• 한국환경농학회지
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• 제18권2호
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• pp.185-190
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• 1999

알팔파의 식물체로부터 자감작용에 관여한 물질은 알팔파 재배 후에 연작되는 알팔파의 발아와 유묘생장 및 입모를 억제하는 것으로 알려져 있다. 그러나 그러한 물질은 아직 확실하게 밝혀지지 않고 있다. 본 연구는 알팔파·잎추출물의 자감작용 특성을 평가하기 위한 유묘생물검정의 감수성을 개선코자 몇 가지 생장배지 및 추출액의 멸균방법을 비교하여 발아와 초기 유묘 생장을 억제하는데 한계 적정농도를 결정하였다. 여과지를 이용한 종이배지보다는 한천과의 혼합배지에서 추출액에 대한 발아 및 유묘신장 반응이 더 민감하였으며, 한천배지에서 뿌리신장, 발아 및 배축 신장을 50% 억제하는 추출액 농도는 각각 2.7, 3.8 및 9.9g $kg^{-1}$으로 나타나, 뿌리신장이 발아나 배축의 신장보다 추출액의 autotoxic 물질에 대해 더 민감하였다. 100ppm의 streptomycin은 유의적으로 발아율을 촉진시켰으나, 추출액이 없는 대조처리의 뿌리 신장을 43%억제시켰다. $125^{\circ}C$ 고열 증압 멸균은 추출물의 활성을 변화시키지 않고 멸균 가능한 방법이었다. 본 연구결과는 고열증압멸균에 의한 추출액을 한천과 혼합한 배지에서 생물검정이 이루어짐으로써 더 높은 일관성과 정확성을 기대할 수 있으며, 뿌리신장은 알팔파 잎 추출물의 자가작용 효과를 검정하는데 최선의 판단기준이 될 수 있음을 결론지을 수 있다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1530-1530
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• 2001

The objectives of this study were to develop models to predict quality parameters of Korean bee-honeys by visible and NIR spectroscopic technique. Two kinds of bee-honey fronl acacia and polyflower sources were tested in this study. The honeys were harvested in the spring of 2000 and stored in the storage facility at 20$^{\circ}C$ during experiments. Total of 394 samples of honey were analyzed. Reflectance spectra, moisture contents, ash, invert sugar, sucrose, F/G (fructose/glucose) ratio, HMF (hydroxymethyl furfural), and C12/C13 ratio of honeys were measured. The average values for the tested honeys were 19.9% of moisture contents, 0.12% of ash, 68.4% of invert sugar, 5.7% of sucrose, 1.27 of F/G(fructose/glucose) ratio, 14.4 mg/kg of HMF, and -19.1 of C12/C13 ratio. A spectrophotometer, equipped with a single-beam scanning monochromator (NIR Systems, Model 6500, USA) and a horizontal setup module, was used to collect reflectance data from honey. The reflectance spectra were measured in wavelength ranges of 400∼2,498 nm. with 2 nm of interval. Thirty-two repetitive scans were averaged, transformed to log(1/Reflectance), and then were stored in a microcomputer file, forming one spectrum per measurement. A sample cell and reflectance plate were made to hold honey samples constantly. Spectra of honey samples were divided into a calibration set and a validation set. The calibration set was used during model development, and the validation set was used to predict quality parameters from unknown spectra. The PLS(Partial Least Square) models were developed to predict the quality parameters of honeys. The first and the second derivatives of raw spectra were also used to develop the models with proper smoothing gap. The MSC (multiplicative scatter correction) and the SNV & Dtr.(standard normal variate and detranding) preprocessing were applied to all spectra to minimize sample-to-sample light scatter differences. The PLS models showed good relationships between predicted and measured quality parameters of honeys in the wavelength range of 1100∼2200 nm. However, the PLS analysis was not good enough to predict HMF of honeys.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권2호
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• pp.161-168
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• 2009

초음파에 의한 경동맥 내막-중막 두께의 측정은 동맥경화의 조기발견, 뇌혈관질환, 죽상동맥경화증의 지표로서 사용되지만, 죽상경화증이 내막에 국한되어 발생하는 현상임에도 불구하고 경동맥 내막-중막 두께의 측정은 혈관 벽의 전반적인 두께를 측정하며 일차적으로 중막의 변화를 측정한다는 문제점을 가지고 있다. 이에 반해 죽상경화반의 경우는 혈관벽을 따라 넓게 분포한 것이 아니라 일부분의 위치에 국한되어 나타나는 현상으로 죽상경화증을 더 반영한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 뇌경색환자에 대해 경동맥 초음파 검사를 실시하여 경동맥 내막-중막 두께와 죽상경화반의 관계를 파악하고 뇌경색 예측인자인 죽상경화반의 선별검사로 경동맥 초음파 검사가 유용한지 알아보고자 하였다. 2008년 1월에서 3월까지 뇌졸중 전문병원 신경과에 입원한 환자를 대상으로 B-mode 초음파를 이용한 경동맥 내막-중막 두께와 죽상경화반을 검사하였다. 뇌경색환자는 자기공명촬영을 통해 확인하고 나이, 성별과 두개강외 혈관 협착의 위험 인자들을 분석하였다. 대상자의 연령이 높은 군에서 경동맥 내막-중막 두께가 이상이 있는 사람의 분포가 높은 것으로 나타났고(p = 0.004), 경동맥 분지에서의 죽상경화반은 연령이 높은 군에서 그 분포가 높은 것으로 나타났다(p = 0.006). 경동맥 내막-중막 두께가 정상인 사람 총 131명 중 죽상경화반이 발견된 경우는 90명(69%)이었고, 경동맥 내막-중막 두께가 이상인 사람 총 91명 중 죽상경화반이 발견된 경우는 84명(92%)이어서 경동맥 내막-중막 두께가 이상적으로 두꺼운 사람에서 죽상경화반이 발견된 경우가 유의하게 높게 나타났다(p < 0.05). 따라서, 경동맥 내막-중막 두께와 죽상경화반은 밀접한 관련성이 있고, 뇌혈관 질환발생 여부 미치는 영향을 보기 위해 정상인을 대상으로 한 전향적 연구가 필요한 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.659-666
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• 2006

