• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1535-1543
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• 2015

뇌-컴퓨터 인터페이스는 사용자의 뇌전도(Electroencephalogram: EEG)를 획득하여 생각만으로 기계를 제어하거나 신체장애를 가진 사람에게 손 또는 발과 같은 신체를 대신하여 의사 전달 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동작 상상 EEG를 분류하기 위해 Sub-Band Common Spatial Pattern(SBCSP)를 기반으로 필터 선택을 하지 않는 특징 추출 방법에 대해 연구한다. 4~40Hz의 동작 상상 신호를 4Hz 대역마다 나눈 9개의 서브 밴드에 각각 CSP를 적용한다. 이후 Fisher's Linear Discriminant(FLD)를 사용하여 도출된 값들을 결합한 FLD 점수 벡터에 차원 축소를 위한 Principal Component Analysis(PCA)를 적용하여 클래스 구분을 위한 최적의 평면에 특징을 투영한다. 데이터베이스는 BCI CompetitionIII dataset IVa(2 클래스: 오른손 다리)를 이용하며, 추출된 특징은 Least Squares Support Vector Machine(LS-SVM)의 입력으로 사용된다. 제안된 방법의 성능은 $10{\times}10$ fold cross-validation을 이용하여 분류 정확도로 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 피험자 'aa', 'al', 'av', 'aw', 'ay'에 대하여 각각 $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, $93.50{\pm}0.69%$의 분류 정확도를 보였다.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2000년도 춘계학술발표대회
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• pp.153-156
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• 2000

1. A. ficuum의 genomic library 검색을 통해 Axe 유전자를 포함하고 있는 5.0 kb의 XbaI DNA 절편을 cloning 했다. Cloning 된 절편의 부분 염기서열 결정 결과 약 1.4 kb의 AXE coding 부위를 확인했으며, cDNA cloning과 그 염기서열의 결정을 통해 AXE coding 부위 내에는 두 개의 intron 이 존재함이 확인되었다. 2. AXE coding 부위의 아미노산 잔기 서열 검색 결과 A. awamori의 AXE와 약 92%의 상동성과 95%의 유사성이 있음이 확인 되었다. 3. 약 900 kb의 AXE의 cDNA를 yeast의 YEp352 vector의 GAL1 promoter의 전사 방향으로 cloning한 후 발현시킨 결과 형질전환체에서 acetyl esterase 활성을 확인했으며, 활성도는 숙주균주에 비해 약 4-5배의 높은 OD unit로 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1767-1772
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• 2006

컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제30권3호
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• pp.206-209
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• 2002

Bacillus stearothermophilus의 CCTase 유전자(cgtS) 대장균과 효모의 shuttle vector로서 항구적 promoter인 adh l promoter를 함유한 pVT103-U(6.9Kb)에 도입하여 재조합 plasmid pVT-CCTS (9.0Kb)을 구축하고 효모 숙주 S. cerevisiae 2805에서 발현시켰다. 재조합 균주의 항구적 발현계인 2805/pv7-CGTS의 최적 발현조건은 YP배지에 dextrose 2%, pH 5.5, 30"C에서 최적 발효조건이었으며, CCTase의 최대 발현량은 48시간 배양시 0.624unit/mL을 나타내었다. B. stearothermophilus의 signal peptide가 재조합 효모에서도 높은 분비효율을 나타내어서 발현된 효소의 87%가 세포 외로 분비 생산되었다.산되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1223-1232
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• 2019

The injection is the input method of the image feature vector from the encoder to the decoder. Since the image feature vector contains object details such as color and texture, it is essential to generate image captions. However, the bidirectional decoder model using the existing injection method only inputs the image feature vector in the first step, so image feature vectors of the backward sequence are vanishing. This problem makes it difficult to describe the context in detail. Therefore, in this paper, we propose the parallel injection method to improve the description performance of image captions. The proposed Injection method fuses all embeddings and image vectors to preserve the context. Also, We optimize our image caption model with Bidirectional Gated Recurrent Unit (Bi-GRU) to reduce the amount of computation of the decoder. To validate the proposed model, experiments were conducted with a certified image caption dataset, demonstrating excellence in comparison with the latest models using BLEU and METEOR scores. The proposed model improved the BLEU score up to 20.2 points and the METEOR score up to 3.65 points compared to the existing caption model.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-10
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• 2008

