• KDI Journal of Economic Policy
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• 제26권2호
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• pp.281-314
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• 2004

환율의 변화에 따른 개별 교역재 가격의 변화는 '환율전이효과(Exchange rate pass-through)'로 불리며, 국제경제학의 가장 중요한 연구분야 중의 하나로 인식되고 있다. 또한 환율변화 당사국의 교역재 가격변화에 따라 시장전체에서 일어나는 환율의 전이현상은, 수출시장과 특정수출국의 환율이 변화할 때 수출국의 가격책정전략과 시장전체의 반응에 대한 정보를 제공해줄 수 있다는 점에서 깊은 연구가 필요하다. 그러나 대부분의 연구는 환율변화에 따른 특정 국가의 수출재 가격변화만을 고려할 뿐, 경쟁국 재화가격의 변화나, 이에 따른 수출대상국의 재화시장이 전체적으로 받는 충격에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문은, 한국과 일본의 대미 달러 환율변화에 따른 철강재의 가격변화를 통해 시장의 반응을 분석한다. Bootstrap-after-bootstrap을 활용한 vector error correction 모형과 이에 따른 충격반응함수분석, 그리고 Phillips-Hansen의 추정방법(fully modified estimation)을 통한 분석은 몇 가지 중요한 시사점을 제공하는데, 그중 가장 중요한 두 가지를 요약하면 다음과 같다. 즉, (i) 한일 양국의 환율변화는 미국 철강시장에서의 양국 수출철강가격에 대해 서로 다른 개별적 전이효과를 야기하며, (ii) 여타 수출국의 반응도 한일 양국 중 어느 나라 제품의 가격이 변화하는가에 따라 달라진다는 것이다. 이에 따라 같은 비율의 환율변화에 대해서도 그 당사국에 따라 시장의 가격반응은 달라지게 됨을 알 수 있다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제60권7호
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• pp.227-231
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• 2017

Purpose: This study aimed to verify the safety of low-dose topiramate on language development in pediatric patients with migraine. Methods: Thirty newly diagnosed pediatric patients with migraine who needed topiramate were enrolled and assessed twice with standard language tests, including the Test of Language Problem Solving Abilities (TOPs), Receptive and Expressive Vocabulary Test, Urimal Test of Articulation and Phonology, and computerized speech laboratory analysis. Data were collected before treatment, and topiramate as monotherapy was sustained for at least 3 months. The mean follow-up period was $4.3{\pm}2.7months$. The mean topiramate dosage was 0.9 mg/kg/day. Results: The patient's mean age was $144.1{\pm}42.3months$ (male-to-female ratio, 9:21). The values of all the language parameters of the TOPs were not changed significantly after the topiramate treatment as follows: Determine cause, from $15.0{\pm}4.4$ to $15.4{\pm}4.8$ (P>0.05); making inference, from $17.6{\pm}5.6$ to $17.5{\pm}6.6$ (P>0.05); predicting, from $11.5{\pm}4.5$ to $12.3{\pm}4.0$ (P>0.05); and total TOPs score, from $44.1{\pm}13.4$ to $45.3{\pm}13.6$ (P>0.05). The total mean length of utterance in words during the test decreased from $44.1{\pm}13.4$ to $45.3{\pm}13.6$ (P<0.05). The Receptive and Expressive Vocabulary Test results decreased from $97.7{\pm}22.1$ to $96.3{\pm}19.9months$, and from $81.8{\pm}23.4$ to $82.3{\pm}25.4months$, respectively (P>0.05). In the articulation and phonology validation in both groups, speech pitch and energy were not significant, and all the vowel test results showed no other significant values. Conclusion: No significant difference was found in the language-speaking ability between the patients; however, the number of vocabularies used decreased. Therefore, topiramate should be used cautiously for children with migraine.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.532-536
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• 2007

