• 한국포장학회지
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• 제29권3호
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• pp.223-228
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• 2023

Sustainable energy supplies without the recharging and replacement of the charge storage device have become increasingly important. Among various energy harvesters, the triboelectric nanogenerator (TENG) has attracted considerable attention due to its high instantaneous output power, broad selection of available materials, eco-friendly and inexpensive fabrication process, and various working modes customized for target applications. In this study, the amount of voltage and current generated was measured by applying the PSD profile random vibration test of the electronic vibration tester and ISTA 3A according to the time of Anodized Aluminum Oxide (AAO) pore widening of the manufactured TENG device Teflon and AAO. The discharge and charging tests of the integrated module during the random simulated transport environment and the recognition distance of RFID were measured while agricultural products (onion) were loaded into the returnable folding plastic box. As a result, it was found that AAO alumina etching processing time to maximize TENG performance was optimal at 31 min in terms of voltage and current generation, and the integrated module applied with the TENG module showed a charging effect even during the continuous use of RFID, so the voltage was kept constant without discharge. In addition, the RFID recognition distance of the integrated module was measured as a maximum of 1.4 m. Therefore, it was found that the surface condition of AAO, a TENG element, has a great influence on the power generation of the integrated module, and due to the characteristics of TENG, the power generation increases as the surface dries, so it is judged that the power generation can be increased if the surface drying treatment (ozone treatment, etc.) of AAO is applied in the future.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 원예과학기술지
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• 제16권1호
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• pp.18-20
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• 1998

본 실험은 RAPD (random amplified polymorphic DNA)를 이용하여 국내에서 육성된 13개 품종의 고구마 (Ipomoea batatas)를 대상으로 유연관계분류 및 품종구분 가능성을 탐색하였다. RAPD를 이용하여 고구마 품종을 비가중산술법(UPGMA)으로 3개의 그룹표로 분류할 수 있었는데 그룹 I은 '충승 100호'로, 그룹 II는 '은미', '생미', '수원147호'와 '율미', 그룹 III는 '홍미', '진미', '관동95', '선미', '원미', '신율미', '증미', '풍미'로 나뉘어졌다. RAPD를 이용한 분류 결과는 대체로 육성모부본의 유전자형과 일치함을 나타내고 있고, 상이한 점은 영양계의 변이에 의한 것으로 추측된다, 앞으로 이러한 marker system을 이용하여 육종시 조기에 원하는 형질을 갖는 계통을 선별할 수 있을 것이며 이에 따라 다양한 고구마 품종의 육종프로그램과 품종판별에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제27권5호
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• pp.657-662
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• 2006

Identification of accessible sites in targeted RNAs is a major limitation to the effectiveness of antisense oligonucleotides. A class of antisense oligodeoxynucleotides, known as the “10-23” DNA enzyme or DNAzyme, which is a small catalytic DNA, has been shown to efficiently cleave target RNA at purine-pyrimidine junctions in vitro. We have designed a strategy to identify accessible cleavage sites in the target RNA, which is hepatitis C virus nonstructural gene 3 (HCV NS3) RNA that encodes viral helicase and protease, from a pool of random DNAzyme library. A pool of DNAzymes of 58 nucleotides-length that possess randomized annealing arms, catalytic core sequence, and fixed 5'/3'-end flanking sequences was designed and screened for their ability to cleave the target RNA. The screening procedure, which includes binding of DNAzyme pool to the target RNA under inactive condition, selection and amplification of active DNAzymes, incubation of the selected DNAzymes with the target RNA, and target site identification on sequencing gels, identified 16 potential cleavage sites in the target RNA. Corresponding DNAzymes were constructed for the selected target sites and were tested for RNA-cleavage in terms of kinetics and accessibility. These selected DNAzymes were effective in cleaving the target RNA in the presence of $Mg^{2+}$. This strategy can be applicable to identify accessible sites in any target RNA for antisense oligonucleotides-based gene inactivation methods.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제7권5호
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• pp.94-99
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• 2004

This study was carried out to find out what is the optimum conditions for RAPD of Zelkova serata. We changes the factors what affect to PCR band patterns, as a result, we established the optimum conditions as follows; template DNA 100mg, Primer 0.25uM, dNTP 100mM, Taq polymerase 1.0u, and total reaction volume was filled up to 10uL with distilled water. As the amount of primers went higher, PCR reaction rates were lowered. This reason was cause by exhaustion of primers during initial reaction. The amount of dNTP didn't showed noticable differtations between the range, but the optimum amount was 100mM for efficiency. Taq polymerase 1.0 unit was the best in the range. As the concentration of polymerase were increased, many non-specific bands were appeared, In primer selection, most Openron Random Primers are amplified in this experiment. The primers GC contents were 60, and set A, B, C, D, E, X were tested. Thermal cycler(ASTEC PC808, Japan) condition was, $95^{\circ}C$, 5min, initial denaturation, $94^{\circ}C$, 20sec, denaturation, $37^{\circ}C$, 40sec, annealing, $72^{\circ}C$, 1min, extention, 45cycle repeated and final extention $72^{\circ}C$10min.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1224-1228
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• 2010

