• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.4 no.6 s.32
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• pp.85-87
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• 1972

결과적으로 시판 피마자박을 성장하는 병아리 혹은 기타 단위 동물의 단백질 사료로서 이용하기위해서는 다시 제독처리해야함을 알 수 있다. 제독처리 방법 중에서도 끓는 물로 여과하여 독소를 축출하는 방법이 가장 좋고 이 방법이 독소를 전부는 아닐지라도 대부분 제거시키는 방법이다. 피마자박의 아미노산조성을 볼때 그 생물가가 낮은 주요 원인이 라이신 트립토판 그리고 S 함유 아미노산이 부족하기 때문임을 알 수 있다. 제독처리한 피마자박의 라이신과 메치오닌 그리고 트립토판을 첨가하면 대두단백+메치오닌(0.2$\%$) 만큼 병아리성장에 유효함을 알 수 있다. 다른 필수 아미노산의 첨가는 별 효과가 없고 어분 대두단백 혹은 난백의 첨가도 부족한 아미노산을 첨가해 주는 것만큼 효과적이 아니었다. 라이신이 가장 먼저 부족되는 것이고 다음 트립토판이다. 메치오닌은 NRC 권장량의 60$\%$ 밖에 안되나 실제로 피마자박에 적절히 함유한다. 이것은 NRC 권장량이 너무 높다는 스콧트와 그의 동료의 주장과 일치하고 있다. 체중변화를 볼 때 흥미있는 것은 피마자박에 어분을 첨가하면 각 그룹간 병아리 체중의 차이가 심한데 어분대신 아미노산을 첨가하면 그 차이가 현저히 감소한다. (25$\%$와 15$\%$) 이러한 현상은 아미노산이 부족한 사료를 먹으면 성장에 필요한 아미노산 요구량이 개체별로 차이가 있기 때문일 것이다. 피마자박에 아미노산을 첨가하면 단백질 최종이용율이 현저히 증가하나, 이정도는 대두단백+메치오닌(0.2$\%$)에 비하면 이용율이 낮은데 그 이유는 아마 피마자박중의 리그닌과 조섬유 함량이 높기 때문일 것이다. 피마자박의 사료는(사료중 40$\%$) 조섬유가 약 15$\%$나 되어 이것 때문에 사료 섭취량이 대두단백사료 보다 증가하게 되고 사료섭취량이 많으면 단백질 섭취도 많게 되어 피마자박의 단백질 이용율이 낮게 된다. 즉 최종 단백질 이용율은 단백질 섭취량과 역비례한다. 만약 피마자박의 조섬유를 일부 혹은 전부 제거하기만 한다면 양계및 기타 단위 동물의 단백질 사료 자원으로서 그 가치가 훨씬 높아질 것이다. 더욱 희망적인 것은 피마자박 생산자측에 의하면 피마자씨 껍질의 상당한 부분을 제거하는 것은 가능하다고 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한극어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bi-gram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분서고가 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.

• Korea Journal of Geothermal Energy
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• v.11 no.2
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• pp.20-31
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• 2015

최신의 전력 계측 시스템은 IOT 기술을 비롯한 정보통신기술(ICT)을 에너지 영역에 접목함으로써 종래의 15분, 건물별 측정 단위를 뛰어넘는 실시간, 기기별 모니터링에 도전하고 있다. 실시간, 기기별이라는 측정 단위의 급격한 변화를 통한 데이터 전송량의 폭발적인 증가는 종래의 데이터 시스템이 처리할 수 있는 한계를 보여주고 있다. 본 글에서는, 매우 세밀한 단위로 측정된 전력 계측 센서의 많은 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하기 위한 새로운 데이터 관리 구조를 제시하고 있다. 특히, 오픈소스 기술에 기반한 빅데이터 분석 기술과 상용 클라우드 플랫폼을 활용함으로써 현실에서 손쉽게 적용할 수 있는 방안을 제시한다. 해당 시스템을 통하여 수집된 초고해상도 전력 데이터는 종래와는 다른 새로운 차원의 서비스를 발굴할 수 있는 근간이 된다. 본 글에서는 기존의 전력 서비스에서 한발 더 나아간 새로운 서비스를 제안하고, 동시에 이에 대한 기술적인 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1465-1468
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• 2004

