• 건강소식
• /
• v.39 no.9
• /
• pp.12-13
• /
• 2015

위암 예방의 핵심은 위암의 발병 위험을 낮추고, 선별검사를 통해 위암을 조기 발견하는 것이다. 이 중에서도 암을 예방하는 생활습관은 지속적으로 우리 몸에 영향을 주기 때문에 중요하다고 할 수 있다. 생활습관의 교정에 의한 암 예방 효과를 의학적으로 규명하기는 매우 어렵지만 식이요법을 포함한 활발한 신체활동, 규칙적인 운동, 금연 및 간접흡연 회피 등의 생활습관이 암을 예방하는 데 도움이 된다는 이야기는 전문의들 사이에서 계속돼오고 있다.

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
• /
• s.419
• /
• pp.17-19
• /
• 2015

폐포장재의 재활용이 지속적으로 증가할 수 있었던 것은 분리수거의 체계화, 선별의 효율화, 재활용 기술발전이라는 삼박자가 조화를 이룬 결과라 할 수 있겠다. 특히, EPR제도를 통한 지원확대는 재활용의 양적 성장은물론 기술개선 등의 질적 성장에도 큰 효과를 가져 왔다. 포장재 재질별 특성에 맞게 적정 재활용 방법 및 체계가 구축되었다고 할 수 있겠다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
• /
• 2004.10a
• /
• pp.66.2-67
• /
• 2004

• Social Workers
• /
• no.3 s.47
• /
• pp.40-43
• /
• 2006

촛불재단의 역할은 중대한 사회문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 활동에 보다 많은 사람들을, 보다 효과적으로 참여시키는데 있다. 중고생들의 봉사활동은 방과 후, 주말, 휴일, 방학 기간에 이루어지고 있는데, 교육청과 학교는 많은 기관과 단체를 사회봉사 기관으로 지정하고 학생들로 하여금 각 기관에서 활동 내용, 시간, 장소를 선별해서 활동하도록 권장하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.191-194
• /
• 2005

본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Resources Recycling Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.147-151
• /
• 2005

실리콘 잉곳의 절단공정에서 발생하는 폐실리콘 슬러지는 실리콘과 실리콘카바이드 등의 유가자원이 함유되어 있는데, 본 연구에서는 폐실리콘 슬러지 중의 실리콘 분말을 효과적으로 분리, 회수하는 방법에 대해 검토하였다. 폐실리콘 슬러지는 상당량의 절삭유와 소량의 철분말이 포함되어 있는데 절삭유는 유기 용매에 용해시켜 효과적으로 분리하였고, 철분말은 자력선별에 의해 제거하였다. 절삭유와 철성분이 제거된 잔사인 실리콘과 실리콘 카바이드의 혼합 분말로부터 초음파 분산 선별법을 사용하여 실리콘 분말을 효율적으로 분리회수 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.24 no.6
• /
• pp.1331-1339
• /
• 2013

The lipoprotein lipase (LPL) gene can be considered a functional candidate gene that regulates fatty acid composition. Oh etc (2013) investigated the relationship between unsaturated fatty acids and five novel SNPs, and had confirmed that three polymorphic SNPs (c.322G>A, c.329A>T and c.1591G>A) were associated with fatty acid composition. We have used generalized linear model for adjusted environmental effects and multifactor dimensionality reduction (MDR) method to identify gene-gene interaction effect of statistical model in general. We applied the MDR method on the identify major interaction effects of exonic single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the LPL gene for economic traits in Korean cattles population.

• Culinary science and hospitality research
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.130-140
• /
• 2003

The studies were carried out to optimize a new starter for bread fermentation. Two strains of lactic acid bacteria and yeast were isolated from Kimchi. These strains showed good condition for quality bread fermented. The strains identified as Leuconostoc mesenteroides, Lactobacillus brevis, Saccharomyces fermentati and Saccharomyces cerevisiae. The mixed culture of four strains was due to the synergistic effect by interaction of these strains.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.183-188
• /
• 2006

본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주속성 및 수치속성 데이터에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이터를 대상으로 한 반면 본 연구에서는 범주속성 데이터에 대해서도 가상예제를 적용하여 효과를 확인하였다. 그리고 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한 기존 연구들과는 달리 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이터와 수치 속성을 포함한 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.136-138
• /
• 2001

인터넷 이용의 급속한 증가로 웹사이트의 증가뿐만 아니라 웹사이트 내의 웹 문서도 급속한 증가를 보이고 있다. 따라서 이를 효과적으로 사용자들에게 보여주기 위한 동적인 추천 시스템들이 많이 제안되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템들은 전체 사용자들의 브라우징 패턴이나 전체 웹 문서들의 연관성만을 고려하여 서비스를 제공함으로써 개인 사용자들의 관심도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 웹사이트에 남게되는 로그파일의 분석을 이용한 사용자별 브라우징 패턴과 웹 페이지의 액세스 타임의 측정을 통해, 사용자의 관심도를 측정한다. 그리고 이를 바탕으로 웹 문서들에 대해서 퍼지개념을 적용한 자동분류 알고리즘을 이용하여 사용자의 관심도가 반영된 선별된 웹 문서를 자동분류 및 선별하여 보여줄 수 있는 방안을 제시한다.