• KSBB Journal
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• 제9권1호
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• pp.55-62
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• 1994

Aspergillus niger 균체로부터 황산암모늄 분별침전, 이온교환 크로마토그래피, 한외여과, 소수성 크로마토그래피 과정을 거쳐 glucose oxidase( EC 1.1. 3.4)를 순수 정제하였다. 최종 정제과정인 소수성 크로마토그래퍼에 의해 소수성은 다르나 glucose oxidase의 활성을 갖는 A, B fraction이 얻어졌고, 그의 비활성도는 각각 2,191, 1,273units/mg이었다. A와 B는 분자량 78,000의 당단백질임이 확인되었으나, HPLC 겔 여과로 측정한 분자량, 최대 흡수 파장, 등전점 등에 차이를 보였다. 효소 A는 $\beta$-D-glucose를 특이적으로 산화하였고, 촉매 활성에 대한 최적 온도 는 $30^{\circ}C$, 최적 pH는 3.5이었으며, SDS에 대하여 비교적 강한 저항성을 나타내었고, 촉매 기능은 10mM $Hg^{2+}$에 의해 급격히 억제되었다. 화학 수식 실험 결과 cysteine/ cystine중의 SH기가 glucose oxidase의 활성에 관여하고 있음이 시사되었다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.634-637
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• 2004

향후 국내의 주택건설 산업은 신규 택지개발에 의한 주택공급 방식보다는 기존 주택의 재개발 및 재건축에 더 큰 비중을 둘 수 밖에 없으며, 현재 그러한 추세가 급속하게 확산되고 있다. 또한 재고 주택 중 공동 주택이 $50\%$ 이상을 차지하고 있으며, 이들의 유지보수, 리모델링 및 재건축은 주거지의 슬럼화방지, 건물성능 저하에 따른 재난방지 등을 위하여 반드시 필요한 분야가 되었다. 그러나 신규택지개발에 의한 주택공급방식에 익숙해 있던 국내 건설산업은 막대한 양의 재고주택에 대한 유지보수, 리모델링 및 수명을 다한 물건의 재개발 재건축 등에 필요한 해체분야는 상대적으로 소홀히 다루어져 왔다. 따라서 선진외국에 비하여 관련 기술 및 제도가 낙후되어 있다. 따라서 본 연구에서는 현행 해체공정을 분석을 통하여 건설폐기물 발행현황과 개선 프로세스를 제시하게 된다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권4호
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• pp.462-477
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• 2007

이 연구에서는 제주도 동부지역 섭지코지 일원에 분포하는 선돌 분석구와 그 주변의 현무암질 화산암류를 주 대상으로, 암석기재, 주원소 및 미량원소의 특성 등을 분석하여 선돌 분석구의 화산과정과 현무암의 암석학적 특징을 검토하였다. 선돌 분석구의 하부는 스패터 위주로, 그 상부는 적갈색 화산탄을 포함하는 화성쇄설물질이 우세하며 최상부 표층부에는 흑색의 스코리아가 다량 분포한다. 이들 화산작용은 스트롬볼리 분출상에 의해 진행되었으며 마지막에는 하와이 용암 분출상으로 용암이 분화구를 충진한 후 동북쪽으로 흘러넘치면서 분석구를 파괴하고 북쪽으로 흘러 용암 델타를 형성하였다. 분석구 중심부의 암경은 현무암으로 채워져 있다. 이 지역의 화산활동 시기는 대략 $95\;{\pm}\;3\;ka$에 해당한다. 연구 지역의 현무암은 전이 현무암으로 분류될 수 있으며, 감람석과 단사휘석의 정출이 분화작용에 주된 영향을 미쳤음을 보여주며, 동일마그마에서 기원하였음을 보여주고 있다. 이들은 판내부 현무암에 해당한다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.808-816
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• 2012

얼굴 인식은 여러 분야에서의 활발한 연구를 통해 많은 발전이 있었고, 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 최근 들어 물체 인식에 주로 사용되어온 특징점 추출 알고리즘이 얼굴 인식에도 적용되고 있다. 본 논문은 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF를 이용한다. 사람은 얼굴의 형태 및 구조가 유사하므로 물체를 인식하는 경우보다 분별력이 떨어지기 때문에 SURF를 이용한 얼굴인식의 정확도는 낮은 편이다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 SURF를 통해 추출한 특징점에서 Gabor 웨이블릿 변환을 사용해 기술어를 추출하는 얼굴 인식 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 기존 SURF 기반의 얼굴 인식에 비해 정확도가 약 23% 향상된 것을 확인하였다.