급속한 도시화 및 지구온난화로 인한 집중호우로 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 홍수피해를 최소화하기 위하여 4대강 중심의 홍수예경보시스템이 구축되는 등 다양한 제도적 장치가 마련되고 있으나 중소하천이 분포되어 있는 도시유역에서의 홍수예측기능은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중소 도시하천에 적용 가능한 실시간 도시홍수예측서비스 시스템(Realtime Urban Flood Forecasting Service, U-FFS)을 개발하였다. 경기도 성남에 위치한 탄천을 대상유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위관측소를 설치하여 수문데이타를 수집하였으며 이를 바탕으로 수위예측모형을 구축하였다. 모형구축에는 이미 국내외 학계에서 그 정확도가 입증된 바 있는 Data-driven 모델의 일종인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하였다. 개발된 수위예측모형은 지정된 시간에 자동으로 작동 가능한 실행파일로 프로그래밍되어 최종적으로 홍수예측 웹서비스와 연동된다. U-FFS는 집중호우 발생 시 최종 유출구의 30분, 1시간, 2시간 후의 수위 예측값을 웹 상을 통해 제공함으로써 언제 어디서나 홍수예측 정보를 누구나 손쉽게 획득할 수 있는 장점이 있다. 시범운영 결과, 30분 및 1시간 후의 수위 예측은 정확도가 매우 뛰어났으며 2시간 후의 수위 예측의 정확성은 다소 떨어지는 것으로 확인되었으나 전반적인 홍수예측 판단에는 무리가 없을 것으로 예상된다. 본 시스템의 홍수예측모형은 생성 및 수정이 간편하여 그 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 특히 안전함을 지향하는 각종 U-City나 홍수피해가 빈번한 도시유역에 적용하면 기존 시스템과 차별화된 실시간 홍수예측 서비스가 가능해져 홍수피해를 최소화할 수 있을 것이다. 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001

• 한국축산식품학회지
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• 제28권2호
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• pp.187-195
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• 2008

The purpose of this study was to establish proper shipping weight and backfat thickness by applying the growth model to backfat thickness, measured by means of not only body weight, but also ultrasonography, and predicting the changes by age. Three breeds, i.e. Duroc, Landrace, and Yorkshie, were analyzed, and the Gompertz, logistic, and Von Bertalanffy model were used for inference with the parameter of the growth model being sex. As a result, both body weight and backfat thickness showed different growth curve parameters and characteristics at inflection points depending on model selection and sex. As for backfat thickness, in estimating the inflection point, unlike the case of body weight, the inflection ages of the boars of the Duroc breed was earlier than that of sows, whereas the inflection ages of the sows of the Landrace and Yorkshire breeds was earlier than that of boars. More than anything else, in the analysis of the changes in backfat thickness according to body weight, as the body weight reached 145kg, the backfat thickness showed much variation as great as 1.7-3.2 cm in each breed and sex. In addition, unlike the other breeds, the boars of the Landrace breed showed an exponential type of relationship between body weight and backfat thickness. As they grow to become 100 kg or heavier, abrupt change in back fat thickness was confirmed. If the growth of body weight and backfat thickness is understood and the genetic relationship is taken advantage of like this, it would be possible to set desired body weight and backfat thickness, and thus help effectively set the shipping time. If not only the phenotype, but also genetic parameters about growth characteristics are estimated and analyzed additionally, more effective data can be generated.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권3호
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• pp.603-617
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• 2013

본 연구는 개인의 의사결정 과정에서 자신이 가지고 있는 확률적 지식과 자신이 선택한 결과 사이에 간극이 발생하는 현상을 분석해 봄으로써 수학영재학생들을 위한 확률문제 지도시 고려해야 할 점들을 알아보는 것이다. 이를 위해 23명의 6학년 수학영재 학생들에게 확률과 기댓값의 개념이 내재된 확률 문제 5개(조건이 하나씩 변하는 시리즈)를 제시하고 그들의 선택에 영향을 미친 요인들을 분석하고 이를 시각화하였다. 초등수학영재학생들이 선택한 결과와 그 근거에 대한 분석은 수업 관찰 및 비디오 분석, 학습지 분석, 그리고 관찰자의 면담의 삼각분석법을 사용하였다. 결과 분석을 통하여 영재학생들에게 확률 문제를 지도할 때 고려해야 할 교육적 시사점을 제시하였다.

