• 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.

• 한국축산식품학회지
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• 제42권2호
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• pp.280-294
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• 2022

This study aimed to evaluate the effectiveness of propolis extract as a natural preservative for livestock products in term of chemical and microbiological characteristics by meta-analysis. The stages carried out in this study were identification, selection, checking suitability, and the resulting selected articles were used in the meta-analysis. The selection results obtained a total of 22 selected journal articles consisting of 9 articles for analysis of the antimicrobial activity of propolis extract and 13 articles for analysis of the chemical and mirobiological characteristics of livestock products. The articles were obtained from electronic databases, namely Science Direct and Google Scholar. The model used in this study is the random-effect model involving two groups, control and experimental. Heterogeneity and effect size values were carried out in this study using Hedge's obtained through openMEE software. Forest plot tests and data validation on publication bias was obtained using Kendall's test throught JASP 0.14.1 software. The results showed that there is a significant relationship between propolis extract with the results of the antimicrobial activity (p<0.05). In addition, the results of the application of propolis extract on the livestock products for the test microbes and the value of thiobarbituric acid reactive substances (TBARs) showed significant results (p<0.05). Conclusion based on the random-effect model on the effectiveness of antimicrobial activity of propolis extract and their apllication as a natural preservative of the chemical and microbiological characteristics of livestock products is valid by Kendall's test (p>0.05). Propolis in this case effectively used as natural preservatives in livestock products.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.341-348
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• 2011

생체신호의 한 분야인 심전도는 분류알고리즘을 사용한 실험이 일반적이다. 심전도를 실험한 논문에서 사용된 분류알고리즘은 대부분 SVM(Support Vector Machine), MLP(Multilayer Perceptron) 이었으나, 본 실험은 Random Forest 분류기를 시도하였다. 실험방법은 Random Forest 알고리즘을 실험데이터의 신호의 특징에 기반하여 분석하도록 수정하였고, 분류기의 수정된 알고리즘 성능을 규명하기 위하여 SVM과 MLP 분류기와 정확도를 비교 분석하였다. 실험에서는 심전도 신호의 R-R interval을 추출하여 시행하였으며 또한 동일한 데이터를 사용한 타 논문의 결과와 본 실험의 결과를 비교 분석하였다. 결과는 수정된 Random Forest 분류기가 SVM, MLP 분류기, 그리고 타 실험의 결과보다 정확도 부분에서는 우수한 결과를 도출하였다. 본 실험의 전처리 과정에서는 대역통과필터를 사용하여 R-R interval을 추출하였다. 그러나 심전도 실험에서는 대역통과 필터 뿐 아니라, 웨이블릿 변환, 메디안 필터, 유한 임펄스 필터 등으로 실험하는 경우가 많다. 따라서 향후에는 전처리과정에서 기저선 잡음(baseline wandering)을 효율적으로 제거하는 필터의 선택이 필요하며, R-R interval을 정확하게 추출할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다고 사려된다.

• 응용통계연구
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• 제31권4호
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• pp.497-505
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• 2018

최근 랜섬웨어는 일반 PC 사용자에 비해 상대적으로 수준 높은 보안 체계를 갖추고 있는 기업과 정부 기관에 침입하여 상당한 피해를 입히는 등 기존 보안 체계의 허점을 찾아 진화하는 모습을 보이고 있다. 이처럼 계속해서 변화하는 랜섬웨어를 탐지하기 위해 랜섬웨어의 특징을 파악하는 정적 분석과 동적 분석과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 582개의 랜섬웨어 샘플과 942개의 정상 샘플 프로그램을 쿠쿠 샌드박스 가상환경 내에서 실행시킨 뒤, PC에서 이루어지는 30,967가지의 행동 여부를 기록한 동적 분석 자료를 활용하여 랜섬웨어 분류에 유의한 변수를 탐색하기 위한 여러 변수 선택 방법의 적용과 랜섬웨어 분류를 위한 기계학습 모형들을 구축하고자 하였다. 변수 선택법으로 LASSO와 이항변수 만으로 이루어진 고차원 자료라는 특성을 활용하기 위한 카이제곱검정을 이용한 변수 선택, 선행 연구에서 이용된 방법인 상호정보를 이용한 변수 선택법을 적용하였으며 기계 학습 모형으로는 능형 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost가 활용되었다. 연구 결과, 정상 프로그램과 구별되는 랜섬웨어 프로그램만의 특징적인 행동을 확인할 수 있었으며 여러 변수 선택법과 기계학습 분류 모형들의 조합 중, 주어진 자료에서 카이제곱검정을 이용한 변수 선택법과 랜덤 포레스트 모형의 조합이 가장 높은 탐지율과 정분류율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국동물번식학회:학술대회논문집
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• 한국동물번식학회 2003년도 학술발표대회 발표논문초록집
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• pp.55-55
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• 2003

