• 동의생리병리학회지
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• 제23권5호
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• pp.950-957
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• 2009

The purpose of this study was to develop generalized validity evaluation indexes for the Sasang type diagnostic test. As a generalized evaluation index for Sasang type diagnostic test, Generalized Squared Correlation (GC2), Mutual Information (I) and Mutual Information Coefficient (IC) as overall validity index, and Correlation Coefficient (C) and Mutual Information Contribution (ID) as type-specific validity index were suggested and the practicability of these indexes was assessed along with Percentage Correctly Predicted (PCP), adjusted PCP, type-specific sensitivity and type-specific specificity which was proposed previously. The usefulness of the nine validity indexes was examined using previously reported data and three mock Sasang type diagnosis results. We demonstrated here that the PCP is not adequate for the analysis of validity. We also showed that our validity index is recommendable for the comparison and improvement of Sasang type diagnosis. The generalized validity analysis of Sasang type diagnosis can provide a guideline for the development of new Sasang type diagnosis or pattern identification. The working sheet for calculating validity indexes can be acquired at http://www.sasangtypology.org/validity.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제17권5호
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• pp.603-607
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• 2004

Randomly Amplified Polymorphic DNA-Polymerase Chain Reaction (RAPD-PCR) analysis was carried out with a battery of 11 random decamer primers to study band frequency (BF), genetic identity index (I) and mean average percentage difference (MAPD) between Bhadawari and Murrah breeds of buffalo. The primers OPA04 and BG15 resolved a band of 460 bp, which was present only in animals of Bhadawari breed. Whereas, the primers OPA14, BG27 and BG28 produced Murrah specific fragments of sizes 730 bp and 1,230 bp, respectively. The estimate of genetic identity index was highest (0.845) with the primer OPA01 and the lowest (0.479) with the primer BG27. The genetic identity index pooled over the primers was 0.596${\pm}$0.037 between these two breeds. The highest MAPD estimate (53.9) between the two breeds was obtained with the primer BG27 and the lowest (14.3) with the primer OPA01. It might be concluded that the genetic identity index between these two breeds calculated on the basis of BF showed moderate level of genetic identity with the primers employed. MAPD calculated on the basis of uncommon bands also demonstrated lower to medium level of genetic difference between Bhadawari and Murrah breeds of buffalo.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권3호
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• pp.244-249
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• 2014

과피색의 경우 정량적인 지표로서 주로 Hunter $L^*a^*b^*$값을 이용하나 이 값으로 과피색, 과실의 품질을 간접적으로 확인하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 실험에서는 포도 착색지수로서 제안된 CIRG(Color Index for Red Grapes) 값의 활용도를 평가하여 포도 착색의 객관적인 평가지수로서의 가능성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 포도가 착색이 시작되는 시기부터 과립을 채취하여 과피색과 당도, 산도 등의 품질 인자를 측정하여, CIRG 값과의 상관을 분석하고 회귀식을 도출하였다. CIRG 값과 안토시아닌 함량은 CIRG 값이 증가함에 따라 안토시아닌 함량은 지수적으로 증가함을 알 수 있었으며, 결정계수는 '캠벌얼리'와 '흑보석' 모두 0.8500 였다. CIRG 값과 당도는 '캠벌얼리'가 0.7758, '흑보석'이 0.7253으로 높은 결정계수를 나타냈으며, 산도 또한 각각 0.7279, 0.663으로 비교적 높은 결정계수 값을 나타내었다. 따라서 적색포도를 대상으로는 CIRG값이 Hunter $L^*a^*b^*$값에 비해 과실품질을 추정하는데 있어 보다 높은 신뢰성을 가지고 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.103-108
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• 2014

스마트폰과 같은 휴대용 기기에서 많이 사용되는 플래쉬 메모리는 비휘발성 저장장치로 작은 크기에 대용량 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 장점을 가지고 있다. 플래쉬 메모리에 저장된 대용량 데이터에 대한 질의 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 색인을 사용해야 한다. 그러나 플래쉬 메모리는 쓰기 연산의 속도가 느리고 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 기존의 색인을 평가하고 개선점을 파악할 필요가 있다. 이 논문에서는 플래쉬 메모리에 적용한 공간분할 기법의 공간 색인에 대한 성능을 평가한다. 이를 위하여 고정그리드파일을 구현하여 다양한 환경에서 질의 연산과 변경 연산의 평균 연산 수행 속도를 측정한다. 그리고 자기디스크 저장장치에서의 수행속도와 비교한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제12권4호
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• pp.247-252
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• 2006

본 연구에서는 해운기업의 안전관리체제 운영 지원과 시스템 운영 모니터링 및 운영성과 평가도구로 활용할 수 있는 안전관리체제 운영평가 지표를 개발하였다. 이 지표를 이용하여 안전관리체제 도입을 준비하고 있는 기업이나, 기도입하여 유지 발전시키고자 하는 기업에게 운영 단계별 필요한 지식을 알기 쉽게 종합 수록하여 상시 활용할 수 있는 지침서 내지 컨설턴트 역할을 할 수 있을 것이다. 또한 자체 내부심사 시 및 시스템 운영성과 평가 시 평가도구로 활용하여 시스템의 지속적인 개선 및 발전에 기여할 수 있을 것으로 보인다. 이 지표는 크게 대 기준 11개 항목, 중 기준 33개 항목, 소 기준 447개 항목으로 구성되어 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1861-1869
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• 2022

