• IMMUNE NETWORK
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• 제6권2호
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• pp.76-85
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• 2006

Background: Chemotaxis is one of the cardinal functions of leukocytes, which enables them to be recruited efficiently to the right place at the right time. Analyzing chemotactic activities is important not only for the study on leukocyte migration but also for many other applications including development of new drugs interfering with the chemotactic process. However, there are many technical limitations in the conventional in vitro chemotaxis assays. Here we applied a new optical assay to investigate chemotactic activities induced in differentiated HL-60 cells. Methods: HL-60 cells were stimulated with 0.8% dimethylformamide (DMF) for 4 days. The cells were analyzed for morphology, flow cytometry as well as chemotactic activities by a time-lapse videomicroscopic assay using a chemotactic microchamber bearing a fibronectin-coated cover slip and an etched silicon chip. Results: Videomicroscopic observation of the real cellular motions in a stable concentration gradient of chemokines demonstrated that HL-60 cells showed chemotaxis to inflammatory chemokines (CCL3, CCL5 and CXCL8) and also a homeostatic chemokine (CXCL12) after DFM-induced differentiation to granulocytic cells. The cells moved randomly at a speed of $6.99{\pm}1.24{\mu}m/min$ (n=100) in the absence of chemokine. Chemokine stimulation induced directional migration of differentiated HL-60 cells, while they still wandered very much and significantly increased the moving speeds. Conclusion: The locomotive patterns of DMF-stimulated HL-60 cells can be analyzed in detail throughout the course of chemotaxis by the use of a time-lapse videomicroscopic assay. DMF-stimulated HL-60 cells may provide a convenient in vitro model for chemotactic studies of neutrophils.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.38-46
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• 2001

본 논문은 디지털 필터와 같이 연산 단위가 적은 디지털신호처리 알고리즘을 효과적으로 구현할 수 있는 새로운 형태의 다중 프로세서 시스템 및 이를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중 프로세서 시스템에서는 한 개 또는 그 이상의 공유 버스를 이용하여 프로세서 사이를 연결하였으며, 각 프로세서에서 명령어가 실행될 때 일정 크기의 시간 차이가 존재한다. 이 시스템은 프로세서 사이의 통신 문제를 효과적으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 다중프로세서 시스템의 스케줄링 시 프로세서간의 통신 시간을 반영할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 플로우 그래프로 표시된 디지털 필터를 새로운 형태의 다중프로세서 시스템에 최적으로 구현할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로 본 연구에서 개발된 스케줄러를 이용하여 잘 알려진 디지털 필터에 대하여 시뮬레이션을 한 결과 대부분의 경우 이론적으로 얻을 수 있는 최소의 반복 주기를 만족시켜주는 스케줄링 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.154-161
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• 2009

연료전지 발전 시스템은 비선형성을 내포한 다수의 제어 루로들로 구성된 매우 복잡한 형태의 시스템이다. 연료전지 발전 시스템의 제어를 위하여 연료전지의 스텍 모델이 개발되고 있으며 연료전지 발전 시스템의 간략화된 프로세스 흐름도도 제시되고 있다. 본 연구에서는 이러한 모델을 사용하여 연료전지 발전 시스템을 지능적으로 제어할 수 있는 I-SRG(Intelligent Setpoint Reference Governor)를 개발한다. I-SRG는 시스템의 제약조건과 성능목표에 대한 최적의 운전 설정치를 산출하고 각 제어 루프의 앞먹임 제어입력을 생성한다. I-SRG는 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 최적화 기법에 사용하고 신경회로망으로 구현되어진다. MCFC 발전 시스템의 전력 프로파일에 대한 추종 제어의 모의실험을 수행하여 제안된 I-SRG의 유용성을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.411-418
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• 2018

인공지능 기술의 확산으로 인해 과학기술 분야에서도 연구 데이터의 확보, 저장 및 활용이 중요시 되고 있는 상황이다. 연구 데이터를 확보하기 위해 전자문서 형태의 연구논문으로부터 그래프, 표와 같은 유의미한 객체를 추출하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 경험적 방법론을 이용하는 기존의 연구들은 문서의 편집 특성을 일반화하여 객체들을 추출하기 때문에 다수의 이질적인 형태를 갖는 전자문서들을 대상으로 연구결과를 적용하는데는 한계가 있다. 본 논문은 경험적 방법론의 경직성을 극복하고 이질적인 전자문서들로부터 목표 객체들을 효과적으로 추출하기 위해 심층 학습 기반의 객체 추출 시스템을 제안한다. 텐서플로우 객체 탐지 API의 Faster R-CNN 알고리즘을 기반으로 새로운 학습 모델을 생성했으며 심층 학습과 평가를 위해 총 100여 편의 연구논문들을 대상으로 목표 객체들을 데이터화했다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안한 시스템이 경험적 방법론을 적용한 비교 대상에 비해 약 5.2% 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제24권5호
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• pp.593-604
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• 2022

The purpose of this study is to analyze the flow of change in perception of metaverse before and after COVID-19 through big data analysis. This research method used Textom to collect all data, including metaverse for two years before COVID-19 (2018.1.1~2019.11.30) and after COVID-19 outbreak (2020.1.11~2021.12.31), and the collection channels were selected by Naver and Google. The collected data were text mining, and word frequency, TF-IDF, word cloud, network analysis, and emotional analysis were conducted. As a result of the analysis, first, hotels, weddings, and glades were commonly extracted as social issues related to metaverse before and after COVID-19, and keywords such as robots and launches were derived, so the frequency of keywords related to hotels and weddings was high. Second, the association of the pre-COVID-19 metaverse keywords was platform-oriented, content-oriented, economic-oriented, and online promotion-oriented, and post-COVID-19 clusters were event-oriented, ontact sales-oriented, stock-oriented, and new businesses. Third, positive keywords such as likes, interest, and joy before COVID-19 were high, and positive keywords such as likes, joy, and interest after COVID-19. In conclusion, through this study, it was found that metaverse has firmly established itself as a new platform business model that can be used in various fields such as tourism, travel, festivals, and education using smart technology and metaverse.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제15권4호
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• pp.565-589
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• 2009

