• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.434-436
• /
• 2008

같은 정격을 가진 배터리 일지라도 온도나 노화에 따라 용량, Direct current internal resistance(DCIR)이 서로 다른 값을 나타낸다. 또한, 용량과 DCIR의 상관관계가 항상 성립하는 것은 아니다. 이러한 특성으로 인해 펄스파워 관련 State of health(SOH)를 알기 어렵다. 이번 논문에서는 해밍네트워크를 이용한 리튬이온 배터리의 특성을 분석, 연구하였다. 펄스파워는 전압의 함수이다. 배터리 충방전 프로파일을 이용하여 전압패턴들을 선정한 후 특성 파라미터를 이용하여 해밍네트워크에 사전에 학습시킨다. 다음, 임의의 배터리 데이터를 통계 처리하여 전압패턴 특성 파라미터를 추출한 후 신경회로망에 입력하여 학습한 전압패턴들 중 임의의 배터리에 맞는 배터리를 선정한다. 패턴선정은 상온에서 10개의 리튬이온 프레시 배터리(1.3Ah)가 이용되었고 검증을 위해 DCIR 값을 구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.781-784
• /
• 2007

본 논문에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 프로그램의 효율적인 수행을 위한 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-run Application)의 구현을 위한 환경 구축에 대해서 기술한다. META는 그리드 시스템을 기반으로 하기 때문에 META의 구현을 위해서는 먼저 그리드 시스템 환경을 구축하여야 한다. 이를 위해 PBS(Portable Batch System), GT4(Globus Toolkit4), MPI(Massage Passing Interface), PVM(Parallel Virtual Machine), PVMmaker 총 5개의 프로그램이 필요하다. PBS는 각 노드로의 작업 분할을, GT4는 그리드 시스템 미들웨어 역할을, MPI와 PVM, PVMmaker는 병렬 프로그래밍 수행 및 컴파일을 위해서 사용이 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.293-296
• /
• 2000

본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Proceeding of EDISON Challenge
• /
• 2017.03a
• /
• pp.672-676
• /
• 2017

데이터 처리 및 도표화는 임상 연구 보고서에 부록을 작성할 때 시간 소모적인 작업이다. 저자는 SAS (버전 9.3) 및 R (버전 3.3.1: PK 플롯 생성 용)을 사용하여 CDISC/SDTM 표준에 부합하는 자동 부록 생성 시스템 (ARGUS)을 개발했다. 이 시스템은 하나의 주 프로그램과 세 개의 서브 프로그램으로 구성되어 있다. 일반적인 데스크탑 환경에서 제출 버튼을 누른 후 약 1 분 만에 데이터베이스 파일을 MS Word 형식의 부록 문서로 변환한다. ARGUS 시스템을 사용하여 약 8일간 팀을 구성한 부록을 작성하던 작업이 6~7 시간 내에 완료되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10c
• /
• pp.652-654
• /
• 2003

무선 단말기 보급의 증가로 PDA 또는 휴대폰 등을 통한 인터넷 접속이 증가하고 있다. 하지만 현재 대부분의 웹 사이트는 페이지 크기나 용량이 데스크톱을 위해 최적화 되어 있기 때문에. 무선 단말기를 이용한 원활한 인터넷 서핑이 어렵다. 이런 문제에 대한 해결책으로 개인화된 북마크를 통해 원하는 서비스에 바로 접근할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존 페이지 중심의 북마크를 개선하여 웹 사이트 별로 일련의 페이지들을 북마크하여 무선 단말기를 통해 제공함으로써, 웹 사이트의 구조를 한눈에 쉽게 파악하고 원하는 페이지에 더욱 빠르게 접근할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 사용자들의 선호도 프로파일을 이용하여 유사한 관심분야를 갖는 사용자들을 그룹화한 후 같은 그룹내의 사람들이 생성한 북마크를 웹 사이트 접근시 추천해주는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.693-696
• /
• 2006

