• 대한전자공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.22-26
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• 1983

열확산(thermal diffusion)법을 이용하여 면적이 3.36㎠인 P+N 전지와 P+NN+ 전지를 제작하였다. 100mW/㎠의 인공 조명에서 측정한 결과 940℃에서 15분 보론확산(boron Predeposition)을 하고, 800℃에서 20분 열처리(annealing)하여 제작한 P+N전지는 전면적(수광면적) 변환 효율이 13.4%(14.7%)이었다. 뒷면을 1050℃에서 인(Phosphorus)을 확산한 후, 앞면을 940℃에서 15분 보론 확산하고, 800℃에서 50분 열처리하여 만든 P+NN+전지의 전면적(수광면적) 변환 효율은 14.3%(15.6%)이었다. 뒷면의 인 확산으로 게더링(gettering) 작용과 BSF 효과에 의해서 P+NN+ 전지가 P+N전지보다 캐리어 수명이 약 2∼3배 증가되었다. 그리고 효율 개선을 위해 AR로팅, Ag전기도금, 미세한 그리드 패턴, 앞면 불순물 주입량 조절 등을 행하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.111-116
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• 2022

In this study, the applicability of machine learning for the development of a simulator for general X-ray examination education is evaluated. To this end, k-nearest neighbor(kNN), support vector machine(SVM) and neural network(NN) classification models are analyzed to present the most suitable model by analyzing the results. Image data was obtained by taking 100 photos each corresponding to Posterior anterior(PA), Posterior anterior oblique(Obl), Lateral(Lat), Fan lateral(Fan lat). 70% of the acquired 400 image data were used as training sets for learning machine learning models and 30% were used as test sets for evaluation. and prediction model was constructed for right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat image classification. Based on the data set, after constructing the classification model using the kNN, SVM, and NN models, each model was compared through an error matrix. As a result of the evaluation, the accuracy of kNN was 0.967 area under curve(AUC) was 0.993, and the accuracy of SVM was 0.992 AUC was 1.000. The accuracy of NN was 0.992 and AUC was 0.999, which was slightly lower in kNN, but all three models recorded high accuracy and AUC. In this study, right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat images were classified and predicted using the machine learning classification models, kNN, SVM, and NN models. The prediction showed that SVM and NN were the same at 0.992, and AUC was similar at 1.000 and 0.999, indicating that both models showed high predictive power and were applicable to educational simulators.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1333-1342
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• 2018

지금까지 뇌파(Electroencephalography - EEG)는 뇌전증 진단 및 치료를 위한 가장 중요하고 편리한 방법이었다. 그러나 뇌전증 뇌파 신호의 파형 특성은 매우 약하고 비 정지 상태이며 배경 노이즈가 강하기 때문에 식별하기가 어렵다. 이 논문에서는 간질 뇌파의 특징 선택을 통한 차원 감소를 통한 분류 방법의 효과를 분석한다. 우리는 차원 감소를 위해 주 요소 분석, 커널 요소 분석, 선형 판별 분석 방법을 사용하였다. 차원 감소방법의 성능 분석을 위해 Support Vector Machine: SVM), Logistic Regression(: LR), K-Nearestneighbor(: K-NN), Decision Tree(: DR), Random Forest(: RF) 분류 방법들을 사용해 평가하였다. 실험 결과에 따르면, PCA는 SVM, LR 및 K-NN에서 75% 정확도를 나타냈다. KPCA는 SVM과 K-KNN에서 85%의 성능을 보였으며 LDA는 K-NN를 이용했을 때 100 %의 정확도 보여주었다. 따라서 LDA를 이용한 차원 감소가 뇌전증 EEG 신호에 대한 최고의 분류 결과 보여주었다.

• 동의생리병리학회지
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• 제25권4호
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• pp.614-619
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• 2011

Nelumbo nucifera(NN) is a oriental medicinal herb which has been used traditionally for the treatment of antidiarrhea, sedative action and various brain diseases including convulsion and epilepsy. In order to examine the mechanism of anticonvulsive effect, we treated the methanol extract of NN(100, 200 mg/kg, P.0) to the sleeping time and pentylenetetrazole(PTZ)-induced convulsive mice. The methanol extract of NN prolonged sleep time by pentobarbital. Methanol extracts of NN were not effected the concentration of GABA and GABA-T activity in the brain of PTZ-induced mice. Methanol extracts of NN significantly inhibited the convulsion state as well as the level of lipid peroxidation in the brain. The butanol and dichloromethane fraction of methanol extracts among the others effectively inhibited in vitro lipid peroxidation dose dependently($5.0{\times}10^{-6}\sim2.0{\times}10^{-5}\;g/ml$). These results suggest that the anticonvulsive effect of NN is possibly due to the antioxidative effects of the free radical formation at brain for the PTZ-induced convulsion if it were by due to generating system.