기존 무선 센서 네트워크에서의 클러스터 기반 라우팅 기법은 첫째, 임의의 헤더 선출로 인하여, 일부 클러스터에 노드가 편중되는 문제점이 발생한다. 둘째, 실제 환경에서의 통신 범위를 고려하지 않기 때문에, 라우팅 경로의 신뢰도가 저하된다. 마지막으로, 헤더 선정을 위해 모든 센서 노드 정보를 전송하기 때문에, 데이터 전송 오버헤드가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 메시지 수신 성공률을 이용한 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법용 첫째, 노드 편중도를 해결하기 위하여 노드의 밀집도 및 연결성을 이용하여 클러스터 헤더를 선정하고, 분할 및 병합을 수행한다. 둘째, 라우팅 경로의 신뢰도 향상을 위하여, 실제 환경에 적용 가능한 메시지 수신 성공률을 기반으로 데이터 전송 경로를 설정한다. 마지막으로 데이터 전송 오버헤드의 감소를 위하여, 모든 센서 노드는 자신의 이웃 노드 정보만을 이용하여 헤더 선정 및 클러스터 구성 작업을 수행한다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제54권6호
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• pp.463-469
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• 2012

This study utilized a standardization and cluster analysis technique for the selection and classification of beneficial bacteria. A set of synthetic data consisting of 100 individual variables with three characteristics was created for analysis. The three characteristics assigned to each independent variable were designated to have different numeric scales, averages, and standard deviations. The variables were bacterial isolates at random, and the three characteristics were fermentation products, including cell yield, antioxidant activity of culture, and enzyme production. A standardization method utilizing a standard normal distribution equation to record fermentation yields of each isolate was employed to weight their different numeric scales and deviations. Following transformation, the data set was analyzed by cluster analysis. The Manhattan method for dissimilarity matrix construction along with complete linkage technique, an agglomerative method for hierarchical cluster analysis, was employed using statistical computing program R. A total of 100 isolates were classified into groups A, B, and C. In a comparison of the characteristics of each group, all characteristics in groups A and C were higher than those of group B. Isolates displaying higher cell yield were classified as group A, whereas those isolates showing high antioxidant activity and enzyme production were assigned to group C. The results of the cluster analysis can be useful for the classification of numerous isolates and the preparation of an isolation pool using numerical or statistical tools. The present study suggests that a simple technique can be applied to screen and select beneficial microbes using the freely downloadable statistical computing program R.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제66권6호
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• pp.677-691
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• 2018

Reliability assessment of complex structures using simulation methods is time-consuming. Thus, surrogate models are usually employed to reduce computational cost. AK-MCS is a surrogate-based Active learning method combining Kriging and Monte-Carlo Simulation for structural reliability analysis. This paper proposes three modifications of the AK-MCS method to reduce the number of calls to the performance function. The first modification is related to the definition of an initial Design of Experiments (DoE). In the original AK-MCS method, an initial DoE is created by a random selection of samples among the Monte Carlo population. Therefore, samples in the failure region have fewer chances to be selected, because a small number of samples are usually located in the failure region compared to the safe region. The proposed method in this paper is based on a uniform selection of samples in the predefined domain, so more samples may be selected from the failure region. Another important parameter in the AK-MCS method is the size of the initial DoE. The algorithm may not predict the exact limit state surface with an insufficient number of initial samples. Thus, the second modification of the AK-MCS method is proposed to overcome this problem. The third modification is relevant to the type of regression trend in the AK-MCS method. The original AK-MCS method uses an ordinary Kriging model, so the regression part of Kriging model is an unknown constant value. In this paper, the effect of regression trend in the AK-MCS method is investigated for a benchmark problem, and it is shown that the appropriate choice of regression type could reduce the number of calls to the performance function. A stepwise approach is also presented to select a suitable trend of the Kriging model. The numerical results show the effectiveness of the proposed modifications.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.271-278
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• 2004

본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.658-663
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• 2018

본 논문에서는 실내 위치 추정시스템에 주로 사용되는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 알고리즘의 성능향상을 위한 노드배치 알고리즘에 대해 연구한다. 기존의 노드선택 또는 배치알고리즘은 다수의 타겟이 위치하는 공간의 중심값에 노드들을 위치시켜 성능향상을 이루는 반면, SBL에서는 위치추적 알고리즘 특성상 타겟을 에워싸는 공간에서의 노드배치가 효율적일 수 있음에 주목한다. 이를 실현하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 통한 노드배치 가능 공간을 선정하고, 그 선정된 공간상의 효율적 노드위치를 찾기 위해 2분법을 활용하여, 설계 복잡도가 낮은 노드배치 알고리즘을 제시한다. 제안된 노드배치알고리즘은 다양한 모의실험을 통해 무작위 노드배치 알고리즘 대비 뛰어난 위치추정성능을 보여주며, 노드위치를 위한 전역탐색 (full search)과 비교하여, 상당히 낮은 설계복잡도를 유지하면서도 만족할 만한 성능을 보인다.