• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.584-588
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• 2016

기후변화와 불투수지역의 증가로 인하여 하천 유량의 변동성은 점차 커지고 있다. 이에 따라 유량에 영향을 받는 하천환경과 다양한 생태계는 큰 영향을 받고 있음에 유량 관리가 매우 중요시 되어지고 있다. 하천 유량은 빗물이 지표면에 떨어져 직접하천으로 흐르는 지표유출과 지표면하의 암반층으로 침투되어 지하수가 되고 시간의 흐름에 따라 지표로 흘러나오는 기저유출로 구성되어 있다. 기저유출은 땅속에서 흐르기 때문에 흐름이 느리다. 이에 따라 강우가 발생하지 않을 시에 하천유량의 대부분을 차지하고 있다. 따라서 기저유출의 관리는 수자원의 관리에 매우 중요할 것이다. 국내외에서도 기저유출의 관리를 위한 연구가 필요하며 지표수-지하수의 연계관리를 위한 명확한 조명이 필요한 시기이다. 본 연구에서는 국내 기저유출의 분포와 지하수 의존형 수생태계가 미치는 영향에 대해서 분석하였다. 기저유출의 분리는 최근 많은 연구가 수행되어져 왔고 다양한 방법이 개발되었다. 일반적으로 시계열 유량자료를 통해 기저유출을 산정한다. 기저유출의 산정을 위해 두 가지 유량 데이터를 이용하였다. 검보정된 수문모형을 통한 데이터와 국내에 존재하는 관측데이터를 이용하여 지표유출과 기저유출을 분리하여 유역의 기저유출지표를 산정하였다. 기저유출지표는 총 유출량과 기저유출과의 비로 산정되는 유역의 특성을 나타내는 지표이다. 기저유출과 수생태계의 관계를 분석하기 위해 환경부에서 수행하는 네 가지 수생태건강성지수와 기저유출지표와의 상관성을 분석하였다. 수생태건강성지수는 부착돌말류, 저서성 대형무척추동물, 어류, 서식 및 수변환경으로 구성되었다. 기저유출 산정과 수생태계와의 분석은 낙동강유역을 대상으로 수행하였다. 낙동강유역의 기저유출을 산정하여 기저유출지표를 산정한 결과 0.4이상의 값을 나타냈다. 이는 하천의 유량 중 약 40%가 기저유출에 의존한다는 의미이다. 또한 월별 기저유출지표를 산정한 결과 강수가 적은 봄과 겨울철의 경우 0.7이상을 나타냈다. 특히 1월달의 경우 0.9이상을 나타내 겨울철 대부분의 하천 유량은 기저유출에 의존한다. 산정된 기저유출지표와 네 가지 수생태건강성지수의 상관성 분석을 수행하였다. 분석결과 저서성 대형무척추동물과의 상관성을 나타냈고 나머지에서는 상관성을 나타내고 있지 않았다. 하지만 이는 아직 국내에서 수생태계의 건강성 조사와 평가가 이루어진지 얼마 되지 않았기 때문으로 판단된다. 본 연구결과를 바탕으로 기저유출관리 방안의 정책적인 도입과 연구의 시발점이 될 것이다.

• Journal of Life Science
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• v.3 no.2
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• pp.72-78
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• 1993

유선에 존재하는 유선상피 기저세포(mammary epithelial stem cells)의 증거와 정상조직 혹은 종양조직 발생에서 이들의 역할들을 요약한다. 유선의 실질조직에 기저세포가 존재한다는 것은 여러 형태의 이식실험에서 설명되었고 또 기저세포의 표현형적 특징들은 여러 가지의 vonoclonal antibodies에 의해 논증되었다. 이들 연구의 결과들은 유선의 기저세포군이 end bud와 유선의 기저층(basal layer)에 존재한다고 제시하고 있다. 그러나 이들 기저세포들이 유선의 preneoplasias와 neoplasias에서도 존재하는지에 대해서는 아직까지 명확한 대답을 주고 있지 않다. 명확한 결론을 얻기 위해서는 기저세포에만 특이적으로 나타나는 phenotypic marker들을 확인해야 하고 또 이들이 변형(transformation)된 세포군에도 표현되는 지를 확인할 때에야 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.646-655
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• 1995