The random insertion of useful gene in genome has been a common method to produce transgenic animals. This method is inefficient for induction of high levels gene expression in transgenic animals. To improve this limit, we tried to develop the system which target the gene at the specific genomic region. Thus, in our experiment, the vector system to target the human thrombopoietin (TPO) gene was developed. Targeting vector including TPO, neo and DT genes was transfrcted into bovine embryonic fibroblasts (bEF) or bovine ear skin fibroblasts (bESF). First of all, we determined concentration of the geneticin (G418) for selection of transfected cell lines. Our results showed that 1200 and 900 $\mu\textrm{g}$/ml of G418 were the most proper for selection of transfscted bEF and bESF cells. In this study, lipofectamine was used as a transfection reagent. Thus, the proper ratio of DNA:lipofectamine for transfection was also required to elevate targeting efficiency in primary mammalian cells. Our result indicates that the most proper ratios of DNA:lipofectamine were 4:2 and 1:2 in bEF and bESF cells. According to the optimized these conditions, single colonies were picked following transfection and were analyzed by PCR. More than 90% of the single colonies have TPO gene. However, there were no colonies with targeted TPO at the specific genomic region. Therefore, further experiments to select the specifically targeted colonies and to find more efficient methods such as reducing selection time and shortening a size of TPO gene are required.

• 노동경제논집
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• 제25권1호
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• pp.97-129
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• 2002

이 글은 근로자가 직장을 선택하는 과정에서 원하는 직장을 선택하는지 여부가 근로자와 일자리의 일치도를 나타내는 데 한 지표로 활용될 수 있다는 점에 착안하여, 그러한 입직 과정에서의 희망직장 선택 여부가 근로자의 임금에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 한다. 특히 이 글에서는 패널 자료를 활용하여 근로자의 비관측된 이질성이 임금에 미치는 영향을 통제할 수 있는 모형을 제시하고, 그를 한국노동패널 조사의 3개년 조사 결과에 적용하여 희망직장의 선택 여부에 따른 임금격차를 계산하였다. 그 결과 우리는 희망직장의 선택 여부에 따라 약 50% 이상의 임금격차가 발생함을 발견할 수 있었으며, 이러한 임금격차가 전통적인 임금격차의 설명틀로 설명될 수 없다는 점에서 일자리에서의 생산성 격차가 그 원인일 가능성을 제기하였다. 이 경우 이러한 가능성에 대한 분석이 이뤄지지 않았다는 점은 이 글의 한계로 지적될 수 있으며, 추후 연구를 통해 규명되어야 할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고 이 글의 분석 결과는 직업알선 활동의 개선을 통해 경제 효율성이 증대될 수 있으리라는 점을 시사하는 것으로 보인다.

• Computers and Concrete
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• 제15권5호
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• pp.771-794
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• 2015

This paper proposes an innovative method for selection of measurement sets in static parameter identification of concrete or steel bridges. This method is proved as a systematic tool to address the first steps of Structural System Identification procedures by observability techniques: the selection of adequate measurement sets. The observability trees show graphically how the unknown estimates are successively calculated throughout the recursive process of the observability analysis. The observability trees can be proved as an intuitive and powerful tool for measurement selection in beam bridges that can also be applied in complex structures, such as cable-stayed bridges. Nevertheless, in these structures, the strong link among structural parameters advises to assume a set of simplifications to increase the tree intuitiveness. In addition, a set of guidelines are provided to facilitate the representation of the observability trees in this kind of structures. These guidelines are applied in bridges of growing complexity to explain how the characteristics of the geometry of the structure (e.g. deck inclination, type of pylon-deck connection, or the existence of stay cables) affect the observability trees. The importance of the observability trees is justified by a statistical analysis of measurement sets randomly selected. This study shows that, in the analyzed structure, the probability of selecting an adequate measurement set with a minimum number of measurements at random is practically negligible. Furthermore, even bigger measurement sets might not provide adequate SSI of the unknown parameters. Finally, to show the potential of the observability trees, a large-scale concrete cable-stayed bridge is also analyzed. The comparison with the number of measurements required in the literature shows again the advantages of using the proposed method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.164-172
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• 2004