• 생태와환경
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• 제46권4호
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• pp.471-487
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• 2013

안정동위원소 분석기법(SIA)은 생태학 및 환경학적 측면에서 유기물의 기원 추적 및 생지화학적인 문제를 해결함에 있어서 유용하기 때문에 그 사용이 꾸준히 증가되고 있다. C, N, S, H, O 등의 원소는 모두 하나 이상의 동위원소를 가지고 있으며, 동위원소 조성비는 질량분석기를 이용하여 매우 정밀하게 측정할 수 있다. 이러한 동위원소 조성비는 물리적, 화학적, 생물학적 반응을 통한 분별작용으로 인하여 예측 가능한 방식으로 변경된다. 더 나아가 안정동위원소 기법은 생태와 환경 학문에서 유기물의 기원을 밝히고, 생태계내 먹이망 구조를 밝히고, 영양염 등의 질산염 순환을 이해하고, 동물의 이동경로를 밝히고, 오염원을 추적하는 등 매우 강력한 도구로서 사용할 수 있다. 그러므로 생태학 및 환경학 분야에서 안정동위원소의 활용이 매우 유용하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.30-37
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• 2011

본 논문에서는 수신호 인식기에 쓰이기 위한 분별성 있는 손동작을 만드는 방법을 제안한다. 기존의 수화DB에서 손의 움직임을 분석하여 기본 동작이 되는 4가지의 모션 프리미티브를 선정하였으며, 선정된 모션 프리미티브를 조합하여 구별성 있는 '기본 손동작 집합'을 제작하였다. 제안하는 '기본 손동작 집합' 의 구별성을 증명하기 위하여 '기본 손동작 집합' 인식기를 만들고 인식결과를 확인하였다. 사용된 인식기는 hidden Markov model (HMM) 을 기반으로 제작되었다. 기본 손동작 인식 task에 대한 성능평가 결과 99.01%로써 각 모델 간에 높은 구별성을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2004년도 임시총회 및 추계학술발표회
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• pp.29-32
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• 2004

Gaseous partitioning tracer test has been used for determining the volume and spatial distribution of residual non-aqueous phase liquid (NAPL) in the unsaturated soils. In this study, an experimental method for measuring the content of gas-exposed NAPL as well as that of total NAPL in a sand during air sparging was developed. Two different gaseous phase NAPL-partitioning tracers were used; n-pentane, with very low water solubility, was used as the tracer that partitions into NAPL that is only in contact with the mobile gas, and chloroform, with fairly good water solubility, was selected for detecting total NAPL content in the sand. Helium and difluromethanewere used as the non- reactive tracer and water-partitioning tracers, respectively. Using n-decane as a model NAPL (NAPL saturation of 0.018), 25.6% of total NAPL was detected by n-pentane at the water saturation of 0.68. Oniy 9.1% of total NAPL was detected by n-pentane at the water saturation of 0.84. This result implies that the quantity of gas-exposed NAPL increased about three times when the water saturation decreased from 0.84 to 0.68. At the water saturation of 0.68, more than 90% of total NAPL was detected by chloroform while 65.8% of total NAPL was detected by chloroform at the water saturation of 0.84. Considering that the removal rate of NAPL during air sparging for NAPL-contaminated aquifer is expected to be greatly dependent upon the spatial arrangement of NAPL phase with respect to the mobile gas, this new approach may provide useful information for investigating the mass transfer process during air-driven remedial processes fer NAPL-contaminated subsurface environment.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.77-85
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• 2015

지화(finger language)는 수화(sign language)에 포함되며, 손의 제스쳐로 한글의 모음, 자음을 표현하는 언어 체계이다. 한글 지화는 총 31 제스쳐로 구성되어 있으며, 정확한 인식을 위해서는 하나의 제스쳐에 대해 학습 모델이 많이 필요로 하게 된다. 대량의 학습 모델이 존재할 경우, 입력 데이터는 많은 공간을 탐색하는데 시간을 소비하게 된다. 따라서 실시간 인식 시스템은 이러한 탐색 공간을 줄이는 것이 가장 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인식률 저하 없이 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 계층적 HMM 구조를 제안하였다. 지화는 손목의 방향성에 따라 총 3개의 범주로 설정, 입력 데이터는 이 범주 안에서 모델을 검색하게 된다. 이러한 사전 분류를 진행하여 비슷한 한글 지화의 분별력을 확립하게 되며 탐색 공간 또한 효율적으로 관리되므로 실시간 인식 시스템에 적용 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법은 일반적인 HMM 인식 방법보다 평균 3배 정도의 시간을 단축할 수 있있고, 비슷한 한글 지화 제스쳐에 대해 오인식 또한 감소하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.133-140
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• 2011

최근 들어, 웹 응용의 하나로 이미지를 통합 관리하는 이미지 거래소(Image Stock), 이미지 도서관(Image Library)과 같은 응용들이 많이 만들어 지고 있다. 이미지의 등록, 관리, 검색에는 주로 이미지 해쉬라는 기술이 구분자(Identifier)로서 쓰이며 해쉬의 분별력을 높이기 위한 연구들이 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 계층적 히스토그램을 이용한 GLOCAL(Global to Local) 이미지 해쉬 생성 방법을 제안하였다. 많은 연구들이 이미지 처리 및 기하학적 공격에 강한 히스토그램 기반의 이미지 해쉬 기법들을 제안하였으며 제안된 논문에서는 GLOCAL 해쉬 생성과 가중치(Weighting Factor)를 적용하여 해쉬의 안정성을 높이는데 기여하였다. GLOCAL 해쉬 생성 방법에 의해 기존의 알고리즘들은 좀더 풍부한 길이의 이미지 해쉬를 생성하였다. 즉, 이미지 해쉬의 근본 목적인 Identification과 Discrimination 이라는 두 가지 목적을 잘 달성하였으며 그 결과는 통계학적 가설 검정 (Statistical Hypothesis Testing)을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였으며 대부분의 공격종류에 대해 제안된 알고리즘이 향상된 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.58-68
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• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.