• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.209-216
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• 2020

단백질 항원에 존재하는 에피토프는 에피토프를 기반으로 한 백신 개발의 표적이 되고 있다. 인간의 주조 직적합 복합체 (MHC-1)에 결합하는 펩타이드를 확인할 수 있는 여러 서버들이 보고되고 있으나 인간의 MHC-I 분자의 수가 매우 많고 각 서버 검색 방법의 표준화 부재 등의 문제로 인해 펩타이드 예측에 적절한 서버를 선정하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 MHC-I 결합 펩타이드를 예측하는 서버 30 종을 비교하였으며, 다발성 골수종에 적용하기 위해 survivin 단백질로부터 사람의 HLA-A2 제한 펩타이드를 예측하였다. 본 연구의 결과는 MHC-I 결합 예측의 표준화된 방법을 제시하고 펩타이드 에피토프를 예측하는데 도움을 줄 것이다.

• 한국동물학회지
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• 제33권3호
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• pp.303-309
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• 1990

대장균에서 진핵세포의 펩타이드 호르몬 전구체를 대량으로 생산할 목적으로 T7 overexpression system을 이용하여 angler 어류의 prepro-SRIF I 유전자와 T7 phage coat 단백질 S10 유전자를 결합시켜 일련의 융합유전자를 합성하였다. 이 융합유전자를 가지고 있는 숙주 대장균, BL21 DE3는 3가지 종류의 서로 다른 SRIF 관련 폴리펩타이드를 대량 합성하였다. 본 연구에서는 대량합성된 폴리펩타이드의 특성을 규명하였으며, 펩타이드 호르몬 전구체를 얻기 어려운 이종이에서의 대량발현의 중요성과 표적 펩타이드 호르몬인 SRIF의 적용성을 논의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.115-122
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• 2018

수문순환 과정 중 일부인 유출량을 산정하기 위해서는 지형학적 변수, 강우량, 토양수분, 증발산량 등의 인자들이 필요하다. 본 연구에서는 미계측 지역의 유출량 산정을 위한 주요 인자인 토양수분과 증발산량을 지표면 모델을 통해 산출하고자 한다. 사용한 시스템은 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System) 프레임워크이며 LIS에 적용된 지표면 모델 중 Noah-MP을 초기 매개변수로 사용하였다. 입력 자료는 전지구 범위로 제공되는 자료를 사용하여 남한 지역을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하고 지상 관측 자료, 원격탐사 기반의 토양수분과 증발산량을 통해 정확도를 평가하였고 ASOS 관측 자료를 내삽하여 산출된 토양수분 및 증발산량의 정확도도 평가하였다. 남한 지역을 대상으로 정확도를 평가한 후 대표표적 미계측 지역인 북한을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하였다. LIS의 Noah-MP 지표면 모델로 토양수분 및 증발산량을 산출한 결과 ASOS를 내삽하여 산출한 결과가 설마천의 경우 정확도는 오히려 낮아졌고 청미천, 서산의 정확도는 높아졌다. 이는 초기 매개변수 설정을 이용한 것과 전지구 범위의 자료를 사용하여 토양수분 및 증발산량을 산출하여 발생된 오차이며 매개변수 최적화 및 고해상도의 입력자료를 사용하면 보다 높은 정확도를 확보할 수 있다. 이를 통해 미계측 지역에서도 충분히 활용 가능한 토양수분 및 증발산량을 산출하여 유출량을 산정할 수 있을 것으로 사료된다.

• 안보군사학연구
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• 통권1호
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• pp.191-229
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• 2003

Multi-sensor data fusion techniques combine evidences from multiple sensors in order to get more accurate and efficient meaningful information through several process levels that may not be possible from a single sensor alone. One of the most important parts in the data fusion system is the identification fusion, and it can be categorized into physical models, parametric classification and cognitive-based models, and parametric classification technique is usually used in multi-sensor data fusion system by its characteristic. In this paper, we propose a novel heuristic identification fusion method in which we adopt desirable properties from not only parametric classification technique but also cognitive-based models in order to meet the realtime processing requirements.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.162-167
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• 2015

