• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.471-480
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• 2010

Cluster analysis is one of the useful methods to find out number of groups and member’s belongings. With the rapid development of computer application in statistics, variety of new methods in clustering analysis were studied such as EM algorism and Self organization maps. The goals of cluster analysis is finding the number of groupings that are meaningful to me. If data are analyzed perfectly with cluster analysis, we can get the same results from discernment analysis.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• v.1 no.1
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• pp.129-134
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• 1984

The authors report a case of massive spontaneous intracerebral hematoma in a infant, caused by bleeding from cryptic vascular malformation associated with vitamin K dependant factor deficiency. The bleeding was initiated by vitamin K dependant factor deficiency, then 3 weeks later hematoma was expanded by rebleeding from malformed vessel after PT and PTT had been returned to normal values. The well circumscribed organized old hematoma with fresh expanded bleeding component within a huge rusty colored cystic fluid cavity was recognized in operative field and pathological ground.

• Journal of Welding and Joining
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• v.29 no.3
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• pp.19-26
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• 2011

본 논문에서는 액체의 표면장력을 이용하여 복수의 KGD 들을 웨이퍼 상태에서 일괄접합함으로써, 높은 수율의 삼차원적층칩을 빠른 생산성으로 제작할 수 있는, 고속 고정밀 접합기술인 자기조직화정합 (Selfassembly) 기술에 대해 소개를 하였다. 본 연구실에서 개발한 self-assembly 기술을 적용하여 5mm 각(角) 크기의 칩 500개를 1초 이내에 평균 $0.5{\mu}m$ 정도의 높은 정밀도로 8인치 웨이퍼상에 일괄접합시키는데 성공하였다. Self-assembly 기술에 의한 삼차원 칩 적층방식은, 기존의 pick-and-place 적층방식에서 높은 정밀도의 접합특성을 확보하는데 필요한 공정시간을 혁신적으로 단축하는 것이 가능하고, 웨이퍼 레벨에서 복수의 KGD 들을 일괄접합하는 것이 가능하므로, 향후 TSV 기술의 양산화를 실현하는데 적합한 고속 고정밀 접합 기술로서 기대가 크다. 현재 본 연구실에서는 두께가 $50{\mu}m$ 이하의 얇은 LSI 칩 및 메탈범프가 형성된 LSI 칩 등을 이용하여, self-assembly 기술에 의한 삼차원 적층형 집적회로 구현을 위한 접합기술을 개발 중에 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.6
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• pp.837-849
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• 2011

A self-organizing network is designed to estimate parameters of normal mixtures. SOMN achieves fast convergence and low possibility of divergence even when sample sizes are small, while PMLE eliminate unnecessary components. The proposed network effectively combines the good properties of SOMN and PMLE. Simulation verifies that the proposed network eliminates unnecessary components in normal mixtures when sample sizes are relatively small.

• Korean Journal of Veterinary Research
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• v.35 no.1
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• pp.39-44
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• 1995

Using immunohistochemical technique, three endocrine cell types were observed in the GIT of the Korean salamander, Hynobius leechii. BPP-immunoreactive cells were distributed from the pyloric region to the small intestine. A moderated number of somatostatin-immunoreactive cells were restricted to the pyloric region. 5-HT-immunoreactive cells were demonstrated throughout the GIT, reaching a peak in the pyloric region. The presence of BPP- and 5-HT-immunoreactive cells are identified for the first time in Hynobius leechii.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.38 no.2
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• pp.153-159
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• 1995

임신 10일부터 20일까지 흰쥐 태반형성과정에서 heat shock protein 27(HSP27) 분포를 면역조직화학적으로 조사하였다 임신 10일 태반에 자궁간막 탈락막세포. 영양막세포 및 거대영양막세포가 찰찰되었다. 이후 탈락막세포수는 감소하고 영양막세포는 증가하는데 특히 임신 14일에 현저하며 영양막은 해면영양막과 미로영양막으로 구분되었다 거대영양 막세포수의 변화는 현저하지 않았다. 자궁간막 탈락막에서 HSP27은 임신 10일 및 12일에 탈락막세포의 세포질 또는 핵에 반응이 나타나고 특히 핵에 반응하는 세포수가 많았으며 임신 14일 이후 탈락막 세포수 감소와 함께 반응이 나타나지 않았다 거대영양막세포는 임신 10일부터 일부 세포의 세포질 또는 핵에 반응이 관찰되나 임신 18일부터는 반응이 나타나지 않았다 영양막의 HSP27은 임신 10 및 12일에 일부 세포에서만 세포질 또는 핵에 반응이 관찰되나, 임신 14일부터 반응세포수 증가와 함께 대부분 핵에 반응을 나타내고 반응정도는 임신 16일 및 18일에 가장 현저하였으며, 미로영양막에서 반응세포수가 더 많았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.73-77
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• 2001

본 논문에서는 부분적으로 관측 가능한 환경에서 사전의 모델 정보 없이 확률적인 행동 정책을 학습하는 상태 조직화 강화 학습 모델을 제안한다. 기존의 강화학습은 환경 모델을 사전에 필요로 하고 상태 전체의 관측이 필요하기 때문에 학습 이전에 문제에 대해 알아야 한다는 제약이 있다. 또한 작은 문제에 대해서는 잘 적용되지만 상태의 수가 매우 많고 부분적으로만 관측한 경우가 많은 실제 문제에는 그대로 적용하기가 불가능하다. 이러한 두 가지 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사전의 모델 정보 없이 부분적인 관측값으로부터 상태와 행동 정책을 동시에 학습해 나가는 강화 학습 모델을 제안하고, 제안된 방법을 부분적으로만 관측이 가능한 미로 탐색 문제에 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.741-753
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• 2011

We accomplish clustering analyses for yeast cell cycle microarray expression data. We compare model-based clustering, K-means, PAM, SOM and hierarchical Ward method with yeast data. As the validity measure for clustering results, connectivity, Dunn Index and silhouette values are computed and compared.

• The Journal of Information Technology
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• v.5 no.2
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• pp.17-26
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• 2002

On this paper, we propose SOSL(Self-Organized Supervised Learning) and it's architecture SOSL is hybrid type neural network. It consists of several CBP (Component Back Propagation) neural networks, and a modified PCA neural networks. CBP neural networks perform supervised learning procedure in parallel to clustered and complex input patterns. Modified PCA networks perform it's learning in order to transform dimensions of original input patterns to lower dimensions by clustering and local projection. Proposed SOSL can effectively apply to neural network learning with large input patterns results in huge networks size.