• 과학교육연구지
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• 제34권1호
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• pp.113-123
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• 2010

이 연구의 목적은 문제 해결과정에서 과학 영재아와 일반아의 뇌파 활성 분석을 통해 그 특징을 조사하는 것이다. 이 연구의 대상자는 지역교육청 소속의 영재 교육원에 재학 중인 초등학생으로 6명과 같은 지역의 일반 아동 6명으로 전체 12명으로 대상으로 분석하였다. 뇌파 측정용 과제는 하노이 탑(Hanio tower)으로 문제 해결 과정을 연구하는 효과적인 과제이다. 뇌파 측정 장비는 EEG System 으로 호주에서 개발한 장비를 이용하였다. 자료의 분석은 잡파(noise)를 최소화 하였고, 뇌파의 측정 위치는 10-20 System 전극배치를 사용하였다. 뇌파의 분석 방법으로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)과 상대 파워분석(Relative power analysis)을 사용하였다. 연구의 결과 영재아들은 눈뜨고 안정 상태에서도 일반아에 비해 안정도가 뛰어나 학습의 준비도가 높다는 것을 알 수 있다. 이는 문제 해결을 하기 위한 준비의 정도가 높아 학습의 효과가 뛰어난 결과로 나타는 것을 볼 수 있다. 또한 과제를 수행하는 과정에서도 영재아의 두뇌 활성화의 정도가 높아 전두엽과 후두엽 부위에서 유의미하게 높은 알파파가 형성됨을 알 수 있었다. 따라서 영재아의 뇌를 활성화 정도가 높은 과제를 개발하면 보다 높은 교육의 효과를 기대할 수 있을 것이다. 이 연구의 결과는 과학 영재 판별과 평가의 타당도를 높이며, 과학영재의 특성과 과학의 본질에 근거한 판별방법의 기초 자료로 활용 가능하다.

• 한국조리학회지
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• 제18권1호
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• pp.15-26
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• 2012

본 연구의 목적은 자숙크릴에 Alcalase를 사용하여 크릴가수분해물의 항산화효과를 최대화하기 위한 독립변수인 pH와 온도에 대한 가수분해 최적조건을 찾아 이를 기초로 기능성 소재 개발을 위한 기초자료를 마련하기 위함이다. 따라서 본 연구를 위해 기능성 소재 개발을 위한 전처리 과정으로서 크릴의 단백질 가수분해효소를 이용하여 가수분해물 조건을 최적화 하였으며 그 연구 결과는 다음과 같다. Alcalase를 이용한 크릴 가수분해 최적화에 있어 독립변수(independent variables)로는 pH, temperature로 두고 종속변수(dependent variable)로는 단백질 분해정도의 TCA, DPPH-scavenging과 Fe-chelating activities로 하여 데이터를 SAS software를 이용하여 식을 얻고 이에 대한 3차원 그래프는 Maple software를 사용하여 얻었다. 자숙크릴의 가수분해 최적화 실험에 있어 DH효과는 pH 8.5, 온도 $66.6^{\circ}C$에서 가수분해율이 가장 높았으며 그때 TCA는 29.4%로 나타났다. DPPH효과는 pH 7.4, 온도 $67.5^{\circ}C$일 때 가수분해율이 가장 높았으며 그때 DPPH는 27.1%로 나타났다. Fe에 대한 킬레이팅효과는 pH 8.7, 온도 $65.5^{\circ}C$일 때 가수분해율이 가장 높았으며 그때 철에 대한 킬레이팅효과는 24.9%로 나타났다.

• 한국식품과학회지
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• 제30권2호
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• pp.348-355
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• 1998