• 한국인구학
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• 제21권1호
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• pp.162-183
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• 1998

여기서는 많은 수의 비관측사례로부터 발생할 수 있는 표본의 편의(bias) 문제를 탐구한다. 이 연구는 본래 일본 후생성이 1989년 실시한 <가족주기와 가구형태에 대한 인구학적 조사> 자료를 이용하여 노인부보와 자녀간 근접성을 분석하는 목적에서 이루어졌다. 그런데 <가족주기와 가구형태에 대한 인구학적 조사>는 노인부모를 대상으로 한 조사가 아니라 전체 가구 일반에 대한 조사이기 때문에 노인부모에 대한 많은 정보를 손상하고 있었다. 또한 본 조사는 가구주를 통하여 가족원에 대한 정보를 획득하는 방식으로 설계되었기 때문에 가족원에 대한 정보가 완전하지 못하였다. 나아가 비관측사례의 유형을 보면 여러 항목들이 동시적으로 관측되지 않고 있었다. 이와 같이 복합적 메커니즘에서 발생한 비관측 사례는 분석의 편의를 초래할 위험이 크다. 우선, 많은 수의 비관측사례로 표준오차를 잘못 추정할 소지가 크다. 더욱이 사례들이 선택적으로 관측되지 않았다면 관측된 자료에 따른 추정을 심각한 편의를 포함할 수 있다. 이와 같이 손상된 자료로부터 발생할 수 있는 추정 편의를 개선하기 위하여 여기서는 두 가지 기법을 활용하였다. 첫째, 관측치와 공변인간의 관계에 기초하여 비관측사례를 추정하는 방법으로 EM 알고리듬을 활용하였다. 둘째, 관찰의 선택성에서 비롯된 추정 편의를 개선하기 위하여 이단계(two stage) 모형을 활용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.169-176
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• 2020

최근 심층 신경망 (Deep Neural Networks, DNNs)는 모바일 및 임베디드 디바이스에 인간과 유사한 수준의 인공지능을 제공해 많은 응용에서 혁명을 가져왔다. 하지만, 이러한 DNN의 높은 추론 정확도는 큰 연산량을 요구하며, 따라서 기존의 사용되던 모델을 압축하거나 리소스가 제한적인 디바이스를 위해 작은 풋프린트를 가진 새로운 DNN 구조를 만드는 방법으로 DNN의 연산 오버헤드를 줄이기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 이들 중 최근 작은 메모리 풋프린트를 갖는 모델 설계에서 주목받는 기법중 하나는 레이어 간에 패러미터를 공유하는 것이다. 하지만, 기존의 패러미터 공유 기법들은 ResNet과 같이 패러미터에 중복(redundancy)이 높은 것으로 알려진 깊은 심층 신경망에 적용되어왔다. 본 논문은 ShuffleNetV2와 같이 이미 패러미터 사용에 효율적인 구조를 갖는 소형 신경망에 적용할 수 있는 패러미터 공유 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 작은 크기의 템플릿과 레이어에 고유한 작은 패러미터를 결합하여 가중치를 생성한다. ImageNet과 CIFAR-100 데이터셋에 대한 우리의 실험 결과는 ShuffleNetV2의 패러미터를 15%-35% 감소시키면서도 기존의 패러미터 공유 방법과 pruning 방법에 대비 작은 정확도 감소만이 발생한다. 또한 우리는 제안된 방법이 최근의 임베디드 디바이스상에서 응답속도 및 에너지 소모량 측면에서 효율적임을 보여준다.

