• 한국지반공학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.25-36
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• 2001

본 연구목적은 압축지수에 대한 기본 물성들의 영향을 검토하고 국내 점토에 대한 새로운 압축지수 경험식을 제안하고 오류 역전파 신경망 알고리즘의 적용성을 검증함에 있다. 11개 지구의 점토에 대한 실내시험결과에서 얻어진 압축지수 값은 최소 0.01에서 최대 3.06 정도의 범위로 나타났다. 기존 제안된 경험식에 의한 압축지수의 추정값과 시험결과를 비교한 결과, 단일 지반변수를 이용하는 경험식의 결과들은 과소평가될 가능성이 크게 나타났으며 복합 지반변수를 이용하는 경험식의 결과는 단일 지반변수의 경우보다 추정의 정확성이 높으나 시험결과와의 표준오차가 최소 0.05로서 다소 크게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 시험결과에 근거한 압축지수에 대하여 회귀분석으로 단일 및 복합 지반변수를 이용하는 경험식을 제안하였으며 이들의 결정계수는 최소 0.89 이상으로 결정되었다. 본 연구에서 사용한 인공 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수 및 표준오차는 각각 0.925 이상과 0.0196 이하로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 압축지수에 대한 영향인자들 중에서 자연 함수비, 건조단위중량 그리고 현장 간극비의 3개 변수만으로도 압축지수를 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.974로 나타났다. 따라서, 인공 신경망이 이용된다면 간편한 현장실험에서 얻어진 변수들에 의하여 압축지수를 예측 할 수 있는 가능성을 입증하였다.

• 한국작물학회지
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• 제39권2호
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• pp.146-157
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• 1994

본 연구는 항암식물로 효능이 인정되는 와송에 대한 기초적인 연구로 와송의 해부형태적 관찰, 대량증식을 위한 발아실험, 자생지의 토양분석 및 토양적응실험을 실시하였다. 와송의 잎은 끝에 가시가 있는 건생형이며, 엽세포엽록체는 유관속주위에 집중분포하고, 크고 엽록체를 갖지 않는 저수조직을 갖고 있으며 기공이 양면에 있는 양면기공엽이다. 줄기는 외사포위형유관속이며 중심주는 원기둥상이고 원생중심주이다. 뿌리는 다원형이며, 원생목부가 후생목부주위에 환상으로 배열되어 있고 외원형이다. 꽃의 구조는 꽃잎이 5개, 수술은 10개, 자방은 5개이며, 자방상위이고, 2심피 중축태좌이다. 와송종자 발아적온는 명상태 $25^{\circ}C$에서 22.5%로 가장 좋았고, 휴면타파는 5$^{\circ}C$에서 6~8일, $GA_3$ 100 ppm처리에서 가장 효과가 좋았다. 와송 자생지 토양분석결과 적정수준의 밭토양보다 유기물, 유효인산 석회 등은 높았고, 보비력, 치환성가리는 차이가 없었으며, 고토는 낮았다. 토양적응실험에서 돌가루 조합과 기와가루 조합에서 돌가루와 기와가루가 많이 첨가될수록 생육상태가 불량하였고, 배수가 양호한 처리구에서는 생육상태가 양호하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권6호
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• pp.475-482
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• 2019

해양에 대한 인간의 이용과 활동의 증가는 해양오염, 해양생태계 및 서식지 파괴로 이어지고 있다. 이러한 결과, 특히 생애주기가 길고 개체수가 적은 해양동물은 멸종위기에 내몰리고 있는 실정이다. 따라서, 우리나라 정부는 2010년부터 수족관이나 해양박물관과 같이 인공적인 서식장소 11개를 서식지외 보전기관으로 지정하여 멸종위기에 처한 해양생물들을 보전하기 위해 노력하고 있다. 그러나, 해양생물의 보전 서비스를 제공하는 서식지외 보전기관에 대한 중요성과 그 경제적 가치를 추정한 연구는 아직 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 우리나라 해양동물의 보호와 증식을 위한 관리방안인 서식지외 보전기관의 운영정책에 대한 일반시민들의 정량적 지지도를 추정하는 것이다. 이를 위해 우리나라 푸른바다거북의 보전을 위해 시식지외 보전기관으로 운영되고 국립해양박물관의 해양동물 보전역할에 대한 경제적 가치를 추정하였다. 연구의 결과, 서식지외 보전기관과 같은 비시장재인 공공재에 대한 대표적인 가치추정법인 조건부가치추정법을 적용하여 추정된 서식지외 보전기관(국립해양박물관)의 경제적 가치는 약 418억원에서 최대 약 781억원으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 해양동물관리 정책자들에게 우리나라 연안해역에 서식하는 멸종위기에 처한 해양동물의 효율적인 관리방안 수립에 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.51-61
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• 2002

본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.

