• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제23권3호
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• pp.227-236
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• 2006

프랙탈 차원은 연속적으로 관측된 불규칙한 자료의 성질을 정량적으로 표현하는 파라메터이다. 본 연구에서는 프랙탈 차원을 이용하여 태양 흑점수의 불규칙한 변동을 분석하고 다가오는 태양주기의 최대흑점수를 예측하였다. 이를 위하여 우리는 SIDC(Solar Influences Data analysis Center)에서 제공하는 1850년부터 2004년까지의 일일흑점수를 이용하여 Higuchi의 방법으로 각 태양주기의 프랙탈 차원을 결정하고 같은 태양주기 동안의 최대 월평균 흑점수와 비교하였다. 그 결과 프랙탈 차원과 최대 월평균 흑점수는 강한 역비례 관계를 보였다. 이러한 관계를 이용하여 태양활동 극소기부터 활동이 증가되는 기간인 4년동안의 흑점수만을 이용하여 프랙탈 차원을 구하고 다가올 극대기의 최대 월평균 흑점수를 예측한 결과 관측된 최대흑점수와 0.89의 좋은 상관관계를 보였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.171-179
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• 2002

본 연구는 비부착 프리스트레스트 보강재를 갖는 PSC 부재의 휨거동과 프리스트레스트 보강재의 극한응력과의 관계분석을 위한 해석연구로서, Moon/Lim의 제안식을 검증하기 위한 일련의 연구에 포함된다. 프리스트레스트 보강재의 응력변화량이 부재의 변위와 밀접한 관계가 있다는 기존 실험연구의 결과를 토대로 변형률 적합 조건을 이용한 해석적 연구를 수행하였다. 제안식이 변형률 적합 조건을 사용하였기 때문에 동일한 방법을 사용하여 부재변위를 해석적으로 구하고 실험결과와 먼저 비교하였다. 그 결과를 통하여 변형률 적합조건을 사용하는 해석방법과 제안식의 타당성을 증명하였다. 흐리고 검증된 해석결과를 이용하여 비부착 프리스트레스트 보강재를 갖는 PSC 부재의 휨거동과 프리스트레스트 보강재의 극한응력과의 관계를 분석하였다. 또한 부재변위를 대상으로 한 변수별 효과분석을 통하여 기존연구의 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 끝으로 제안식에 사용한 변수들도 적절하게 선정되었음도 검증하였다.

• 한국버섯학회지
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• 제14권1호
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• pp.14-20
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• 2016

팽이버섯 병재배용 배지재료 중 수분함량, 질소함량 등 품질의 균일화 정도가 낮은 콘코브의 대체 재료를 선발하고자 본 시험을 수행하였다. 카사바줄기칩과 콘코브의 혼합비율을 콘코브의 3분의 1를 카사바줄기칩으로 대체한 33:67(T-1), 콘코브의 3분의 2를 카사바줄기칩으로 대체한 67:33(T-2), 콘코브와 비트펄프의 전량을 카사바줄기칩으로 대체한 100:0(T-3)와 0:100(대조)에 따른 자실체 수량을 비교하였다. 살균후 배지수분 함량이 65% 수준에서 처리구 T-1과 T-2는 자실체 수량이 282.7 g과 274.0 g으로 대조구의 259.9 g/1,100ml에 비하여 108.8%와 105.4%로 많았다. 처리별 병당 배지 재료비는 T-1이 97원, T-2가 84원으로 대조구의 104원에 비하여 각각 7%, 19%가 절감되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.121-124
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• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• 한국식품과학회지
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• 제23권5호
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• pp.578-581
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• 1991

EPA 및 DHA가 각간 25, 10% 함유된 어유에 상업용 레시틴을 첨가하여 어유의 산화안정성에 미치는 레시틴의 산화 방지효과를 AOM 시험, Oven 시험, 중합물 시험, 색도 시험 등을 통해서 비교하였다. 레시틴을 첨가한 산화안정성은 제품의 종류에 따라 산화안정성에 차이는 있었으나 첨가량이 증가할수록 산화안정성이 증가됨을 알 수 있었다. 가장 우수한 항산화성을 갖고 있었던 레시틴(III)을 1, 5, 10%을 첨가함에 따라 AOM 조건에서 유도시간이 각각 310, 620, 840%로 증가하였다. 또한 레시틴(III)을 10% 첨가한 시료구에서는 AOM 조건에서 10시간까지 중합물이 생성되지 않았으나 색도는 저장시간이 경과할수록 증가하였고 고온에서 더욱 가속화되었다.

• 식물분류학회지
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• 제36권4호
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• pp.309-333
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• 2006

한국산 향유속 분류군의 분류학적 개정을 위해 영양기관과 생식기관 형질 [외부형태학, 미세형태학, 해부학(엽신, 엽병, 줄기), 화분, 소견과]의 상세한 비교연구를 수행하였다. 한국산 향유속의 화서는 원통형으로 배열되는 분류군도 있으나 대개 꽃이 한쪽으로 치우쳐서 배열하고, 길이는 0.5-10 cm이다. 잎은 난형 혹은 선형으로 길이는 0.2-10 cm이고, 너비는 0.2-6 cm이다. 화서와 잎의 종마다 다른 크기와 모양 등은 종간 구별에 유용한 형질로 나타났다. 식물체의 잎과 포에는 불규칙형(anomocytic)과 교차형(diacytic)의 기공복합체가 관찰되었으며, 소견과의 형태는 난형으로 표면무늬는 다공형이고, 과피는 모두 점액성과피(myxocarpy)의 특징을 가졌다. 화분의 크기는 대부분 중립, 모양은 아장구형, 발아구는 6구형이고, 표면무늬는 전형적인 이중 망상형(bireticulate)이었다. 한국산 향유속 식물에 대한 분류학적 개정을 하였다. 4개의 종이 구별되었고, 각 분류군의 기재문과 검색표를 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.72-79
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• 2017

