• Korea journal of population studies
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• v.23 no.1
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• pp.55-89
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• 2000

이 논문의 목적은 현재 40-50대의 중년층과 노부모 사이에 이루어지는 세대관계의 심층적 구조를 밝히고, 이 구조에 영향을 미치는 제반요인들을 설명하는데 있다. 그리고 세대관계의 유형에 따라 중년층 자신의 노후부양태도와 노후생활에 대한 대책행위가 어떻게 달라지는가를 분석하였다. 이 연구를 위해 구조화된 질문지를 활용하는 전국전인 면접조사가 이루어졌다. 이 논문은 중년층과 노부모의 세대관계를 세대간 근접성, 지원가능, 그리고 노부모 부양관 에 따라 다섯 가지 유형으로 분류하였다. 중년층의 지배적인 세대관계는 노부모와 별거하면서 지원기능을 유지하는 형태로 나타났다. 별거사항에서 이루어지는 지원관계에는 중년층의 사회 계층적 지위나 노부모와의 정서적 연대와 관련된 요인들이 중요하게 작용하는 것으로 밝혀졌다. 중년층 자신의 노후생활에 대한 부양관과 노후대책 행위는 세대관계의 유형에 따라 유의미한 차이가 존재한다. 근접성, 지원관계, 노부모 부양관 모두에서 전통적인 세대관계를 유지하는 중년층은 자신의 노후생활에 대해서도 가족의 부양을 강조하며, 독립적인 노후대책을 마련하는데 소극적이다. 반면, 노부모와 동거하고 지원기능을 유지하더라도 노부모부양관이 약한 증년층은, 자신의 노후 생활에 대하여 독립성을 강조하고, 스스로 노후대책을 마련하는데 적극적인 것으로 확인되었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.1
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• pp.32-43
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• 2008

본 연구는 고령사회 도래에 따른 고령층 정보격차해소 방안에 관한 연구이다. 먼저 정보격차에 관한 이론적 쟁점을 살펴본 후 해외 주요국들의 고령층 정보격차해소 현황을 소개하고, 고령사회 도래에 따라 고령층의 정보사회 참여를 촉진하기 위한 고령층 정보격차해소 방안을 고찰하고 있다. 향후 빠르게 진행될 고령사회에 대응하기 위한 고령층 정보격차해소 정책방안으로서 정보격차 진화의 단계별로 제1유형, 제2유형, 제3유형으로 분류하여 정책방안을 제시하였다. 제1유형에서는 정보의 접근성, 제2유형에서는 정보의 활용성, 그리고 제3유형에서는 정보의 수용성을 기준으로 정보격차가 분화된다. 이 유형들은 그 일부가 정책방안을 구상함에 있어 중복 고려될 수 있다. 제1유형에서는 보편적 접근 및 서비스를 지향하는 입장에서 정보기기에 대한 균등한 접근기회 보장 및 인적 네트워크 강화를 중요하게 고려해야 할 것이다. 제2유형과 제3유형에서는 고령층의 사회참여 역량을 강화함으로써 궁극적으로 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 방향으로 나아갈 수 있도록 하기 위하여 정보활용 능력 및 세대 간 의사 소통 능력의 증진이 중요하게 고려되어야하겠다. 이와 같은 대응방안을 체계적이고 지속적인 대책으로 접근해 나갈 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.433-433
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• 2012

제주지역의 지하수 함양 지체시간을 분석하기 위해 18개 지점의 지하수 관측자료를 기초로 강수-지하수위 자료를 강수사상별로 분류하여 분석하였다. 지하수 함양에 결정적인 영향을 주는 인자로 지하수위의 대수층 두께와 지점의 투수계수를 설정하였다. 대체로 고도가 낮은 지역에서는 지하수 함양 지체가 짧았으나 고도가 높아질 수록 대수층 두께도 증가하여 지하수 함양지체시간은 길게 나타났다. 하지만 대수층 두께만으로 지체시간이 결정되는 것은 아니며 이에 투수계수 자료를 함께 분석해야만 타당한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단하여 대수층 두께와 지점 투수계수를 변수로 두고 관측된 지하수 함양지체시간과의 관계를 다중선형회귀분석을 통해 구하였다. 다중상관계수는 0.9정도로 높게 나타났으며, 대수층 두께에 대한 통계학적 유의성도 적합하게 나타났다. 이와 같이 결정된 회귀식은 향후 지하수 함양지체시간의 공간분포를 결정함에 있어 활용이 가능하며 분포형 수문모형과 연계시킬 경우 통합모델링에 적절하게 반영될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.9
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• pp.1905-1912
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• 2009

Clustering results based on the FCM algorithm sometimes produces undesirable clustering result through data distribution in the clustered space because data is classified by comparison with membership degree which is calculated by the Euclidean distance between input vectors and clusters. Symmetrical measurement of clusters and fuzzy theory are applied to the classification to tackle this problem. The enhanced FCM algorithm has a low impact with the variation of changing distance about each cluster, middle of cluster and cluster formation. Improved hybrid network of applying FCM algorithm is proposed to classify patterns effectively. The proposed enhanced FCM algorithm is applied to the learning structure between input and middle layers, and normalized delta learning rule is applied in learning stage between middle and output layers in the hybrid network. The proposed algorithms compared with FCM-based RBF network using Max_Min neural network, FMC-based RBF network and HCM-based RBF network to evaluate learning and recognition performances in the two-dimensional coordinated data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.76-78
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• 2006