일반적으로 국지적 탐색에서 최적해를 획득할 가능성은 가능한 많은 이웃해를 생성하면서 반복 수를 늘릴수록 높아지나 긴 탐색시간이 소요된다. 따라서 한정된 시간 내에 최적해를 효율적으로 찾기 위해서는. 적절한 수의 이웃해를 생성하되, 탐색의 질을 높일 수 있는 이웃해를 선별해서 생성하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 국지적 탐색기법을 적용하여 부하평준화 문제를 해결할 때, 탐색의 효율을 향상시킬 수 있는 이웃해 선정 기법을 제안하고, 실세계 데이타를 대상으로 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 이웃해 선정 기법은 확률적 선별에 기반 한 방법으로서, 탐색의 질을 개선시킬 가능성에 대한 추정치를 기준으로 부여된 확률에 따라 이웃해를 선별하여 생성하는 기법이다. 대상 문제에 국지적 탐색기법으로 tabu 탐색과 simulated annealing를 적용한 실험에서, 무작위 또는 그리디 선별에 기반 한 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1035-1046
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• 2015

분산성분모형은 다양한 임의 요인들이 반응변수에 미치는 영향을 선형식의 형태로 나타내는 매우 유용하고 널리 사용되는 통계적 모형이다. 분산성분모형은 요인의 배치나 관측 자료의 구조에 따라 크게 교차배치와 지분배치로 나누어진다. 본 논문은 분산성분모형에서 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 체계적인 모의실험을 통하여 제시하고자 한다. 이원배치 분산성분모형에서 정보기준에 근거한 모형선택법, 즉 BIC 또는 AIC를 사용하는 경우 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 소규모 모의실험을 통하여 보여준다. 모의실험 결과에서 모형선택법의 경험적 성질이 요인의 배치 설계에 따라 다르게 나타난다는 사실을 확인하였으며 특히 요인의 배치구조가 지분 설계구조일때 내포된 요인의 분산성분의 상대적인 크기가 커짐에 따라 자료를 생성하는 모형보다 작은 모형을 선택하는 경향이 있다는 것이 모의실험으로 확인되었다.

• 대한통합의학회지
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• 제10권4호
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• pp.49-56
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• 2022

Purpose : The purpose of this study was to examine the effects of the motivation for choosing a major, COVID-19 anxiety, and work values on the employment preparation behavior of health college students and to provide evidence for developing programs for employment preparation behavior in the future. Methods : Employing a random sampling method, a survey was conducted from April 22 to June 3, 2022, using an electronically-disseminated questionnaire with college students majoring in medical technician, health administration, and nursing from D and K colleges located in Daegu. A total of 402 students who fully understood and agreed to the purpose of the study participated. The SPSS statistical program was used to analyze the collected data, which were verified using correlation and regression analyses. Results : The results of the study are: First, employment preparation behavior was positively correlated to major selection motivation, COVID-19 anxiety, and work values. Second, significant relationships were found between employment preparation behavior and motivation behind choosing a major, work values, and COVID-19 anxiety, in that order. The higher the major selection motivation, work values, and COVID-19 anxiety were, the better the employment preparation behavior was. Conclusion : The study's results indicate that it would be meaningful to provide health college students who were highly motivated to select their major and who possess sound work values with well-prepared job training programs. Various activities organized by the school for improving the students' self-satisfaction and self-efficacy, which can strengthen their long-term work values, could also be provided. In addition, due to the continuing COVID-19 pandemic, college students may feel anxious about new infectious diseases that might occur in the future. Therefore, considering the contemporary situation, a helpful educational program will be invaluable to fit the pupils for life's battle after they finish their education.