• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.114-115
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• 2017

본 논문에서는 무선전력전송 시스템이 전 부하 영역에서 ZVS (Zero voltage switching)하기 위한 LCCL-S 토폴로지 입력 인덕턴스 최적 설계 방법을 제안한다. 결합계수 및 부하에 따른 입력전류를 분석하고, 설계 조건을 도출한다. 도출한 설계조건을 PSIM 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2005년도 춘계학술발표대회 및 제8회 신소재 심포지엄 논문개요집
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• pp.305-305
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• 2005

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.391-392
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• 2022

본 논문에서는 SparkHDE-EM이라는 생태학적 모델 알고리즘에 기반한 하이브리드 DE를 제안한다. 그리고 Spark 기반 아일랜드 모델을 도입하여 다양한 DE 변종의 병렬화를 구현한다. 또한 Monod 모델을 활용하여 자원 간의 균형을 유지하는 방법을 제안한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제16권2호
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• pp.195-216
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• 2002

울릉도의 식물상은 총 109과 355속 526종 2아종 89변종 10품종 총 627종류(Taxa)로 파악되었다. 현재까지 보고된 울릉도 식물상은 총 122과 465속 762종 5아종 178변종 21품종 9교잡종 총 975종류로 정리되었다. 울릉도에 분포하는 식물의 특성을 밝히기 위하여 한반도, 울릉도 및 일본열도 간 식물상을 비교한 결과, 울릉도의 식물은 한반도와 더 유사한 관계를 보이는 것으로 밝혀졌다. 울릉도에 자생하는 특산식물을 포함하여 희귀 및 멸종위기식물의 서식처는 보다 체계적인 관리가 필요하다. 또한, 관광객의 증가로 귀화식물이 점점 늘어나고 있는 추세이므로 외래종에 대한 관리가 필요할 것으로 판단된다. 울릉도의 특정 생태계나 특산식물을 포함한 희귀 및 멸종위기식물의 서식처를 보전하기 위하여 생태계 보전지역 이상의 수준에서 보전지역으로 지정하여, 점차 파괴되어 가는 울릉도의 자연생태계를 보호해야 할 것이다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제1권
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• pp.101-111
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• 1983

연습림(演習林)에 분포(分布)된 식물(植物)은 79과(科) 188속(屬) 248종(種) 16변종(變種), 1아종(亞種), 3품종(品種)으로서 총계(總計) 298종류(種類)였다. 목본식물(木本植物)은 39과(科), 67속(屬)112종(種), 7변종(變種) 3품종(品種)이었으며 이중에서 교목(喬木)이 50종류(種類) 관목(灌木)이 46종류(種類), 만목(蔓木)이 16종류(種類)였다. 참취, 더덕, 지치등의 식용식물(食用植物)이 118종류(種類) 오미자, 오갈피나무등의 약용식물(藥用植物)이 48종류(種類)였다. 이 지역일대(地域一帶)에서 아직 보고(報告)되지 않았던 특기할 수 있는 군락(群落)은 왕느릅나무(Ulmus macrocarpa), 오미자(Schizandra chinensis), 오갈피나무(Acanthopanax sessiliflorus), 지치(Lithospermum erythrorhizon)등이었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제19권3호
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• pp.231-245
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• 2005

본 조사 지역인 전주천일대의 관속식물상을 조사한 결과, 66과 184속 236종 28변종 3품종 총 267종류가 확인되었다 이중 환경부의 자연환경보전법에 의한 생태계교란야생식물에는 물참새피, 도깨비가지, 돼지풀 등 3종류가 확인되었다. 또한 한국특산식물에는 털중나리, 왕벚나무, 개나리, 오동나무 등 4종류가 확인되었으며, 귀화식물에는 18과 49속 66종 2변종 총 68종류가 확인되었다. 귀화율은 $25.5\%$으로 전체 관속식물상의 1/4이상을 차지하였으며, 도시화지수는 $25.1\%$가 분석되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제19권3호
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• pp.246-257
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• 2005

본 조사 지 역의 식물상은물건리 방풍림에서 66과 135속 147종 25변종4품종총 176분류군이, 미조리 방풍림에서는63과 123속 138종 13변종2품종 총 153분류군이 확인되었다. 이중환경부지정 식물구계학적 특정식물종을살펴보면, 물건리 방풍림에서 I 등급은 말오줌때,푸조나무, 천선과나무 등24분류군, n등급은 갯걱이삭, 검양옻나무, 모감 주나무 3분류군 등 총 27분류군으로 분석되었으며, 미조리 방풍림에서는 I 등급이 구실잣밤나무,장딸기,보리밥나무등28분류군,르등급에는 생달나무,감탕나무,육박나무 등7분류군등총35분류군이 확인되었다. 또한 귀화식물에는 물건리 방풍림에서 17분류군, 미조리 방풍림에서 9분류군이 조사되었으며, 귀화율은 각각$9.7\%,5.9\%$로 분석되었다.

