• 미생물학회지
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• 제51권2호
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• pp.133-140
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• 2015

상수리림 산림토양 각 층위 내 물리 화학적, 미생물학적 환경변수간 상관관계를 확인한 결과, 낙엽 분해 층(F)과 부식층(H)은 각 환경변수와 높은 상관관계를 갖는 특징을 나타내었다. 특히, F층에서는 pH가 C 그리고 N과 높은 상관관계를 나타내었고, 부식층(H)에서는 각종 유기산이 토양 세균 밀도와 높은 상관관계를 나타내었다. 상수리림 산림토양의 층위별 세균군집 구조의 계통해석을 위해 각 층위의 계절별 시료로부터 DNA를 직접 추출하고 DGGE 분석한 결과 낙엽층(L)의 경우 43 bands, F층은 42 bands, H층은 43 bands 그리고 근권 토양층(A)은 47 bands로 총 175 bands가 상수리림 산림토양의 DGGE 주요 bands로 선발되었다. 확보된 총 175 DGGE 주요 bands의 16S rRNA 유전자 염기서열 정보를 바탕으로 세균군집의 계통 해석한 결과, 7개 phylum에 32개 order로 세 분류되었다. 각 order에 속하는 염기서열을 heat map 분석하고 상수리림 산림토양의 각 층위을 clustering 한 결과 F층과 H층이 L층 그리고 A층과 서로 다른 cluster를 형성하는 것이 확인되었다. 또한, 산림토양의 각 층위에 존재하는 세균군집 중 약 50%가 ${\alpha}$-proteobacteria로 우점계통군으로 나타났다. 특히, Rhizobiales, Burkholderiales, 그리고 Actinobacteriales 목은 모든 계절과 모든 층위에서 보여지는 세균군집으로 확인되어 상수리림 산림토양에서 대표적인 토착세균 군집임이 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.175-184
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• 2009

본 연구에서는 변화하고 있는 지표를 파악하기 위하여 기존황사발원지인 고비사막과 새로운 황사발원지로 주목받고 있는 만주에 대한 토지피복 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 1999년과 2007년의 SPOT VEGETATION(VGT) 센서로부터 취득된 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 10-day 자료를 사용하였다. 효율적으로 식물의 변화를 탐지하기 위해 NDVI패턴을 분석하고, 식생의 밀도에 따라 level로 분류하여 식생상태를 비교하였다. 그 결과 모든 level을 통해 황사발원지들의 동진추세를 확인할 수 있었다. 또한 기존의 황사발원지였던 고비사막과 황토고원은 positive한 변화를 보인 반면 새로운 황사발원지인 내몽골 고원과 만주는 negative한 변화를 보임을 관찰하였다. 특히 만주는 다른 황사발원지들과 다르게 사막이나 나지의 특성을 가지고 있지는 않으나 지속적으로 negative하게 변화함을 SPOT VGT의 1999년에서 2007년까지 9년 동안의 자료를 분석하여 확인하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제39권4호
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• pp.316-328
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• 2023

In this study, the characteristics of nonpoint pollutant outflow and contribution rate of pollution in Songya-stream mainstream and tributaries were analyzed. Further, water pollution management and improvement measures for pollution-oriented rivers were proposed. An on-site investigation was conducted to determine the inflow of major pollutants into the basin, and it was found that pollutants generated from agricultural land and livestock facilities flowed into the river, resulting in a high concentration of turbid water. Based on the analysis results of the pollution load data calculated through actual measurement monitoring (flow and water quality) and the occurrence and emission load data calculated using the national pollution source survey data, the S3 and S6 were selected as the concerned pollution tributaries in the Songya-stream basin. Results of cluster analysis using Pearson correlation coefficient evaluation and Density based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) technique showed that the S3 and S6 were most consistent with the C2 cluster (a cluster of Songya-stream mainstream owned area) corresponding to the mainstream of Songya-stream. The analysis results of the major pollutants in the concerned pollution tributaries showed that livestock and land pollutants were the major pollutants. Consequently, optimal management techniques such as fertilizer management, water gate management in paddy, vegetated filter strip and livestock manure public treatment were proposed to reduce livestock and land pollutants.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권1호
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• pp.57-70
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• 2006

