• 자연과학논문집
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• 제8권2호
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• pp.289-321
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• 1996

조선 후기는 임진.병자 양난을 계기로 사회전반에 급격한 변화를 겪으며 근대 사회로의 전환기를 맞는다. 즉 전쟁으로 인한 국가제도의 문란과 혼란해진 사회구조 속에서 신분제도가 해이해졌고, 상업경제체제와 화폐경제의 발달로 인한 부유한 중인 계층이 대두되었고, 사상적으로는 유교가 공리공론에 빠지면서 유교윤리의 약화현상이 나타나면서 현실치중 의식을 보이는 실학사상이 등장 하였다. 또한 서민문예의 대두로 서민의식을 가진 서민계층(서민의식을 가진 양반계층 포함)이 등장하게 되었다.이 서민 계층의 등장은 복식에 있어서의 대중복식문화를 부각시키면서 유행현상이 출현되었다. 그리고 대중은 이 전환기 사회에서 변화된 그들의 역할과 가치관은 이제 더 이상 지배층에게서 영향력 행사할 충분한 권력이나 매력을 찾지 못했다. 따라서 이들은 새로운 상징적 선도자(Symbolic leaders) 즉, 모범을 보여주는 새로운 대상을 찾았고, 그들의 상징적 선도자는 바로 '자유분방하고, 사회활동을 하는 독립된 여성, 그리고 시와 가무를 즐기는 풍류가이고 또한 신체적으로 매력을 지닌 멋장이인' 기녀들 이었다. 선도자 그룹인 기녀계층에 의해 제시된 새로운 Fashion과 Style인 Erotic Mode와 사치 Mode는 그 시대 사조를 반영하면서 대중이 의식과 기호에 크게 맞아 떨어지자 큰 호응을 얻고 수용되었다. 즉 이들대중은 선도자 그룹을 모방 함으로써 그들과 자신들의 동일시를 성취하고 선도자의 Prestige를 나누어 가지고자 했던 것이다.이러한 이유로 해서 기녀들은 하류계층임에도 불구하고 조선후기 시대의 "패션의식적인"사회집단으로서 대중으로부터 주목받고 대중의 기호를 장악하며, 그들의 복식행동은 대중으로부터 강한 수용을 받게 되면서 대중의 의복 행동에 크게 영향을 미치는 유행선도자(Fashion leader)였음을 보게 된다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제10권6호
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• pp.239-246
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• 2010

Background: Monoclonal antibodies (mAbs) recognizing Class III epitope of CD34 are essential for flow cytometric diagnosis of leukemia. Methods: 27H2 mAb was developed from a mouse alternatively immunized with human acute leukemia cell lines, KG1 and Molm-1. Using flow cytometric analysis of various leukemic cell lines and peripheral blood, immunohistochemical study of frozen tonsil, we characterized 27H2 mAb. Antigen immunoprecipitated with 27H2 mAb immunobloted with anti-CD34 mAb. A case of bone marrow sample of acute lymphoblastic leukemia (ALL) patient was obtained at CBNU Hospital. For epitope identification enzyme treatment with neuraminidase and O-sialoglycoprotein endopeptidase (OSGE) and blocking assay with known classIII mAb (HPCA-2) were done. Results: Only KG1 and Molm-1 revealed positive immunoreactivity. Immunohistochemical staining disclosed strong membranous immunoreactivity on high endothelial venules. Antigen immunoprecipitated by 27H2 mAb showed approximately 100 kDa sized band immunoblotted with anti-CD34 under non-reducing conditions. Epitope recognized by 27H2 mAb disclosed resistancy to both neuraminidase and OSGE treatment and completely blocked with known class III mAb preincubation. CD34 positive leukemic cells in BM of pre B cell ALL patient detected by FITC-conjugated 27H2 and HPCA-2 were identified with similar sensitivity. Conclusion: A novel murine mAb recognizing class III epitope of human CD34 with high affinity, which is useful for flow cytometric diagnosis of leukemia, was developed.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제43권4호
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• pp.411-416
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• 2016

NGS 기술은 전체 게놈 시퀀싱 및 reference 게놈에 alignment에 의해 돌연변이 표현형에 관련된 돌연변이 식별에 이용한다. 그러나 품종 및 계통들을 resequence 하였을 경우 기존의 reference 게놈에 구조적 변이가 보이며, reference와 맞지 않는 게놈지역에서 돌연변이들은 단순한 alignment로 찾을 수 없다. 본 리뷰에서는 NGS 기술을 이용하여 돌연변이체로부터 변이 관련 유전자를 식별하는 MutMap, MutMap-Gap 및 MutMap+ 방법을 기술하였고 지금까지의 연구현황에 대해 기술하였다. 아울러 이들 방법은 nucleotide-binding site-leucine rich repeat (NBS-LRR) 그룹들의 병 저항성 유전자와 같이 구조적 변이를 가진 유전자를 분리하는 등 유용성에 대해 고찰하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제26권2호
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• pp.209-213
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• 1997

민간요법에서 각종 질병치료에 사용되고 있는 어성초의 항균활성 물질을 규명하기 위한 목적으로 연속증류추출장치를 이용하여 포집한 휘발성 정유를 GC-MS로 각 성분을 분리 동정했다. 그 결과 어성초의 휘발성 정유는 GC column에서 52종의 화합물로 분리되었으며, 이중 44종의 화합물이 GC-MS에서 동정되었다. 밝혀진 화합물들은 terpene류 25종, aldehyde류 7종, alcohol류 4종, ketone류 3종 및 기타 5종이며, 이들 중 주요 화합물은 ${\beta}-myrcene$, ${\beta}-ocimene$, decanal, 2-undecanone 및 geranyl propionate이었다.

