• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2213-2220
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• 2017

EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반의 배경차분 기법을 이용한 이동객체 검출 (Moving Object Detection; MOD) 프로세서의 효율적인 하드웨어 구현 방식을 제안한다. 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해 배경 생성에 사용되는 일부 연산을 근사화하여 구현하였으며, 배경차분과 가우시안 계산의 나눗셈 연산에 사용되는 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 설계한 MOD 프로세서는 MATLAB/Simulink를 이용한 HDL-netlist 시뮬레이션과 FPGA-in-the-loop 방식을 통해 기능을 검증하였다. IEEE CDW-2014 데이터 세트의 6가지 영상을 입력으로 사용하여 MOD 성능을 평가한 결과, 평균 재현율(recall)은 0.7700, 평균 정밀도(precision)는 0.7170, F-measure가 0.7293으로 평가되었다. Xilinx ISE를 이용하여 FPGA 합성한 결과, Virtex5 XC5VSX95T 디바이스에서 총 882 슬라이스와 $146{\times}36kbit$의 블록 램으로 구현되었으며, 동일한 알고리듬을 적용한 기존의 구현 사례에 비해 약 60%의 하드웨어를 감소시켰다. MOD 프로세서는 최대 75 MHz의 클록 주파수로 동작하여 $800{\times}600$ 해상도의 영상에 대해 39 fps의 성능으로 실시간 처리가 가능한 것으로 평가되었다.

• 대한화장품학회지
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• 제23권2호
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• pp.23-32
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• 1997

피부 내에서의 멜라닌 색소의 생성은 태양광에 존재하는 유해한 자외선으로부터 생체를 보호하는 중요한 방어 수단으로 여겨지고 있다. 타이로시네이즈라는 효소가 이러한 멜라닌의 합성 과정에 있어서 매우 중요한 역할을 수행한다. 이러한 이유로 피부의 색소생성을 조절하는 많은 연구의 대부분이 타이로시네이즈의 효소적 조절에 초점이 맞추어져 왔다. 본 연구자들은 전통 한약재인 반하의 물 추출물이 비록 타이로시제이즈에 대한 저해 작용은 없으나 배양된 B-16 마우스 흑색종 세포의 멜라닌 생성을 억제한다는 것을 발견하였다. 본 연구자들은 또한 반하 추출물이 배양된 세포의 타이로시네이즈 효소 활성을 낮춘다는 사실도 발견하였다. 이러한 반하 추출물의 작용 기작을 밝혀내기 위하여 반하 추출물이 B-16 마우스 흑색종 세포의 타이로시네이즈 mRNA양에 미치는 영향에 대하여 reverse transscription-polymerase chain reaction 기법을 이용, 연구를 수행 하였다. 연구 결과 반하 추출물은 타이로시네이즈 mRNA의 양을 용량 의존적인 경향으로 감소시킴이 밝혀졌다. 즉, 반하 추출물을 2$\mu\textrm{g}$/$m\ell$ 및 5$\mu\textrm{g}$/$m\ell$ 처리시 각각 20%와 44%의 mRNA 양의 감소가 관찰 되었다. 이러한 결과는 반하 추출물이 타이로시네이즈 mRNA의 전사 조절을 통하여 그 미백효과를 발휘한다는 것을 의미한다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제34권3호
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• pp.257-264
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• 2006

침지형 막/생물반응기에 암모니움 합성폐수를 공급하여 약 350일 동안 운전하면서 질산화 특성 및 미생물의 분포 변화를 살펴보았다. 원수의 암모니움 농도는 500-1000 $mgNH_4-N/L$, 질소 부하는 $1-2\;kgN/m^3{\cdot}d$로 공급하였고, 용존산소(DO)농도, 슬러지 체류시간(SRT), 온도 변화에 따른 질산화 효율, 아질산성 질소의 비율, 슬러지 농도, sludge volume index(SVI)변화를 모니터링 하였다. DO 농도, 온도, SRT 증가에 따라 암모니움 산화율은 증가하였으며, 이와 같은 암모니움 산화율의 감소로 MBR 내에서 free ammonia($NH_3-N$)농도가 증가할 경우 처리수에서 아질산성 질소의 비율이 높아졌다. 운전 기간 중 원인이 뚜렷하지 않은 질산화 효율의 급격한 감소가 관찰되었는데, 이때 슬러지 벌킹 및 SVI 값의 증가가 동시에 수반되었다. 운전 후반부에 질산화균이 우점된 MBR에 추가로 유기물을 공급하면, SVI 값이 2배로 증가하였고 암모니움 산화율은 감소하였다. FISH 분석에서 나타난 MBR내의 미생물 분포는 암모니아 산화균의 경우 Nitrosomonas가 우점하였으나 운전 후반부로 갈수록 Nitrosospira의 비율이 Nitrosomonas와 비슷할 정도로 증가하였다. 아질산 산화균은 Nitrospira가 우점하였지만 Nitrobacter 역시 운전기간 내내 관찰되었는데, 이는 MBR 내에서 높게 유지된 아질산성 질소가 Nitrobacter의 성장에 도움을 준 것으로 보인다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제25권4호
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• pp.287-296
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• 2005