현재 인류는 지식 기반 사회로 빠르게 발전하고 있으며 지식의 중요도가 상승할수록 지식을 체계적으로 전달하는 교육의 중요성도 상승하고 있다. 이와 더불어 진학 정보들은 폭발적으로 늘어나고 있는 반면 기존의 진학 정보 서비스는 정보의 내용이 극히 단편적이거나 일반적이며 신속한 정보제공이 이루어지지 않는다는 문제점을 안고 잇는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 개인의 프로파일을 관리하고, 정보 간의 의미를 파악하여 관련 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 시맨틱 웹 기술을 기반으로 의미 기반의 서비스를 제공할 수 있는 맞춤 지학 정보 서비스 시스템을 설계 하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2001.07d
• /
• pp.2798-2800
• /
• 2001

인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 원투원 마케팅은 개별 고객의 성별, 나이, 소득 등 인구 통계 정보와 고객의 취미, 레저 등에 관한 정보 및 구매 패턴을 DB화하여 고객에게 가장 적절한 상품, 정보, 광고를 제공하는 것이다. 원투원 마케팅을 기본으로 개인과의 끊임없는 상호교류를 통해 고객에게 맞춤 서비스를 제공할수 있다. 본 논문에서는 맞춤 서비스 제공을 위한 전처리과정으로 클릭스트림 분석을 통한 확장된 웹 로그 정보를 통해서 고객들의 성향을 분석하였다. 그리고 이 웹 로그서버는 웹사이트로부터 얻은 로그정보를 분류하고 저장하여 관리자가 확장된 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축 할 수 있다.

• Aerospace Engineering and Technology
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.183-193
• /
• 2008

This paper shows the results of failure mode analysis and the system-level reliability model for the flight test of KSLV-I upper stage. First, the critical 14 functions of KSLV-I upper stage are identified and the mission profile of the flight test is analyzed. Then, based on the functional analysis and the mission profile analysis, we construct a hierarchical structure of failure modes and a system-level reliability model for the flight test of KSLV-I upper stage.

• Journal of Life Science
• /
• v.30 no.6
• /
• pp.501-512
• /
• 2020

Sasa quelpaertensis Nakai leaf has been used as a folk medicine for the treatment of gastric ulcer, dipsosis, and hematemesis based on its anti-inflammatory, antipyretic, and diuretic characteristics. We have previously reported the procedure for deriving a phytochemical-rich extract (PRE) from S. quelpaertensis and how PRE and its ethyl acetate fraction (EPRE) exhibits an anticancer effect by inducing apoptosis in various gastric cancer cells. To explore the molecular targets involved in this apoptosis, we investigated the mRNA and microRNA profiles of EPRE-treated SNU-16 human gastric cancer cells. In total, 2,875 differentially expressed genes were identified by RNA sequencing, and gene ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) analyses indicated that the EPRE-modulated genes are associated with apoptosis, mitogen-activated protein kinase, inflammatory response, tumor necrosis factor signaling, and cancer pathways. Subsequently, protein-protein interaction network analysis confirmed interactions among genes associated with cell death and apoptosis, and 27 differentially expressed microRNAs were identified by further sequencing. Here, GO and KEGG pathway analysis revealed that EPRE modified the expression of microRNAs associated with the cell cycle and cell death, as well as signaling of tropomyosin-receptor-kinase receptor, transforming growth factor-b, nuclear factor kB, and cancer pathways. Taken together, these results provide insight into the mechanisms underlying the anticancer effect of EPRE.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.48 no.6
• /
• pp.35-46
• /
• 2011

In this paper, we proposed the method of emotion recognition using staged classification model and Fisher's linear discriminant. By organizing the staged classification model, the proposed method improves the classification rate on the Fisher's feature space with high complexity. The staged classification model is achieved by the successive combining of binary classification model which has simple structure and high performance. On each stage, it forms Fisher's linear discriminant according to the two groups which contain each emotion class, and generates the binary classification model by using Adaboost method on the Fisher's space. Whole learning process is repeatedly performed until all the separations of emotion classes are finished. In experimental results, the proposed method provides about 72% classification rate on 8 classes of emotion and about 93% classification rate on specific 3 classes of emotion.