기본적으로 무선 네트워크는 일정한 크기의 셀 단위로 구성된다. 통신 중인 단말은 이러한 셀 사이를 이동하게 되고, 셀과 셀 사이를 이동하는 것을 핸드오프라고 한다. 최근의 셀 크기는 보다 많은 사용자를 수용하기 위해 피코 셀 단위로까지 작아지고 있다. 이렇게 셀 단위가 작아지면, 더욱 빈번한 핸드오프가 일어나게 된다. 본 논문에서는 빈번한 핸드오프로 인한 연결 실패율을 줄이고자 지리적 정보를 토대로 이동성을 예측하고, 그 예측 결과를 사용하여 이동 단말의 속도에 따라 대역폭 예약을 다르게 하는 방식을 제안한다. 이 방식은 이동 단말의 속도와, 셀 내의 도로 사정, 도로 사정에 따른 다음 셀 이동 확률 등을 이용하여 대역의 예약범위와 예약 대역폭 량을 결정한다. 이러한 방법으로 좀 더 확실한 이동성 예측과 예약 대역폭 미사용에 따른 대역폭 낭비를 줄이는 효과를 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1822-1829
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• 2006

본 연구에서는 계산된 유량과 실측 유량을 비교하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 추정하고자 하였다. 오산천과 진위천 상류유역에 대하여 Arcview와 WMS로 지형자료에 대한 전 처리를 한후, HEC-HMS 프로그램을 이용하여 유출량을 산정하였다. 2001년부터 2005년까지 4개의 사상에 대하여 강우량, 기흥저수지와 이동저수지의 실제 방류량을 이용하여 유출량을 산정하였으며, Clark 모형의 매개변수를 Russel 공식, Sabol 공식 및 HEC-HMS 프로그램에 내장된 Nelder-Mead 최적화 방법을 이용하여 매개변수를 각각 산정하여 회화 지점의 실측 유출량과 비교.평가하였다. 빈도가 큰 유출사상의 경우에는 Sabol 식을 적용한 결과가 Russel 식을 적용한 모의결과보다 첨두유량의 재현성이 우수하게 나타났으며, 유출량이 작은 경우에는 Russel 식을 적용한 모의결과가 우수하였다. 첨두가 중제곱평균제곱근오차, 잔차자승의 합, 절대잔차의 합 등 3가지의 서로다른 목적함수를 적용하여 매개변수를 자동 보정하였을 때, 목적함수에 따른 첨두유량의 오차는 거의 동일하였으며, 첨두시간에 대한 오차는 첨두가중제곱평균제곱근오차를 적용했을 때 가장 작은 것으로 분석되었다. 그리고 Clark 유역 추적모형의 자동보정을 통하여 추정한 매개변수인 도달시간과 저류상수는 강우사상에 따라서 변동하는 특성을 나타내기 때문에 최적의 도달시간 및 저류상수는 홍수사상별로 추정되어야 하며 이 결과는 홍수량 산정을 위한 매개변수 추정과정의 비유일성 및 복잡성을 암시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.214-214
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• 2019