센싱, 데이터 가공, 통신이 가능한 소형의 센서 노드로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경 변화를 측정할 수 있는 유용한 수단이다. 센서 노드에서 측정된 데이터는 모든 데이터를 수집, 처리하며 사용자에게 전달하는 기능을 가진 프로세싱 센터에 전송된다. 이러한 과정은 에너지 제약을 가진 센서 노드를 고려하여 설계되어야 한다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 로컬 클러스터를 형성하고 클러스터 헤드에 의해 집약된 데이터를 프로세싱 센터에 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 구동에 효과적이다. 자동 구성능력을 지닌 기존의 다중 홉 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법은 개별 센서 노드의 정확한 에너지 소비량을 예측할 수 없는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완한 새로운 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델링 기법은 보로노이 배열(Voronoi tessellation)을 이용하여 클러스터 헤드의 수에 따른 에너지 소비량을 모델링한다. 즉, 센서 필드의 면적, 분포된 센서 노드의 수와 통신 범위를 이용하여 전체 네트워크의 에너지 소비량을 클러스터 헤드의 수에 따라 정량적으로 나타낸다. 본 모델링 기법을 통해 전체 네트워크의 에너지 소비량이 최소가 되는 클러스터의 수를 예측함으로써 저전력을 실현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 구성한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 $90\%$ 이상의 정확도를 가지며, 기존 모델링의 $60\%$대에 비춰볼 때 상당히 우수한 정확도를 지니고 있다. 또한, 센서 노드의 밀도가 증가할수록 에너지 소비량 정확도가 증가하는 효과를 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 효율적인 음악 데이터의 분류를 위한 방법으로 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 분류기 모델을 제안한다. 분산 커널 기반의 퍼지 c-평균은 주어진 오디오 데이터에서 추출된 특징벡터의 평균과 공분산 정보를 동시에 이용하여 기존의 평균값만을 사용하는 방식에 비해 성능을 월등히 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 사용된 방식은 확률적 분포로 주어지는 데이터 사이의 거리를 분산거리척도로 측정하고, 복잡한 분류 경계를 단순화 시키는데 효율적인 커널 개념을 사용함으로서 분류의 정확도를 극대화 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안하는 분류기의 성능을 평가하기 위하여 고전음악, 컨트리음악, 힙합, 재즈의 4개의 장르 음악데이터를 총 1200개 수집하여 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용하는 분류기는 기존의 방식과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 17.73%-21.84%의 성능향상을 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1034-1039
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• 2005

SALM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important tasks in mobile robot research. Until now expensive sensors such as a laser sensor have been used for mobile robot localization. Currently, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly, while RFID reader devices, antennas and tags are becoming increasingly smaller and cheaper. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying location of the mobile robot in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, the localization error results from the sensing area of the RFID reader, because the reader just knows whether the tag is in the sensing range of the sensor and, until now, there is no study to estimate the heading of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. The Markov localization method is used to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter method is used to estimate the heading($\theta$) of mobile robot. The algorithms which are based on Markov localization require high computing power, so we suggest fast Markov localization algorithm. Finally we applied these algorithms our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors such as odometers and RFID tags for mobile robot localization in the smart floor

• 대한환경공학회지
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• 제33권7호
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• pp.501-510
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• 2011

한강의 주요 14개 지류하천 유역의 수질오염원을 평가하고, 2007. 1~2009. 12의 하천 수질자료(14 data set)로 SPSS-17.0을 이용하여 하천별 수질 특성을 평가하였다. 시 공간변화에 대한 군집 분석을 실시한 결과 공간변화에 따라 4그룹으로 평가되었으며, 유역의 오염원 종류 및 밀도가 군집분류에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시간변화에 따라 여름에서 가을까지(7~10월)와 겨울에서 초여름까지(11~6월)의 2그룹으로 분류되어 강우와 기온 그리고 부영양화 현상이 군집화에 기여하는 것으로 평가되었다. 조사대상 하천의 수질오염 요인은 유기물질 영양염류 세균오염요인과 하천 내 물질대사요인으로(71~90%) 설명되었고, 계절에 따라 주요인(수질오염물질)은 변화하는 것으로 나타났다. 각 하천의 수질특성은 요인과 유역 오염원을 같이 평가하였을 때 유용한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1376-1384
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• 2013