본 연구에서는 게임 사용의 부정적 결과에 초점을 둔 선행 연구와 달리, 게임활용의 긍정적 결과로서의 적응적 게임활용도를 측정하는 도구를 개발하고 타당화하였다. 예비조사를 통해 적응적 게임활용 측정 도구를 개발하고, 유층표집을 통해 선정된 전국 중고등학생 600명을 대상으로 본조사를 실시하였다. 연구결과 활력 경험, 생활경험 확장, 여가 선용, 몰입 경험, 자긍심 경험, 통제력 경험, 사회적 지지망 유지 및 확장 등 7개의 요인으로 구성되는 척도의 신뢰도와 시간에 걸친 안정성이 확인되었다. 또한, 척도의 구성타당도, 변별타당도, 및 공인타당도를 확인하였다. 게임 연구의 외연 확장과 관련한 본 연구의 시사점과 장래 연구 방향을 논의하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권6호
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• pp.115-125
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• 2005

열차 노선 계획이란 수요를 만족하기 위해 어떤 경로를 통해 어느 정도의 운행 횟수(frequency)로 열차를 투입할 것인가를 결정하는 문제이다. 지금까지 열차노선계획에 관한 대부분의 연구들은 몇 개의 후보 노선들과 링크별 최소요구 운행 횟수가 주어졌다고 가정하고, 그것으로부터 최적의 노선계획을 설정하였다. 여기서 링크별 최소 요구 횟수 란 OD수요로부터 구한 링크별 통과 수요량(traffic load)을 다시 열차 좌석 용량으로 나눈 값인데, 이러한 계산법은 노선상의 경로에 있는 모든 역에서 열차가 정차한다는 가정에 기반하고 있다. 본 연구는 후보 노선과 최소 요구 운행 횟수를 미리 설정하지 않고, 최적의 시종착 정차 패턴과 운행횟수를 모델로부터 직접 구하는 최적화 모형을 제시한다. 특히 이 모형은 최적화된 여러 가지 노선들의 정차 패턴까지 구할 수 있는 모형이라는 점에서 개선된 모형이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 모형을 다양한 정차 패턴으로 운행되고 있는 한국철도의 경부선. 호남선의 고속열차 노선계획에 적용하여 현실에 적합한 정차패턴과 운행횟수를 가진 열차노선계획이 수립됨을 확인하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권9호
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• pp.799-804
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• 2016

광대역 전력선 통신은 전류의 흐름과 함께 효과적인 양방향 통신을 얻기 위하여 전력선 분배망을 통신 매체로 이용한다. 그러나 전력선은 통신에 최적화된 채널이 아니므로 인터넷, 음성 및 데이터 서비스에 대한 통신 시스템의 개발은 시뮬레이션에 의한 성능 분석에 적합한 측정 기반의 전송 모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 복잡한 전달 함수를 기술하는 분석 모델을 다중 전력선 모델의 감쇠 및 경로 파라미터를 획득하는데 이용하였으며 이를 바탕으로 주파수 응답특성을 계산하였다. 계산된 결과는 다중경로에 의한 주파수 선택성 페이딩과 주파수에 대한 신호의 감쇄를 보여주었으며 이는 실험 결과와 잘 일치하였다. 이론모델에 적용한 배전선을 실험적으로 구성한 후 배전선에 전기적인 신호를 인가하는 방법으로 비접촉식 결합을 위한 페라이트 코어로 구성된 유도 결합 장치를 사용하였다. 신호 결합 손실은 커플러에 감긴 권선수에 의해 최소화 될 수 있다. 3회 권선 결합 효율은 일회 권선 결과보다 6dB 이상 개선됨을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.485-496
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• 2023

최근 우리나라는 댐 운영에 있어서 다양한 가뭄 대책을 활용하여 가뭄 시 물 부족의 위험 리스크를 줄이기 위해 노력하고 있다. 이를 중심으로 다양한 연구들이 수행되었지만 가뭄 대책의 효과를 경제적인 측면에서 살펴본 연구는 현재 전무한 실정이다. 본 연구에서는 ARIMA와 Copula 기반의 장기간 모의 유입량 생성 모형과 댐별 가뭄 대책을 반영한 댐 운영 모형을 활용하여 전국의 다목적댐을 대상으로 가뭄 대책 시행에 따른 경제적 효과를 평가하였다. 경제적 편익 산정 결과 연계 운영·대체 공급과 비상공급대책의 단위 유량 당 기대 편익이 각각 1,176원과 1,139원으로 가장 높 으며, 비상 용량 활용과 용수공급조정의 편익은 956원과 875원으로 추정된다. 추가로 미래에 가뭄이 심화된다는 가정을 기반으로 가뭄 대책의 경제적 편익의 변화에 대하여 살펴본 결과 유입량 감소로 인한 가뭄 리스크의 변화는 모든 가뭄 대책의 경제적 편익을 높이는 효과를 보였다. 용수공급조정의 경제적 효과는 기존 대비 2.6% 상승하였으나, 연계 운영·대체 공급의 경제적 효과는 기존 대비 11.7% 상승하였다. 이는 가뭄의 위험도가 증가할수록 연계 운영과 대체 공급과 같은 댐 네트워크 기반의 대책이 주요한 것으로 판단된다. 본 연구는 향후 가뭄 대책의 선정과 활용에 있어서 기본자료로 활용될 것으로 기대된다.