현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.36 no.8
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• pp.865-871
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• 2012

Because of the increasing cost of oil and natural gas, energy production technologies using coal, including synthetic natural gas (SNG) and integrated gasification combined cycle (IGCC), have attracted attention because of the relatively low cost of coal. During the early stage of a project, the developer or project owner has many options with regard to the selection of a gasifier. In particular, from the viewpoint of feasibility, the gasifier is a key factor in the economic evaluation. This study compares the technical aspects of gasifiers for a real SNG production project in an early stage. A fixed-bed slagging gasifier, wet-type entrained gasifier, and dry-type entrained gasifier, all of which have specific advantages, can be used for the SNG production project. Base on a comparison of the process descriptions and performances of each gasifier, this study presents a selection guideline for a gasifier for an SNG production project that will be beneficial to project developers and EPC (Engineering, Procurement, Construction) contractors.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.1
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• pp.22-29
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• 2018

Over the decades, neural networks have been successfully used in numerous applications from speech recognition to image classification. However, these neural networks cannot explain their results and one needs to know how and why a specific conclusion was drawn. Most studies focus on extracting binary rules from neural networks, which is often impractical to do, since data sets used for machine learning applications contain continuous values. To fill the gap, this paper presents an algorithm to extract logic rules from a trained neural network for data with continuous attributes. It uses hyperplane-based linear classifiers to extract rules with numeric values from trained weights between input and hidden layers and then combines these classifiers with binary rules learned from hidden and output layers to form non-linear classification rules. Experiments with different datasets show that the proposed approach can accurately extract logical rules for data with nonlinear continuous attributes.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.37 no.5
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• pp.367-391
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• 2023

This study was conducted for 10 years from 2012, which is a year before the forest road construction in Minjujisan, to 2022 to analyze annual changes in flora and vegetation before and after the forest road construction and to provide strategies for management. The plant communities in the research sites along the forest road showed the differentiation between slopes with Quercus mongolica community on the northwestern slope and Quercus variabilis and Larix kaempferi communities on the southwestern slope. A total of 212 taxa have increased for number 7 between before and after the construction from a total of 66 taxa (44 families, 59 genera, 51 species, 13 varieties, and 2 forma) in 2012 and 207 taxa (71 families, 153 genera, 176 species, 27 varieties, and 4 forma) in 2015 to 278 taxa (78 families, 172 genera, 242 species, 1 subspecies, 31 varieties, and 4 forma) in 2022. It is noteworthy that the vegetation cover and the introduction of new taxa had been expanded in the sites adjacent to the construction, which is likely caused by the significantly increased amount of light and the introduction of annual herbaceous and naturalized plants after the construction. The results of 10 years of current study reveal that the vegetation cover and the number of new taxa had rapidly increased in earlier years after the construction, slowly decreased later on, and finally formed a stable forest with the increase in the ratio of dominant species. The vegetation cover of the herbaceous layer immediately increased on the slopes along the forest road for a few years after the construction although it had continuously decreased while that of the shrub layer quickly increased. It was shown that on the hillslope the vegetation cover of tall- and low-tree layers increased whereas that of herbaceous and shrub layers rapidly decreased.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.475-477
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• 2000

본 논문에서는 적응적 성분분석 기법을 이용하여 radial basis 함수 신경망의 학습시간과 분류성능을 개선한 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 적응적 성분분석 기법은 radial basis 함수 신경망의 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정을 위해 이용하였다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결고, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망과 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.29 no.1
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• pp.20-26
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• 2010

This study was conducted to reclassify Donggui series based on the second edition of Soil Taxonomy and to discuss the formation of Donggui series in Jeju Island. Morphological properties of typifying pedon of Donggui series were investigated and physico-chemical properties were analyzed according to Soil survey laboratory methods manual. The typifying pedon has very dark grayish brown (10YR 3/2) silt loam A horizon (0~17 cm), gravelly very dark grayish brown (10YR 3/2) silt loam BA horizon (17~42 cm), gravelly very dark grayish brown (10YR 3/2) silty clay loam Bt1 horizon (43~80 cm), brown (7.5YR 4/6) silty clay Bt2 horizon (80~105 cm), and brown (10YR 5/4) silty clay Bt3 horizon (105~150 cm). It is developed in lava plain and are derived from basalt and pyroclastic materials. The typifying pedon contains 1.3~2.1% oxalate extractable (Al + 1/2 Fe), less than 85% phosphate retention, and higher bulk density than 0.90 $Mg/m^3$. That can not be classified as Andisol. But it has an argillic horizon from a depth of 22 to 150 cm and a base saturation (sum of cations) of less than 35% at 125 cm below the upper boundary of the argillic horizon. That can be classified as Ultisol, not as Andisol and Inceptisol. It has udic soil moisture regime, and can be classified as Udalf. Also that meets the requirements of Typic Hapludalf. It has 18-35% clay at the particle-size control section, and have thermic soil temperature regime. Therefore Donggui series can be classified as fine loamy, mixed, thermic family of Typic Hapludalfs, not as fine silty, mixed, thermic family of Dystric Eutrudepts.