• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.131-138
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• 2022

Novel Coronavirus (COVID-19) is viewed as one of the main general wellbeing theaters on the worldwide level all over the planet. Because of the abrupt idea of the flare-up and the irresistible force of the infection, it causes individuals tension, melancholy, and other pressure responses. The avoidance and control of the novel Covid pneumonia have moved into an imperative stage. It is fundamental to early foresee and figure of infection episode during this troublesome opportunity to control of its grimness and mortality. The entire world is investing unimaginable amounts of energy to fight against the spread of this lethal infection. In this paper, we utilized machine learning and deep learning techniques for analyzing what is going on utilizing countries shared information and for detecting the climate factors that effect on spreading Covid-19, such as humidity, sunny hours, temperature and wind speed for understanding its regular dramatic way of behaving alongside the forecast of future reachability of the COVID-2019 around the world. We utilized data collected and produced by Kaggle and the Johns Hopkins Center for Systems Science. The dataset has 25 attributes and 9566 objects. Our Experiment consists of two phases. In phase one, we preprocessed dataset for DL model and features were decreased to four features humidity, sunny hours, temperature and wind speed by utilized the Pearson Correlation Coefficient technique (correlation attributes feature selection). In phase two, we utilized the traditional famous six machine learning techniques for numerical datasets, and Dense Net deep learning model to predict and detect the climatic factor that aide to disease outbreak. We validated the model by using confusion matrix (CM) and measured the performance by four different metrics: accuracy, f-measure, recall, and precision.

• Computers and Concrete
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• 제32권1호
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• pp.75-85
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• 2023

This work utilizes simplified higher-order shear deformation beam theory (HSDBT) to investigate the vibration response for functionally graded carbon nanotube-reinforced composite (CNTRC) beam. Novel to this work, single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) are distributed and aligned in a matrix of polymer throughout the beam, resting on a viscoelastic foundation. Four un-similar patterns of reinforcement distribution functions are investigated for the CNTRC beam. Porosity is another consideration taken into account due to its significant effect on functionally graded materials (FGMs) properties. Three types of uneven porosity distributions are studied in this study. The damping coefficient and Winkler's and Pasternak's parameters are considered in investigating the viscosity effect on the foundation. Moreover, the impact of different parameters on the vibration of the CNTRC beam supported by a viscoelastic foundation is discussed. A comparison to other works is made to validate numerical results in addition to analytical discussions. The findings indicate that incorporating a damping coefficient can improve the vibration performance, especially when the spring constant factors are raised. Additionally, it has been noted that the fundamental frequency of a beam increases as the porosity coefficient increases, indicating that porosity may have a significant impact on the vibrational characteristics of beams.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제14권4호
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• pp.308-313
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• 2014

최근 주거건축물의 장수명화를 위해 건축물을 내부공간구성을 벽식구조에서 라멘구조로 변화하면서 경량복합패널의 사용이 증가하는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 염화마그네슘 첨가율에 따른 산화마그네슘 경화체의 공학적 특성을 연구하여 경량복합패널의 표면재로 사용하기 위한 기초적 자료로 사용하고자 한다. 실험결과, 염화마그네슘 첨가량이 증가함에 따라 유동성은 증가되었으며, 공기량은 감소하였고, 초결과 종결은 느려졌다. 휨강도와 압축강도에서는 염화마그네슘 첨가율 40%의 시험체가 가장 높은 강도를 발현하였으며, 흡수율의 경우 염화마그네슘 첨가율 20%의 시험체가 가장 낮은 흡수율을 나타내었다. 길이변화에서는 염화마그네슘 첨가율이 증가함에 따라 팽창양이 증가하는 경향을 나타내었으며, 미시구조를 관찰한 결과 바늘형상의 수화생성물을 볼 수 있었다. 이 수화생성물이 광물성 섬유조직 형태를 가지고 있어 높은 휨강도를 발현한 것으로 판단되며, 또한 팽창의 원인으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.43-54
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• 1989

