosomal RNA) 내에서 상당히 유사한 DNA 서열 부분과 일부 서열 변화 부분이 확인되었다. 명확하게 두족류 5개 그룹 판별을 하기 위해 COI, 16s rRNA, 12s rRNA 유전자의 일부 서열 변화 부분에서 그룹 특이적 프라이머 세트를 디자인하였다. 국내·외에서 확보한 두족류 시료(참문어, 낙지, 살오징어, 아메리카 대왕오징어, 갑오징어, 주꾸미, 모래주꾸미, 하이야주꾸미, 참꼴뚜기, 창꼴뚜기, 한치꼴뚜기)의 genomic DNA을 추출하여 각 그룹의 특이적 프라이머를 이용하여 SYBR 기반의 real-time PCR 시스템에 의해 분석되었고, threshold cycle (Ct) value와 같은 real-time PCR 결과 분석에 의해 두족류 내 그룹 판별이 가능하였다(Table 3).

The group formation problem of the machine and part is a critical issue in the planning stage of cellular manufacturing systems. The machine-part grouping with alternative process plans means to form machine-part groupings in which a part may be processed not only by a specific process but by many alternative processes. For this problem, this study presents an algorithm based on self organizing neural networks, so called SOM (Self Organizing feature Map). The SOM, a special type of neural networks is an intelligent tool for grouping machines and parts in group formation problem of the machine and part. SOM can learn from complex, multi-dimensional data and transform them into visually decipherable clusters. In the proposed algorithm, output layer in SOM network had been set as one-dimensional structure and the number of output node has been set sufficiently large in order to spread out the input vectors in the order of similarity. In the first stage of the proposed algorithm, SOM has been applied twice to form an initial machine-process group. In the second stage, grouping efficacy is considered to transform the initial machine-process group into a final machine-process group and a final machine-part group. The proposed algorithm was tested on well-known machine-part grouping problems with alternative process plans. The results of this computational study demonstrate the superiority of the proposed algorithm. The proposed algorithm can be easily applied to the group formation problem compared to other meta-heuristic based algorithms. In addition, it can be used to solve large-scale group formation problems.

In mobile communication systems, location management deals with the location determination of users in a network. One of the strategies used in location management is to partition the network into location areas. Each location area consists of a group of cells. The goal of location management is to partition the network into a number of location areas such that the total paging cost and handoff (or update) cost is a minimum. Finding the optimal number of location areas and the corresponding configuration of the partitioned network is a difficult combinatorial optimization problem. This cell grouping problem is to find a compromise between the location update and paging operations such that the cost of mobile terminal location tracking is a minimum in location area wireless network. In fact, this is shown to be an NP-complete problem in an earlier study. In this paper, artificial bee colony (ABC) is developed and proposed to obtain the best/optimal group of cells for location area planning for location management system. The performance of the artificial bee colony (ABC) is better than or similar to those of other population-based algorithms with the advantage of employing fewer control parameters. The important control parameter of ABC is only ‘Limit’ which is the number of trials after which a food source is assumed to be abandoned. Simulation results for 16, 36, and 64 cell grouping problems in wireless network show that the performance of our ABC is better than those alternatives such as ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO).

Pleurotus eryngii, an edible white-rot fungus, is widespread in Eurasia and northern Africa. It has become a major cultivated mushroom in Asia, with a current global production rate of approximately 3 × 10 5 metrictons/yr. To improve the quality or productivity through breeding, a genetic linkage map is an important component. In this study, genetic linkage map of the P. eryngii was constructed using 98 monokaryotic progeny derived from dikaryon of parental KNR2312 strain derived from haploid meiotic spores. The whole genome sequence of P5 monokaryon from P. eryngii KNR2312 strain by Next Generation Sequencing (NGS) strategy was used to design the SSR markers. 484 primers pairs were identified by SSR Locator I and tested polymorphism via PCR. A total of 241 loci were mapped using Joinmap 4.0, comprising 222 SSR markers, 2 mating type factors, and the 13 INDEL markers. The map consisted of 14 linkage groups spanning 1003 cM at an average marker interval of 4.2 cM. The mating loci, A and B were mapped on linkage groups 4 and 11, respectively. The established linkage map and the genetic information based on NGS could be used for QTL mapping of agronomic traits, marker-assisted breeding that may ultimately lead to outstanding phenotypic characteristics. [Supported by a grant from the IPET (213003-04-3-SBY20), MIFAFF, Republic of Korea.]

