• 한국식품위생안전성학회지
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• 제14권1호
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• pp.67-75
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• 1999

The new approach using the Peak Pattern Method was conducted for the analysis of polychlorinated biphenyls (PCBs) from the papers or paper products to provide certain hygienic data for the recycled papers as well as white papers. The height of the each peak, obtained from the PCBs standards, was transformed to the spectrum to compare with that of the samples. In addition to the results of the single PCBs standards, the pattern of mixed PCBs standards with the adequate concentration and ratios were obtained prior to the analysis of the paper samples. The test showed excellent repetition within 5% variation, and the recoveries of PCBs ranged from 92% to 97%. The PCBs, considered as a hazard material, were analyzed using the Peak Pattern Method from six different types of paper samples including the roll tissue. It could not find the same pattern of the PCBs peaks from all of the paper samples.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.91-98
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• 2017

Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require higher computational cost and larger processing time. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies PVC(premature ventricular contraction) and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only R peak through optimal R wave. We propose an optimal R wave detection and PVC classification method through extracting minimal feature point in IoT environment. For this purpose, we detected R wave through optimal threshold value and extracted RR interval and R peak pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through RR interval and R peak pattern. The performance of R wave detection and PVC classification is evaluated by using record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.758% in R wave detection and the rate of 93.94% in PVC classification.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.98-103
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• 2002

전력수요를 예측할 경우 가장 중요한 문제 중의 하나가 특수일 부하의 처리문제이다. 따라서 본 연구에서 길고(구정, 추석) 짧은(식목일, 현충일 등) 특수일 피크 부하를 신경회로망과 회귀모형을 이용하여 예측하는 방법을 제시한다. 신경회로망 모형의 특수일 부하 처리는 패턴 변환비를 이용하며, 4차의 직교 다항 회귀모형은 과거의 10년 (1985∼1994)간의 특수일 피크부하 자료를 이용하여 길고 짧은 특수일 부하를 예측한다. 특수일 피크 부하를 예측한 결과, 신경회로망 모형의 주간 평균 예측 오차율과 직교 다항 회귀모형의 예측 오차율을 분석한 결과 1∼2[%]대로 두 모형 모두 양호한 결과를 얻었다. 또한 4차의 직교 다항 회귀 모형의 수정결정계수 및 F 검정을 분석한 결과 구성한 예측 모형의 타당성을 확인하였다. 두 모형의 특수일 부하를 예측한 결과를 비교해 보면 긴 특수일 부하를 예측할 때는 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형이 보다 더 효과적이었고, 짧은 특수일 부하를 예측할 경우에는 두 방법 모두 유효하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.233-242
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• 2018

조기심실수축(Premature Ventricular Contraction) 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, Support Vector Machine 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 최적의 R파를 검출하고 이를 통해 R피크 기반의 특징점만을 정확하게 검출함으로써 최소한의 연산량으로 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 최적 문턱치에 따른 R파를 검출하고, RR간격과 R피크 패턴을 추출한다. 이후 RR간격과 R피크 패턴에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 94.85%의 평균 분류율을 나타내었다.

• Archives of Pharmacal Research
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• 제15권4호
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• pp.376-378
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• 1992

A chemical tool was developed for the analysis of complex mixtures such as crude drugs by the method of pattern recognition. Pattern recognition was accomplished by a multiple reference peak identification method and three kinds of outlier statistics. This tool was tested on the analysis of synthetic mixtures.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.213-219
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• 2004

본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.833-839
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• 2019

BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.

• 한국분무공학회지
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• 제21권3호
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• pp.155-161
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• 2016

Injected fuel pressure waves of a common rail injector with various current profiles supplied to the injecor were measured using Bosch method. In order to drive the common rail injector, the current in the solenoid should be controlled using what is known as a peak and hold pattern, which consists of a high current level with a short time duration (peak) in the first step and a low current level with a long time duration (hold) in the subsequent step. The current profile can be shaped by swithcing an injector driving power source with the peak and hold waves. The capture, compare and PWM (CCP) pin in the microprocessor was used to generate the combined peak and hold waves. The PWM square wave generated from the CCP pin has a duty ratio of 100% for the peak current and 10% or 30% for the hold pattern. Five patterns of the current profile were generated by combining the peak and hold wave. The common rail pressure is controlled at 75, 100, and 130 MPa. As the fuel rail pressure increases, the variations of the measured fuel injection pressure wave according to the current profiles decrease.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.67-80
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• 2001

본 연구에서는 기존에 널리 사용되고 있는 설계강우의 시간분포모형인 Mononobe 분포법, Yen과 Chow 분포법, Huff 분포법과 heifer와 Chu 분포법을 강우-유출모형인 SCS 방법, Nakayasu 방법과 Clark 방법에 적용하여 최대 유출상황을 발생시키는 설계강우 시간분포모형을 결정하였다. 각 강우-유출모형에 균등강우강도를 적용한 경우를 기준으로 하여 첨두유량의 변동성을 검토하였다. 대상유역에 적용한 강우-유출모형의 결과를 분석하여 유역별 및 강우-유출모형별로 최대 유출상황을 발생시키는 설계강우의 시간분포모형을 정리한 결과 전체적으로 Yen과 Chow 분포법의 후방집중형으로 나타났다. 결정된 시간분포모형을 바탕으로 지속기간의 변화에 따른 첨두유량의 변동성을 파악한 결과 확률강우강도식의 형태에 따라 최대유량을 발생시키는 지속기간에 변동성이 보여지고 있으며, 강우-유출모형에 의한 영향보다는 확률강우강도식의 형태와 I-D-F곡선에 따라 첨두유량의 변동성이 크게 나타났다.

• 한국운동역학회지
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• 제28권2호
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• pp.109-117
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• 2018

Objective: To compare head and hand movement patterns during squash forehand motions between experts and less-skilled squash players. Method: Four experts and four less-skilled squash players participated in this study. They performed squash forehand swings and a VICON motion analysis system was used to obtain displacement and velocity data of the head and right hand during the movement. Mann-Whitney U-tests were performed to compare head and hand range of motion and peak velocity, and cross-correlation was performed to analyze the head-hand coordination pattern between groups in three movement directions. Results: In terms of head and hand kinematic data, experts had greater head range of motion during down swings than less-skilled squash players. Experts seemed to reach peak hand velocity at impact by reaching peak head velocity followed by hand peak velocity within a given temporal sequence. In terms of head-hand coordination patterns, both groups revealed high positive correlations in the medial-lateral direction, indicating a dominant allocentric coordination pattern. However, experts had uncoupled coordination patterns in the vertical direction and less-skilled squash players had high positive correlations. These results indicate that the head-hand movement pattern likely an important factor squash forehand movement. Conclusion: Analysis of head and hand movement patterns could be a key variable in squash training to reach expert-level performance.