• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.481-481
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• 2000

We investigated the structure-activity relationships on use of multi-layer neural networks. The relationships are techniques required in developments of medicines. Since many kinds of observations might be adopted on the techniques, we discussed some points between the observations and the properties of multi-layer neural networks. In the structure-activity relationships, an important property is not that standard deviations are nearly equal to zero for observed physiological activity, but prediction ability for unknown medicines. Since we adopted non-linear approximation, the function to represent the activity can be defined by observations; therefore, we believe that the standard deviations have not significance. The function was examined by "leave-one-out" method, which was originally introduced for the multi-regression analysis. In the linear approximation, the examination is significance, however, we believe that the method is inappropriate in case of nonlinear fitting as neural networks; therefore, we derived a new index fer the relationships from the differential of information propagation in the neural network. By using the index, we discussed physiological activity of an anti-cancer medicine, Mitomycine derivatives. The neuro-computing suggests that there is no direction to extend the anti-cancer activity of Mitomycine, which is close to the trend of anticancer developing.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제29권4호
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• pp.833-841
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• 2008

Principal component-genetic algorithm-multiparameter linear regression (PC-GA-MLR) and principal component-genetic algorithm-artificial neural network (PC-GA-ANN) models were applied for prediction of melting point for 323 drug-like compounds. A large number of theoretical descriptors were calculated for each compound. The first 234 principal components (PC’s) were found to explain more than 99.9% of variances in the original data matrix. From the pool of these PC’s, the genetic algorithm was employed for selection of the best set of extracted PC’s for PC-MLR and PC-ANN models. The models were generated using fifteen PC’s as variables. For evaluation of the predictive power of the models, melting points of 64 compounds in the prediction set were calculated. Root-mean square errors (RMSE) for PC-GA-MLR and PC-GA-ANN models are 48.18 and $12.77{^{\circ}C}$, respectively. Comparison of the results obtained by the models reveals superiority of the PC-GA-ANN relative to the PC-GA-MLR and the recently proposed models (RMSE = $40.7{^{\circ}C}$). The improvements are due to the fact that the melting point of the compounds demonstrates non-linear correlations with the principal components.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2022

In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권9호
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• pp.72-80
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• 2009

When the magnet wheel rotates over a conducting plate, it generates the traction torque as well as the repulsive force on the conducting plate. Partially-cut traction torque results in the linear force into the tangential direction. To cut the traction torque, the concept of magnetic shield is introduced. The direction change of the linear force is realized varying the shielded area of magnetic field. That is, the tangential direction of non-shielded open area becomes the direction of the linear thrust force. Specially a shape of permanent magnets composing the magnet wheel leads to various pattern of magnetic forces. So, to enlarge the resulting force density and compensate its servo property a few simulations are performed under various conditions such as repeated pattern, pole number, radial width of permanent magnets, including shape of open area. The theoretical model of the magnet wheel is derived using air-gap field analysis of linear induction motor, compared with test result and the sensitivity analysis for its parameter change is performed using common tool; MAXWELL. Using two-axial wheel set-up, the tracking motion is tested for a copper plate with its normal motion constrained and its result is given. In conclusion, it is estimated that the magnet wheel using partial shield can be applied to a noncontact conveyance of the conducting plate.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권5호
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• pp.401-408
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• 2013

LTE 및 LTE-A 시스템에서 8-PSK 성운을 알파벳으로 가지는 이중계층 차분 코드북을 제안한다. 인접하는 무선 채널의 시간 상관으로 선부호화 행렬은 천천히 변화하므로, 무선 채널 공간의 전체를 양자화 하지 않고, 시간 상관에 따른 채널 공간의 일부분의 차분 성분만을 양자화하여 피드백을 한다면, 기존과 동일한 크기의 코드북으로도 가상적으로는 코드북이 매우 커지는 효과를 얻을 수 있어 채널 용량이 증가한다. 특히 제안하는 코드북은 LTE release-8의 코드북 설계조건인 8-PSK 성운을 사용하는 동 이득 특성 및 이중 계층 코드북이 단일 계층 코드북을 포함하는 특성을 가지는 새로운 차분 코드북이다. 코드북 내 코드워드들의 인자들이 8-PSK 성운만을 사용하므로, 선부호화 및 복호 시에 계산량이 낮아지는 LTE 코드북의 장점을 그대로 유지할 수 있다. 또한 동 이득 성질은 상대적으로 저렴한 비선형 증폭기를 사용할 수 있는 장점이 있어 가격의 제한을 받는 단말기 설계에는 필수적인 요소이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 이중계층 선부호화 기법의 성능 분석에서, 동일한 피드백 비트 수를 갖는 같은 크기의 코드북에서 제안하는 차분 코드북은 정상상태에서 기존 LTE 코드북보다 최소 1.2dB 성능 향상을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.53-57
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• 2002