• 대한조선학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.122-129
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• 1997

외판곡가공 과정의 역학적해석에 사용되는 열탄소성 해석은 계산시간이 많이 소요된다. 선상가열작업의 최적공정을 구하기 위하여는 시뮬레이션과 유한요소해석 사이에 상당수의 반복계산이 필요하다. 그러므로 요구되는 천문학적인 계산시간으로 인하여 선상가열의 수치시뮬레이션은 많은 제약을 받고 있다. 따라서 선상가열의 시뮬레이션에 소요되는 역학해석 계산시간을 크게 줄이는 방안이 필요하다. 외판곡가공에서의 역학적 정보를 효율적으로 구하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 선상 가열 작업에 영향을 끼치는 요소들을 살펴보았으며, 역전파 방식의 인공 신경망을 이용하여 일종의 추론기구를 구현하였다. 신경망은 은닉층의 갯수와 은닉층에 있는 뉴런의 갯수를 바꿔 주며 수치해석 결과들을 학습시켰다. 그 결과 두개의 은닉층을 가진 인공 신경망의 경우 각 은닉층에 뉴런의 갯수가 충분하다면 학습 예제들을 쉽게 학습하였고, 또 학습된 결과로부터 새로운 해를 도출해 낼 때 그 값은 실제 값과 비교해 볼 때 비교적 작은 오차를 보였다. 결과적으로 구하고자 하는 문제영역 근처에 충분한 학습 예제가 마련된다면 비교적 실제 값에 근사하는 결과를 보인다는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 수치해석결과의 학습방법을 기초로한 인공신경망은 곡면가공의 시뮬레이션단계에서 필요한 역학적 해석정보의 경제적인 산출에 적용가능함이 확인되었다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제15권2호
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• pp.91-96
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• 1981

The wormwood is one of the plants which occur widely throughout the world. Though the precise data on the entire chemical composition of mugwort leaves are not available, the major principles which have been found so far include inulin, alkaloid, thujon, sesquiterpene and several vitamins. Santonin, a parasiticide, is one of the glucosides extracted from the limited species of wormwood. It has long been known in herb medicine that the plants of this family has not only strong hemostatic, analgesic and parasiticidal actions but also therapeutic effects for diarrhea, stomachache and asthma. In recent pharmaceutical botany the wormwood is introduced to have antipyretic and astringent actions also. The mugwort(Artemisia asiatica Nakai) is the most common species of wormwood that occurs in Korea. The usage of this edible leaves of mugwort is rather various. It is used not only for wormwood bath but also as forage, moxa and medicinal agents. Recently Kim et al reported from their study on the effect of mugwort on the motility of isolated intestine of rabbits that tonus and motility were markedly enhanced by mugwort but this effect of mugwort on intestinal motility was almost completely blocked by atropine suggesting that activity of mugwort was exerted through its cholinergic effect. It was the findings of Kim et al that prompted the authors to do the present experiment. The present study was undertaken to investigate effects of mugwort(Artemisia asiatica Nakai) juice on the respiration and blood pressure in cats. And also studied was the mechanism of depressor action of Artemisia asiatica Nakai Juice (AAJ). The results obtained are as follows; 1) It was observed that mean arterial blood pressure and heart rate were decreased markedly by AAJ. Following administration of 0.15 ml/kg and 0.3 ml/kg AAJ into cats the maximum depressor responses observed were $77.5{\pm}2.2\;mmHg$ and $94.0{\pm}3.7\;mmHg$ respectively. 2) Depressor responses to AAJ were blocked markedly by atropine whereas the responses were not affected by propranolol and dibenamine. Therefore it is strongly inferred that depressor action of AAJ results mainly from its cholinergic effect. This inference was further substantiated by the fact that heart rate change which invariably accompanies depressor responses to AAJ was almost completely abolished by atropinization. 3) After administration of AAJ into cats frequency of respiration was markedly increased while depth of respiration decreased during first 2-3 seconds.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.