가뭄이 '심함' 단계 이상 도달 시에는 매주 수문분석을 수행하여 가뭄전망을 수행하여야 한다. 이를 위해서는 기상청의 강수량과 기온 등의 기상예측 자료가 필요하다. 현재 기상청에서는 3개월 기상전망으로 월단위 강수량과 평균기온을 매월 제공하고 있다. 1개월 전망에서 4주의 강수량합과 평균기온을 제공하고 있다. 하지만, 향후 4주간을 전망하는 1개월 전망에서는 1주단위의 강수량과 평균기온이 아닌, 4주간의 강수량합과 평균기온을 1주일 단위로 업데이트해 WINS에 제공하고 있다. 1주단위의 강수량과 평균기온을 취득하기 어려워, 평년 일단위 강수량과 평균기온 자료를 사용하여 4주간의 자료를 1주 단위로 분할하는 방법을 사용하였다. 주간단위 수문자료의 처리를 위해 국제표준기구(ISO)에서 제시하는 기준(ISO 8601)에 따랐다. ISO 8601은 월요일부터 일요일까지를 1주로 정의하며 현재 사용하고 있는 날짜체계와 1대1로 대응되도록 하였다. 예를 들면 1981년 2월 22일은 '1981-W07-7' 또는 '1981W077'로 표시한다. 표시된 형식은 1981년 7번째 주 일요일을 뜻한다. 이 기준에 따라 수문자료를 정리할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 주간 단위 잠재증발산량 계산은 월잠재증발산량 프로그램을 1주단위로 계산할 수 있도록 수정 및 보완하여 개발하였다. 수정 및 보완한 부분은 외기복사(外氣輻射)량 계산부분이다. 외기복사량은 지구가 태양을 1년 주기로 공전하므로 특정 위도에서 특정날짜에 따라 복사량이 달라지므로 주간단위의 월요일부터 일요일에 해당하는 날짜의 외기복사량을 각각 계산하고 이를 평균하여 주간단위 대푯값으로 사용하도록 하였다. 계산된 주간단위 외기복사량과 최고 최저기온을 입력하여 Hargreaves식에 의해 잠재증발산량을 계산한다. 융적설을 포함한 주단위 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하기 위해 전국 24개 지점의 수문자료를 사용하였다. abcd 모형과 융적설모듈의 초기값 포함 11개 매개변수를 SCE-UA 전역최적화 알고리즘으로 추정하였다. 추정된 유역의 매개변수는 토양배수, 토양심도, 수문지질, 유역특성인자를 사용한 군집분석 결과에 의해 113개 중권역에 할당하였다. 개발된 주간단위 강우-유출 모형은 비교적 단기 가뭄전망을 위해 사용된다. 계산된 유량은 자연유량이며, 전국 취수장 수량, 하수처리장 방류수, 회귀수를 반영하여 지점별 유량을 계산하여 가뭄전망에 사용되고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.934-937
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• 2015

본 논문은 비디오 디코더의 병목현장을 해결하고 대량의 데이터를 처리할 수 있는 다중병렬처리방식의 HEVC CABAC 디코더를 소개한다. CABAC 디코더를 병렬화한 하드웨어 VLSI구조를 설계하여 크기 대비 높은 처리량이 나오는지를 설계 및 분석결과를 통해 연구결과를 도출하는 게 본 논문의 목적이다. CABAC 디코더 내부 module(산술 디코더, 문맥 모델러, 역이진화기) 1개에서 4개까지의 병렬화를 분석한 결과 4개의 병렬화를 했을 때가 크기 대비 처리량이 가장 높다는 것을 알 수 있었다. 또한 내부 module 4개를 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 병렬화하여 slice 단위로 나눠진 프레임 1개를 한 번에 처리하는 방식을 채택하였다. 본 논문에서는 각 CABAC 디코더의 내부 module 4개를 병렬화하고, 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 다시 병렬화하는 하드웨어 구조를 사용한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1380-1383
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• 2009

