• 제목/요약/키워드: 구조동정

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회원 동정

  • 한국건축구조기술사회
    • 건축구조
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    • 제10권4호
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    • pp.79-80
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    • 2003
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회원동정

  • 한국건축구조기술사회
    • 건축구조
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    • 제15권3호
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    • pp.116-119
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    • 2008
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회원동정

  • 한국건축구조기술사회
    • 건축구조
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    • 제15권2호
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    • pp.111-113
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    • 2008
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하이브리드 동정 알고리즘에 의한 최적 퍼지 시스템에 관한 연구 (A Study on Optimal fuzzy Systems by Means of Hybrid Identification Algorithm)

  • 오성권
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.555-565
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    • 1999
  • 복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.

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인간 miRNA 전구체 탐색을 위한 계산학적 방법 (Computational Method for Searching Human miRNA Precursors)

  • Nam, Jin-Wu;Joung, Je-Gun;Lee, Wha-Jin;Zhang, Byoung-Tak
    • 한국생물정보학회:학술대회논문집
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    • 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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    • pp.288-297
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    • 2003
  • 본 논문은 진화 알고리즘(Evolutionary algorithm)의 기법중의 하나인 유전자 프로그래밍(Genetic programming)을 이용하여 miRNA 유전자를 발굴하기 위한 알고리즘을 소개하고 있다 miRNA는 세포내에서 유전자의 전사를 중지시킴으로써 유전자의 발현을 직접적으로 조절하게 되는 작은 RNA 집단 중의 하나이다. 그러므로 miRNA를 유전체 데이터에서 동정해내는 작업은 생물학적으로 상당히 중요하다. 한편 유전체 데이터에서 miRNA를 동정해내는 알고리즘은 생물학적 실험에서의 시간과 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 생물학적으로 miRNA를 동정하는 많은 어려움을 덜어주게 된다. 하지만 계산학적으로 miRNA의 동정은 1차 염기서열상의 통계적인 중요도가 부족하여 기존의 유전자 예측 알고리즘을 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 miRNA의 염기서열보다는 2차구조에서 더 많은 유사성을 갖는다는 점을 착안하여, 2차구조내에서 공통적인 구조를 찾아내고, 그 정보를 이용하여 miRNA를 동정해내는 방법으로 접근하였다. 이 알고리즘의 성능평가를 위해 우리는 test set을 이용하여 학습된 모델의 특이도(= 34/38)와 민감도(= 38/67)를 계산하였다. 평가결과 본 알고리즘이 기존의 miRNA 예측 프로그램보다 높은 특이도를 갖고 있으며, 유사한 수준의 민감도를 갖고 있음을 보여 주고 있다.

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정보 Granules 기반 퍼지 시스템의 최적화 (Optimization of fuzzy systems based on information granules)

  • 박건준;이동윤;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2567-2569
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    • 2003
  • 본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.

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바니닐 알콜 축합생성물(縮合生成物)의 동정(同定) (Identification of Condensation Products from Vanillyl Alcohol)

  • 윤병호
    • 한국산림과학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.55-59
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    • 1978
  • 알카리 리그닌의 착색구조(着色構造)를 확실(確實)히 하기 위(爲)하여 리그닌 모델 화합물(化合物)인 바니릴알콜을 질소하(窒素下)에 알카리로 처리(處理)하였다. 그림-1과 같이 ${\alpha}$-1 결합(結合)인 화합물(化合物) I., ${\alpha}$-1와 ${\alpha}$-5의 결합(結合) 구조(構造)인 화합물(化合物) II, III, IV와 ${\alpha}$-5결합(結合) 구조(構造)인 화합물(化合物) V를 단리(單離) 동정(同定)하였다. 이들 화합물(化合物)은 공기산화(空氣酸化) 및 알카리 처리(處理)에 의(依)해 착색(着色)되었다.

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잣나무 수피의 Stilbene glycosides의 분리 및 동정 (Isolation and Identification of Stilbene glycosides from the Bark of Pinus koraiensis)

  • 송홍근
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제29권4호
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    • pp.97-102
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    • 2001
  • 약 25년 생 잣나무 수피 추출물중 EtOAc용해분에 함유된 화합물을 단리 동정하였다. 화합물의 단리는 Sephadex-LH20과 TSK-gel HW-40F를 충전제로 한 Column chromatography로 하였다. 단리된 화합물의 구조동정은 $^1H{\cdot}^{13}C$-NMR, HMQC, HMBC등과 $FAB^+$ MS 등을 이용하여 결정하였다. 새로이 동정된 화합물은 Z-pinostilbenoside, E-desoxyrhaponticin, 그리고 E-resveratroloside 등이었다.

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회원동정

  • 한국건축구조기술사회
    • 건축구조
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    • 제14권4호
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    • pp.119-121
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    • 2007
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역전파학습을 이용한 퍼지모델의 파라메터 동정: 전력부하 예측 (Identification of fuzzy Model using Back-propagation : Electric Power Load Forecasting)

  • 김이곤;류영재;김홍렬;박창석;곽호철
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.186-192
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    • 1995
  • 본 연구에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘과 변수선택 방법을 이용하여 모델의 구조 동정을 행하고, 신경회로망의 Back-propagation 학습방법을 이용하여 파라메터동정을 행하 는 새로운 퍼지모델링 알고리즘을 제안하였다. 실제 데이터를 이용하여 전력부하예측시스템 을 설계하였으며 그 결과 타당성을 입증하였다.

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