• 원예과학기술지
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• 제32권6호
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• pp.906-911
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• 2014

'Uridream Pink'는 감마선 조사에 의해 의해 발생된 돌연변이에 의해 육성된 금계국속 신품종이다. 우리꽃 종묘에서 자체 육성한 품종인 'Uridream 01'의 발근된 삽수를 대상으로, 2009년 한국원자력연구원에서 다양한 선량의 $^{60}CO$ 감마선을 24시간동안 처리하였다. 10-100Gy 처리 중 30Gy에서 발생된 돌연변이체의 화색은 파스텔 분홍색으로 주로 적자색을 띄는 'Uridream 01'(Red-purple group, 59A)과 차이가 있었다. 2009년부터 2010년까지 변형된 분홍 화색의 변이체를 분리, 삽목을 통해 3회 이상 진행, 고정하였다. 분리 육성된 변형된 분홍 화색의 변이체는 기존의 품종에 비해 상품성 있는 색상을 띄며, 이형주의 발생이 없는 것으로 평가되었다. 꽃의 주된 색은 파스텔 분홍(Red-purple group, 67B)을 띄기에 'Uridream Pink'로 명명하고 국립종자원에 신품종 등록되었다(품종보호: 제4410호). 본 신품종은 화기 및 잎 등이 'Uridream 01'보다는 작지만 다화성이다. 또한 개화기간이 늦은 봄에서 늦가을까지 길어 분화 재배뿐만 아니라 노지 재배도 가능하다.

• 터널과지하공간
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• 제19권4호
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• pp.287-303
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• 2009

한라산 정상부의 백록담 암체는 백록담조면현무암이 분포하는 동측구역과 한라산조면암이 분포하는 서측구역으로 구분된다. 백록담에서 진행되는 풍화, 암벽붕괴, 낙반은 전반적으로 백록담 서측구역에 분포하는 한라산 조면암의 풍화작용과 밀접한 연관성을 가지며, 동측구역에서는 개별 암석 블록들의 국지적 붕락현상이 발생한다. 본 연구에서는 한라산조면암 분포지역의 지질학적 특성을 조사하였으며, 풍화단계별로 조면암 시료를 채취하여 편광현미경분석, X-선 회절분석, 지화학적 분석, 공학적 특성시험을 수행하였다. SEM, XRD, XRF 분석을 통하여 2차 변질광물의 종류와 함량 및 광물조성 변화를 관찰한 결과 점토광물이 확인될 정도의 심한 화학적풍화작용은 발생하지 않았지만 풍화에 따른 화학적풍화지수와 주요원소의 함량 변화에 대한 분석 결과에 의거할때 화학성분의 용탈에 의한 미약한 화학적풍화작용이 발생한 것으로 판단된다. 풍화에 기인된 암석의 공학적특성변화를 고찰하기 위하여 밀도, 비중, 흡수율, 공극률, 탄성파속도, 일축압축강도, 슬레이크내구성지수, 동결-융해시험을 수행하였다. 인공풍화시험을 통한 균열발현 양상과 물리적 특성 측정 결과 기계적풍화작용은 미세균열 및 공극을 발달시켜 암반의 역학적 강도 저하를 야기하고 있으며, 기계적풍화 진행에 의한 추가적인 공극률 저하 양상을 고려할 때 $D_B$ = 1.5 또는 공극률 = $20{\sim}21%$ 범위에서 한라산조면암의 공학적 강도 특성이 소멸될 것으로 분석되었다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제39권3호
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• pp.196-204
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• 2012

