• ETRI Journal
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• 제13권4호
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• pp.42-51
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• 1991

MBE 성장시 기판 표면에서의 성장과정을 운동론적 지배과정과 열역학적 지배과정으로 나누어 성장모델을 제시하였으며, 화학적 평형상태에서의 열역학이 III-V compound의 성장속도와 composition 에 미치는 영향을 기존의 보고된 결과 데이터와 비교 분석하였다. 특히 miscibility gap 내에 존재하는 III-V ternary compound의 경우 박막의 성질 및 소자의 특성에 영향을 미치는 alloy clustering은 저온 성장시 surface kinetics에 의해, 고온성장시에는 열역학적 spinodal decomposition에 의해 결정됨을 알수 있었다. 열역학적 모델에서는 기판과 layer사이의 lattice mismatch와 재료의 elastic coefficient의 함수인 additive strain Gibbs free energy, 그리고 ternary solid solution의 regular behavior를 가정하여 ternary alloy의 mixing에 기인한 excess Gibbs free energy를 고려하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권5호
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• pp.381-392
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• 2003

Multi-temporal approaches using sequential data acquired over multiple years are essential for satisfactory discrimination between many land-cover classes whose signatures exhibit seasonal trends. At any particular time, the response of several classes may be indistinguishable. A harmonic model that can represent seasonal variability is characterized by four components: mean level, frequency, phase and amplitude. The trigonometric components of the harmonic function inherently contain temporal information about changes in land-cover characteristics. Using the estimates which are obtained from sequential images through spectral analysis, seasonal periodicity can be incorporates into multi-temporal classification. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 ～ 2000 using a dynamic technique. Land-cover types were then classified both with the estimated harmonic components using an unsupervised classification approach based on a hierarchical clustering algorithm. The results of the classification using the harmonic components show that the new approach is potentially very effective for identifying land-cover types by the analysis of its multi-temporal behavior.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제22권8호
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• pp.897-902
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• 2001

The protein back-extraction processes were discussed from the viewpoint of the micelle-micelle interaction. Bovine serum albumin (BSA) suppressing the cluster formation of reverse micelle (positive value of ${\beta}pr)$ has the high back-extra cted fraction (Eb), but cytochrome c enhancing the formation of reverse micelle (negative value of ${\beta}pr)$ has the low back-extracted fraction, relatively. We have also examined quantitatively the effects of alcohol addition and protein solubilization on the percolation process of reverse micelle. The alcohols suppressing the formation of micellar cluster (high values of ${\beta}t)$, remarkably improved the back-extraction rates of BSA and cytochrome c. The values of ${\beta}t$, defined by the variation of percolation process, and the back-extraction behavior of proteins have a good linear correlation. These results indicate that the micelle-micelle interaction or micellar clustering plays an important role in the back-extraction process of proteins.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.708-710
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• 2014

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.88-93
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• 2020

Based on the capture-emission energy (CEE) maps of CMOS devices, a physics-informed machine learning model for the bias temperature instability (BTI)-induced threshold voltage shifts and low frequency noise is presented. In order to incorporate physics theories into the machine learning model, the integration of artificial neural network (IANN) is employed for the computation of the threshold voltage shifts and low frequency noise. The model combines the computational efficiency of IANN with the optimal estimation of Gaussian mixture model (GMM) with soft clustering. It enables full lifetime prediction of BTI under various stress and recovery conditions and provides accurate prediction of the dynamic behavior of the original measured data.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.765-774
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• 2011

본 연구는 효율적인 당뇨관리사업을 할 수 있는 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 2007년, 2008년도 국민건강영양조사를 통해 검진에 참여한 당뇨인지환자 666명의 자료를 수집하여 분석하였다. 당뇨인지 환자의 관리행태에 대한 군집분류는 K-means 기법을 이용하였고 관리행태에 대한 요인분석은 의사결정나무와 다중로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 당뇨인지환자의 군집은 크게 3개로 분류되었다. 건강행태사업 대상군은 당뇨 치료와 합병증 검사는 잘 받고 있으나 음주, 흡연, 운동실천 등 건강행태 개선이 보다 적극적으로 이루어져야 하는 집단이다, 중점관리사업 대상군은 치료를 제대로 받지 않고, 합병증검사도 하지 않으며 혈당관리를 위한 건강행태 개선도 적극적으로 하지 않는 집단이다, 합병증검사사업 대상군은 치료를 잘 받고 있으며 건강행태도 개선하고 있지만 급만성 합병증을 조기 발견하기 위한 합병증검사를 소흘히 하는 집단이다. 군집을 분류하는데 가장 중요한 요인은 고지혈증 유무로 나타났으며 그 외 성, 소득, 연령, 직업, 주관적 건강상태도 주요한 변수였다. 당뇨 조절율을 향상시키기 위해서는 각 군집의 특성에 따라 보다 특화된 당뇨관리 프로그램이 적용되어야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6D호
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• pp.697-705
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• 2010