서보 모터는 컴퓨터와 센서로부터 오는 지령에 대해 정밀한 모션제어 즉, 정확한 속도조절과 위치 잡기를 수행함으로써 자동화 시스템에서 중요한 부분으로 사용된다. 특히, 선형추진 BLDC모터는 볼스크류, 타이밍 벨트, 랙/피니온과 같은 마찰 유도 전달 메카니즘들과 연결을 갖는 회전식 서보모터들에 비해 다양한 장점들을 갖는다. 본 논문은 정현파 구동형 선형 추진 BLDC모터의 동특성과 출력들로부터 얻어지는 정보를 이용하여 미지의 전동기 계통 파라미터들을 추정하는 방식을 제안한다. 추정된 파라미터들은 제어기와 외란 관측기의 이득을 조절하는데 사용될 수 있다. 이러한 목적을 이루기 위해 고성능의 디지털신호처리프로세서로 계자기준제어(FOC)기법을 구현하기 위해 설계된 TMS320F240을 선형 BLDC 서보 전동기의 제어기로서 사용한다. 이 서보전동기 응용 전용의 DSP는 A/D Converter와 PWM 발생부, 다수의 IO Port를 내장하고 있어 서보모터 제어기에 중요한 역할을 담당하게 된다. 이 선형 BLDC 서보 전동기 시스템은 또한 IPM 구동기와 홀센서 타입의 전류센서모듈 그리고 게이트 구동 신호와 고장 신호들의 전기적 절연을 위한 광결합 모듈을 포함한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권9호
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• pp.943-958
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• 2008

본 연구는 수위-유량 관계곡선식의 매개변수 추정을 수행하기 위하여 Bayesian 회귀분석을 적용하였다. 또한 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 최소자승법(ordinary least square, OLS)에 의한 회귀분석의 추정치를 각각 산정하여 산정결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 등분산케이스의 통계적 실험결과 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았으나, 비등분산 케이스의 경우에는 Bayesian 회귀분석이 참값에 가까운 추정치를 산정함을 알 수 있었다. 또한 불확실성 측면에서 평가해 볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 수위-유량 관계곡선식의 매개변수를 추정하는 경우 Bayesian 회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 적용된 두 가지의 추정방법은 비등분산성을 고려한 통계적 실험을 통하여 장점과 단점이 비교되었으며, 안양천 유역의 5개 지점으로부터 얻어진 유량측정성과를 이용하여 적용성을 알아보았다. 현장 적용결과는 참값을 알지 못하므로 정량적 우수성은 평가할 수 없었으나, 기존에 사용되는 불확실성 산정방법보다 Bayesian 회귀 분석 불확실성은 감소시켜 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권12호
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• pp.957-968
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• 2007

수자원의 정량적인 계획과 관리를 위해서는 정확하고 신뢰성 높은 유량 자료가 필수적이다. 이에 따라 최근에 초음파유량계와 유속지수법 등의 실시간 유량 측정 방법이 도입되고 있다. 이러한 방법들은 단면의 일부분에서 측정한 유속을 이용하여 전체 단면의 유량을 산정하고 있으므로 하천 단면의 2차원적 유속분포에 대한 합리적이고 이론적인 기초가 필요하다. 본 연구에서는 Chiu(1987, 1988)가 제안한 2차원 유속분포식을 자연하천에 적용하고 ADCP 실측 자료를 이용하여 비교 분석함으로써 적용성을 분석하였다. 이를 위해 실측 자료로부터 최대유속과 평균유속을 계산한 후 매개변수 M을 산정하였다. 등유속선 형상 매개변수는 최소자승합 기준의 목적함수를 이용하여 추정하였다. 최적화된 매개변수를 적용하여 도출된 엔트로피 유속분포를 실측 유속분포와 비교한 결과, 대체로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 상관도가 높게 나타나는 14개의 실측 자료를 이용하여 매개변수 h, $\beta_i$의 특성을 분석한 후 미측정 단면에 적용할 수 있도록 그 값을 추정하였다. 추정된 매개변수를 검증을 위한 자료에 적용한 결과 역시 실측 자료를 대체로 잘 재현하는 것으로 나타났다. 유량의 경우 최대 7% 의 오차로 실측 자료와 대체로 비슷하게 산정하였다. Chiu의 유속분포식에 관여하는 매개변수를 적절히 추정한다면 자연하천의 유속분포를 잘 모의할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권8호
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• pp.751-758
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• 2015

