• 한국광학회지
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• 제9권2호
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• pp.111-116
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• 1998

활성층의 변형이 0.9%의 압축변형에서 1.4%의 인장변형에 이르는 13개의 InGaAs/InGaAsP 따로가둠 이종접합 다중양자우물 레이저의 문턱전류밀도 값을 계산하여, 변형이 문턱전류밀도에 미치는 영향을 살펴보았다. 양자우물의 띠간격이 1.55.mu.m가 되도록 양자우물의 두께를 정하였고, 레이저의 이득계산을 위한 띠구조 및 전이행렬요소의 계산에는 블록대각화된 8 * 8 이차 $k^{\rarw}$ * $p^{\rarw}$ 해밀토니안을 사용하여 전도띠의 비포물선형 효과 및 원자가띠의 섞임을 모두 고려하였다. 실온의 문턴전류밀도는 중양공띠와 경양공띠가 교차하는 0.4% 인장변형의 값과 두번째 전도부띠가 생기기 시작하는 0.5% 인장변형의 값에서 불연속점을 가졌다. 실온의 문턱전류밀도는 이 0.4-0.5% 인장변형 부근에서 극대가 되고, 양쪽으로 변형값이 달라지면서 감소하였다가 극소점을 거쳐 다시 약간 증가하는 모습을 보였는데, 이는 실험결과와 대체로 일치한다. 이 계산결과를 변형의 효과에 관한 다른 여러 이론적 혹은 실험적인 논문들과 비교 토론하였다.

• 한국작물학회지
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• 제40권2호
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• pp.142-149
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• 1995

1978년부터 1992년까지 작물시험장목포지장의 시험포장에서 재배하여 관측한 목화의 4품종(Kinggus, 용당재래, 113-4,380)의 주요특성과 재배기문중 관측된 기상자과를 이용하여 목화 단작의 생육 및 수량과 기상요인과의 및 수량 추정식을 한 유도는 다음과 같다. 1. 기상요인중 변이가 큰 것은 7월의 강수량과 폭풍일수로서 변이계수가 84.89%, 97.05%로 높았고 5~9월중의 평균기온과 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적었다. 2. 생육및 수량형질의 변이는 9,10월의 적채면수량에서 68.77%, 78.52%로 높아서 연차간변이가 아주 컸고 조면비율과 결과지수는 11.77%, 19.13%로 변이가 약간 컸으며 개화기와 개서기는 6.05%, 7.83%로 변이가 아주 적어서 연차간 변이가 아주 적었음을 알 수 있었다. 3. 5월의 강수량과 결과지수간, 7월의 일조시수와 삭수간, 7월의 최고기온과 적채면 수량간, 8월의 증발량과 적채면 수량간에는 고도의 정의 상관이 인정되었다. 4. 7월의 기상요인($X_1$~$X_8$)을 이용하여 9. 10. 11월의 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =-1080.8515 + 144.7133$X_1$+15.8722$X_2$ + 164.9367$X_3$ + 0.0802$X_4$ + 0.5932$X_5$ + 11.3373$X_6$ + 3.4683$X_7$ - 9.0846$X_8$(r＝0.8448＊＊)의 회귀식을 유도할 수 있었으며 8월의 기상요인(X$_4$를 제외한 X$_1$~X$_{9}$)을 이용하여 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =2835.2497 + 57.9134$X_1$ - 46.9055$X_2$ - 41.5886$X_3$ + 1.2559$X_5$ - 21.9687$X_6$- 3.3763$X_7$- 4.1080$X_8$- 17.5586$X_9$의 회귀식을 유도할 수 있었으며, 이 식을 이용하여 실제수량과 이론수량과의 관계를 분석한 결과 일직선상에 아주 가깝게 추정하여 오차가 적었다.

• 한국산림과학회지
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• 제84권3호
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• pp.277-285
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• 1995

