• 항공우주
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• 통권106호
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• pp.39-41
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• 2010

• 한국양식학회지
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• 제15권1호
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• pp.23-29
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• 2002

기수재첩의 인공 종묘생산 기술개발의 일환으로 산란기 조사, 산란유발, 난 발생 및 유생의 발달 과정을 관찰 한 결과를 요약하면 다음과 같다. 기수재첩의 산란기는 7월 하순부터 9월 하순가지이며, 주 산란기는 8월 초순부터 9월 중순으로 나타났다. 산란유발은 자외선 조사 자극과 생식소절개 방법으로는 반응이 전혀 없었다. 3$\textperthousand$ 해수의 온도 자극에서는 8월하순에 90.0%, 9월에 75.0%의 높은 반응률을 보였다. NH$_4$OH용액을 3$\textperthousand$ 해수에 첨가하는 자극은 1/1000∼3/1000 N에서 15∼45%의 반응률을 보였다. 기수재첩의 수정난은 직경 86${\pm}$3 um의 구형이다. 수정난의 발생은 23.0∼24.5$^{\circ}C$에서 2시간 후 4세포기로 되고, 15시간이 지나면 담륜자 유생 (trochophore larvae),수정 후 2일째에는 D상 유생, 9일째에는 각정기로 성장하였다. 수정 16일째에는 성숙 유생으로 성장하여 저서 생활을 시작하였다.

• 전자진흥
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• 제10권6호
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• pp.42-49
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• 1990

전자산업의 급속한 성장에 따라 수정응용산업도 지속적인 성장을 해왔으나 기술적인 측면에서 균형적인 발전이 이루어지지 않아 부품기술 수준이 완제품 개발을 뒷바침 하지 못나는 실정으로서 사실상 기술집약형 고부가가치 제품은 수입에 의존하고 저부가가치 제품을 국내 생산을 통해 해외로 수출하고 있는 상황이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.44-52
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• 2001

본 논문은 수정된 카오틱 신경망(MCNN)을 이용하여 완전 무제약 서체 숫자 인식을 다루고 있다. 카오틱 신경망(CNN)의 동적 특성과 학습과정을 강화함으로써 복잡한 패턴인식 문제를 해결할 수 있는 유용한 신경망으로 수정하였다. MCNN은 신경망 구조와 뉴런 자체가 높은 차수의 비선형 동적특성을 갖고 있으므로 복잡한 서체 숫자를 분류할 수 있는 적합한 신경망이다. 숫자 확인은 원래의 숫자 이미지로부터 특징을 추출하고 MCNN에 근거한 분류기를 이용하여 숫자를 인식한다. MCNN 분류기의 성능은 Canada, Montreal의 Concordia 대학의 숫자 데이터 베이스로 평가하였다. 인식성능의 상대적인 비교를 위해 MCNN 분류기는 리커런트 신경망(RNN) 분류기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 인식율은 98.0%이었으며, 이는 MCNN 분류기가 같은 데이터 베이스에 대해 발표되었던 다른 분류기와 RNN 분류기보다 성능이 우수함을 나타낸다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제18권2호
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• pp.157-161
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• 2003

본 연구는 소형 고양이의 불임 해결과 체외수정란을 생산하기 위한 방안으로서 난자의 형태, 번식주기, 배양시간 및 활성화 처리가 난포란의 체외수정 및 체외발생에 미치는 영향을 조사하였다. 1. 신선 및 salt에 보존한 난소로부터 회수한 난구세포부착 및 나화 난자를 각각 배양했을때 체외수정율 및 분할율은 65.7%와 17.1%, 28.6%와 8.6% 및 57.1%와 13.3%, 23.3%와 3.3%로서 난구세포 부착 신선난자가 나화 난자에 비해 높은 체외발생률을 나타냈다. 2. 휴지기, 발정기 및 황체기 단계로 구분하여 채취한 난포란을 성숙배양 후 수정시켰을 때 체외수정율은 각각 68.9%, 44.4%, 48.9%였으며, 분할율은 각각 17.8%, 8.9%, 12.8%로 나타났다 3. 24, 36 및 48시간 각각 배양한 난포란을 성숙 배양 후 수정시켰을 때 체외수정율은 각각 66.7%, 46.7%, 48.9%였으며, 분할율은 각각 17.8%, 11.1%, 8.5%로 나타났다. 4. 난자를 활성화처리 및 비활성화처리 후 각각 체외수정시켰을 때 체외수정율은 각각 57.4%와 31.4%였고, 체외분할율은 22.9%와 11.4%로서 활성화 처리를 한 난자가 높은 체외발생율을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2202-2206
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• 2010

