• Journal of Ginseng Research
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• 제12권2호
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• pp.145-152
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• 1988

Correlations between various morphological characteristics of Panax quinquefolium plants grown in Lytton, British Columbia, Canada were assessed for 1-through 4-year old plants. Root dry weight, the dependent variable, was found to be strongly related to leaf dry weight, leaf length and root length for 1-and 2-year old plants during the middle of the growing season. For 1- and 2-year old plants at the end of the growing season, root dry weight was found to be related to leaf dry weight, leaf length and stem dry weight. For 3 and 4-year old plants, root dry weight was found to be related to leaf dry weight, leaf length and stem dry weight. For 3- and 4-year old plants, root dry weight was found to be related to leaf dry weight. For practical considerations, this latter relationship provides a simple method for selecting superior plants from which seed can be harvested.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.39-47
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• 2011

다층퍼셉트론의 계층별 학습 방법의 하나인 Ergezinger 방법은 출력 노드가 1개로 구성되어 있고, 출력층의 가중치를 최소자승법으로 학습하기 때문에 출력층의 가중치에 조기포화 현상이 발생할 수 있다. 이런 조기 포화현상은 학습 시간과 수렴 속도에 장애가 된다. 따라서, 본 논문은 Ergezinger의 학습 방법을 출력층에서 벡터 형태로 학습할 수 있는 알고리즘으로 확대하고 학습 시간과수렴 속도를 개선하기 위해서 학습 상수를 도입한다. 학습상수는 은닉층 가중치 조정 시, 새로이 계산된 가중치와 기존 가중치의 상관 관계를 계산하여 학습 상수에 반영하는 가변적인 방법이다. 실험은 제안된 방법과 기존 방법의 비교를 위해서 iris 문제와 비선형 근사화 문제를 대상으로 실험하였다. 실험에서, 제안 방법은 기존 Ergezinger 방법보다 학습 시간과 수렴 속도에서 우수한 결과를 얻었으며, 상관 관계를 고려한 CPU time 측정에서도 제안한 방법이 기존 방법보다 약 35%의 시간을 절약할 수 있었다.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제27권3호
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• pp.477-493
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• 2016

This research was conducted to investigate the performance of a weight control program in university students in Daejeon during 3 months from November 2014 to February 2015. This program measured body measurement and composition analysis, nutritional education, and counseling every month. The status of students' weight control was surveyed before and after the program. The participants were 17 males (24.5 years old) and 15 females (20.8 years old). Their weights before the program were 78.2 kg (male) and 57.2 kg (female), whereas after the program, weights were 77.6 kg (male) and 56.2 kg (female). Weight reduction in students was 53.1%, and weight increase was 40.6% by the weight control program. Body mass index (BMI) tended to decrease after the program. Body fat % and muscle masses were not significantly different by program practice. Body image decision of females showed mainly 'normal' status while that of male was 'over fatty constitution', Before and after the program, the most prevalent method of weight control was exercise for all students. The most selected exercise was 'walking and jogging' during the program. For the most effective weight control method, female acknowledged both 'reducing amount of meals' and 'increasing exercise' while males selected 'increasing exercise.' On the side effects of weight control, over 40% of all students chose 'no experience' and 'loss of volition'. The degree of student's goal achievement was largely 20 ~-20% compared with their goal weights. Accordingly, this program didn't show significant effects. For effective weight control, it is recommended to conduct nutritional education. Students can exercise regularly and control diet to sustain a healthy and satisfactory body status.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제13권1호
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• pp.73-78
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• 1971

본시험은 공정거래를 기할 수 있도록 진섬유량으로부터 생사의 거래중량을 산정할 수 있는 정량거래방법 을 구명하기 위한한 연구로서 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 거래중량인 정량은 원량에서 연감후무수량을 감한 연감수분량의 원량에 대한 백분률인 연감수분률로 부터 산정하면 생사의 진섬유량을 잘 나타낼 수 있고 재현성이 있어 현행검사보다 합리적이다. 2. 연감수분률로부터 정량을 산정함에 있어서 연감후무수량에 대한 공정가산률은 44%로 함이 적당하다고 판단된다. 3. 섬도검사 잔사인 섬도사의 연감률과 하구의 연감률을 대표할 수 있을 것으로 생각되는 시료사(24타래) 의 연감률 사이에 통계적인 유의차가 없었으므로 섬도사의 연감률은 하구의 연감률을 대표할 수 있다. 4. 우리나라는 연감수분율검사에 의한 정량검사를 실시하면 약 2억원의 이득을 얻을 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.244-250
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• 2019