본(本) 연구(硏究)는 송이 산지(産地) 기상인자(氣象因子)와 송이 생산량(生産量)과의 상관관계(相關關係)를 구명(究明)하기 위하여 실시(實施)하였다. 전국(全國) 47개(個) 임업협동조합(林業協同組合)을 통(通)하여 1984년(年)부터 1993년(年)까지 지역별(地域別) 송이 생산량(生産量)을 조사(調査)하였다. 그 중에서 자료(資料)가 충실(充實)한 29개(個) 지역(地域)을 대상(對象)으로 하여, 월별(月別) 최고기온(最高氣溫), 최저기온(最低氣溫), 평균기온(平均氣溫), 토양온도(土壤溫度), 상대습도(相對濕度), 강수량(降水量), 강수일수(降水日數)의 7가지 월별(月別) 기상조건(氣象條件)과 연간(年間) 송이 생산량(生産量)과의 관계(關係)를 stepwise regression과 다중회귀분석(多重回歸分析)을 통하여 구명(究明)하였다. 월별(月別) 기상인자(氣象因子) 지역별(地域別) 송이 생산량(生産量)과의 상관계수(相關係數)는 i)10년간(年間)의 관측치(觀測値)를 가지고 지역별(地域別)로 구하는 경우, ii)29개(個) 지역(地域)의 관측치(觀測値)를 가지고 연도별(年度別)로 구하는 경우, iii)10년간(年間) 27개(個) 지역에서 270개(個) 관측치(觀測値)를 가지고 월별(月別)로 구하는 경우는 세 가지로 나누에 추정(推定)하였다. i)의 지역별(地域別) 분석(分析)에서는 9월(月)의 강수일수(降水日數)와 9월(月) 최저기온(最低氣溫)이 송이 생산량(生産量)과 정(正)의 상관(相關)을 나타냈다. ii)의 연도별(年度別) 분석(分析)에서는 6월(月)의 최고(最高), 최저(最低), 평균기온(平均氣溫)이 송이 생산(生産)과 부(負)의 상관관계(相關關係)를 보였다. iii)의 월별(月別) 분석(分析)에서는 9월(月)과 10월(月)의 강수량(降水量), 9월(月)의 강수일수(降水日數), 9월(月)과 10월(月)의 최저기온(最低氣溫)이 정(正)의 상관(相關)을 나태낸 반면, 6월(月)의 평균기온(平均氣溫)과는 부(負)의 상관(相關)을 보여주었다. 결과적(結果的)으로 볼 때, 송이 생산량(生産量)은 9월(月)중에 강수일수(降水日數)가 증가(增加)할수록, 그리고 9월(月)과 10월(月)에 강수량(降水量)이 증가(增加)할수록 늘어나며, 6월(月)과 7월(月) 최고(最高), 최저기온(最低氣溫)이 낮을 경우에 송이 생산(生産)에 유리(有利)하다고 할 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제6권1호
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• pp.72-85
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• 1992

한라산국립공원의 이용객 행태분석은 1990년 9월 한달간 실시되었다. 방문특성에서 자연지향적인 목적이 68.9%를 보였으며, 동반특성에서는 소속단체가 36.3%, 친구가 29.8%이었고, 동반자수는 2-3명이 23.0%, 12명 이상이 29.7%였다. 활동특성에서 식사준비는 도시락이 62.7%로 매우 높았으며, 쓰레기처리 방법도 가지고 하산후 처리가 69.6%이었다. 경관만족도는 최대치를 5로하여 3.98의 높은 만족도률 보였으나 편익시설은 불만족도가 높았다. 따라서 전체만족도는 3.43으로 나타났다. 이용자의 의견에서 선착순입장, 여약제도도입, 대규모 단체이용제한에는 대체로 반대하였으나 자연휴식년제 도입에는 찬성율이 높았다. 특히, 탐방객안내소는 이용객의 이용이 거의 없었으나 이용자중 도움이 되었다고 답변한 사람들이 많았다. 설문에 의해 심리적 만족도조사를 하여 각 항목들의 요인분석을 직각회전방법에 의해 실시한 결과, 전체적으로 4개의 요인이 추출되었으며, factor 1은 편익시설적 요인, factor 2는 사회적 요인, factor 3는 이용행태요인, factor 4는 자연적 요인으로 적재되었다. 전체 및 지역별 회귀분석을 실시한 결과, 전체지역에서 전체만족도(Y)에 영향을 미치는 항목은 청결도, 경관성, 안전도, 쓰레기통 수, 혼잡도 순이었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.41-51
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• 2023

본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제26권2호
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• pp.104-112
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• 2008