최근의 디지털 통신시스템은 정보 통신 이용자의 급격한 증가와 영상과 음성 및 각종 데이터의 멀티미디어화로 인해 데이터가 고속화 되고 있다. 그러므로 멀티미디어 디지털 통신에서는 고속의 정보전송과 높은 통신 품질이 동시에 요구되고 있다 이와 같은 고속의 데이터 전송에 있어서 야기되는 문제는 멀티패스에 의한 페이팅 현상이다. 멀티패스 페이딩 채널에서는 ISI(Intersymbol Interference)라고 하는 신호간의 간섭에 의해서 선형 또는 비선형 왜곡이 일어나게 되며 이러한 왜곡된 신호를 보상하기 위한 여러 가지 등화기와 적응 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 지연스프레드가 긴 통신채널에서 통신 품질을 항상하기 위해 RLS 알고리즘에 의한 결정귀환 등화기와 RLS-MLSE에 의한 채널 추정과 비터비 등화기의 성능을 비교, 분석하였다. 특히 채널의 임펄스 응답이 비교적 긴 지연스프레드와 non-minimum phase 특성을 갖는 경우에 대하여 비교적 정확한 채널 임펄스응답의 추정과 우수한 등 화특성 을 보인다

• Elastomers and Composites
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• 제41권4호
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• pp.223-230
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• 2006

고무복합체는 높은 점탄성 성질을 보이는데 압출성형 시 이 점탄성 성질 때문에 압출물이 팽창하게 된다. 그리고 팽윤양은 공정 조건에 따라서 변한다. 점탄성 성질에서 탄성 부분은 압출물의 팽창에 있어서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 모세관 다이에서 여러 가지 고무복합체에 따른 다이팽윤을 알아보기 위해 상용 CFD 프로그램인 Polyflow를 사용하여 해석을 수행하였다. 컴퓨터 모사에서는 비선형 미분 점탄성 모델인 Phan-Thien-Tanner(PTT) 모델을 사용하였고 온도를 고러하여 해석하였다. 해석을 통해서 레저버와 모세관 다이에서 압출물의 압력, 속도, 그리고 온도 분포 등을 예측하였다. 여러 가지 고무 복합체의 다이 팽윤양을 알아보기 위해서 유량과 모세관 다이의 지름을 변경하면서 연구하였다. 본 연구를 통해서 PPT 모델은 고무 복합체에 대한 점탄성 거동을 잘 표현하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제14권5호
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• pp.1-11
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• 2019

스타트업의 생존 및 성장에 있어서 자금조달은 매우 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 스타트업의 자금조달 성과를 향상시키는 주요 요인을 탐구한다. 이를 위해 스타트업의 지식재산 보유수준과 자금조달 성과의 관계를 분석한다. 또한 스타트업의 자금조달에 있어서 창업자 지식수준이 미치는 영향을 확인하며, 스타트업의 지식재산 비중과 자금조달의 관계에 대한 창업자 지식수준의 조절적 영향을 분석한다. 국내 창업자 및 예비창업자 331명의 설문조사 응답 데이터를 기반으로 분석한 결과, 스타트업의 지식재산 비중과 자금조달 성과 사이에는 역 U자형의 비선형 관계가 존재한다는 점을 발견했다. 창업자의 학력은 자금조달 성과에 정(+)의 영향을 미치지만, 창업자 학력은 스타트업의 지식재산 비중과 자금조달 성과의 관계를 음(-)의 방향으로 조절하는 것으로 나타났다. 이러한 연구는 스타트업의 자금조달 성과를 극대화하기 위해서는 적절한 수준의 지식재산 비중을 유지하는 게 필요함을 시사한다. 또한 창업자가 고학력자일수록 자금조달에 유리하지만, 창업자의 학력은 스타트업의 자금조달에 대한 지식재산의 효과를 감소시키기 때문에 창업자의 지식수준에 따라 지식재산 비중을 차별적으로 조절하는 전략이 필요함을 시사한다. 이 연구는 신호이론에 기반하여 스타트업의 자금조달 성과를 높이기 위한 새로운 지식재산 전략을 제시한다는 점에서 의의를 지닌다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 1994년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.235-246
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• 1994

At pre-construction design stage, most of the design data are based on the site investigation results or property estimation which often does not provide satisfactory output for the tunnel analysis. Nonlinear FEM tunnel analysis was cariied out by Hoek-Brown model which is principly semi-empirical design method based on insitu rock descriptions, rock test results as well as field measurement data. The results of the analytical methods from Hoek-Brown model and Mohr-Coulomb model are compared with the sige measurement data from two-NATM tunnel construction sites. It was found that the Hoek-Brown model can be satisfactorily adopted as a feed back analysis technique in order to examin the safety of NATM tunnel at any construction stage.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.81-84
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• 2002

Activation energy value is different according to cement, admixture and water-cement ratio also the relation of age-temperature is as non-linear as activation energy value is large. So to make accurate explanation for the effect of temperature on concrete strength development property, it is necessary to investigation for activation energy value. This study compares activation energy value recommended by Freiesleben and ASTM with activation energy value obtained by consequence of mortar examination according to ASTM C 1074-93. As the result of this study, activation energy value obtained by the study is 37.19KJ/mol, and in case of activation energy value obtained by the study explain temperature's influence about concrete strength development more accurate than activation energy value recommend by Freiesleben and ASTM.