건조키위의 제조시 건조에 의한 품질열화를 줄이기 위한 전처리공정으로서 삼투공정을 행하여 부분실시 계획법으로 실험계획을 수립한 후 반응표면분석법으로 최적화를 수행하여 최적조건을 얻고자 하였다. 삼투건조시 침지온도와 당농도 그리고 침지시간을 독립 변수로 하고 수분함량, solid gain, weight reduction, moisture loss, 적정산도, 당도, vitamin C를 반응변수로 하였다. 삼투건조 시 물질이동의 특성은 침지온도, 농도, 시간이 길어질수록 증가하는 것으로 나타났으며, 수분함량은 침지온도, 농도, 시간이 증가할수록 낮은 값을 보였고 당도는 침지온도와 농도 및 시간이 증가함에 따라 증가하였다. 적정산도와 vitamin C는 낮은 온도와 고농도의 처리에서 당의 보호작용으로 손실이 적게 나타났다. 수립된 회귀모형에 대한 적합성 결여분석 결과 반응변수 모두 유의성이 없어(P>0.05) 수립된 반응표면 모형이 통계적으로 유의하다고 할 수 있었으며 다중회귀분석 결과 일차항은 유의성이 인정되었다. 독립변수의 영향은 온도와 농도보다 유의성이 있었으나 시간에 대해서는 반응변수 모두 유의성이 인정되지 않았다. 독립변수중 가장 영향이 적은 침지시간인 1.5시간으로 고정하고 온도와 농도만을 변수로하여 수분함량을 $66{\sim}69%$로 하고, 당도와 vitamin C함량을 각각 $24^{\circ}Brix,\;23mg%$이상으로 하는 온도와 농도는 $34{\sim}39^{\circ}C,\;52{\sim}58^{\circ}Brix$로 나타나, 건조키위 제조를 위한 삼투처리의 최적조건을 $37^{\circ}C,\;55^{\circ}Brix$, 1.5시간으로 결정할 수 있었다.항균 효소제인 lysozyme을 분리하는데 매우 효과적인 방법이었다.제로 재차 이용할 경우 비드가 일정한 크기를 갖고, 감소한 표면적과 같은 양의 새로운 비드를 첨가한다면 사용된 비드의 재활용 가능성도 있다고 사료되었다.로 제조된 간장의 구수한 맛, 신맛, 짠맛과 종합적 기호도에서 유의차가 있어서 CM-메주로 제조한 간장보다 우수하였다. MCM-메주로 제조된 간장이 성분과 기호도에 있어서도 CM-메주로 제조된 간장보다 우수한 결과를 보였다. 일본인의 우리나라 전통적인 김치에 대한 종합적인 기호도는 염농도 2.03%, 2.63%, 1.07%의 김치 순으로 아주 싱거운 김치는 선호하지 않음을 알 수 있었다.{\;}8%+{\;}CO_2{\;}15%$ 조건이 보다 적합하였다.신증후군 재발을 경험한 응답자가 9명, 백신접종에도 불구 해당 질병 발병을 경험한 접종자가 3명, 생백신 접종 후 백신 균주에 의한 발병을 경험한 접종자가 2명이었다. 결론 : 국내의 소아 신장학 전문가들은 일반 소아에서 권장되는 예방접종 지침과는 다른 수정된 방식에 따른 예방접종을 실시하고 있었으나 아직 질병 경과와 스테로이드 사용에 따른 접종 시기에 다양성을 보이고 있었고, 또한 예방접종 후의 부작용을 경험한 경우도 다수 있었다. 따라서 향후 다수의 소아를 대상으로 한 전향적인 연구를 통하여 소아 신질한 환아에서 추천되는 예방접종 지침을 확립할 필요가 있다고 사료된다. 생리활성효과에 손색없는 것으로 판단되고, 이러한 기능성에 기초하여 chocolate, 음료 등의 식품이나 의약품의 기능성 소재로서의 산업적 응용 가능성이 높은 것으로 사료된다.대장균군이 역시 난각에서 가장 높은 빈도로 분리되었고, 난황(Yolk)에서는 극히 낮은 수준의 세균오염도를 보였다. 다양한 동물종유래 S. aureus

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권6호
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• pp.456-463
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• 2010

In the present study, we proposed a new subspace scanning algorithm to enhance the spatial resolution of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography(MEG) source localization. Subspace scanning algorithms, represented by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and the first principal vector (FINE) algorithm, have been widely used to localize asynchronous multiple dipolar sources in human cerebral cortex. The conventional MUSIC algorithm used principal component analysis (PCA) to extract the noise vector subspace, thereby having difficulty in discriminating two or more closely-spaced cortical sources. The FINE algorithm addressed the problem by using only a part of the noise vector subspace, but there was no golden rule to determine the number of noise vectors. In the present work, we estimated a non-orthogonal signal vector set using independent component analysis (ICA) instead of using PCA and performed the source scanning process in the signal vector subspace, not in the noise vector subspace. Realistic 2D and 3D computer simulations, which compared the spatial resolutions of various algorithms under different noise levels, showed that the proposed ICA-MUSIC algorithm has the highest spatial resolution, suggesting that it can be a useful tool for practical EEG/MEG source localization.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제3권1호
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• pp.26-30
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• 2001