본 연구에서는 환경의식과 철도이용행동의 관련성 분석을 통해 환경의식이 철도이용 촉진에 미치는 시사점에 대해 고찰하고자 하였다. 본 연구의 위상은 2008년 대구광역권 철도이용실태조사의 환경의식과 철도이용행동에 관한 실증적 분석이라는데 있고, 저탄소 녹색성장의 정책을 제언하는 데 있다. 본 연구 결과, 이용교통수단별 4개 인자의 환경의식이 각각 다르다는 점을 통계적으로 증명하였다. 이것은 환경의식이 교통수단선택행동에 긍정적 또는 부정적인 영향을 미치고 있다. 이는 사회적 환경의식이 높을수록 철도이용을 선호한다는 점을 의미한다. 즉, 환경문제에 대한 자동차 이용을 둘러싼 사회적 딜레마를 해결하는 정책으로써 철도이용촉진도 생각할 수 있다. 또한 환경의식지표를 고려해 철도와 승용차와 철도와 버스에 대한 이항프로빗 모형으로부터는 사회적인 환경의식지표가 철도이용의향행동에 긍정적인 영향을, 이기적인 환경의식지표는 부정적 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 사회적인 환경의식이 높고 이기적인 환경의식이 낮을수록 승용차로부터 철도로의 수단 전환 가능성이 높다는 것을 의미한다. 이 결과에 근거하면 철도이용촉진은 철도서비스 개선뿐만 아니라 환경의식의 계도도 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-101
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• 2017

API(Application Program Interface) 콜 시퀀스 분석은 분석 대상 프로그램에서 API 콜 정보를 추출한 후 분석하는 기법으로 다른 기법들에 비해 대상의 행위를 특징할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 API 콜 시퀀스 분석기법은 동일한 기능을 수행하는 함수를 상이한 함수로 잘못 식별하여 분석을 수행하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 API 각각을 추상화시키는 방식을 추가하여 기존의 식별 문제를 해결하고 분석 성능을 향상시키고자 한다. 그 후 분석 대상들에서 획득한 추상화된 API 콜 시퀀스에 LSH(Locality Sensitive Hashing) 기법을 적용하여 각 분석 대상들 간의 유사도를 계산하고 유사한 유형끼리 클러스터를 형성하는 과정을 수행하였다. 본 연구는 악성코드 분석 시 악성코드의 유형을 파악하는 데 요긴하게 사용할 수 있으며, 최종적으로는 해당 유형 정보를 기반으로 악성코드 분석의 정확도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.

• 한국대기환경학회지
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• 제16권5호
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• pp.469-476
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• 2000

This study was performed to understand the behavior and source characteristics of particulate trace metals in Daegu area. To do this, total of 84 samples had been collected from January to December 1999. TSP (total suspended particulate matter) and PM-10(particulate matter with aerodynamic diameters less 10${\mu}{\textrm}{m}$) were collected by filters on portable air sampler, and in TSP and PM-10 were analyzed by ICP(Inductively Coupled Plasma Spectrometer) after preliminary treatment. The results were follow as: first, annul means of TSP and PM-10 concentration were 123 and 69$\mu\textrm{g}$/㎤ respectively. The concentration of TSP adn PM-10 were highest in winter season compared to other seasons. Second, the concentration of Al, Fe, Mn were higher in TSP than in PM-10, indicating that these metals are generally associate with natural contributions. Third, a hierarchical clustering technique was used to group 9 metals. The results from the cluster analysis of TSP and PM-10 shows a similar clustering pattern : Fe, Al in a group and the rest of the metals such as Ni, Cr, As, Mn, Cd, Pb, Zn in the other group. One group of metal such as Fe, Al is associated with natural sources such as soil and dust. The other is closely related to urban anthropogenic sources such as fuel combustion, incineration, and refuse burning, Finally, using Al as a reference element, enrichment factors were used for identifying the major particulate contributors. The enrichment factors of Al. Fe<10 (standard value of enrichment factor) were considered to have a significant dust and soil source and termed nonenriched. Ni, Cr, As, Mn, Cd, Pb, Zn》10 is enriched and has a significant which is contributed by athropogenic sources.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.105-114
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• 2009

바둑에 있어 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구현하기 위해 반드시 극복해야 하는 기본적인 문제이다. 사활문제와 같은 국부적인 바둑 문제를 해결하기 위하여 고려해야 될 중요한 사항은 게임 트리의 엄청난 분기수와 그 깊이를 어떻게 처리하느냐이다. 본 논문에서 수행된 실험의 기본 착상은 둘러싸인 돌들을 죽이기 위해 인식된 첫 수들을 찾아내는 인간의 습성을 모방한 것이다. 바둑에 있어, 유사한 사활문제(패턴)들은 자주 유사한 해들을 갖는다. 유사한 패턴을 분류 하기 위하여 코호넨 신경망(KNN)을 기반으로 한 군집화를 수행하였으며, 실험 결과는 고무적이며 사활문제를 풀기 위해 신경망으로 통제 학습을 사용하는 패턴 일치와 경쟁할 수 있음을 알아냈다.