프로테오믹스 기법을 이용하여 벼 저온 스트레스 관련 단백질을 분리 동정하기 위하여 저온 처리한 벼로부터 단백질을 분리하였다. 분리한 단백질로부터 Rubisco 단백질을 제거하기 위해 $15\%$ PEG fractionation을 실시한 후 $15\%$ PEG 상등액과 pellet 분획을 각각 이차원전기 영동으로 단백질을 분석하였고, MALDI-TOF MS를 이용하여 단백질을 동정하였다. $15\%$ PEG 상등액에서 8개의 단백질 spot이 증가하였고 10개의 spot 이 감소하였다. 증가한 8개 단백질 spot 중에서 epimerase/dehydratase, fructokinase, ribose-5-phosphate isomerase (Rpi), chaperonin 21 precursor, photosystem II oxygen-envolving complex (PS II OEC) protien 2 precursor, thioredoxin h-type (Trx-h) 등 6개의 단백질이 확인되어졌다. $15\%$ PEG pellet 분획에서 13개의 단백질 spot이 증가하였고 14 spot이 감소하였으며, 증가한 13개 단백질 spot중에서 OSJNB b059K02.15, hypothetical protein, mitogen-activated protein kinase kinase (MAPKK), 20S proteasome beta 7 subunit, Rubisco small subunit 등 5개의 단백질이 확인되어졌다. 확인되어진 단백질들은 기능별로 분류해 본 결과, 세포대사관련 단백질, energy 생성에 관련된 단백질, 산화환원 조절관련 단백질, 식물 병 방어관련, 단백질 합성 및 신호전달 관련 단백질 등으로 분류되었다. 이들 중 RPi와 MAPKK가 저온 스트레스에 의해 발현되는 것이 본 실험의 프로테옴 분석을 통하여 최초로 동정되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제9권2호
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• pp.139-147
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• 2006

본 연구에서는 가스 하이드레이트 부존 예상지역인 한반도 동해 지역의 탄성파 탐사자료 처리 및 해석결과를 근거로 하여 가스 하이드레이트의 탄성파 탐사자료의 특성, 지층 정보 및 속도를 규명하기 위해서 탄성파 수치모형 실험을 실시하였다. Staggered grid를 이용한 유한차분법 탄성파 모델링 기법으로 통상적인 다중채널 탄성파 탐사, OBC 탐사 그리고 VCS 탐사에 대해여 적용하였다. 본 연구 결과 staggered grid를 이용한 유한차분법은 P파와 S파 그리고 밀도에 대한 변수를 자유롭게 적용할 수 있어서 심해저 가스 하이드레이트의 부존상황에 대한 탄성파 모델링 적용이 용이하였으며, 가스 하이드레이트의 부존 증거인 BSR (Bottom Simulating Reflector)과 같이 가스 하이드레이트층과 자유 가스(Free Gas)층 사이의 경계면에서 높은 임피던스 차이로 인한 큰 진폭의 반사파와 위상역전 현상을 관찰할 수 있었다. 그리고 수치모형 실험을 이용하여 획득한 자료에 대하여 수진기와 음원의 거리에 따른 반사계수를 계산하였으며 수치 모델링으로 획득한 인공합성 탄성파기록의 반사계수와 Shuey (1985)의 근사식에 의해 구해진 반사계수의 값이 거의 일치하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.343-343
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• 1999