Purpose : Eyeball movement is one of the main artifacts in EEG. A new approach to the removal of these artifacts is presented using independent component analysis(ICA). This technique is a signal-processing algorithm to separate independent sources from unknown mixed signals. This study was performed to show that ICA is a useful method for the separation of EEG components with little data deformity. Methods : 12 sets of 10 sec digital EEG data including eye opening and closure were obtained using international 10~20 system scalp electrodes. ICA with 18 tracings of double banana bipolar montage was performed. Among obtained 18 independent components, two components, which were thought to be eyeball movements were removed. Other 16 components were reconstructed into original bipolar montage. Power spectral analysis of EEGs before and after ICA was done and compared statistically. Total 12 pairs of data were compared by visual inspection and relative power comparison. Results : Waveforms of each pair looked alike by visual inspection. Means of relative power before and after ICA were 29.16% vs. 28.27%, 12.12% vs. 12.41%, 10.55% vs. 10.52%, and 19.33% vs. 18. 33% for alpha, beta, theta, and delta, respectively. These values were statistically same before and after ICA. Conclusions : We found little data deformity after ICA and it was possible to isolate eyeball movements in EEG recordings. Many other components of EEG could be selectively separated using ICA.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.813-820
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• 2004

본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1016-1023
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• 2009

자동차 번호판 인식 시스템은 문자 추출, 특징 추출 등의 영상처리와 추출된 문자를 인식하는 인식기로 구성된다. 특징 추출은 문자 영역의 데이터 감소뿐만 아니라 인식 성능을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 번호판 인식의 결과에 영향이 큰 숫자 인식, 특히 숫자의 특징 추출에 초점을 두었으며, 데이터의 군집성을 재배치하여 데이터 간의 최적의 산란도를 확보할 수 있는 통계적 특징의 혼합 모델을 제안하고, 이를 다층 퍼셉트론과 LVQ 신경망을 이용하여 유효성을 검증하였다. 제안된 통계적 특징 추출 방법은 번호판 영상이 갖는 정보를 가장 잘 유지하고, 잡음과 외부 환경에 강건하며 효과적인 방법임을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1257-1264
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• 2006

반송파 주파수 옵셋은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 부채널간 간섭(ICI)을 유발하며, 수신 신호의 진폭과 위상을 왜곡시켜 전체적인 시스템 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 주파수 옵셋을 추정하는 새로운 기법을 제한한다. 이 기법은 주파수 옵셋으로 인해 위상이 회전 되어 왜곡된 OFDM 심볼의 CP와 유효 OFDM 심볼에 대해 통계적 독립 성분 분석(ICA - Independent Component Analysis)을 EVD(Eigenvalue Decomposition), 회전 페이저, 그리고 $4^{th}-cumulants$를 이용하여 시간영역에서 추정하여 보상하는 기법이다. 어떤 훈련 심볼열이나 파일럿 심볼을 필요하지 않기 때문에 대역폭 효율의 저하가 없다. 모의실험 결과, 제안된 CP-ICA 기법이 주파수 옵셋의 범위가 $0.0<\varepsilon<1.0$에서 기존의 제안된 주파수 옵셋 추정기보다 매우 좋은 BER 성능 결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.340-343
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• 2007

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식은 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)과 협대역 간섭 (narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 고속 데이터 통신에 적합하다. 하지만, OFDM 신호는 독립적으로 변조된 많은 부반송파들로 구성되므로 이들이 동위상으로 더해질 때 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio) 문제가 발생한다. 본 논문에서는 OFDM의 PAPR 감소는 물론 고주파 성분 제어를 통하여 대역 외 스펙트럼 방출을 줄이고 clipping에 의한 왜곡을 감소시킬 수 있다. 시뮬레이션 과정을 통해 OFDM 시스템에 제안하는 알고리즘을 적용했을 경우, PAPR의 감소 정도와 PSD (Power Spectral Density), BER (Bit Error Rate)을 분석한다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.221-228
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• 2016

본 논문에서는 EEG 신호 기반 기기 또는 소프트웨어를 사용하기 위해 사용자가 본인의 EEG 신호 정확도를 확인하고, 훈련을 통하여 자신의 EEG 신호 정확도를 향상시킬 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 제안한다. 실험 데이터로는 풍경사진을 보며 편안한 상태에서 발생되는 신호와 수학문제를 풀며 집중 시에 발생되는 신호를 사용한다. 입력되는 EEG 신호는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA)을 적용하여 잡음을 최소화하고 대역 통과 필터(Band Pass Filter)를 통하여 베타파(${\beta}$, 14-30Hz)만을 취득한다. 취득한 베타파 대역 데이터에서 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS) 알고리즘을 통하여 특징 정보를 추출하고 지지 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)에 적용하여 분류한다. 분류된 결과는 사용자가 바로 확인할 수 있으며 훈련 전 피험자의 평균 정확도는 79.21%이었던 반면, 연속적인 훈련으로 최고 91.67%의 정확도를 보였다. 이처럼 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 소프트웨어는 사용자가 직접 자신의 EEG 신호 정확도를 향상키기는 훈련을 통하여 정확도 향상이 가능하고, EEG 신호 기반으로 이루어진 BCI 시스템의 효율적인 사용을 기대할 수 있다.