• 한국결정학회지
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• 제11권1호
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• pp.46-51
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• 2000

The molecular structures of 2-SC₄H₃CH=NN(H)C/sub 6/H/sub 5/(C/sub 11/H/sub 10/N₂S) and (GaMe₂)₂(2-SC₄H₃CH=NNC/sub 6/H/sub 5/)₂(C/sub 26/H/sub 30/Ga₂N₄S₂) have been determined by X-ray diffraction. Crystallographic data for 2-SC₄H₃CH=NN(H)C/sub 6/H/sub 5/:orthorhombic space group P2₁2₁2₁, a=6.108(1)Å, b=7.593(1)Å, c=22.356(2)Å, V=1037.1(3)ų, Z=4, R=0.0613. Crystallographic data for (GaMe₂)₂(2-SC₄H₃CH=NNC/sub 6/H/sub 5/)₂:monoclinic space group P2₁/n, a=15.996(2) Å, c=9.879(3)Å, β=100.07.(2)°, V=2764.599)ų, Z=4, R=0.0503.

• 생명과학회지
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• 제20권8호
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• pp.1241-1248
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• 2010

백련을 기능성 화장품 소재로 활용하기 위하여 항산화능, 미백 및 주름개선 효과를 검증한 후 W/O/W multiple emulsion에 첨가하여 기능성 화장품 소재로서의 가능성을 검증하였다. 백련 부위별 추출물의 총 폴리페놀 및 플라보노이드 함량을 측정한 결과 백련 잎 추출물이 213.5 mg/g 및 76.1 mg/g로 가장 높은 함량을 나타내었다. 백련 부위별 추출물의 전자공여능 측정 결과 백련 꽃과 잎 추출물 500 ppm에서 85% 이상의 효과를 나타내었으며, SOD 유사활성능 측정 결과 백련 잎 추출물 1,000 ppm에서 60%로 가장 높은 유사활성능을 나타내었다. 백련 부위별 추출물의 xanthine oxidase 저해활성 측정 결과 전반적으로 낮은 활성을 나타내었으나 백련 잎 추출물이 백련 꽃과 뿌리줄기 추출물에 비해 저해능이 높았다. 미백효과 검증으로 tyrosinase 저해활성을 측정한 결과 백련 꽃 추출물 1,000 ppm에서 36%의 저해능을 나타내었다. 주름억제 효과 측정 결과 백련 잎 추출물 1,000 ppm에서 30%의 elastase 저해활성을 나타내었다. 백련 부위별 추출물을 W/O/W multiple emulsion에 첨가하여 활성을 검증한 결과 전자공여능 측정 결과 백련 꽃과 잎 추출물 100 ppm에서 60% 이상의 활성을 나타내었다. 백련 부위별 추출물을 첨가한 W/O/W multiple emulsion의 SOD 유사활성능 측정 결과 백련 잎 추출물 1,000 ppm에서 30%의 활성을 나타내었으며, xanthine oxidase 저해활성 측정 결과 백련 부위별 추출물 모두 비교적 낮은 저해능을 나타내었다. 백련 부위별 추출물을 첨가한 W/O/W multiple emulsion의 tyrosinase 저해활성 측정 결과 백련 꽃 추출물 1,000 ppm에서 34%의 활성을 나타내어 추출물과 유사한 효능을 나타내었으며, elastase 저해활성 측정 결과 백련 잎 추출물 1,000 ppm에서 55%의 활성을 나타내었다.

• Composites Research
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• 제33권3호
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• pp.108-114
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• 2020

Piecewise Integrated Composite (PIC) 보는 하중 유형에 따라 구간을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 순서를 배열한 보이다. 본 연구는 PIC 보의 구간을 머신 러닝의 일종인 k-NN(k-Nearest Neighbor) 분류를 통해 나누어 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 우수한 굽힘 특성을 갖게 하는 것이 목적이다. 먼저, 알루미늄 보의 3점 굽힘 해석을 통하여 참조점에서의 3축 특성(Triaxiality) 값 데이터를 얻었고, 이를 통해 인장, 전단, 압축의 레이블을 가진 학습 데이터가 만들어진다. 학습 데이터를 통해 각 면마다 독립적인 k-NN 분류 모델을 구성하는 방법(Each plane)과 전체 면에 대한 k-NN 분류 모델을 구성하는 방법(one part)을 이용하여 k-NN 분류 모델을 생성하였고, 하이퍼파라미터의 튜닝을 통하여 다양한 하중 충실도를 도출하였다. 가장 높은 하중 충실도를 가진 k-NN 분류 모델을 기반으로 보를 매핑(mapping)하였고, PIC 보에 대하여 유한요소 해석을 진행한 결과, 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 최대하중과 흡수 에너지가 커지는 특성을 보였다. 하중 충실도를 수동으로 조절하여 100%로 만든 PIC 보와 비교하였을 때, 최대하중과 흡수에너지가 미소한 차이가 나타났으며 이는 타당한 하중 충실도로 보여진다.