본 실험은 오일팜나무에서 somatic embryo mass(SEM)를 유도한 후 이로부터 식물체 분화를 통한 클론묘 대량증식 시스템을 확립하고, 기내 배양에 의하여 야기된 체세포변이의 확인 방법을 확립하기 위하여 수행되었다. 오일팜 조직배양묘의 정단 부분을 $NaH_2PO_4{\cdot}2H_2O$와 카제인이 첨가된 1/2MS 수정 배지에 배양하여 체세포배성 캘러스를 유도하였다. 유도된 체세포배성 캘러스는 몇 번의 계대배양을 통하여 SEM으로 발달하였다. SEM 조직은 단단하며, 강하게 붙어있어서 개개의 체세포배를 따로 분리하는 것이 매우 어려웠다. SEM 조직을 $NH_4NO_3$, 카제인, L-ascorbic acid가 첨가된 MS 수정 배지에 배양하였을 때 신초가 성공적으로 분화하였다. 기내 오일팜나무를 야외로 순화하여 완전한 오일팜나무 클론묘를 획득할 수 있었다. 기내 배양묘 중 건강하고 생장이 양호한 신초를 무작위로 95 개체를 선발하여 RAPD 분석을 실시하였다. 총 19개의 random primer를 사용하여 95 개체에 대한 RAPD를 수행한 결과, 대부분의 primer에서는 동일한 밴드 형태를 보여 어떠한 변이도 감지할 수 없었다. 그러나, MspI으로 절단된 genomic DNA를 BNR36 primer로 PCR을 수행하였을 때, 개체 간 차이를 보이는 밴드 형태를 나타내어 체세포변이를 감지할 수 있었다. 95 개체 중 #22, #28, #35, #77 의 4 개체에서 약 1kb 부근의 밴드 하나가 없었으며, 그 중 #28, #35, #77의 밴드 강도는 정상 밴드보다 월등히 강한 것을 확인하였다. NCBI 분석 결과, 이 변이 밴드는 오일팜나무의 엽록체 게놈과 관련이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과로부터 오일팜나무의 클론묘 대량증식 시스템을 확립할 수 있었고, RAPD 분석을 통하여 기내 상태에 있는 조직배양묘의 체세포 변이 여부를 판별할 수 있는 방법 확립할 수 있었다.

• 한국수산과학회지
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• 제8권4호
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• pp.234-241
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• 1975

여수근해산 한전복 Haliotis discus hannai를 재료로 1973년 1월-12월까지 매월 1회씩 24회에 걸쳐 생식선열도지수, 성열도계수, 비만도등의 월변화와 각장 및 전중량의 생식선중량과의 관계, 수온조건 및 자연산모패의 산란유발 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 여수근해산 한전복의 산란가능기간은 5월 하순-7월하순과 9월상순-11월하순이며, 주요산란기는 5월하순-6월중순과 9월하순-11월하순으로 각각 추정되었다. 2. 생식선성열도계수가 극대치를 보인 것은 5월의 44.10과 9월의 49.05였고, 최소치는 1월의 10.09였다. 3. 비만도는 년중 7월이 0.221로 가장 높았으며, 10월에 0.1058로 가장 낮았다. 4. 각장(SL)에 대한 생식선중량(GW)의 비가 년중 가장 높았던 달은 9월이었고, 가장 낮았던 달은 1월로서 이때의 관계식은 9월 : $GW=0.0000003710SL^{3.7860}$ 1월 : $GW=0.000021198SL^{2.8564}$ 각년평균치 : $GW=0.0000005013SL^{4.2273}$ 으로 각각 표시되었다. 5. 전중량(TW)에 대한 생식선중량(GW)의 비가 년중 가장 높았던 달은 9월이었고, 가장 낮았던 달은 1월로서 이때의 관계식은 9 月 : GW=0.1918TW-4.9231 1 月 : GW=0.0992TW-0.1759 주년평균수 : GW=0.1568TW-3.5236으로 표시되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권8호
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• pp.73-84
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• 2005

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델의 구축을 위하여 먼저 국내 8개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 불교란 시료에 대해 수행된 비압밀-비배수 삼축압축실험(UU)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 실내시험 결과와 비교함으로써 모델의 타당성이 검증되었다. 또한 피에조콘으로부터 비배수 전단강도의 예측을 위해 제안된 기존의 경험적 방법으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해 공통적으로 결정계수 $R^2=0.69\~0.72$ 범위의 예측정확도를 보여 국내 연약지반에서 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용함을 알 수 있었다. 또한 구성된 인공신경망 모델은 지역적인 조정(site calibration)을 필요로 하는 기존의 경험적 방법들에 비하여 전 지역에서 고르게 예측신뢰성이 높으며 이는 학습과정을 통하여 각 지역의 지반공학적 특성을 일반화하는 데에 성공했기 때문으로 인공신경망 모델이 국내 전 지역에서 적용될 수 있는 일반화된 모델로 발전할 수 있음을 의미한다.