본 논문에서는 웨이블릿 부밴드의 상호 정보량을 이용한 새로운 세일리언시 검출 방법을 제시한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 고주파 계수에 대한 승수와 가우시안 블러링을 이용하여 중간 세일리언시 지도를 형성한다. 웨이블릿 방향에 따른 세 개의 중간 세일리언시 지도를 방향별로 결합한 후 최소 엔트로피를 가지는 주 방향성 성분을 찾는다. 최소 엔트로피를 가지는 부밴드를 중심으로 각 부밴드의 상호 정보량을 구하고, 이를 이용한 가중치를 계산하고, Minkowski 합을 이용하여 최종 세일리언시를 검출한다. CAT2000 및 ECSSD 데이터베이스 대한 실험 결과, 본 논문의 방법은 기존 방법과 비교하여 적은 계산시간으로 ROC 및 AUC 관점에서 우수한 검출 결과를 보였다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제37권4호
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• pp.346-350
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• 2010

Purpose: Diagnosis of diabetic foot infection is sometimes difficult, since the classical inflammatory signs and leukocytosis may be absent due to the decreased host immune response in diabetics. Therefore inflammatory blood markers, such as white blood cell (WBC) count, erythrocyte sedimentation rate (ESR), and C-reactive protein (CRP) have been commonly needed to confirm the diagnosis of infection. The purpose of this study is to evaluate the diagnostic usefulness of WBC, ESR and CRP for detection of diabetic foot infection. Methods: Peripheral blood samples were taken from 113 patients with diabetic foot ulcers admitted from June 2007 to April 2009. Diabetic foot infection was diagnosed according to the microbiological culture from soft tissue and bone specimens. Reference values of tests were 4500-11000 /${\mu}L$ for WBC count, 0-20 mm/hr for ESR, and 0-5 mg/L for $CRP^{13,14}$. Sensitivities, specificities, positive and negative predictive values of laboratory tests were calculated and analysed. Receiver-operator characteristic (ROC) curve was also created. Results: There was a significant difference in WBC, ESR, and CRP between infectious group and noninfectious group (p<0.05). The sensitivity of WBC>11,000 /${\mu}L$ ESR > 20 mm/hr, and CRP > 5 mg/L was 30%, 96%, and 84%. The specificity was 86%, 14%, and 50% for WBC, ESR, and CRP, respectively. Positive predictive value was 88%, 78%, and 84%, and negative predictive value was 28%, 50%, and 50% respectively. The areas under the ROC curve for WBC, ESR and CRP were 0.72, 0.75, and 0.78 respectively. Conclusion: Based on the results of this study, we conclude that CRP is more useful method in predicting and diagnosing infection than WBC, ESR in diabetic foot ulcer patients.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.342-345
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• 2014

기계학습을 이용한 네트워크 침입탐지시스템은 선택된 특징 조합에 따라 정확성 및 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 일반적으로 사용되는 침입탐지용 특징들로부터 최적의 조합을 찾아내는 일은 많은 계산량을 요구한다. 예를 들어 n개로 구성된 특징들로부터 가능한 특징조합은 $2^n-1$ 개이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 최적화 문제 해결을 위한 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘인 지역탐색 알고리즘에 기반 한다. 또한 특징 조합을 평가를 위해 선택된 특징 요소와 k-means 군집화 알고리즘을 이용해 구해진 군집화의 정확성을 비용함수로 사용한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 평가를 위해 NSL-KDD 데이터와 인공 신경망을 사용해 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.55-66
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• 2021

읽기와 관련된 운율은 내용의 전체적인 맥락에 연결되어 독자가 전달하고자 하는 의미를 자연스럽게 표현할 수 있도록 음도, 강도, 발화속도 등의 변화로 나타난다. 읽기장애아동은 자연스러운 운율을 사용한 읽기에 어려움이 있어 표현력 있게 정보를 전달하지 못하는 경향이 있다. 이와 관련하여 본 연구는 문장 유형에 따른 읽기 과제를 통하여 읽기장애아동 집단과 일반아동 집단 간의 운율 특성 차이를 규명하였다. 초등학교 3-6학년 읽기장애아동 15명, 일반아동 15명을 대상으로 통사적으로 다양한 문장 유형(단문, 의도, 가정/조건, 관형절 내포문)에 따른 읽기 과제를 실시하였다. 읽기장애아동은 일반아동에 비해 음도 범위가 넓었으며 읽기 속도와 조음 속도가 느렸다. 또한 휴지 빈도가 높았으며 전체 휴지 지속시간도 길었다. 읽기장애아동은 문미 억양구와 문장 내 어절 단위 음도 기울기에서 일반아동에 비해 기울기 값이 컸으며 이상의 내용은 모두 통계적으로 유의하였다. 결과적으로 문장 유형에 따른 읽기 과제에서 읽기장애아동은 일반아동에 비해 자연스럽고 표현력 있는 읽기에 어려움을 보였다. 본 연구를 통해 읽기장애아동의 운율 특성을 파악하였고, 효과적인 중재를 위한 접근 방법의 필요성을 제시했다.