• Reproductive and Developmental Biology
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• 제28권1호
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• pp.37-43
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• 2004

본 연구는 319두의 서로 다른 품종에서 PSE육을 생산하는 PSS 돼지 출현빈도를 조사하였다(Yorkshire 150; Landrace 89 and Duroc 80). PCR-RFLP법을 이용하여 돼지의 모근을 DNA sample로 사용하여, PCR로 증폭된 유전자는 Cfo I 제한 효소로 절단하여 종돈에 존재하는 ryanodine receptor (RYR 1) 돌연변이 유전자의 출현빈도를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 모근에서 추출한 DNA를 주형으로 한 Primary PCR을 수행한 결과 ryanodine receptor 유전자 중 659bp의 증폭산물을 얻었으며, second PCR을 수행한 결과에서는 522 bp의 증폭산물을 얻었다. 이 증폭산물은 porcine ryanodine receptor 유전자의 exon 영역 중 PSS를 유발하는 point mutation(C\longrightarrowT; Arg\longrightarrowCys) 부분을 포함하고 있으므로 Cfo I 제한효소에 의해 분석될 수 있으며, agarose gel 전기영동에 의하여 세 가지의 유전자형으로 분류할 수 있다. 정상 homotype(NN)은 두 개의 DNA band(439, 83bp)로 나타나며, 열성 homotype(nn)은 552 bp의 단일 밴드로 출현한다. 그리고 세 개의 밴드(522, 439 그리고, 83 bp)는 heterotype(Nn)의 잠재성 돼지로 표현된다. Yorkshire종에서는 정상돼지가 98.00%로 나타났으며, hetero 돼지는 2.00% 그리고, PSS돼지는 출현하지 않았다. Landrace 돼지에서는 정상돼지가 87.64%로 나타났으며, hetero 돼지와 PSS패지가 각각 11.24와 1.12%로 나타났으나, Duroc종에서는 정장돼지(NN)만이 출현하였다. 대립 유전자 빈도는 Yorkshire종은 정상 N유전자가 0.990의 비율로 나타났으며, 열성 n 유전자는 0.010의 비율로 출현하였으며, Landrace종에서는 N유전자와 n유전자가 각각 0.933과 0.067의 빈도로 출현하였으며, Duroc종에서는 N 유전자의 빈도가 1.000의 빈도로 나타났으나, n유전자의 빈도는 0.000의 빈도로 나타났다. 3품종 집단 모두에서 Hardy-Weinberg 법칙과 일치하여 유전적 평형을 이루고 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권1호
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• pp.10-22
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• 2021

Purpose: To overcome the difficulty in building a large data set with a high-quality in medical imaging, a concept of 'blended-transfer learning' (BTL) using a combination of both source data and target data is proposed for the target task. Materials and Methods: Source and target tasks were defined as training of the source and target networks to reconstruct cardiac CINE images from undersampled data, respectively. In transfer learning (TL), the entire neural network (NN) or some parts of the NN after conducting a source task using an open data set was adopted in the target network as the initial network to improve the learning speed and the performance of the target task. Using BTL, an NN effectively learned the target data while preserving knowledge from the source data to the maximum extent possible. The ratio of the source data to the target data was reduced stepwise from 1 in the initial stage to 0 in the final stage. Results: NN that performed BTL showed an improved performance compared to those that performed TL or standalone learning (SL). Generalization of NN was also better achieved. The learning curve was evaluated using normalized mean square error (NMSE) of reconstructed images for both target data and source data. BTL reduced the learning time by 1.25 to 100 times and provided better image quality. Its NMSE was 3% to 8% lower than with SL. Conclusion: The NN that performed the proposed BTL showed the best performance in terms of learning speed and learning curve. It also showed the highest reconstructed-image quality with the lowest NMSE for the test data set. Thus, BTL is an effective way of learning for NNs in the medical-imaging domain where both quality and quantity of data are always limited.

• Toxicological Research
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• 제3권1호
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• pp.27-32
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• 1987

Ethyl acetate extracts of 6 commercial amaranths produced in 1985 and 1986 were analyzed with a gas chromatograph. The ${\alpha}$-naphthylamine ranging from 142 ppb to 4216 ppb was detected, but the ${\beta}$ naphthylamine was not detected. The mutagenicity of the ethyl acetate extract was tested using Salmonella typhimurium TA100 in the presence of the S-9 fraction. Significant mutagenic activity was seen in samples containing high levels of ${\alpha}$-naphthylamine. It is suggested that the potential hazard of amaranth to the general public should be reconsidered from the point that the impurities contained in amaranth preparations are the main sources of mutagenicity or carcinogenicity.