• 동의생리병리학회지
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• 제30권2호
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• pp.116-123
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• 2016

This study was performed to develop questionnaire of cold-heat pattern identification(PI) based on usual symptoms for general people, and we analyzed reliability of the questionnaire. We reviewed cold-heat PI questionnaire of advanced research and selected twenty-three items through three time experts meeting. Three hundred and fifty nine healthy subjects were joined in this study. As a results, Cronbach's α of cold-heat PI questionnaire was 0.79 and 0.83. According to the factor analysis about fifteen-chosen cold-heat PI questionnaires, each cold-heat consisted of two factors and each Convergence was 56.46% and 65.93%. Intra-class Correlation Coefficient was 0.67-0.83. Based on the median of samples of primary source, we classified subjects into four category as Cold, Heat, No Cold-Heat, and Cold-heat complex. We examined agreement of diagnosis and coefficient of kappa, and agreement rate of diagnosis was 64.2%, and coefficient of kappa was 0.51. Based on research result, we expect that validity study about questionnaire of cold-heat PI based on usual symptoms will be continued, and hope to be used as subsidiary diagnosis in clinical practice.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권7호
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• pp.933-940
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• 2017

선박의 다양한 흘수 및 트림 조건은 조종성능 추정을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 세 종류의 흘수 및 트림 조건에서의 해상 시운전 자료를 바탕으로 하여 선체 유체력 미계수를 추정하였다. 시스템 식별법(system identification)의 하나인 수학적 최적화(mathematical optimization method) 및 Rheinmetall Defense사의 선박 운동 모델을 적용한 fast time 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 시운전 항적데이터 및 관련 시뮬레이션 자료를 이용하여 선체 유체력 미계수를 추정하였다. 최적화 된 계수를 적용한 시뮬레이션 결과는 기존 계수 추정식을 사용한 시뮬레이션 결과와 대비하여 해상 시운전 계측 결과와 유사함을 보여주었으며 추가로 진행된 2차 검증 결과에서도 상대적으로 높은 유사함을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제46권4호
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• pp.204-212
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• 2021

Background: Identification of radioisotopes for plastic scintillation detectors is challenging because their spectra have poor energy resolutions and lack photo peaks. To overcome this weakness, many researchers have conducted radioisotope identification studies using machine learning algorithms; however, the effect of data normalization on radioisotope identification has not been addressed yet. Furthermore, studies on machine learning-based radioisotope identifiers for plastic scintillation detectors are limited. Materials and Methods: In this study, machine learning-based radioisotope identifiers were implemented, and their performances according to data normalization methods were compared. Eight classes of radioisotopes consisting of combinations of ²²Na, ⁶⁰Co, and ¹³⁷Cs, and the background, were defined. The training set was generated by the random sampling technique based on probabilistic density functions acquired by experiments and simulations, and test set was acquired by experiments. Support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and convolutional neural network (CNN) were implemented as radioisotope identifiers with six data normalization methods, and trained using the generated training set. Results and Discussion: The implemented identifiers were evaluated by test sets acquired by experiments with and without gain shifts to confirm the robustness of the identifiers against the gain shift effect. Among the three machine learning-based radioisotope identifiers, prediction accuracy followed the order SVM > ANN > CNN, while the training time followed the order SVM > ANN > CNN. Conclusion: The prediction accuracy for the combined test sets was highest with the SVM. The CNN exhibited a minimum variation in prediction accuracy for each class, even though it had the lowest prediction accuracy for the combined test sets among three identifiers. The SVM exhibited the highest prediction accuracy for the combined test sets, and its training time was the shortest among three identifiers.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.143-161
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• 2023

본 연구에서는 대학생의 전체 역량 측정이 아니라 문제해결역량의 향상도를 측정하기 위해 프로젝트 수업을 진행한 후 학생들의 창의적 문제해결역량이 실제로 수업을 통해서 향상되는지를 확인해 보고자 하였다. 이를 위해 문헌연구, 프로젝트 수업 설계, 프로젝트 수업 전후의 역량조사 및 분석 과정을 거쳤으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 프로젝트 수업전과 수업 후의 학생들의 창의적 문제해결역량은 어느 정도 향상되는지 측정한 결과, 창의적 문제해결 역량을 이루는 문제인식, 분석적 사고, 융통적 사고, 대안발견, 도전적 태도 등 5개 역량이 모두 향상된 것으로 측정되었다. 둘째, 위 5개의 역량간 상관관계가 모두 상호 유의미하게 나타났으며, 특히 높은 상관관계를 나타낸 것은 문제인식과 대안발견, 문제인식과 분석적 사고, 분석적 사고와 대안발견 순이다. 향후, 본 연구의 일반화를 위해 다른 형태의 수업 및 타 대학이나 학과에 적용하는 연구가 수행될 필요가 있다고 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1063-1068
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• 2016

이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1136-1146
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• 2005

지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.