본 연구에서는 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조를 실험적으로 검토하고, 입력자료방식과 효율화 방법을 제안하여 구현하였다. 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조는 명시형에서는 연결리스트 방식이 유리하였으며, 상하분해형에서는 연결 리스트 방법과 Gustavson 방법이 비슷한 효율을 보였다. 새로운 비영요소의 도입이 많은 경우일수록 연결 리스트가 효율적인 자료구조인 것으로 분석된다. 그리고 MPS자료의 입력방식과 효율화 방안에서는 각 열별로 행 정렬을 실시하고 해싱(hashing)함수를 도입하여 효율화를 기하였다.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.36 no.2
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• pp.245-263
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• 1993

신경성장인자 수용체(nerve growth factor receptor, HGFr)의 소재를 휜쥐 전뇌 기저부 핵들의 신경세포와 그 세포내 소기 관에서 연역세포화학적 방법으로 관찰하였다. NGFr에 면역반응을 보이는 신경세포들은 내측중격, 수직 및 수평대각선 브로카대, 거대세포 시삭전핵 그리고 Meynert 기저핵에는 다수 미상핵-피각과 복부담창구에는 소수 관찰 되었다 NGFr에 면역반응을 보이는 신경세포들은 형태학적으로 3가지 형 즉, 1) 난형(또는 원형). 2) 방추형, 3) 삼각형(또는 다각형)으로 구분되었다 내측중격은 주로 난형의 세포로 구성되었으며(91.2%), 수직 및 수평대각선 브로카대, 거대세포 시삭전핵 및 Meynert 기저 핵에는 난형의 세포가 높은 율로 구성되었으나, 방추형과 삼각형 세포들도 내측중격에서보다는 많았다 특히 복부담창구에는 다른 핵들에 비하여 방추형세포(25%)들이 높은 출현율을 보였다 일반적으로 이들 세포의 크기는 삼각형세포가 제일 컸으며, 방추형세포가 그 다음, 그리고 난형 세포가 제일 작았다 전자현미경적 관찰에서 0.05% triton X-100을 처리한 조직중 Meynert 기저핵을 관찰한 결과. Golgi체, multivesicular body 및 소포체들이 N6Fr에 면역반응을 보였으며. trion X-100을 처리하지 않은 조직에서는 단지 수평대각선 브로카대의 신경세포 원형질 막에서만 약한 면역반응을 보였다 위의 결과로 미루어 NGFr은 조연소포체에서 합성되어. Golgi체에서 농축되고, multivesicular body를 통하여 원형질막에 위치하게 되며, 원형질막에서 NGFr은 외래성의 NGF와 복합체를 형성한후, 궁극적으로는 Iysosome의 형태로 세포체 안으로 들어 가는 것으로 추정된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1966-1967
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• 2011

본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.

• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2001.03a
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• pp.141-151
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• 2001

제주도 지하수는 크게 상위지하수와 기저지하수로 분류된다. 해수와 수동역학적 균형을 유지하고 있는 기저지하수의 수위분포도 작성을 위하여 지구 통계기법인 정규크리깅과 코크리깅을 적용하였다. 정규크리깅에는 대수변환된 기저지하수위 자료만을 이용하였으며, 코크리깅에는 대수변환된 표고와 기저지하수위의 자료를 이용하였다. 그 결과 코크리깅에 의한 지하수위등고선도가 지형적인 변화가 복잡한 지역에서 더 정밀한 지하수위 등고선도를 만들 수 있었다.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.36 no.4
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• pp.562-579
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• 1993

