• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.648-651
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• 2018

흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Biological Psychiatry
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• v.6 no.2
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• pp.153-160
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• 1999

Animal models can provide a useful tool for the study of some aspects of psychiatric disorders and their treatment. The four criteria for the evaluation of animal models of psychiatric disorders are as following : 1) similarity of inducing conditions 2) similarity of behavioral state 3) common underlying neurobiological mechanisms 4) reversal by clinically effective treatment techniques. Several animal models have been proposed for schizophrenia : phenylethylamine model, L-dopa model, hallucinogen model, cocaine model, amphetamine model, phencyclidine model, noradrenergic reward system lesion model, reticular stimulation model, social isolation model, conditioned avoidance reaction, catalepsy test, paw test, self-stimulation paradigms, latent inhibition paradigms, blocking paradigms, prepulse inhibition of the startle reflex, rodent interaction, social behavior in monkeys, hippocampal damage, high ambient pressure, and models using selective breeding. Among them, animals with bilateral lesion of the hippocampus may provide an adequate animal model for several symptoms of schizophrenia, and ketamine model can reproduce negative symptoms and cognitive deficits as well as positive symptoms of schizophrenia. In conclusion, no model of schizophrenia is entirely representative of the disease, and findings gleaned from model systems must be cautiously interpreted. Furthermore, the process of developing and validating animal models must work in concert with the process to identify reliable measures of human phenomenology.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.76-82
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• 2000

본 논문에서는 환경에 구속 받는 유연 매니퓨레이터의 힘/위치에 대하여 논하고자 한다. 일반적으로, 유연 매니퓨레이터의 모델링 방법은 분포 정수 모델과 집중 정수 모델로 분류할 수 있다. 전자인 분포 정수 모델을 이용해서는 평면 1 링크, 2 링크를 대상으로 한 위치/힘 제어는 가능하나, 운동 방정식의 복잡성으로 인하여 실시간에서 다 링크 다 관절 유연 매니퓨레이터의 힘/위치를 제어하기는 어렵게 여겨져 왔다. 본 논문에서는 집중 정수 모델링 방법인 집중 스프링 질량 모델(Lumped Spring Mass Model)을 이용하여 환경에 구속받는 유연 매니퓨레이터의 운동 방정식을 산출했다 이 모델을 실험기인 유연 매니퓨레이터 ADAM(Aerospace Dual Arm Manipulators)에 적용하여 실시간 위치/힘 제어 실험을 행하였으며, MATLAB를 이용하여 해석했다. 또한, ADAMS$^{TM}$ FEM를 이용하여 분포 정수 모델을 도출하여, 해석하였으며, 이 결과와 집중 정수 모델을 이용한 MATLAB 해석의 결과, 그리고 실험 결과를 비교 분석하여 본 논문에서 제안한 구속받는 유연 매니퓨레이터의 집중 정수 모델 타당성을 입증시켰다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06d
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• pp.60-63
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• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.1
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• pp.51-64
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• 1997

최근 컴퓨터 응용이 우주 항공, 천체 기상, 환경 관리, 공장 자동화(FA) 등의 분야로 확산되면서 물리, 화학, 생물, 기계 등의 과학 응용에서 생성되는 자료를 처리하는 기법에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이들 과학 응용에서는 물리적 실험 장치나 측정 기계, 또는 시뮬레이션으로부터 데이터를 시간별로 측정(또는 수집)하므로 이들 과학 데이터는 시간에 종속된 데이터이다. 많은 과학 응용의 시간 지원 데이터는 과학 분야의 특성에 따라 매우 정밀한 시간 단위로 수집하기도 하고 실험 시작부터 경과된 상대적인 시간에 따라 데이터를 수집한다. 달력상의 시간을 사용하는 기존의 시간지원 데이터베이스는 과학 응용의 이러한 특징을 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 과학 실험 응용에서 요구하는 시간에 대한 특징과 요구 사항을 분석하고, 이들 과학 응용의 요구 사항을 만족하도록 확장한 새로운 시간 지원 데이터 모델을 제안한다. 이 모델에서는 실험이 경과된 상대적인 시간에 대한 데이터의 이력을 확장형 집합 개념을 사용하여 표현한다. 기존의 관계 데이터 모델과 유사하게, 이 모델은 집합 개념에 바탕을 두고 있으므로 데이터 모델과 그 연산의 의미를 쉽게 이해하고 사용할 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.579-588
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• 2015

The data model for structural experiment information formally organizes the information involved in the structural experiments before the data repository using the data model is implemented. The data model is particularly required for the data repositories for the large-scale structural experiment information and the general information for various types of experiments, such as the NEEShub Project Warehouse developed by NEES. This paper proposes criteria for evaluating the organization and the use of design model for structural experiment information. The term of AVE(attribute value existence) indicates the ratio of attributes who values exist in objects, and then used for defining the Attribute AVE for the use of an attribute, the Class AVE for a class, the Class Level AVE for a class including its lower-level classes, the Project AVE for a project including all classes at class levels, and the Data Model AVE for a data model including projects. These criteria are applied to the projects in the NEES data model, and it is successively possible to numerically describe the evaluation of the use of classes and attributes in the data model.