본 논문에서는 산업용 CT 볼륨데이터에서 템플릿 매칭을 통하여 제품의 이물질을 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 다운 샘플링 데이터에서 잡음제거 후 제품을 배경과 분리하고, 영상의 평균값 및 표준편차를 이용하여 초기 이물질 후보를 추출한 후, K-평균 클러스터링을 이용하여 이물질 후보를 추출한다. 둘째, 템플릿 매칭을 이용하여 제품과 유사도가 다른 이물질을 검출한다. 이 때, 검출하고자 하는 이물질의 크기에 따라 밝기값평균차이(SSD)와 조인트 엔트로피를 이용한 유사도 평가를 통하여 이물질을 검출한다. 셋째, 원 볼륨데이터에서 이물질 검출률을 개선하기 위하여 여과기법으로 제품의 이물질을 최종 검출한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위해 산업용 CT 볼륨데이터와 시뮬레이션 데이터를 사용하여 육안평가, 정확성 평가와 수행시간 측정을 수행하였다. 정확성 평가를 위하여 기존 밝기값 기반 검출 기법을 비교방법으로 사용하고, 다이스 계수 유사도를 측정하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.63-71
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• 2014

본 논문은 싱크 기반 무선 센서 액터 네트워크에서 액터의 연결성과 커버리지를 향상시키기 위하여 홉 거리를 기반으로 클러스터를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 싱크로부터 일정한 홉 간격으로 CH(Cluster Head)를 선출함으로써 목표영역에 고르게 분포된 센서 클러스터를 생성한다. CH 선출은 CH 위치에 배치되는 액터들과 싱크의 연결성을 보장하기 위해서 싱크로부터 순차적으로 진행된다. 또한 액터의 커버리지를 향상시키기 위해서 센서 밀도가 높은 영역부터 우선적으로 이루어진다. 제안한 알고리즘을 통하여 일정한 분포로 클러스터를 구성하여 중첩을 최소화함으로써 목표영역에서 생성되는 클러스터 수와 CH 위치에 배치되는 액터 수를 감축한다. 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘이 싱크에 연결이 보장된 액터 네트워크를 형성함을 검증하였다. 그리고 기존의 IDSC 알고리즘에 비해 액터 커버리지를 향상시킴으로써 배치되는 액터 수를 9~20% 감축함을 확인하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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• pp.74-82
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• 2000

Prostate cancer initially responds and regresses in response to androgen depletion therapy, but most human prostate cancers will eventually recur, and re-grow as an androgen independent tumor. Once these tumors become hormone refractory, they usually are incurable leading to death for the patient. Little is known about the molecular details of how prostate cancer cells regress following androgen ablation and which genes are involved in the androgen independent growth following the development of resistance to therapy. Such knowledge would reveal putative drug targets useful in the rational therapeutic design to prevent therapy resistance and control androgen independent growth. The application of genome scale technologies have permitted new insights into the molecular mechanisms associated with these processes. Specifically, we have applied functional genomics using high density cDNA microarray analysis for parallel gene expression analysis of prostate cancer in an experimental xenograft system during androgen withdrawal therapy, and following therapy resistance, The large amount of expression data generated posed a formidable bioinformatics challenge. A novel template based gene clustering algorithm was developed and applied to the data to discover the genes that respond to androgen ablation. The data show restoration of expression of androgen dependent genes in the recurrent tumors and other signaling genes. Together, the discovered genes appear to be involved in prostate cancer cell growth and therapy resistance in this system. We have also developed and applied tissue microarray (TMA) technology for high throughput molecular analysis of hundreds to thousands of clinical specimens simultaneously. TMA analysis was used for rapid clinical translation of candidate genes discovered by cDNA microarray analysis to determine their clinical utility as diagnostic, prognostic, and therapeutic targets. Finally, we have developed a bioinformatic approach to combine pharmacogenomic data on the efficacy and specificity of various drugs to target the discovered prostate cancer growth associated candidate genes in an attempt to improve current therapeutics.