• 한국진공학회지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.402-406
• /
• 1995

MOS(금속 산화막 반도체 접합) 소자가 방사선에 노출되면, 산화막재에 양의 공간전하가 생성되고 Si-SiO2 계면에 계면준위가 생성된다. MOS 커패시터의 방사선 조사효과를 방사선 피폭량과 산화막의 두께를 달리하는 시편에서 정전용량과 전류변화를 측정하여 고찰하였다. 정전용량-바이어스 전압 특성 실험결과로부터 플렛밴드 전압 및 계면상태밀도를 계산하였다. 또한 전압-전류 특성은 방사선 조사로 산화막내에 생성된 양의 공간전하와 Si-SiO2 계면에 포획된 전하에 의해서 설명이 가능하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
• /
• pp.358-363
• /
• 2000

본 논문에서는 디지털오디오 원시 데이터의 양에 따라 적당한 양의 오디오워터마크를 생성, 삽입하여 일정한 수준의 오디오데이터의 품질을 유지하도록 하는 적응적 워터마킹을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 심리음향모델인 frequency masking과 Wavelet 변환의 개념을 적용한다. 저작권자 혹은 소유자의 데이터는 PN-sequence를 이용하여 생성된다. 워터마크 생성량의 조절은 특정한 모듈이 담당하게 되는데 이 모듈은 원시 데이터의 크기에 따라 워터마크의 적당한 양을 산출하여 오디오데이터의 품질을 유지하도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
• /
• pp.907-908
• /
• 2009

지리정보 시스템에서의 지도 데이터 생성은 많은 양의 실세계의 데이터를 기반으로 하기 때문에 그 생성 및 변경에 있어서 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 경량의 차량 GPS 트레이스 데이터를 이용하여 높은 정확도의 도로 지도를 생성하는 방법을 제안하였다. 제안 방법론은 Intelligent Transportation System(ITS)의 중요 요소인 지리정보 생성에 있어 효율적이고 경제적인 도로 지도 생성을 가능하게 한다.

• 한국동물학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.109-115
• /
• 1993

본연구는 북방산개구리 여포난자의 자발적 성숙과 관련된 몇가지 요인들에 대해 조사하였다. 자발적 성숙을 일으키는 여포에서 여포조직을 제거하여 denuded 난자를 만든다음 배양했을 때에는 자발적 성숙을 일으키지 않았다. 이들 denuded 난자에 frog pituitary homogenate(FPH, 0.05 gland/ml)를 처리하여도 역시 성숙이 일어나지 않았으나 progesterone(P4, 0.5 Ig/ml)을 처리하였을 때에는 성숙이 일어났다. 동면기간에 여포들이 생성하는 P4와 testosterone(T)의 양을 측정해본 결과 동면초에는 비슷한 양의 P4와 T를 생성하였으나 후기에는 P4만 생성하고 T는 거의 생성하지 않았다. 배양액에 estradiol을 첨가하면 농도에 의존하여 FPH에 의해 촉진된 P4의 생성을 억제할 뿐 아니라 성숙도 비가역적으로 억제하였다. 배양액에 첨가한 hvpoxanthine은 CAMP와 항진적으로 난자의 성숙을 억제하였다. 이러한 결과들은 자발적 성숙과정에 여포세포와 P4/T 비율의 증가가 중요한 요인이 된다는 것과 일반적인 난자성숙억제제는 자발적 성숙을 역시 억제한다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권6호
• /
• pp.257-264
• /
• 2019

최근 자연언어처리 분야에서 딥러닝 모델이 좋은 성과를 보이고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다. 하지만 많은 양의 데이터를 모으기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 데이터 확장을 통해 이와 같은 문제를 해소할 수 있다. 그러나 문장 데이터의 경우 이미지 데이터에 비해 데이터 변형이 어렵기 때문에 다양한 문장을 생성할 수 있는 생성 모델을 통해 문장 데이터 자동 확장을 해보고자 한다. 본 연구에서는 최근 이미지 생성 모델에서 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 신경망 중 하나인 CS-GAN을 사용하여 학습 데이터로부터 새로운 문장들을 생성해 보고 유용성을 다양한 지표로 평가하였다. 평가 결과 CS-GAN이 기존의 언어 모델을 사용할 때보다 다양한 문장을 생성할 수 있었고 생성된 문장을 감성 분류기에 학습시켰을 때 감성 분류기의 성능이 향상됨을 보였다.