• Journal of Life Science
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• v.27 no.12
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• pp.1515-1522
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• 2017

Most people have a desire to live longer. According to ancient Chinese and Korean mythology, Dongfang Shuo (Dongbang Sahk) lived for 18,000 years. According to a WHO report, the average longevity of humans has extended from 50-odd years in the 1960s to 75-85 years in 2016. Parabiosis, the joining to circulatory systems of two animals, was described as early as the 1860s. It provides a powerful experimental model to investigate the effects of one animal on its partner animal in vivo. Research on reverse aging is an immensely popular in parabiosis studies. In this review, the origin of the parabiosis model and important historical findings based on parabiosis models are presented. Surprising and debated discoveries in aging research are also introduced. Using heterochronic parabiosis of connecting circulatory systems of a young mouse and old mouse, various groups claim to have identified a reverse aging factor, growth differentiation factor 11 (GDF11), which was significantly reduced in blood of old mice. Although the potential existence of any one factor or factors that could reverse aging remains to be confirmed, studies have shown that the parabiosis model is powerful enough to detect reverse aging factors.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.11a
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• pp.204-205
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• 2013

선박 전력 시스템 설계에 관한 연구의 경우 실제 선박에서의 실험의 어려움 때문에 디지털 시뮬레이션에 의존해 연구를 진행해 왔다. 본 논문에서는 선박 전력 시스템의 보다 정밀한 실험 및 제어 알고리즘 검증을 위해 축소 모델과 실시간 시뮬레이터를 동시에 이용하는 새로운 실험 방법을 제안하였다. 실제 크기의 선박 전력 시스템은 직접 제작하기 어렵기 때문에 축소 모델을 이용하였고 복잡한 선박 전력 시스템의 일부를 실시간 시뮬레이터로 모의함으로써 실제 실험 세트의 구성을 간소화 할 수 있었다. 축소 모델 실험을 통해 선박 전력 시스템의 과도 상태 및 정상 상태 해석을 수행하였으며 이러한 시스템에서 얻은 결과는 추후 실선 제작을 위한 설계 자료로 활용될 수 있다.

• Transactions of Materials Processing
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• v.1 no.2
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• pp.52-62
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• 1992

본 연구에서는 모델재료를 이용한 모사실험을 통하여 고온의 강을 단조하였을 때의 유동과 변형 그리고 하중을 검토하고, 이어 성형에 관한 연구를 하였다. 모델재료인 플라스티신은 고용의 강을 모사하는데 많이 쓰이는데, 실험을 통하여 플라스티신과 강과의 변형저항식을 비교 검토하였다. 이 실험결과 상사성이 어느정도 일치함을 알았고, 이 상사성 결과를 이용하여 실제와 모델사이의 하중과 응력비를 검출하였다. 이로써 플라스티신을 이용한 단조 압축 실험을 통하여 실제의 하중을 예측하였다. 또한 예비 성형체를 설계하기 위하여 앞서 실험한 결과들을 이용하여 초기의 실린더의 체적과 치수를 결정하고 이에 단계에 따른 성형과정을 통하여 예비 성형체를 만들었는데, 이는 제한된 용량으로 성형하여야 하는 문제를 해결하기 위함이었다. 실험 결과 8단계에 따른 성형과정에 의해 우리가 원하는 대형 단조품을 성형할 수 있음을 알았다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.445-446
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• 2019

전기적 등가회로의 모델의 정확도 향상을 위하여 정확한 내부 저항과 OCV의 반영은 필수적이며, 이를 위한 OCV 실험에서 SOC 구간을 작게 작을수록 OCV의 정확도는 향상되지만 실험시간은 증가한다. 따라서 실험 시간을 고려한 적당한 SOC(5%, 10%) 구간으로 실험을 진행하며, 측정 되지 않은 영역의 내부 파라미터는 선형보간법으로 등가회로 모델에 반영한다. 이러한 문제로, 본 연구는 SOC 추정에의 주요 인자인 OCV의 추정 기법으로 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 사용하였다. 추정 방법은 뉴럴 네트워크로 기존 OCV 실험 데이터를 학습하여 모델을 구축한다. 학습 모델의 입력값으로 용량 실험 데이터의 전압, 전류를 적용하였고 결과로 얻은 SOC-OCV 곡선을 비교 분석하였다.