• Genomics & Informatics
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• 제8권1호
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• pp.28-33
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• 2010

Increased exposure of human to RF fields has raised concerns for its potential adverse effects on our health. To address the biological effects of RF radiation, we used genome wide gene expression as the indicator. We exposed normal WI-38 human fibroblast cells to 1763 MHz mobile phone RF radiation at a specific absorption rate (SAR) of 60 W/kg with an operating cooling system for 24 h. There were no alterations in cell numbers or morphology after RF exposure. Through microarray analysis, we identified no differentially expressed genes (DEGs) at the 0.05 significance level after controlling for multiple testing errors with the Benjaminiochberg false discovery rate (BH FDR) method. Meanwhile, 82 genes were differentially expressed between RF-exposed cells and controls when the significance level was set at 0.01 without correction for multiple comparisons. We found that 24 genes (0.08% of the total genes examined) were changed by more than 1.5-fold on RF exposure. However, significant enrichment of any gene set or pathway was not observed from the functional annotation analysis. From these results, we did not find any evidence that non-thermal RF radiation at a 60-W/kg SAR significantly affects cell proliferation or gene expression in WI-38 cells.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1973-1980
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• 2017

능동 합성 개구면 소나를 운용하는 소형 수중 무인체는 외부 수중환경의 영향으로 진행경로에 여러 가지 속도 교란이 발생될 수 있으며, 이는 코히어런트 합성 개구면 처리시 위상 오차를 발생시켜 탐지 이미지에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 진행방향으로 주기적 사인형태의 속도 교란이 발생될 때 각 위치에서 왕복 진행 경사거리에 의해 발생되는 위상을 다중 수신 신호에 대한 상호상관 계수를 추정한 후 중첩된 DPC에서의 위치변위를 최대 허용범위 내에서의 평균값으로 보상하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 수중 무인체의 속도 교란 크기 및 변동 주파수에 의해 손상된 이미지는 제시된 위상 보상 방법으로 허위 표적 제거 및 방위해상도의 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국해양바이오학회지
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• 제1권4호
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• pp.260-267
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• 2006

재조합 Agrobacterium tumefaciens균주를 사용한 Liquid Culture Assay는 quorum sensing autoinducer를 검색하는 생물학적 분석 방법으로 개발되었다. 그러나 이 시스템에 사용되는 해양천연물 시료들이 일반적으로 낮은 수용액에 대한 용해도를 갖기 때문에 활성검색에 걸림돌이 되고 있다. 시료의 용해도는 유기용매 혹은 계면활성제의 첨가로 증가될 수 있으나, 유기용매나 계면활성제 자체가 검색결과의 정확한 해석을 방해할 수 있으므로 적절한 조건의 확립이 매우 중요하다. Methanol, ethanol, 1-propanol, DMSO와 DMF를 0~10% 농도 범위에서 재조합 A. tumefaciens균주에 대한 세포 성장에 미치는 영향과 ${\beta}$-galactosidase activity에 미치는 영향을 살펴본 결과 methanol 2%이하의 농도가 가장 적합하였으며, 계면활성제의 경우, Tween 20, Tween 80보다는 Triton X-100이 약 0.05% 농도에서 세포내로의 활성물질의 전달효율을 높이는데 효과적이었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.83-92
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• 2006

본 논문에서는 영역기반의 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 대해 기술한다. 영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합 단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정합된 영역의 유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 장면에 대해 실험을 하였으며 실험결과 다양한 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.123.1-123.1
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• 2012

We have compared near-real time Kp forecast models based on neural network (NN) and support vector machine (SVM) algorithms. We consider four models as follows: (1) a NN model using ACE solar wind data; (2) a SVM model using ACE solar wind data; (3) a NN model using ACE solar wind data and preliminary kp values from US ground-based magnetometers; (4) a SVM model using the same input data as model 3. For the comparison of these models, we estimate correlation coefficients and RMS errors between the observed Kp and the predicted Kp. As a result, we found that the model 3 is better than the other models. The values of correlation coefficients and RMS error of the model 3 are 0.93 and 0.48, respectively. For the forecast evaluation of models for geomagnetic storms ($Kp{\geq}6$), we present contingency tables and estimate statistical parameters such as probability of detection yes (PODy), false alarm ratio (FAR), bias, and critical success index (CSI). From a comparison of these statistical parameters, we found that the SVM models (model 2 and model 4) are better than the NN models (model 1 and model 3). The values of PODy and CSI of the model 4 are the highest among these models (PODy: 0.57 and CSI: 0.48). From these results, we suggest that the NN models are better than the SVM models for predicting Kp and the SVM models are better than the NN models for forecasting geomagnetic storms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1978-1982
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• 2006