조선산업에 있어서 자유무역 확대 및 BRICs 고성장으로 인한 해상물동량 증가, 선박기술과 문화의 융합에 따른 고급레저 선박수요의 증대, 컨테이너선의 대형화 고속화와 같은 글로벌 환경변화가 이루어지고 있다. 특히 우리나라는 2002년에 들어서면서 세계 1위로 성장하였고 2006년 선박건조량 기준 35%의 점유율을 달성하였다. 수주량 확보, 생산성 향상 및 공법개선, 안정된 노사관계 확립으로 생산량 증가세가 이어지고 있다. 이와 더불어 선박수출액은 1994년 49억 달러, 1999년 700억 달러, 2003년 1000억 달러, 2006년 2000억 달러로 대단히 빠르게 성장하고 있다. 이러한 배경하에서, 본 연구는 선박수출과 경제성장 사이의 인과관계를 분석하였다. 분석결과 선박수출이 실질소득에 영향을 미치고 실질소득이 선박수출에 영향을 미치는 것으로 나타나 선박수출와 실질소득 간에 쌍방적 인과관계가 성립함을 알 수 있었다. 또한 선박수출에서만 오차수정항이 통계적으로 유의하였다. 또한 단기에 있어서는 선박수출이 실질소득을 증가시키나 장기에서는 일정한 관계가 성립하지 않은 데 비해, 소득변동은 선박수출에 단기에서 뿐 아니라 장기에서도 일정한 관계가 존재함을 알 수 있었다. 그리고 실질소득과 선박수출의 오차수정방정식에서 선박수출과 오차수정항, 실질소득과 오차수정항에 대한 결합가설이 유의한 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.900-907
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• 2014

This paper proposes a MPC (Model Predictive Control) method for the torque and flux controls of induction motor. The proposed MPC method selects the optimized voltage vector for the matrix converter control using the predictive modeling equation of the induction motor and cost function. Hence, the reference voltage vector that minimizes the cost function of the torque and flux error within the control period is selected and applied to the actual system. As a result, it is possible to perform the torque and flux control of induction motor using only the MPC controller without a PI (Proportional-Integral) or hysteresis controller. Even though the proposed control algorithm is more complicated and has lots of computations compared with the conventional MPC, it can perform torque ripple reduction by synthesizing voltage vectors of various magnitude. This feature provides the reduction of amount of calculations and the improvement of the control performance through the adjustment of the number of the unit vectors n. The proposed control method is validated through the PSIM simulation.

• 재무관리연구
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• 제21권1호
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• pp.125-148
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• 2004

본 논문에서는 주식시장(Stock Market)에 대한 통화량(money supply)의 관계에 대해 통화량의 파급 시차와 파급 구조 등을 밝히려는 기존의 연구와는 달리, 새고전학파(new classical macroeconomics)와 신케인지안(new Keynesian macroeconomics)의 각기 다른 기대설정에 대하여 합리적기대가설(rational expectation hypothesis)과 효율적시장가설(efficient market hypothesis)을 수용하여 가설을 설정하였다. 즉, 통화량 변화에 대해 경제주체들이 합리적으로 기대를 한다면 경제주체들은 통화량 변화에 대해 주식시장에 대하여 즉각적으로 반응을 할 것이라는 가설 1과 주식시장에 대한 경제주체들의 기대가 외환위기 이전과 이후에 변화가 있을 것이라는 가설 2를 설정하여, ADF 검정법(augmented Dickey-Fuller test)과 PP 검정법(Phillips-Perron test)으로 단위근을 확인 한 후, 요한슨 공적분검정(Johansen Procedure)과 백터오차수정모형(vector error correction models)으로 외환위기 이전과 이후 기간에 대하여 각각 검정을 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.431-437
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• 2006

In this paper vector code correlation(VCC) method and an algorithm to promote the image-processing performance in building an effective measurement system using cameras are described far automatically berthing and controlling the ship equipped with side-thrusters. In order to realize automatic ship berthing, it is indispensable that the berthing assistant system on the ship should continuously trace a target in the berth to measure the distance to the target and the ship attitude, such that we can make the ship move to the specified location. The considered system is made up of 4 apparatuses compounded from a CCD camera, a camera direction controller, a popular PC with a built-in image processing board and a signal conversion unit connected to parallel port of the PC. The object of this paper is to reduce the image-processing time so that the berthing system is able to ensure the safety schedule against risks during approaching to the berth. It could be achieved by composing the vector code image to utilize the gradient of an approximated plane found with the brightness of pixels forming a certain region in an image and verifying the effectiveness on a commonly used PC. From experimental results, it is clear that the proposed method can be applied to the measurement system for automatic ship berthing and has the image-processing time of fourfold as compared with the typical template matching method.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.261-270
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• 2017

바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.