수학적 해석모델은 물리적 현상을 파악하고 실험비용을 절감하는데 활발하게 사용되지만 편의를 위한 단순화 또는 파라미터가 가지고 있는 불확실성에 의해 해석모델에 의한 예측결과는 실제현상과 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 통계적 기법을 이용하여 해석모델의 불확실성을 반영한 교정 및 검증 방법을 종이 헬리콥터를 통해 제시한다. 먼저, 같은 제원의 세 가지 종이 헬리콥터로 실시한 실험 데이터를 각 그룹으로 형성하여 두 가지 낙하해석모델에서 미지의 입력 파라미터인 항력계수를 교정하는데 사용했다. 그리고 확률분포로 예측된 낙하시간을 실험 데이터 분포와 비교하여 해석 모델을 검증하였다. 이 때, Markov Chain Monte Carlo 기법을 활용하여 항력계수의 불확실성을 정량화하였다. 또한 종이 헬리콥터의 그룹별 데이터에 대해 분산분석(Analysis of Variance)를 이용하여 제작오차와 실험오차의 관계를 비교하였고, 각 그룹이 모두 동일한 대상으로 간주해도 됨을 증명하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권6호
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• pp.529-538
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• 2016

멱 법칙 및 S 형상 함수를 이용한 점진기능재료(FGM) 판의 정적 및 동적해석을 위해 단순화된 전단변형이 고려된 이론을 정식화 하여 동적 평형방정식을 유도하였다. 단순화된 전단변형 이론은 전단보정계수가 필요없으며 수직 전단변형률과 전단응력의 곡선분포를 고려하였고 판의 상부와 하부에서 0이 된다는 조건을 만족한다. 또한 4개의 변수만으로 평형방정식이 유도되고 합응력, 평형방정식 그리고 경계조건이 고전적 이론과 유사한 형태를 가지게 된다. 점진기능재료의 형태는 멱 법칙 및 S 형상 함수로 두께방향으로 변화가 고려된다. Hamilton 원리를 이용하여 동적 평형방정식을 유도하였고 Winkler-Pasternak 탄성지반 모델을 적용하였다. 단순지지된 점진기능재료 판의 정적 및 자유진동 응답을 계산하였고 비교하였다. 본 연구에서 제시한 결과는 참고문헌과 비교하여 정확하고 관련성을 가진다. 거듭제곱 지수, 탄성지반 계수 그리고 폭-두께비의 변화에 따른 정적 및 자유진동 해석결과를 제시하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.233-245
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• 2007

AASHTO Standard의 하중분배계수식은 지간과 주형간격이 클수록 안전측으로 나타나지만, 지간과 주형간격이 작으면 비안전측임을 기존의 유한요소 연구에서 밝혀졌다. AASHTO LRFD는 주형간격, 지간, 바닥판 두께, 그리고 종방향 강성에 따른 분배계수식을 규정하고는 있으나, 이 식은 초기에 알려지지 않은 종방향 강성 때문에 정확한 하중분배계수 값을 결정하기 위해서는 반복절차가 요구되어진다. 따라서 본 연구에서는 2경간 연속 I-형교의 내측 및 외측주형에 대하여 반복설계 과정을 필요로 하지 않는 하중분배계수 간략식을 제안한다. 주형간격, 주형길이, 바닥판 두께, 바닥판 폭, 그리고 브레이싱의 간격 및 크기의 영향을 조사하기 위하여 유한요소법을 사용하였다. GTSTRUDL을 사용하여 교량 상부구조를 편심 보모델로 이상화 하였으며, 바닥판은 쉘요소, 거더는 보요소, 그리고 이 요소들의 합성거동을 위하여 강절링크로 연결하였다. 이 해석으로부터 얻은 분배계수를 AASHTO Standard와 LRFD 방법과 비교하였으며, 다른 매개변수들에 비해 거더간격, 지간, 그리고 바닥판 두께는 분배계수에 미치는 영향이 크게 나타났다. 내측주형에서 LRFD의 분배계수는 대부분의 경우에 안전측으로 나타났지만, 외측주형에서는 지간이 길 경우 비안전측으로 나타났다. 또한, 회귀분석을 수행하여 하중분배계수 간략식을 개발하였으며, 이 식에 의한 하중분배계수는 유한요소결과 보다는 항상 안전측이면서, AASHTO LRFD 보다는 일반적으로 작게 나타났다. 제안된 간략식은 2경간 연속 I-형교에 대한 실제 하중분배계수 산정에서 교량설계자들에게 도움을 줄 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.