The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is an important topic in the study of traveling salesman problem and stochastic routing problem. The goal of PTSP is to find a priori tour visiting all customers with a minimum expected length, which sim

The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is an important topic in the study of traveling salesman problem and stochastic routing problem. The goal of PTSP is to find a priori tour visiting all customers with a minimum expected length, which simply skips customers not requiring a visit in the tour. There are many existing researches for the homogeneous version of the problem, where all customers have an identical visiting probability. Otherwise, the researches for the heterogeneous version of the problem are insufficient and most of them have focused on search base algorithms. In this paper, we propose a simple construction algorithm to solve the heterogeneous PTSP. The Minimum Expected Length Insertion (MELI) algorithm is a construction algorithm and consists of processes to decide a sequence of visiting customers by inserting the one, with the minimum expected length between two customers already in the sequence. Compared with optimal solutions, the MELI algorithm generates better solutions when the average probability is low and the customers have different visiting probabilities. We also suggest a local search method which improves the initial solution generated by the MELI algorithm.

This paper proposes the heuristic approach for the generalized GT(Group Technology) problem to consider the restrictions which are given the number of cell, maximum number of machines and minimum number of machines. This approach is classified into two st

This paper proposes the heuristic algorithm for the generalized GT problem to consider the restrictions which are given the number of cell, maximum number of machines and minimum number of machines. This algorithm is classified into two stages. First stage is the course to form machine cells. we use the similarity coefficient which proposed and calculate the similarity values about each pair of all machines and align these values descending order. If any machine which is composed of selected similarity coefficient is possible to link the other machine on the edge of machine cell and have regard to restrictions and different kind relation among machines in the machine cell, then we assign the machine to the machine cell. Next stage is the course to form part families using proposed grouping efficacy. This stage is also completed when every part is assigned to the machine cell. The results of using the proposed algorithm are compared to the Modified p-median model. The computational results show that the proposed algorithm provides a powerful means of solving the machine-part grouping problem.

영지속 (Ganoderma) 수집 균주의 유연관계를 밝히고자 균사체 생장, 후막포자 형성여부, 온도별 균사 생장, 자실체의 형태를 조사하였다. 영지의 균사생장은 115개 균주 중 68개 균주가 GCM에서 가장 양호하였으며, 균사생장은 균주간에 많은 변이가 있었다. 수집균주는 균총의 형태에 따라 28개 group으로 구분되었는데 대부분 CM3와 CM8 group에 속하였다. 이들 균사체를 현미경으로 관찰한 결과 후막포자를 형성한 균주는 G. lucidum ASI 7022 등 16균주였으며, 국내에서 수집된 대부분의 G. lucidum 균주들은 후막포자를 형성하지 않았다. 한편 이들은 온도별 균사생장 시험에서도 35℃ 고온에서 상대적으로 균사생장이 저조하였는데 미국에서 도입된 G. lucidum과 다른 특성을 보이고 G. tsugae와 유사한 특성이었다. 영지 115개 균주 중 톱밥배지에서 자실체가 발생한 균주는 97개 균주였고 형태는 편각형이 89.7%, 녹각형이 10.3% 였으며, 이러한 형태는 CO2의 농도에 따라 변이가 있었다. 본 실험 결과 국내에서 수집된 G. lucidum 균주는 분류를 재검토하여야 할 것으로 사료되었다.

본 연구에서는 성별에 따라 소집단 구성 방법을 달리한 두 가지 협동학습의 교수방법이 학생의 학업 성취도와 과학 학습 태도에 미치는 효과를 조사하였다. 중학교 2학년의 3개 학급 144명을 대상으로 지구과학 분야의 수업을 처치하여 전체 및 남녀 학생별로 이들 효과를 공변량 분석하였다. 통제 집단에 대하여는 전통적인 수업을 실시하였다. 처치 수업 전에 과학 학습 태도에 관한 질문지가 학생에게 배포되었고, 이 점수를 공변인으로 사용하였다. 처치 후에는 본 연구에서 개발된 과학 학업성취도와 관련된 문항과 함께 같은 질문지가 사용되었다. 학업성취도, 그리고 학습태도의 하위영역인 과학교과에 대한 인식의 성차에서 수업처치의 주효과 그리고 수업처치와 성별 사이의 상호작용 효과는 나타나지 않았다. 그러나 과학 수업에 대한 태도에서는 전체 학생에서 동성끼리 소집단을 구성한 협동학습 집단의 점수가 이성의 경우보다 유의미하게 높았다. 수업환경의 인식에 대한 전체 학생의 점수는 전통적 수업집단보다 두 협동학습 집단에서 유의미하게 높았으며, 이러한 경향은 여학생에서 동성끼리 소집단을 구성한 협동학습 집단에서 더욱 현저하였다.