출생후 발생에 따른 흰쥐 전뇌 기저부의 Mevnert 기저핵(nucleus basalis of Mevnert)에서 신경성장인자 수용체(nerve growth factor receptor, NGFr)를 함유하는 신경세포의 면역반응성 및 분포, 세포형의 분류, 각 형별 출현율 및 세포 크기 그리고 세포소기관과 NGFr 면역반응과의 관계를 조사하였다. NGFr 면역반응 신경세포들은 출생후 초기 발생에서 세포질 뿐만 아니라 원형질 막에서도 면역반응을 보였으나, 성체에서는 세포질에서만이 면역반응을 보였다. NGFr 면역반응 신경세포는 형태학적 특징인 세포체의 모양과 장·단축의 비를 기준으로 5가지 형, 즉 1) 원형, 2) 난형, 3) 세장형. 4) 방추형, 5) 삼각형(또는 다각형)세포로 구분되었다 원형과 난형 세포는 출생후 0일에서 각각 15.4%. 50.7%의 높은 출현율을 보였으나, 발생이 진행되면서 점차 감소하여 성체에서 각각 7.8%, 28.6%의 출현율을 보였다 반면, 세장형, 방추형 및 삼각형세포는 출생후 0일에서 각각 22%, 2.6% 9.2%의 낮은 출현율을 보였으나, 발생이 진행되면서 지속적으로 증가하여 성체에서는 각각 29 9%, 5.2%, 28.5%의 높은 출현율을 보였다. 출생후 0일에서 신경세포체의 부피는 매우 작았으나(1,642mm3), 발생에 따라 점차 증가하여 14일, 21일에서는 성체에서보다 매우 컸다(각각 6.745, 6,755mm3) 원형 및 난형세포체의 부피는 21일에서(각각 7 955. 7.020mm3), 세장형 방추형 그리고 삼각형세포체의 부피는 14일에서 제일 컸다(각각 7,067, 6,237, 7,748 mm3) 대체적으로 삼각형세포체의 부피가 제일 컸으며, 방추형세포체의 부피가 제일 작았다. 출생후 순일에서의 전자현미경적 관찰에서 세포소기관중 조면소포체, Golgi체, multivesicular body 그리고 세포표면 원형질막이 강한 NGFr 면역반응을 보였다. 위의 결과들로 미루어 MGFr은 출생후 흰쥐 전뇌 기저부 Meynert 기저핵 신경세포의 분화 및 분포와 밀접한 관계를 갖는 것으로 생각된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.735-740
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• 2012

In this paper, we introduce design methodologies of polynomial radial basis function neural network classifier with the aid of Principal Component Analysis(PCA) and Linear Discriminant Analysis(LDA). By minimizing the information loss of given data, Feature data is obtained through preprocessing of PCA and LDA and then this data is used as input data of RBFNNs. The hidden layer of RBFNNs is built up by Fuzzy C-Mean(FCM) clustering algorithm instead of receptive fields and linear polynomial function is used as connection weights between hidden and output layer. In order to design optimized classifier, the structural and parametric values such as the number of eigenvectors of PCA and LDA, and fuzzification coefficient of FCM algorithm are optimized by Artificial Bee Colony(ABC) optimization algorithm. The proposed classifier is applied to some machine learning datasets and its result is compared with some other classifiers.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1964-1965
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1365-1366
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• 2015

본 논문에서는 HOG 특징을 이용한 다항식 방사형 기저함수 신경회로망 기반 숫자 인식 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 숫자 인식 시스템은 HOG 특징을 이용하여 숫자를 입력 데이터로 사용하기 위해 특징을 계산한다. 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망은 고차원 데이터의 입-출력 형태를 갖는 클래스를 분류하는데 용이하며, 활성함수의 중심점 및 분포상수는 Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘에 의해 초기 값을 설정한다. 또한 제안한 분류기의 최적화를 위해 Particle Swarm Optimization(PSO)를 사용하여 최적화된 분류기의 성능을 비교한다. 숫자 인식을 위하여 공인 데이터베이스인 MNIST handwritten digit database를 사용하여 분류기의 성능을 평가하고 분석한다.