• 정보보호학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.41-46
• /
• 2023

운전자의 편의성 및 안정성 향상을 위해, 차량에 탑재되는 다양한 센서 및 전자제어장치들은 주행 중 많은 양의 데이터들을 생성한다. 이렇게 생성된 많은 양의 데이터들의 분석은 개인화 서비스, 자동차 보험, 사고 예측와 같은 곳에 활용되고 있다. 최근 주행 중의 다양한 데이터 종류와 머신러닝 및 딥러닝 기반의 방법론을 통해 차량의 운전자를 식별하는 연구들이 진행되고 있다. 본 고에서는 차량에서의 데이터 분석에 기반한 운전자 식별 연구 동향을 설명하도록 하겠다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.221-222
• /
• 2019

본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 홀로그램을 생성하는 방법을 제안한다. 컴퓨터를 이용하여 홀로그램을 생성하기 위해서는 방대한 양의 계산이 필요하다. 따라서 이를 줄여 빠른 속도를 얻고자 Point source 에 대한 간섭무늬를 모델링한 수식과 같은 출력을 내는 딥 러닝 모델을 학습시키고자한다. 딥 러닝 모델 중 생성 모델인 GAN을 학습시켜 이의 유효성을 보인다.

• 생명과학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.17-20
• /
• 2004

대장균 트립토판 합성효소의 $\beta$반응의 빠른 속도 반응에 일가 양이온의 영향을 D56N과 D56G 잔기치환체를 대상으로 조사하였다. 일가 양이온을 처리하였을 때 생성되는 중간반응 생성물의 생성과 분해 속도가 영향을 받았다. 56번 자리 잔기치환체도 야생형에 비해 반응의 중간산물의 생성과 분해에 있어 모두 느린 속도를 보여주고 있다. 이들 잔기 치환체에 미치는 일가 양이온의 영향 또한 달라졌다. 이 결과는 대장균의 효소에서도 56번잔기가 이소조절에 관여하고 있고, 이 과정에서 일가 양이온들이 이소조절 리간드역할을 수행하는 것을 보여준다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.55-61
• /
• 1993

토양을 비롯하여 어류, 패류, 조류, 포유류의 소화기관으로부터 Clostridium botulinum 분리를 시도하였다. 총 158개 분리원을 screening한 결과 10개 시료로부터 Clostridium botulinum 분포 가능성을 확인하였으며 6개 시료로부터 Clostridium botulinum을 순수 분리하여 3.8% 분리율을 나타내었다. 분리 균주의 형태적 특징, 배양상의 특성 및 생화학적 특성 등을 표준 균주의 특성과 비교하고 항혈청에 의한 중화시험을 실시하여 분리균주를 동정하였다. Egg york agar에서의 opalescence 생성, 탄수화물 이용성, Egg york GAM 배지상에서의 pearly layer 생성 등으로부터 Clostridium botulinum으로 동정할 수 있었으며 trypsin에 의한 toxicity 활성화, type E 항혈청에 의한 opalescence 생성억제 및 mouse 방어효과가 인정되어 type E 로 동정하였다. 국내에서 시판되고 있는 수 종의 식품을 대상으로 Clostridium botulinum 의 toxin 생성능을 비교하였던 바 식품의 종류, 사용균주에 따라 toxin 생성량에 현저한 차이가 있었다. 분리균주 type E 의 경우 어패류통조림, ham 식품에서 많은 양의 toxin 이 생성되었으며 sausage, 과일통조림 식품에서는 비교적 적었다. 그러나 type A 의 경우에는 어패류, ham , sausage 식품에서 상당량의 toxin 이 생성되었으며 과일통조림에서도 비교적 맣은 양의 toxin이 생성되었다 .

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.357-361
• /
• 2019

기계학습을 이용하여 개체명 인식을 수행하기 위해서는 많은 양의 개체명 말뭉치가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문장 자동 생성을 통해 개체명 표지가 부착된 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 문장 생성 연구들은 언어모델을 이용하여 문장을 생성하였다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 주어진 표지열에 기반 하여 문장을 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 활용하여 자동으로 개체명 표지가 부착된 3,286개의 새로운 문장을 생성할 수 있었다. 학습말뭉치 문장과 약 70%의 차이를 보이는 새로운 문장을 생성하였다.