98가지 감성 형용사를 수집하여 176명의 남녀 대학생을 대상으로 SD법에 의해 선호도를 조사한 결과, 개인차가 큰 감성어휘에는 '매니쉬, 수공예적인, 귀족적인, 섹시'등의 중간정도의 선호도를 나타내는 감성어휘들이 포함되었으며, 개인차가 적은 어휘로는 '건조한, 인공적인'등의 비선호감성과 '멋스런, 유연한'등의 선호감성이 있었다. 선호감성에 의해 남녀 대학생들을 유형화시키면 남녀 대학생의 선호감성은 크게 10가지로 나타났다. 대부분의 대학생들이 '캐주얼파'였으나(32.4%), 이는 다시 '비장식 개성 캐주얼파, 역동적 쿨개성 캐주얼파, 정성청결 캐주얼파'로 세분화되었다. 다음으로 많은 대학생들이 '로맨틱 모던파'(21.4%)였으며, 그 다음으로는 '단순 내추럴파'(17.3%)였다. 또한 '클래식파(9.2%-수공예 로맨틱 클래식파, 획일적 클래식파)', '비표현파'(8.7%). '호화개성 복고파'(7.4%), '민족감성 선호파'(4.6%) 등이 있었다. 감성어휘와 대학생의 집단들은 크게 두 개의 선호감성축(정적-동적, 경량-중량)을 중심으로 가시적으로 함께 그룹화/도식화될 수 있었다.

2000년도부터 교육 현장에 적용될 제7차 교육과정의 개정은 수준별 교육과정의 편성과 운영을 주요 핵심으로 하고 있으며, 특히 과학과에서는 심화 · 보충형 수준별 교육과정이 적용될 것이다. 이에 대비하여 본 연구에서는 심화 · 보충형 수준별 수업 모형이 학업 성취도 및 과학에 관련된 태토에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 이를 위하여 중학교 2학년 '물의순환과 일기 변화' 단원에 대하여 심화 · 보충형 교수-학습 자료를 개발하였다. 또한 중학교 2학년의 4개반 152명을 대상으로 실험반(76명)에 대하여 심화 · 보충형 수준별 수업을, 그리고 통제반(76명)에 대하여 수준을 고려하지 않은 획일적인 수업을 각각 약 6주간 실시하여 학업 성취도 및 과학에 관련된 태도에 대한 변화를 공분산 분석으로 비교 · 분석하였다. 수업 처치 후, 실험 집단은 통제 집단에 비하여 학업 성취도에서 유의미한 향상을 보였고, 이러한 효과는 상위권 학생들보다 하위권에서 더 크게 나타났다. 한편 과학에 관련된 태도 변화에 있어서 통제 집단은 향상되었으나 실험 집단은 거의 변화가 없는 수준별 수업의 유의미한 부정적 효과를 보였다. 과학에 관련된 태도의 세 가지 영역을 분석한 결과에서 실험 집단은 '과학에 대한 태도'와 '과학적 태도' 에서 거의 변화를 보이지 않았지만, '과학 교과에 대한 태도' 에서는 유의미한 부정적 변화를 보였다. 특히, 하위 요소 중 '과학 수업에 대한 불안' 에서 수준별 수업의 부정적 효과가 컸다. 학업 성취 수준에 따른 과학에 관련된 태도에서 상위권 학생들은 '과학 교과에 대한 태도'의 하위 요소인 '과학 교수 방법에 대한 인식 ·만족' 에서 긍정적, 그리고 하위권은 '과학 수업에 대한 불안 에서 부정적 변화를 보였다. 본 연구의 수준별 수업 방법이 학생 개개인의 수준에 적합한 학습을 제공하여 학업 성취도를 증진시켰지만, 과학 관련 태도를 전반적으로 개선하지 못했다. 따라서 학생들의 흥미와관심도 고려되는 교수-학습 방법에 대한 지속적인 연구와 교과 내용의 적절한 변화가 동반된다면, 수준별 수업의 효과가 극대화될 수 있다고 본다.