EPIRB는 기존의 통신방식에 대한 문제점은 해결하였으나, EPIRB에 대한 제작사마다 취급방법의 상이 등으로 인한 사용자의 취급부주의 또는 설비 의 결함 등으로 국제적으로 실제 조난신호가 아닌 허위의 조난신호가 전체 신호의 약 94%를 차지하는 문제점이 대두되었다. 이에 따라 국제기구 및 제작사 등에서는 오발사를 감소시키기 위한 다양한 방법이 강구되었고 제작사에서는 설비의 특성을 고려하여 초기의 자동이탈장치에서 EPIRB가 분리되면 즉시 발사되는 형태에서 자동이탈장치에서 EPRB가 이탈되어도 해수에 잠겨야만 조난신호가 발사되도록 개선하였으나 아직도 오발사는 크게 줄어들지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 현행 COSPAS-SARSAT시스템 및 EPIRB의 국내 외 기술기준 및 표준 등을 검토하여 EPIRB의 오발사를 최소화하는 방안으로 브리지 형 해수검출 센서를 연구하였다.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권8호
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• pp.39-62
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• 2020

Purpose - Korean exports account for a vast proportion of Korean GDP, and large volumes of Korean products are sold in the United States. Identifying and characterizing actual and potential product hazards related to Korean products is critical to safeguard Korean export trade, as severe quality issues can impair Korea's reputation and reduce global consumer confidence in Korean products. In this study, we develop country-of-origin-based product risk analysis methods for social media with a specific focus on Korean-labeled products, for the purpose of safeguarding Korean export trade. Design/methodology - We employed two social media datasets containing consumer-generated product reviews. Sentiment analysis is a popular text mining technique used to quantify the type and amount of emotion that is expressed in the text. It is a useful tool for gathering customer opinions regarding products. Findings - We document and discuss the specific potential risks found in Korean-labeled products and explain their implications for safeguarding Korean export trade. Finally, we analyze the false positive matches that arise from the established dictionaries that were used for risk discovery and utilize these classification errors to suggest opportunities for the future refinement of the associated automated text analytic methods. Originality/value - Various studies have used online feedback from social media to analyze product defects. However, none of them links their findings to trade promotion and the protection of a specific country's exports. Therefore, it is important to fill this research gap, which could help to safeguard export trade in Korea.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.396-403
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• 2019

도시철도역은 많은 이들이 사용하는 공공장소이다. 철도역을 자주 이용하면 길을 찾거나 가는 곳에 어려움이 없지만 처음 방문하는 여행객이나 외국인들은 복잡한 사인과 정보 등의 오류로 인하여 어려움을 겪는다. 본 연구는 도시철도역의 안내 사인시스템의 효과적인 정보를 제공하기 위한 도시철도역의 안내사인에 대하여 알아보고 디자인 개선하고자 한다. 본 연구를 위한 1차 조사로 도시철도역 사인시스템의 개념과 문헌에 대하여 조사하고, 2차 조사로 도시철도역 이용자의 문제점 니즈조사, 3차 조사는 안내사인 개선을 위해 부산도시철도역의 문제점과 디자인 개선에 대하여 알아보았다. 조사결과 도시철도역의 안내 사인은 늘어나는 정보량과 체계적으로 갖추어지지 않는 사인 등으로 인하여 사용자는 정보를 찾는 데 어려움이 많다. 무분별한 상업광고의 사인으로 찾고자 하는 정보를 찾지 못하고 통일되지 않는 사인계획으로 인하여 잘못된 정보를 얻기가 쉽다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상업광고의 자제와 알기 쉽게 정보를 전달하기 위한 디자인 그리고 사회적 약자를 위한 디자인 개선이 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.685-701
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• 2022

FDR은 1종 오류를 제어하는 매우 보수적인 FWER과 달리 더 자유로운 변수 판단을 제공하여 고차원 자료의 추론에 있어 널리 쓰이고 있다. 본 논문은 Barber와 Candès (2015)가 제안한 knockoff 방법론을 사용하여 FDR을 일정 수준으로 제어하면서 고차원 장기억 시계열 모형인 성근 VHAR 모형을 추정하는 방법을 제안한다. 또한 기존의 방법론인 AL (adaptive Lasso)와의 모의실험을 통한 비교 연구를 통해서 장단점을 비교하였다. 그 결과 AL이 성근 일치성을 보이는 등 전체적으로 좋은 성질을 가지고 있지만, FDR의 관점에서는 비교적 높은 값을 주는 것을 관찰했다. 즉 AL은 0인 계수를 0이 아닌 계수로 추정하려는 경향이 있었다. 반면, knockoff 방법론은 FDR을 일정 수준으로 유지하였지만 표본의 수가 작을 경우 매우 보수적으로 0이 아닌 계수를 찾아냄을 관찰할 수 있었다. 하지만, 모형이 희박할 수록 knockoff의 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있어 표본의 개수가 크고 성근 모형일 경우 knockoff 방법론이 우수함을 살펴볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.