최근 기후변화에 따라 세계적으로 산불이 빈번해지고 피해 규모가 커지면서, 이에 따른 산림 생태계 파괴, 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 위성기반 산불피해지수는 객관적이고 신속한 산불피해지 파악을 가능하게 하고, 북한과 같이 접근이 불가능한 지역에 대한 분석에 유용하다. 이 단보에서는 전통적으로 사용되어 온 Normalized Burn Ratio (NBR)를 비롯하여, 식생활력도를 나타내는 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), 그리고 최근에 개발된 Fire Burn Index (FBI)와 Forest Withering Index (FWI)를 이용하여 북한지역 산불피해지 탐지를 수행하고, 4가지 지수의 비교 평가를 통해 한반도 적용 방안을 모색하였다. 향후 중소형 산불에 대한 적용가능성 검토와 딥러닝 영상인식의 활용 등이 추가적으로 연구되어야 할 것이다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.439-445
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• 2016

In this paper, we consider subcarrier-index modulation (SIM) for precoded orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) with a few activated subcarriers per user and its generalization to multi-carrier multiple access systems. The resulting multiple access is called sparse index multiple access (SIMA). SIMA can be considered as a combination of multi-carrier code division multiple access (MC-CDMA) and SIM. Thus, SIMA is able to exploit a path diversity gain by (random) spreading over multiple carriers as MC-CDMA. To detect multiple users' signals, a low-complexity detection method is proposed by exploiting the notion of compressive sensing (CS). The derived low-complexity detection method is based on the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, which is one of greedy algorithms used to estimate sparse signals in CS. From simulation results, we can observe that SIMA can perform better than MC-CDMA when the ratio of the number of users to the number of multi-carrier is low.

• 보존과학회지
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• 제37권6호
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• pp.659-669
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• 2021

이 연구에서는 초분광 영상을 기반으로 산출된 식생지수를 활용하여 2014년부터 2020년까지 울주 천전리 각석에 대한 모니터링을 수행하였다. 모니터링에 적합한 식생지수 선정을 위해 실내분석을 수행하였고, 생물오염에 대한 민감도를 고려하여 NDVI와 TVI를 선정하였다. 선정된 식생지수를 활용하여 모니터링을 수행한 결과, NDVI는 2014년부터 2018년까지 증가하는 경향을 보이고 보존처리 이후인 2020년 감소하였으나, TVI는 모니터링 시점에 따른 경향성을 확인하기 어려웠다. 이러한 경향은 연도별 촬영조건에 따른 분광반사율 편차에서 기인하는 것을 확인하였다. 이때 NDVI는 TVI보다 분광반사율 편차에 대한 민감도가 낮아 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되며, TVI의 활용을 위해서는 심화연구가 필요하다.

• 한국환경과학회지
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• 제31권9호
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• pp.793-801
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• 2022

This study was carried out to provide basic data for logical forest management by developing a site index curve reflecting the current growth characteristics of Cryptomeria japonica stands in Korea. The height growth model was developed using the Chapman-Richards, Schumacher, Gompertz, and Weibull algebraic difference equations, which are widely used in growth estimation, for data collected from 119 plots through the 7th National Forest Inventory and stand survey. The Chapman-Richards equation, with the highest model fit, was selected as the best equation for the height growth model, and a site index curve was developed using the guide curve method. To compare the developed site index curve with that on the yield table, paired T-tests with a significance level of 5% were performed. The results indicated that there were no significant differences between the site index curve values at all ages, and the p-value was smaller after the reference age than before. Therefore, the site index curve developed through this study reflects the characteristics of the changing growth environment of C. japonica stands and can be used in accordance with the site index curve on the current yield table. Thus, this information can be considered valuable as basic data for reasonable forest management.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권3호
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• pp.230-238
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• 2024

The refractive index is a key material-design parameter, especially for high-refractive-index glasses, which are used for precision optics and devices. Increased demand for high-precision optical lenses produced by the glass-mold-press (GMP) process has spurred extensive studies of proper glass materials. B₂O₃, SiO₂, and multiple heavy-metal oxides such as Ta₂O₅, Nb₂O₅, La₂O₃, and Gd₂O₃ mostly compose the high-refractive-index glasses for GMP. However, due to many oxides including up to 10 components, it is hard to predict the refractivity solely from the composition of the glass. In this study, the refractive index of optical glasses based on the B₂O₃-La₂O₃-Ta₂O₅-SiO₂ system is predicted using machine learning (ML) and compared to experimental data. A dataset comprising up to 271 glasses with 10 components is collected and used for training. Various ML algorithms (linear-regression, Bayesian-ridge-regression, nearest-neighbor, and random-forest models) are employed to train the data. Along with composition, the polarizability and density of the glasses are also considered independent parameters to predict the refractive index. After obtaining the best-fitting model by R² value, the trained model is examined alongside the experimentally obtained refractive indices of B₂O₃-La₂O₃-Ta₂O₅-SiO₂ quaternary glasses.