본 논문에서는 열차하중에 의해 강철도교에 일어나는 정 동적응답을 보다 정확하게 예측하기 위한 방법을 제시하기 위하여, 강철도교의 정 동적응답 측정치를 해석에 의한 것과 비교해 보았으며, 이를 토대로 열차의 속도가 설계속도보다 높은 고속(100km/h이상)으로 될때 철도교의 충격 계수가 어떻게 변하는지 살펴보았다. 실측은 철도교의 주설계대상이 되는 부분에 변형게이지와 처짐측정기에 의해 실시하여, 이로부터 교량의 정 동적응답, 기본진동수, 감쇄비 및 충격계수를 구하였다. 정적해석은 3차원 매트릭스 구조해석법에 따라 프로그램을 작성하여 실시하였으며 동적해석은 주행하중문제와 주행질량문제로 나누어 주행하중문제의 경우 동적응답은 모드중첩법에 의해, 주행질량문제의 경우는 직접적분법에 의해 구했다. 연구결과 철도교의 정적응답을 구하는 경우 도로교와 같이 교량을 1차원 또는 2차원으로 모델링하면 응답비(측정치/계산치)는 도로교에 비해 높고, 동적응답은 열차의 질량을 포함하는 주행질량문제로 해석해야 된다는 것을 알 수 있었다. 그리고 실측결과들을 현재의 철도교 시방서 규정과 비교해 본 결과 충격에 관한 규정은 현재의 공용속도(100km/h이하)하에서는 상당히 안전하나, 열차가 고속(100km/h이상)으로 되면 특히 단순 플레이트거어더교의 경우 충격계수가 상당히 커지므로 시방서의 충격에 관한 규정을 충분히 검토할 것을 제시하였다.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제8권1호
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• pp.1-9
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• 2004

프로테오믹스(proteomics, 단백질체학이라고도 함)의 잠재적 중요성은 간질환, 심장질환, 몇몇 종류의 암 등의 의학, 생식 독성, 발생 독성, 생체 독성 연구 분야에서도 명백하게 제시되었다. 그러나 단백질을 대상으로 연구하여 유전자 기능을 연구하는 프로테오믹스 연구를 각각의 분야에 접목시키려는 노력은 아직까지 빈약하다. 프로테오믹스는 기능을 갖는 단백질들의 발현을 종합적이고 정량적으로 측정하는 가장 직접적인 수단이고, 질병, 약물투여, 쇼크, 내분비계 장애물질 등 생물학적인 동요(perturbation)에 의하여 변하는 단백질들의 발현 양상 변화를 정확하게 관찰할 수 있게 한다. 그리고 생체내 유전자 발현의 궁극적인 양상을 규명할 수 있으며, 또한 유전자, 단백질 및 질병간의 연결고리를 제공한다. 기존의 biomarker는 다른 질병 표지자와 연관성이 높아 직접적인 biomaker와 정확한 연관을 판정하기 어렵다. 따라서 대량 발굴 탐색(high-throughput screening)이 가능한 2차원 전기 영동 분석과 MALDI-TOF또는 protein chip array와 SELDI-TOF에 의한 단백질 분자 구조 분석 기술 및 이들을 지원하는 생물정보학(bioinformatics)의 발전을 이용하여, 생식학 연구에 이용할 수 있는 표적 단백질 발굴 및 정성 정량적 연구에 적절한 이용이 가능할 것이다. 이러한 연구는 생식과정 중 배아 발생 및 조직 기관 발생 중 유전자 발현의 변화, 내분비계 장애물질 등 호르몬 및 독성 물질의 작용 기전, ecotoxicogenomics지표 marker의 변동 분석, 중간대사물질체학(metabolomics)에의 이용 등등의 연구에 필수적인 방법으로 발전할 것이다.

• 기술혁신연구
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• 제21권1호
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• pp.279-301
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• 2013

R&D 성과활용을 위한 기술마케팅의 중요성은 지속적으로 증가함에도 불구하고 특히, 수요기업 발굴을 위한 분석방법론에 대한 구체적인 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기술속성과 기업정보와의 관계를 분석함으로써 기술과 관련성이 높은 기업정보를 인터넷에서 발굴하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 첫째, 대상기술의 속성을 반영한 기술 키워드를 검색하여 수집한 상위 20개의 핵심단어를 추출하였다. 둘째, 핵심단어들로 구성된 매트릭스를 구성하여 단어들 간의 공출현빈도와 거리를 측정함으로써 기업정보와 기술 속성과의 관련성에 대해 분석하였다. 셋째, 각 키워드별 분석결과를 비교하여 중복횟수가 높은 기업을 잠재 수요기업으로 선정하였다. 발굴기법의 신뢰성 확인을 위해, 국내 원천 기초연구 분야 출연연구원의 특허기술에 적용한 결과 총 100개의 잠재 수요기업 후보를 발굴하였으며 키워드별 결과를 비교하여 총 7개의 기업이 잠재 수요기업으로 도출되었다. 각 기업의 사업분야 확인을 거쳐 해당 기술과의 관련성이 높은 최종 5개의 기업이 최종 잠재 수요기업으로 선정되었다. 본 연구를 통해 시맨틱 네트워크 분석방법을 잠재적 기술수요자 발굴분야에 활용함으로써 네트워크 분석의 활용범위를 확장하였다는 점에서 학술적인 의의를 찾아볼 수 있으며, 기술수요 기업을 발굴하기 위한 실증적인 방법을 제공했다는 점에서 의미를 부여할 수 있다.