엽상형 해조류의 간접적인 건중량 추정을 위해 구멍갈파래(Ulva australis), 잎파래(Ulva linza), 개도박(Pachymeniopsis lanceolata), 방사무늬김(Pyropia yezoensis)의 형태적 특성과 생체량의 관계를 분석하였다. 시료는 2017년 2월부터 2018년 12월 까지 남해안 6곳에서 채집되었으며, 총 319개체가 분석에 사용되었다. 엽상형 해조류 네 종의 길이와 생체량에 대한 상대성장 지수는 0.28로 일반적인 1/4 (0.25) 지수법칙에 해당하였다. 네 종의 엽체의 표면적과 습중량은 각각 건중량과 유의한 선형관계를 보였으며, 건중량의 94 ~ 99%를 설명할 수 있었다. 이 결과는 엽상형 해조류의 표면적 또는 습중량을 통해 개체의 건중량을 매우 정확하게 추정할 수 있다는 것을 의미한다. 이 방법론은 실험실 연구에서 건중량을 직접 측정할 수 없을 때 쉽고 빠르게 활용할 수 있으며, 추가적으로 소요되는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제51권1호
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• pp.121-126
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• 2013

본 연구 목적은 탈휘발화 과정에서의 역청탄과 아역청탄의 혼탄 열중량 곡선을 예측 하는 것이다. TSL (Thermal Shock Large) TGA를 통하여 실험을 수행 하였으며, 반응속도상수 분석은 Coats-redfern 방법을 이용하였다. 도출된 반응속도상수를 기반으로 단일탄의 Sum Method에 대한 일차적 검증을 하였으며, 혼탄시의 TG curve를 WSM(Weight Sum Method)와 저자가 제시한 MWSM (Modified Weight Sum Method)를 사용하여 예측 및 비교하였다. WSM 및 MWSM를 통한 예측결과와 TG curve 실험결과의 정량적인 비교를 위해 Linear least square method를 사용하였다. TG curve 상에서 서로 다른 기울기를 가지는 경우와 많은 휘발분의 방출로 인한 급격한 질량감소가 나타나는 구간의 경우 MWSM이 WSM 보다 실험결과에 더 정확한 결과를 예측함을 확인하였다. 탈휘발 과정에서의 혼탄의 열적 거동은 단일탄의 특성에서부터 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.169-173
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• 2008

This study is concerned with adopting the hydroforming method in the front axle of the commercial vehicle. Generally the front axle of the commercial vehicle is made bγ the several operations of press forging. This product supports the big weight of the vehicle and load. The weight of the press forging parts is also so more than it of the press parts of the passenger car. So, we have studied the hydroforming method to lessen the weight of the front axle of the commercial vehicle. To apply the hydroforming method in the commercial vehicle, we had to use the operation of reducing the diameter of the used tube prior to the hydorforming operation.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제9권6호
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• pp.723-726
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• 1996

A water loaded pressure device using water as the breaking force was developed to evaluate eggshell strength and compared with a dropping ball techniques. Further, relationships of shell thickness and weight of eggs to shell strength were also studied. Values for both of the shell strength measuring methods showed a highly significant correlation (p < 0.001) with shell thickness. The water loaded pressure method had a much higher simple correlation coefficient for shell thickness (r = + 0.786) than the dropping ball method (r = + 0.577). The shell strength measured by the water loaded pressure method appeared not to be correlated to egg weight. On the other hand, the negative sign of the standard partial regression coefficient and the partial regression coefficient of egg weight in the estimated multiple regression equation implied that for a given shell thickness a larger egg tended to have less shell strength than a smaller egg.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제8권4호
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• pp.247-256
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• 2009

In mass production industries such as steel making that have large equipment, sudden stops of production process due to machine failure can cause severe problems. To prevent such situations, machine diagnosis techniques play important roles. Many methods have been developed focusing on this subject. In this paper, we propose a method for the early detection of the failure on rotating machine, which is the most common theme in the machine failure detection field. A simplified method of calculating autocorrelation function is introduced and is utilized for ARMA model identification. Furthermore, an absolute deterioration factor such as Bicoherence is introduced. Machine diagnosis can be executed by this simplified calculation method of system parameter distance with weight. Proposed method proved to be a practical index for machine diagnosis by numerical examples.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.441-449
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• 2018

Deep learning has been used for various processing centered on image recognition. One core algorithms of the deep learning, convolutional neural network is an deep neural network that specialized in image recognition. In this paper, we use a convolutional neural network to classify forest insects and propose an optimization method. Experiments were carried out by combining two weight initialization and six parameter update methods. As a result, the Xavier-SGD method showed the highest performance with an accuracy of 82.53% in the 12 different combinations of experiments. Through this, the latest learning algorithms, which complement the disadvantages of the previous parameter update method, we conclude that it can not lead to higher performance than existing methods in all application environments.