• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.255-259
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• 2013

To evaluate the suitability of the Weaponeering tool for the Surface to Surface Guided Missile at the Above-Ground Buildings, we analyzed the relation among SSPD, $MAE_{bldg}$, CEP and the number of missiles, expected damage etc.. According to the analysis, if the target Length is 100m, and $\sqrt{MAE_{bldg}}$ is longer than the target length, the tool is suitable but shorter than it, the tool is not suitable. So Morris Driels's Weaponeering Tool needs new adaptive algorithm to Translate as the Target size and $MAE_{bldg}$.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.59-69
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• 2006

Pearson's correlation coefficient and Vector similarity are generally applied to The users' similarity weight of user based recommender system. This study is needed to find that the correlation coefficient of similarity weight is effected by the number of pair response and significance probability. From the classified correlation coefficient by the significance probability test on the correlation coefficient and pair of response, the change of MAE is studied by comparing the predicted precision of the two. The results are experimentally related with the change of MAE from the significant correlation coefficient and the number of pair response.

• Journal of Korean Artificial Intelligence Association
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• 제1권2호
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• pp.15-20
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• 2023

This study aims to enhance the accuracy of fine dust predictions by analyzing various factors within the local environment, in addition to atmospheric conditions. In the atmospheric environment, meteorological and air pollution data were utilized, and additional factors contributing to fine dust generation within the region, such as traffic volume and electricity transaction data, were sequentially incorporated for analysis. XGBoost, Random Forest, and ANN (Artificial Neural Network) were employed for the analysis. As variables were added, all algorithms demonstrated improved performance. Particularly noteworthy was the Artificial Neural Network, which, when using atmospheric conditions as a variable, resulted in an MAE of 6.25. Upon the addition of traffic volume, the MAE decreased to 5.49, and further inclusion of power transaction data led to a notable improvement, resulting in an MAE of 4.61. This research provides valuable insights for proactive measures against air pollution by predicting future fine dust levels.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제18권4호
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• pp.546-551
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• 2011

포도씨에 함유된 항산화 및 아질산염소거성분에 대한 마이크로웨이브 최적 추출조건을 예측하고자, 추출조건(microwave power 0~120 W, 에탄올 농도 0~100%, 추출시간 1~5 min)을 독립변수로 하고 조건별 추출물의 총페놀 함량, 항산화능 및 아질산염소거능을 종속변수로 하여 회귀 분석함으로써 최적 추출조건을 예측하였다. 도출된 회귀식의 $R^2$는 0.8024-0.9498 범위로 나타났다. 추출물 기능성분들의 최대 예측값과 최적 추출조건은 총페놀 함량의 경우 3.19%(microwave power 142.32W, 에탄올농도 44.30%, 추출시간 4.23 min)와 항산화능의 경우 1.22(84.44W, 56.60%, 3.28 min)로 나타났다. 그리고 pH 1.2~3.0에서 99.5% 이상의 높은 아질산염 소거능을 보인 추출물의 최적 추출조건 범위는 microwave power 30.80~106.58W, 에탄올 농도 49.32~55.18%, 추출시간 3.72-4.58 min으로 예측되었다. 이상의 결과에서 총페놀 함량과 항산화능은 높은 상관성을 보이면서 microwave power에, 아질산염소거능은 에탄올 농도에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.486-493
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• 2023

본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제1권2호
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• pp.1-6
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• 2013

In this paper, we evaluate performance of existing similarity measurement metric and propose a novel method using user's preferences information entropy to reduce MAE in memory-based collaborative recommender systems. The proposed method applies a similarity of individual inclination to traditional similarity measurement methods. We experiment on various similarity metrics under different conditions, which include an amount of data and significance weighting from n/10 to n/60, to verify the proposed method. As a result, we confirm the proposed method is robust and efficient from the viewpoint of a sparse data set, applying existing various similarity measurement methods and Significance Weighting.

• 혜화의학회지
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• 제10권1호
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• pp.483-487
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• 2001

Morus alba extract(MAE) was tested for its ability to inhibit alloxan induced lipidperoxidation. Lipid peroxide contents in serum, liver, kidney and heart were measured by the TBA method. ICR mice receiving alloxan at a dose of 6mg/kg intraperitoneally after a 24hrs starvation showed significantly increased lipid peroxide contents as compared to untreated control. Lipid peroxide contents in serum, liver, kidney of alloxan-diabetic mice were decreased by the treatment of MAE at the dose of 50mg/kg, 100mg/kg for 7 days.

• 대한간호
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• 제28권5호
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• pp.28-32
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• 1989

• 대한간호
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• 제31권2호
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• pp.45-50
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• 1992

• 한국호스피스협회지
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• 통권44호
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• pp.2-3
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• 2001