• 식물분류학회지
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• 제34권1호
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• pp.27-35
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• 2004

광주시 월각산 (275 m)의 계곡 주변에서 관중과의 남방고사리속과 관중속에 포함되는 미기록 양치식물 세 분류군을 발견하였다. 흰비늘고사리 [Ctenitis maximowicziana (Miq.) Ching]는 엽병 기부 인편의 색깔과 형태, 엽신의 형태, 둥근 신장형의 포막의 유무 등의 특상에 의해 남방고사리 [C. sinii (Ching) Ohwi]를 포함한 속내 다른 분류군들과 식별되었다. 남도톱지네고사리[Dryopteris lunanensis (H. Christ) C. Chr.]는 측우편의 수, 중부 이하의 우편의 제 1열편 혹은 2열편의 분열정도와 포자낭군의 분포양상에 의해 유사 분류군인 톱지네고사리 [D. atrata (Wall. ex Kunze) Ching]와 구별되었다. 애기지네고사리 [Dryopteris decipiens (Hook.) Kuntze var. diplazioides (H. Christ) Ching]는 중부 이하 우편의 분열 정도에 의해 원변종 var. decipiens와 식별되었으며 잎의 형태로 볼때 원변종과 큰지네고사리 (D. fuscipes C. Chr.)의 중간형처럼 보였다. 이들 세 분류군은 월각산의 해발 200-250 m에 국한하여 10개체 내외가 자생하고 있었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제16권1호
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• pp.15-24
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• 2003

본 연구는 제주도 돼지 풀 군락군(Ambrosia artemisiifolia val. elatior community group)의 현존 식생을 파악하기 위해 식물사회학적 방법을 적용하여 실시되었다. 조사된 식물상의 총 출현종수는 48과 156속, 200종 28변종 2품종(귀화식물 20과 54속 69종 3변종 포함)이 생육하고 있다. 제주도 돼지풀 (Ambrosia artemisitfolia var. elatior)군락군은 개망초 - 큰망초군락(Erigeron annuus - Conyza sumatrensis community Miyawaki, 1982)과 환삼덩굴- 왕고들빼기 군집(Lactuco indicae - Humuletum japonicae Okuda, 1978), 개보리 - 울산도깨비 바늘 군락(Bromus tectorum - Bidens pilose community Miyawaki, 1982), 강아지 풀- 왕바랭이 군락(Setaria viridis - Eleusine indica community Miyawaki, 1982 )으로 대별되었다. 돼지풀은 해안에서 해발 1,500미터 한라산 영실까지 분포하고 있었다. 돼지풀의 우점도와 군도가 가장 높은 곳은 해발 345미터, 조천읍 선흘리 근처이며 ,가장 낮은 곳은 해발 1,020미터인 국립공원 서귀포시 영실, 근처이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.397-405
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• 2018

악성코드로 의심되는 프로세스를 효과적으로 탐지하기 위해서 블랙리스트 기반으로 제작된 도구들이 가장 보편적으로 사용되고 있다. 블랙리스트 기반의 도구는 기존에 발견된 악성코드의 특징을 추출한 후 이를 이용하여 악성행위를 하는 것으로 추정하는 프로세스와 비교한다. 그러므로 기존에 알려진 악성코드를 탐지하기에는 가장 효과적이지만 악성코드 변종을 탐지하는 것은 한계가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 블랙리스트와 반대개념인 화이트리스트기반 도구의 필요성이 대두되었다. 화이트리스트기반의 도구는 악성코드 프로세스의 특징을 추출하는 것이 아닌, 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집해놓고, 검사하는 프로세스가 신뢰할 수 있는 프로세스인지를 확인한다. 즉, 악성코드가 신규 취약점을 이용해 만들어지거나 변종 악성코드가 등장하더라도 신뢰 프로세스목록에 없기 때문에 효과적으로 악성코드를 탐지해낼 수 있다. 본 논문에서는 macOS 운영체제에서 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집하는 연구를 통해 효과적으로 화이트리스트를 구축하는 방법을 제시하고자 한다.