• 대한치과교정학회지
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• 제18권1호
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• pp.189-207
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• 1988

In almost all biologic systems, mechanically induced electric charge separation is a fundamental phenomenon. Since the hypothesis was established that the generation of electric potentials in bone by mechanical stress including muscular force might control the activity in bone by mechanical stress including muscular force might control the activity of osseous cells and their biopolymeric byproduct, the concept of electrically mediate growth mechanism, which involves biological growth and bone remodeling by any means, in living systems has been applied clinically and experimentally to orthopedic fracture repair, the regulation of orthodontic tooth movement, epiphyseal cartilage regeneration, etc. On the other hand, recent numerous research data available show apparently that the mandibular condyle has the characteristics of growth center as well as growth site. In addition, there exists a considerable difference of opinion as to the role of external pterygoid muscle in condylar growth. In view of these evidences, this. experiment was performed to investigate the effect of the galavic current on the growth of the mandible and condyle for elucidating the nature of condylar growth. The bimetallic device was composed of silver and platinum electrode connected with resistor (3.9 Mohm), which was expected to produce galvanic current of 23.6 nA according to the galvanic principle. The 25 Sprague-Dawley rats were divided into two group, 2 week group comprising 8 animals exposed to satanic current for 2 weeks and 3 control animals not exposed for 2 weeks, 4 week group comprising 10 animals in experimental group and 4 animals in control group applied for 4 weeks respectively. The experimental rats were subjected to application of the galvanic current invasively to codylar head surface and the control groups with sham electrode. On the basis of anatomic and histologic data from the mandibular condyle of experimental and control group, the following results were obtained. 1. After 2 weeks, there was no increase of mandibular size in experimental group over that of the control group. 2. After 4 weeks, the size of the condylar head was larger in experimental group than that of the control. 3. In 2 week group, the thickness of the mitotic compartment and hypertrophic chondroblastic layer was increased in experimental group. 4. In 4 week group, the number and the size of the hypertrophic chondroblasts were increased significantly on experimental group over that of the control group. 5. The application of the satanic current caused an increase in chondrocytic hypertrophy and intercellular matrix in both groups.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.239-248
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• 2019

연구목적: 본 연구는 LCD 미분말의 혼입을 통해 기존의 OPC 콘크리트와 비교하여 황산염 침식 저항성을 높이는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 연구를 위해 LCD 미분말의 치환율을 0-15%로 설정하여 콘크리트의 압축강도 및 공극률을 포함한 기초물성을 평가하고, 두 종류의 황산 용액 침지에 따른 중량, 부피 및 강도 변화를 비교분석하였다. 연구결과: LCD 미분말을 5% 치환한 경우 재령 28일에서 가장 높은 압축강도를 보였고, 특히 OPC과 비교하여 감소된 모세관 공극률은 $Na_2SO_4$ 용액에 침지한 실험결과에서 가장 적은 중량, 부피 및 압축강도 감소율을 나타냈다. 반면, $MgSO_4$에 노출된 경우, LCD 혼입은 OPC에 비해 높은 황산염 침식 저항성을 나타냈지만 혼입률에 따른 차이는 미비하였다. 결론: 본 연구를 통해 LCD 미분말 혼입에 따른 황산염 침식 저항성을 비교하였고, 해당 재료의 치환 범위 확대 및 수화물 조성 변화 분석을 동반한 장기 검증을 통해 LCD 사용가능성을 제고해야한다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제45권1호
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• pp.1-21
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• 2021

Panax species have gained numerous attentions because of their various biological effects on cardiovascular, kidney, reproductive diseases known for a long time. Recently, advanced analytical methods including thin layer chromatography, high-performance thin layer chromatography, gas chromatography, high-performance liquid chromatography, ultra-high performance liquid chromatography with tandem ultraviolet, diode array detector, evaporative light scattering detector, and mass detector, two-dimensional high-performance liquid chromatography, high speed counter-current chromatography, high speed centrifugal partition chromatography, micellar electrokinetic chromatography, high-performance anion-exchange chromatography, ambient ionization mass spectrometry, molecularly imprinted polymer, enzyme immunoassay, 1H-NMR, and infrared spectroscopy have been used to identify and evaluate chemical constituents in Panax species. Moreover, Soxhlet extraction, heat reflux extraction, ultrasonic extraction, solid phase extraction, microwave-assisted extraction, pressurized liquid extraction, enzyme-assisted extraction, acceleration solvent extraction, matrix solid phase dispersion extraction, and pulsed electric field are discussed. In this review, a total of 219 articles published from 1980 to 2018 are investigated. Panax species including P. notoginseng, P. quinquefolius, sand P. ginseng in the raw and processed forms from different parts, geographical origins, and growing times are studied. Furthermore, the potential biomarkers are screened through the previous articles. It is expected that the review can provide a fundamental for further studies.