본 논문에서는 FSM(finite-state machine)을 이용하여 차수 계산(degree computation)을 하지 않고 수정된 유클 리드 알고리즘(modified Euclidean algorithm)을 구현할 수 있는 구조를 제안한다. 제안된 구조는 차수계산이 필요없기 때문에 RS(Reed-Solomon) 복호기의 하드웨어 복잡도를 줄일 수 있고, 고속의 복호기 설계가 가능하게 된다. 제안된 구조를 이용하는 RS(255,239) 복호기를 Verilog HDL로 구현하였고, 기존의 복호기에 비해 게이트 수를 약 13%정도 줄일 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.344-349
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• 1998

음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.181-185
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• 2009

복합명사를 분해하는데 있어서 발생하는 분해오류들은 대부분 예외상황들로 취급된다. 전체적으로 차지하는 비중은 크지 않은데 오류 처리를 위해 들어가는 비용이 상대적으로 크기 때문이다. 하지만 분해된 데이터를 색인기나 문서분류기, 기계번역기 등에 실제로 적용해야 할 경우, 분해오류들을 수정해주어야 더 나은 성능을 보일 수 있기 때문에 분해오류를 찾아내고 수정하는 방법을 고안해야 한다. 본 논문에서는 복합명사 분해기에서 추출된 결과를 살펴보고, 주요 분해오류들이 가진 공통적인 특징을 파악하여 분해오류를 발견하는 방법을 생각해보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.491-496
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• 2000

웹상의 자바 애플릿은 클라이언트의 웹 브라우저에 다운로드 되어서 브라우저 내부에 있는 자바가상기계(JVM : Java Virtual Machine)내에서 실행된다. 각 자바가상기계에는 실행 전에 바이트 코드 검증기와 바이트 코드 인터프리터를 통하여 오류문법을 점검한다. 애플릿을 이용한 잠재적인 공격형태는 시스템 수정, 개인정보의 침해, 서비스 거부공격, 강한 거부감을 느끼게 하는 공격이 있다. 이러한 유해한 애플릿의 공격에 대응하기 위한 방법으로 코드분석, 행위분석, 위치정보등을 이용한 보안기법이 제시되었지만 효율적인 대응을 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 자바의 특성을 이용하여 자바클래스 내부의 바이트 코드 수정을 통한 애플릿 보안기술에 대해 기술한다. 유해한 행동이 예상되는 애플릿의 클래스에 대하여 바이트 코드 수정을 통하여 안전한 클래스로 대체함으로서 유해 애플릿 공격으로부터 시스템을 보호한다. 이를 수행하기 위해 프록시 서버를 두어서 웹브라우저의 요구를 수용하고, 이를 웹 서버에게 Safe클래스로 수정하여 요구하며, 그에 대한 응답도 처리한 후 애플릿에게 보여준다. 이는 런타임때 수행되며 웹브라우저, 서버, 클라이언트의 수정없이 프록시 서버의 개입으로 이루어진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.85-89
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• 2005

도시발달과 인구증가로 인해 오늘날의 수자원 관리와 계획은 복잡하고 그 중요성은 더욱더 커지고 있으며, 인구와 재산의 집중현상으로 인하여 사소한 수문재해로 인해 막대한 인명과 재산피해를 초래될 수 있다. 이런 이유들로 인해 정확한 수문예측과 이를 통한 적절한 수자원 관리는 그 어느 때보다 중요한 인자로 인식되고 있다. 본 연구에서는 수문예측을 통한 소규모 댐으로의 정확한 월유입량 예측을 실시하여 실측유입량과 비교$\cdot$분석함으로서 수자원관리의 효율성을 향상시키고자 하였다. 수문예측을 위해서 확률론적 예측이 가능한 앙상블 예측기법(Ensemble Prediction Method)을 적용하였으며 과거 1968-1997년까지의 강우데이터와 수정 TANK모형을 이용하여 1998부터 2002년까지의 성주댐의 월유입량 앙상블을 생성하였다. 수문예측뿐만 아니라 유입량예측의 정확성을 향상시키기 위해 수정 TANK모형의 매개변수를 최적화기법 중의 하나인 유전자알고리즘을 이용하여 매개변수를 최적화하였으며 평창강유역과 보청천유역의 실측데이터를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다. 또한 강우발생시 과소하게 유출량이 산정되는 것을 보완하기 위해 매개변수를 평수기와 홍수기의 구분하여 모형을 적용하였다. 본 연구에서 제시된 앙상블 예측기법과 최적화된 수정 TANK모형을 이용하여 댐의 수자원을 관리한다면 효율적인 관리가 이루어 질 것으로 판단된다.