In this paper, we propose a F-MBE algorithm for Dual mode seeker (CCD and IIR). The MBE algorithm show improved performance at the IIR target size estimation. but the MBE can't use at Dual Mode seeker. To overcome this problem,, we apply template matching method for CCD target size information. The performance of proposed F-MBE method is tested at target intercept scenario of dual mode seeker equipped missile. The experiment results show that the proposed algorithm has the relatively improved performance.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.657-659
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• 1998

In this paper we discuss an algorithm to discriminate a target under track against multiple acoustic counter-measure (ACM) sources, based on sequential testings of multiple hypotheses. The ACM sources are separated from the target under track and generate, while drifting, measurements with false range and Doppler information. The purpose of the ACM is to mislead the target tracking and to help the true target evade a pursuer. The proposed algorithm uses as a test statistic a function of both the sequences of processed waveform signature and the innovation sequences from extended Kalman filters to estimate the target dynamics and the drifting positions of the ACM sources. Numerical experiments on various scenarios show that the proposed algorithm discriminates the target faster with a higher probability of success than the algorithm using only the innovation sequences from extended Kalman filters.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.664-666
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• 2005

막횡단 단백질(Transmembrane Protein)은 약물표적(drug target)으로 신약개발로 대표되는 바이오 산업에서 중요한 연구대상이 되고 있다. 막횡단 단백질의 구조는 실험적 기법 또는 컴퓨터 모델링 기술을 이용하여 연구되고 있으며 컴퓨터 모델링 방법 중에서는 Hidden Markov Mode(HMM)에 기반한 시스템들이 좋은 성능을 보이고 있다. 그런데 이러한 시스템들은 구조형성에 관여하는 단백질의 다양한 특성에 대한 지식은 많이 고려하고 있지 않다. 만약 이러한 특성들이 고려된다면 구조 예측에 효과적인 보다 지능적인 모델을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 본 논문은 단백질의 특성과 관련한 다양한 정보들을 융합하는데 효율적인 최대엔트로피모델(Maximum Entropy Model)을 이용하여 막횡단 단백질의 서열(sequence)로부터 막횡단 지역을 예측하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권4호
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• pp.135-150
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• 2010

In the age of digital convergence, it is expected that quality of life of human beings can be improved by converged devices and services. Researches concerning change of buying patterns and consumer behaviors in these contexts have to be progressed actively. To investigate future trend of consumer behaviors, we used focus group interview for Qualitative approach in the first step and then conducted questionnaire survey for experts in order to get validity and feasibility of research results. As result of research we suggested eight propositions by FGI for 20s target consumers. Additionally, on the basis of qualitative research, by questionnaire survey for 22 experts two perspectives of positive and negative views In future trends were proposed. Results can give lots of Implications and research motivations to academia, practices and workers in public policies who have interests in change of consumer behaviors, thinking styles, and life style under digital convergent environment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.516-518
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• 2012

일반적으로 표적에 대한 탐지는 감시장비의 성능과 지형지물의 차폐 여부가 가장 큰 영향을 준다. 본 연구는 SRTM DSM (Digital Surface Model)과 국방지형정보단 DEM (Digital Elevation Model) 그리고 여기에 수목고를 고려한 DCM (Digital Canopy Model)고도를 기반으로 탐지확률 실험을 하였다. 실험결과 DCM과 DEM 기반의 탐지확률 결과가 가장 유사성이 높았고, SRTM과 DEM 기반의 탐지 확률은 차이가 나는 것으로 확인하였다. 따라서 SRTM이 이론적으로 DSM으로 고려되지만, 향후 추가적인 연구를 통해 이에 대한 분석이 더 필요할 것으로 사료된다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.153-158
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• 2019

In this paper, we analyze the infrared feature for the small coast targets according to the surrounding environment for autonomous flight device equipped with an infrared imaging sensor and we propose Cross Duality of Neural Network (CR-DuNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment. In coastal environment, there are various property according to diverse change of air temperature, sea temperature, deferent seasons. And small coast target have various infrared feature according to diverse change of environment. In this various environment, it is very important thing that we analyze and classify targets from the clutters to improve target detection accuracy. Thus, we propose infrared feature learning algorithm through LSTM neural network and also propose CR-DuNN algorithm that integrate LSTM prediction network with Du-CNN classification network to classify targets from the clutters.