아크용접은 산업전반에 걸쳐 그 생산기반에 없어서는 안될 필수기술로써 자동차 및 조선, 항공우주산업에 이르기까지 경제기반에 미치는 파급효과가 매우 크다. 그러나 이 아크용접을 하게 되면 각종 가스와 미세입자로 이루어진 흄이 발생하게 되는데 이들은 작업자들의 건강에 많은 영향을 미치는 것으로 보고되어 있다. 용접흄에는 용접재료 및 용접공정에 따라 다양한 유해원소가 포함되어 있고 그 종류에 따라 인체에 미치는 잠재적 독성효과도 매우 광범위하다. 최근 국내에서는 용접사들 중에 용접흄에 포함된 중금속 중 Mn중독에 의한 파킨스씨병 환자들과 Cr중독에 의하여 콧속 연골에 구멍이 뚫리는 비중격천공(鼻中隔穿孔) 환자들이 직업병으로 판정 받아 산재요양이 승인된 사례가 있다. 이러한 계기로 인하여 용접사들의 용접기피 현상이 심화되고 작업환경에 대한 법적규제는 선진 외국뿐만 아니라 국내에서도 한층 엄격하게 강화되고 있는 실정이다. 따라서 이제는 작업자와 사용자 모두 용접흄에 대한 인식의 전환이 요구되는 때이며 여러 분야에서 이러한 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어야 한다. 해외에서는 이미 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 국내의 경우는 매우 미비한 상태이며 용접산업의 미래 영향력이나 필요성을 고려할 때 국내에서도 적극적인 관심을 가져야 할 부분으로 판단된다. 본 연구에서는 아크용접공정에서 발생하는 흄의 특정 중금속 성분이 인체에 치명적인 악영향을 미치는 것에 착안하여 여러 종류의 용접재료에서 발생되는 용접흄의 중금속 분포를 조사하여 비교하였다. 이것은 향후 용접재료별 및 용접공정별 발생되는 흄의 유해원소를 저감시킬 수 있고 또한 각종 유해원소의 노출기준 및 평가기준을 마련할 수 있는 기초data로써 도움이 되리라 사료된다.동, 공정중재고가 줄어드는 결과를 보였고, 가동률 수준이 높을수록 ORR 방법간의 차이가 크게 나타났다. 그리고 부하평준화 기능은 Order Release 정책의 유효성에 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로, Order Release 방법은 우선순위규칙간의 성능차이를 줄이거나, 대체할 수 통제 기법이라기보다는 우선순위규칙을 보완하여 공정중재고와 작업현장에서의 리드타임, 리드타임의 편차를 줄여주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 그리고, 계획시스템이 존재하여 계획오더가 일정기간간격으로 이송되는 환경에서 특히 유용하다는 결론을 얻었다. 알 수 있었다. 것인데, 제조업에서의 심각한 고비용, 저효율 문제 를 해결하기 위해 필수적으로 도입해야만 하는 실정이다. 또한 소비자의 다양한 요구로 인 하여 제품의 종류와 사양면에서 심한 변동을 보이는 시장 수요에, 신속한 정보처리로 대응 하는데도 크게 기여하고 있다. 이에 본 연구에서는, 자동차 Job Shop의 동기화 생산방식을 지원하는 동기화 생산시스템의 구축 모델을 제시하고자 한다.과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(min

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2093-2099
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• 2016

PRESENT, ARIA, AES의 3가지 블록 암호 알고리듬을 지원하는 다중 암호 프로세서 설계에 대해 기술한다. 설계된 암호 칩은 PRmo (PRESENT with mode of operation), AR_AS (ARIA_AES) 그리고 AES-16b 코어로 구성된다. 64-비트 블록암호 PRESENT를 구현하는 PRmo 코어는 80-비트, 128-비트 키 길이와 ECB, CBC, OFB, CTR의 4가지 운영모드를 지원한다. 128-비트, 256-비트 키 길이를 지원하는 AR_AS 코어는 128-비트 블록암호 ARIA와 AES를 자원공유 기법을 적용하여 단일 데이터 패스로 통합 구현되었다. 128-비트 키 길이를 지원하는 AES-16b 코어는 저면적 구현을 위해 16-비트의 데이터패스로 설계되었다. 각 암호 코어는 on-the-fly 키 스케줄러를 포함하고 있으며, 평문/암호문 블록의 연속적인 암호/복호화 처리가 가능하다. FPGA 검증을 통해 설계된 다중 블록 암호 프로세서의 정상 동작을 확인하였다. $0.18{\mu}m$ 공정의 CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, 54,500 GEs (gate equivalents)로 구현이 되었으며, 55 MHz의 클록 주파수로 동작 가능하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.270-279
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• 2005

일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.