• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.561-574
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• 2008

2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제23권1호
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• pp.1-6
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• 1998

영광 원전 지역에 적용될 수 있는 액체 방사성 물질의 확산 모델을 개발하였다. 영광에서의 해양 확산 조건은 매우 복잡하기 때문에 수치적 모델을 적용하는 것은 매우 어렵다. 따라서 비교적 단순하면서도 신뢰성 있는 미규제 지침 1.113에서 제시한 통계적 모델을 적용하였다. 이를 통해, 발전소 운전 조건이나, 피폭 경로에 따른 희석 인자를 계산할 수 있는 컴퓨터 코드를 개발하였다. 액체 방사성 물질의 확산에 대해서, 혼합 범위에 따라 근거리 혼합 모델과 원거리 혼합 모델로 구분하여 모델을 개발하였다. 근거리 혼합 현상은 부력과 초기 운동량 및 난류에 의해 결정된다. 원거리 혼합에서는 대기 중의 구름 확산과 유사하게 가우시안푸륨 모델을 적용할 수 있다. 서로 다른 피폭 경로에 대해 물리적으로 타당한 적분을 수행함으로서, 경로에 따른 희석 인자를 구할 수 있었다. 개발된 모델을 사용하여 계산한 결과에 의하면, 현행 영광 ODCM에 사용되는 희석 인자는 상당히 과평가되어 있음을 알 수 있다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2004년도 학술논문집
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• pp.368-376
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• 2004

영광부지의 추적자 확산실험결과의 자료동화를 통하여 Gaussian plume 모형의 확산인자의 수정과 추적자 방출률 평가를 수행하였다. 부지 주변의 여러 지점에서 관측한 실험결과에 선형계획법을 적용하여 확산평가에 있어선 가장 불확실성이 크다고 알려진 확산인자를 수정하였다. 원자력 비상시 초기 대응평가에 사용되는 정보 가운데 가장 큰 불확실성을 포함한 선원항 정보를 추적자 농도 분포로부터 추정하였다. 실험 당시의 추적자 방출량을 모른다고 가정하고 Gaussina plume 모형의 예측치와 확산실험의 실측치를 이용한 최소자승법을 적용하여 방출률을 추정하였다. 확산인자를 수정한 후 Gaussian plume 모형의 예측력은 방출점으로 3km 및 8km 떨어진 포집선 두 경우 모두 증가하는 것으로 나타났다. 실험당시의 방출률을 모른다고 가정하고 관측지점의 농도에 최소자승법을 적용한 결과 24%이내에서 실제 방출률을 양호하게 추정하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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• 한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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• pp.113-116
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• 2008

In this paper we suggest two novel methods for an implementation of the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program. The one is the adaptive thresholding method for eliminating noises and the other is the asymmetric diffusion model for spot matching. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmentation problem by the next segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, il we use a fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that are invisible by one's human eyes but mean very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. Accordingly we suggest the adaptive thresholding method which comes from an idea that is got on statistical analysis for the prominences of the peaks. There are the Gaussian model and the diffusion model for the spot shape model. The diffusion model is the closer to the real spot shapes than the Gaussian model, but spots have very various and irregular shapes and especially asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for irregularity of spot shape is that spots could not be diffused perfectly across gel medium because of the characteristics of 2-DE process. Accordingly we suggest the asymmetric diffusion model for modeling spot shapes. In this paper we present a brief explanation ol the two methods and experimental results.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권1호
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• pp.90-98
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• 1993

A Gaussian is formed by diffusing a spot excitation. In this paper, a diffusion neural network model is derived from the diffusion equation. And it is shown that a difference of two Gaussians(DOG) may have the same shape as a Laplacian of Gaussian(LOG), A neural network model executing a DOG convolution by diffusing an external excitation is proposed. By this model intensity changes of image may be detected. This model may be implemented economically because each neuron has only four fixed-valued synapes.