목적: 기존치료에 반응하지 않는 다발성 간전이를 동반한 대장암 환자에서 방사선치료와 병합한 수지상세포 면역치료의 독성과 반응도를 조사하였다. 대상 및 방법: 2004년 5월부터 2006년 11월까지 다발성 간전이가 동반된 대장암 환자들 중에서 항암화학 요법에 반응하지 않은 환자 중 지원자를 대상으로 연구를 시행하였다. 본 임상 시험에 대하여 동아대학교병원과 부산대학교병원의 임상윤리심의위원회의 허가를 획득하였고, 동의서에 서명한 환자들을 임상 시험의 대상으로 등록하였다. 환자의 말초 혈액으로부터 수지상세포를 추출하여 배양하였다. 임상시험 일자에 맞추어서 $6{\times}10^6$개의 수지상세포를 바이알(0.5 ml)에 넣어서 디씨백/아이알 주사를 만들었다. 수지상세포 면역치료는 2주 간격으로 간전이암조직에 3회 주사하고, 5주에 내약성 평가를 하였다. 내약성 평가를 통과한 환자에게는 8주에 4번째 수지상세포 면역치료를 하였다. 병의 악화가 없거나 임상시험에 대한 환자의 동의 철회가 없는 경우에는 5, 6번째 수지상세포 면역치료를 각각 12, 16주에 시행하였다. 방사선치료는 수지상세포 면역치료를 주사할 간전이암 부위에 주사하기 전일 및 당일에 4 Gy씩을 조사하였다. 내약성 평가는 $3{\times}10^6$개의 수지상세포로부터 시작하여, $12{\times}10^6$개의 수지상세포까지 시행하였다. 내약성 평가의 최대 내성 용량으로 추가 임상시험을 하였다. 수지상세포 면역치료 주사를 맞은 모든 환자들에서 안전성 평가를 하였다. 4회 이상 주사를 맞은 환자들을 대상으로 10주에 치료 반응을 평가하여 유효성을 조사하였다. 결과: 임상시험에 등록한 24명 중 22명에서 수지상세포 면역치료를 시행하였다. 내성약 평가에는 14명이 등록하여 11명에서 평가를 완료하였다. 시험약과의 관련성이 있을 것으로 생각되는 grade 3 이상의 약물반응으로 인한 이상반응은 없었다. $12{\times}10^6$개의 수지상세포를 내성용량으로 확인하였고, 내성용량인 $12{\times}10^6$개 수지상세포 면역치료를 이용하여 8명에서 추가로 시험을 하였다. 치료에 대한 환자들의 내성은 양호하였고, grade 3을 초과하는 치명적인 부작용은 발생되지 않았다. 4회 이상의 수지상세포 면역치료 주사를 받은 환자가 17명이었고, 이 중의 15명에서는 종양의 반응도 평가가 이루어졌다. 본 연구의 목적은 안전성 평가이지만, 면역치료의 유효성 평가를 위해, 방사선치료와 수지상세포 면역치료 주사가 시행된 부위 외의 간전이암에서 반응도를 조사 하였다. 면역치료의 반응은 평가가 이루어진 환자들에서 정지성 병변이 4명, 진행성 병변이 11명 이었다. 결론: 수지상세포 면역치료와 병행한 방사선치료는 이론적으로 국소 및 전신 제어에 상승효과가 있을 것으로 기대할 수 있다. 하지만 기존 치료에 반응하지 않는 매우 진행된 직장암 환자들을 대상으로 한 본 연구에서는 방사선 치료와 병합한 수지상세포 면역치료로 인한 심각한 부작용의 발생은 없었다는 결과와 4예에서의 정지성 병변의 관찰을 보고한다. 수지상세포의 최대 투여 용량, 적절한 투여 방법, 적절한 방사선의 양, 방사선과 수지상 세포의 적절한 투여 간격 등에 관한 추가 연구를 통하여, 향후 제 2상, 3상 시험으로서의 진행 여부에 긍정적인 결과를 얻을 수 있다고 판단한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.9-16
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• 2024

우리나라는 재난이 대형화 ‧ 복잡화가 되면서 기존 대응과 복구 중심에서 예방과 대비로 중심으로 바뀌는 추세이다. 재난을 예방과 대비를 하기 위해 각 지자체에서는 재난관리자원을 비축하는 방식으로 관리하고 있다. 그러나 재난관리자원을 개별 창고에 보관하고 있으나 창고별이 아닌 부서별로 관리하여 담당자들의 과중한 업무로 인하여 재난관리자원을 관리하는데 미흡한 상황이다. 이러한 재난관리자원을 중점적으로 관리하기 위하여 광역시 ‧ 도 단위로 재난관리자원 통합관리센터를 구축하여 관리하고 있다. 본 연구대상지인 강원특별자치도의 경우 창고를 임대하여 재난관리자원 통합관리센터로 운영하고 있다. 통합관리센터를 임대하는 경우 1~2년 주기로 장소를 옮겨야 하는 불편함이 있어 사용 가능한 부지에 전용 시설을 구축할 필요가 있다고 판단된다. 입지후보지를 선정하기 위하여 도로나 철도 등 네트워크들의 서로 연결된 경로를 따라 시설의 접근 및 이용권을 측정하는 네트워크 분석을 사용하였다. 네트워크 분석 중 과거에 다수의 시설의 입지를 결정하는데 많이 적용한 Location-Allocation 방법을 적용하였다. 그 결과 입지후보지로 강원도 횡성군이 적합한 것으로 나타났다. 또한 통합관리센터에서 재난관리자원을 비축하기 위하여 우리나라 물류시스템을 이용하면 3일이면 지자체에서 재난관리자원을 동원할 수 있으며, 재난이 발생하고 원래의 생활로 되돌아가는데 3일의 시간이 소요된다고 한다. 각 시 ‧ 군의 재난관리자원 비축량을 1주일 기준으로 3일의 비축량을 비축창고에 재난관리자원을 비축하며 통합관리센터에서는 시 ‧ 군의 4일의 비축량 중 최대값의 3배로 비축하는 방법으로 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.975-976
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• 1993

This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}