수질오염총량관리제도(TMDL)는 유역의 수질 회복 및 관리를 위해 우리나라를 비롯해 미국의 여러 주에서 수립되어 적용되고 있다. 현재 미국에서는 유역 관리를 위한 TMDL의 기준설정에 있어 오염부하지속곡선(LDC)의 활용이 급격히 증가되고 있다. 그러나 기존의 LDC 방법은 사용자로 하여금 충분한 교육이 필요하고 LDC 생성을 위한 데이터 구축이 수동적으로 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Web GIS 기반의 LDC 시스템이 개발되어 활용되고 있다. 웹기반의 LDC 시스템은 미국 지질 조사국(USGS)이나 한국 환경부(MOE) 서버 등을 통해 구축된 자료를 이용하여 오염부하지속곡선을 생성하기까지의 모든 과정이 자동으로 처리되어 기존 수작업에 의한 방법의 단점을 보완하고 있다. 그리하여 본 연구에서는 우리나라 수질오염 총량 관리제도 단위유역인 낙본A와 금본C, 그리고 미국 인디애나 주의 Yellow River와 펜실베이니아 주의 Borkenstraw Creek 유역을 대상으로 웹기반 LDC 시스템을 이용하여 유역의 특성을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 유량 및 수질 자료는 본 시스템에서 연계된 환경부 서버와 USGS 서버를 통해 구축하였다. 분석 결과 낙본 A 단위유역의 BOD 오염부하량과 농도가 대체적으로 목표수질 기준을 만족하는 것으로 나타났으나 전반적으로 유량이 적을 때 다소 목표수질을 초과하고 있는 나타나, 적합한 수질관리 대책이 필요한 것으로 분석되었다. 금본 C 단위유역의 경우 대부분 BOD 배출부하량이 할당 부하량보다 낮게 나타나는 것을 알 수 있고, 목표수질 농도에 비해 배출되는 BOD 농도 또한 대체적으로 낮은 것을 알 수 있다. 또한 Yellow River 유역의 경우는 유량이 많을 때 배출되는 수질농도가 목표수질을 초과하는 것으로 보아 강우시 배출되는 오염물에 대한 대책이 요구되고, Borkenstraw Creek 유역의 경우 유량이 적을 때를 제외하고 대부분 구간에서 배출부하량이 할당부하량을 초과하여 이에 대한 적합한 수질관리가 필요할 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과에서 나타난 바와 같이 웹기반 LDC 시스템을 통해 수질오염총량관리제도 단위유역에 대한 수질 평가 및 특성 분석이 용이하며 수질 회복을 위한 근본적인 해결방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.689-694
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• 2008

댐 유입량은 댐 운영의 필수 인자이기 때문에 매우 중요하고, 하천유량에 비해 신뢰도가 높은 것으로 평가되고 있기 때문에 수자원의 운영 뿐 아니라 계획에도 활용되고 있다. 그러나 계산된 유입량은 평갈수기에 진폭이 너무 크게 나타나고 심지어 음 유입량이 발생하는 등 개선이 요구돼 왔다. 본 연구에서는 시간간격을 10분, 30분, 1시간 등으로 하고, 수위와 방류량이 유입량에 직접 영향을 끼치고, 관측수위의 단위가 크고, 그 진폭이 자연현상과 거리가 있어, 수위 이동평균, 수위 보간, 방류량 이동평균 등의 조합에 따라 댐 유입량의 계산을 개선할 수 있는 방법을 제안하였고, 이를 쉽게 분석, 평가할 수 있도록 시스템으로 개발하였으며, 유역면적 $4,134km^2$인 대청댐과 유역면적 $108,335mi^2$인 미국의 Lake Powell의 사례에서 크게 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 정확하게 측정된 댐 유입량 자료가 없기 때문에 개선된 계산 유입량이 참 값이다 주장할 수 없는 것이 본 연구의 한계이며, 연구결과의 신뢰를 높이기 위해 현재 정밀하게 측정된 댐 유입량 사례를 조사 중에 있다. 그림 1은 Lake Powell의 처리전의 댐 유입량 계산 예이고 그림 2는 처리후의 개선된 유입량이다. 그림에서 유입량이 크게 개선돼 계산된 것으로 나타나고 있으나 결과가 참값인지 아직 판단할 수 없다. 대청댐의 경우도 이와 비슷한 결과를 보여주었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.2
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• pp.40-45
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• 2003

This is the study on recognition units and segmentation of phonemes. In the case of making large vocabulary speech recognition system, it is better to use the segment than the syllable or the word as the recognition unit. In this paper, we study on the proper recognition units and segmentation of phonemes for Korean speech recognition. For experiments, we use the speech toolkit of OGI in U.S.A. The result shows that the recognition rate of the case in which the diphthong is established as a single unit is superior to that of the case in which the diphthong is established as two units, i.e. a glide plus a vowel. And recognizer using manually-aligned training data is a little superior to that using automatically-aligned training data. Also, the recognition rate of the case in which the bipbone is used as the recognition unit is better than that of the case in which the mono-Phoneme is used.