• 한국환경과학회지
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• 제3권3호
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• pp.241-252
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• 1994

Meteorological parameters In the atmospheric boundary layer and the vertical and horizontal dispersion parameters were determined by analyzing the data obtained by the special upper-air observations of one clear day for each season from October 1991 to August 1992. The concentration of the aklospheric pollutants over Taegu was analyzed by using the application of the Gaussian diffusion model. In the diurnal variation of diffusion of atmospheric pollutants, vertical diffusion due to turbulence is active in daytime while horizontal diffusion due to wind is active in nighttime. The mean concentration of pollutants in the side of downwind is higher during the daytime than the nighttime. Thus, the height of the mixed-layer at the nighttime considered as the most important parameter of the mean concentration of pollutants. In the seasonal variation of diffusion of atmospheric pollutants, vertical diffusion due to strong solar radiation is active in summer case day, and horizontal diffusion due to strong wind is active in winter case day. In winter case day, the mean concentration of pollutants in the side of downwind is maximum in the daytime. However, in summer case day, that is maximum in the nighttime.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제17권3호
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• pp.216-223
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• 1985

원자력 발전소로부터 방출되는 기체상 방사성 물질에 의한 환경 영향을 평가함에 있어서 방사성 물질의 대기중에서의 수송과 확산을 기술하는 모델로써 Gaussian plume mode띠 널리 사용되고 있다. Gaussian plume model은 평탄한 지형에 적용하도록 만들어진 모델이므로 대부분의 국토가 복잡한 산악으로 구성된 한극의 경우에 적용하기 위해서는 모델의 수정이 필요하다. 본 논문에서는 2차원적 x-ｚ 평면에서 확산방정식을 해석한 numerical diffusion model과 Gaussian plume model을 비교하여, Gaussian plume mode에서 가장 중요한 변수인 dispersion coefficient를 지형의 높이에 대하여 보정하였다. 보정된 dispersion coefficient 값을 Gaussian plume mode에 적용시켜 계산을 수행한 결과를 보면, 산악지역에서의 방사성 물질의 농도는 평지에서보다 낮게 나타나고 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제9권1호
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• pp.26-32
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• 1984

원자발전소의 가동에 따른 기체상 방사성물질의 방출로부터 주변주민이 받는 피해는 정상상태와 사고 경우로 나눠서 해석하게 된다. 정상상태 경우 방사성물질의 대기확산 모델은 주로 연평균 통계치를 사용하는 Gaussian식을 채택하나 사고결과 해석시에는 풍향 풍속의 변화를 추적하는 실시간(real time) 확산모델을 이용한다. 본고에서는 고려 원자력발전소의 정상가동에 따른 $1977{\sim}1982$년 6개년에 걸친 주변주민의 피복 선량을 Gaussian 직선제도 모델에 의한 대기확산인자치로 계산하였으며 사고경우에 대해서 요구되는 대상지역 주변의 대기확산계수 특성치를 구하는 간편한 영상처리방식을 실제 실험을 통해 제시하였다.

• Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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• 제4권4호
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• pp.263-271
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• 2000

To investigate the distribution of air pollutants dispersion in the horizontal wind fields, a chaff release experiment was carried out by an airplane. The temporal and spatial variations of a chaff plume from an elevated point source using the WSR-88D(NEXRAD) radar. The observed profiles of radar reflectivity were compared with the Gaussian diffusion model at slightly unstable atmospheric condition. The present study shows that the distributions of radar reflectivity from chaffs and their concentration by the model are in general agreement with time variation. The dispersion coefficients in downwind($\sigma$(sub)x) and crosswind($\sigma$(sub)y) spread data exceeded what has generally been found at Pasquill and Brigg\`s estimates. As a result, it was clearly shown that horizontal and vertical diffusion coefficients are more accurately determined as compared with theoretical coefficients. At longer diffusion distances(than 10km), a radar observation provided the determination of maximum range and diffusion height more qualitatively, too.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.120-126
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• 1995

The diffusion neural network can be cfficiently applied to the Gaussian processing. For example, a difference of two Gaussians(DOG) is performed by this network with ease. In this paper, we model a neural network to perform the function /t(.del.${\Delta}^{2}$G) by using the diffusion neural network. This model is used to detect the edges of moving target in image. By this model not only moving target is separated from stationary background but also their trajectories are obtained using accumulated past information in the diffusion neural network. Furthermore this model needs a small number of connections per cell and the connection weights are fixed-valued. Therefore its hardware can be easily implemented with simple structure.