• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.455-462
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• 2010

단순하고 스테이블한 머징알고리즘의 비교횟수와 관련된 worst case 복잡도를 분석한다. 복잡도 분석을 통해 소개되는 알고리즘이 m 과 n, $m{\leq}n$ 사이즈의 두 수열에 대해 O(mlog(n/m))의 비교횟수를 요구하는 사실을 증명한다. 그래서 병합에 있어서의 하계가 $\Omega$(mlog(n/m))이라는 사실로부터 우리의 알고리즘이 비교횟수와 관련해 점근적 최적 알고리즘에 해당함 을 추론가능하다. worst case 복잡도 증명을 위해 모든 입력수열로 구성된 정의구역을 두개의 서로소인 집합으로 나눈다. 그런 후 서로소인 각각의 집합으로 부터 특수한 subcase를 구별한 후 이들 subcase 각각에 대해 점근적 최적성을 증명한다. 이 증명을 바탕으로 나머지 모든 경우에 대한 최적성 또한 추론 또는 증명 가능함을 소개한다. 이로써 우리는 복잡도 분석이 까다로운 알고리즘에 대해 투명한 하나의 해를 제시한다.

• 한국식품과학회지
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• 제35권6호
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• pp.1104-1109
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• 2003

초임계 이산화탄소를 이용하여 감귤박으로부터 ${\beta}$-cryptoxanthin을 포함한 carotenoids의 추출수율을 극대화하기 위하여, 주요 요인 변수인 추출 압력, 추출시간, 보조용매의 농도 등 추출 조건을 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. Total carotenoids와 ${\beta}$-cryptoxanthin의 추출수율에 대한 반응표면 회귀방정식의 $R^2$는 각각 0.9789과 0.9796이었고, 1% 이내의 수준에서 유의성이 인정되었다. 추출조건에 따라 예측된 정상점은 안장점이었으며 능선분석을 실시한 결과 total carotenoids과 ${\beta}$-cryptoxanthin의 최대 추출수율은 각각 61.1%와 95.8%로 예측되었으며, 이 때의 추출 압력, 추출시간, ethanol의 농도는 각각 33.4MPa/39.6min/18.6%와 37.3 MPa/41.0 min/17.0%이었다. Total carotenoids의 추출수율은 추출 압력의 증가에 따라 증가하였지만 압력이 높을수록 일정한 값에 도달하는 경향을 보인 반면, 추출시간과 보조용매의 농도 증가에 따라 연속적으로 증가하였다. ${\beta}-Cryptoxanthin$의 추출수율은 추출 압력, 추출시간, 보조용매의 농도 증가에 따라 연속적으로 증가하였다. 감귤박으로부터 carotenoids의 추출에는 추출시간과 보조용매의 농도 사이의 상호작용이 중요한 역할을 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.19-30
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• 2013

이 논문은 무작위수 생성을 위한 페레즈 함수와 같이 재귀적으로 정의된 부 페레즈 함수에 대하여 논한다. 페레즈 함수와 같이 두 개의 인자함수를 쓰는 대신, 부 페레즈 함수들은 한 개의 인자함수만을 이용하여 정의된다. 따라서 당연히 그 출력효율은 페레즈 함수에 비하여 낮고, 점근적으로 최적효율을 내지도 않는다. 그러나, O(n logn)의 시간복잡도를 갖는 페레즈 함수에 비하여, 부 페레즈 함수들은 선형시간, 즉 O(n)의 시간에 실행된다. 더구나, 이 함수들은 하나의 인자함수를 쓰기 때문만이 아니라 꼬리재귀함수로서 간단한 반복수행에 의해 구현되어 페레즈 함수보다 더 적은 메모리로 구현될 수 있다. 그럼에도, 이 함수들은 널리 알려진 선형시간 알고리즘인 폰 노이만 방법보다 출력효율이 최대 두 배 이상 높다. 따라서, 이 방법들은 모바일 기기와 같은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 폰 노이만 방법 대신 이용될 수 있다. 이 논문에서는 이러한 부 페레즈 함수들의 실행시간과 정확한 출력효율을 분석하여, 페레즈 함수를 비롯한 다른 무작위수 생성을 위한 방법들과 비교한다. 그리고, 부 페레즈 함수들의 구현에 대하여 논한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제9권3호
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• pp.171-178
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• 2000

시설 오이재배에서 조절가능한 환경요인들, 즉 광도, $CO_2$ 농도, 온도 그리고 엽중 질소 농도의 변화에 따른 양액재배 오이 엽의 총광합성 속도를 측정하였다. 광보상점은 10~20$\mu$mol.m$^{-2}$ .s$^{-1}$ 정도로 낮았고 광포화점은 1000$\mu$mol.m$^{-2}$ .s$^{-1}$ 이상이었으며, 오이의 총광합성 속도는 온도가 상승할수록 증가속도는 감소하지만 지속적인 증가를 보였으나 24~32$^{\circ}C$ 사이에서 광합성 속도는 큰 차이를 보이지 않아 이 범위가 오이 생육에 대한 적정온도인 것으로 나타났다. $CO_2$ 보상점은 20-40$\mu$mol.mol$^{-1}$ 사이에 위치하였고 $CO_2$포화점은 1200$\mu$mol.mol$^{-1}$이상으로 나타났으며 엽중은 질소함량의 증가에 따른 잎의 총광합성 속도의 변화는 sigmoid형의 증가추세를 보였다. 요인들간의 상호작용 효과에서는 모든 경우 상승적으로 나타나, 한 요인의 수준이 증가함에 따라 타 요인의 수준의 증가에 따른 총광합성 속도도 상승적을 증가하였다. 각환경요인의 변화와 요인들간의 상호작용에 따른 총광합성 속도의 변화에 대한 수리적 모형을 개발하였다. 이들 모형은 시설 내 환경변이에 따른 오이의 생육 내지는 수량에서의 차이를 밝히는데 이용될 수 있으며 오이의 식물생장 모형이나 더 나아가 경영합리화를 위한 오이 생산 전문가 시스템의 개발에 필요한 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.