• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.562-568
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• 2008

In this paper, the hole injection layer(HIL) materials have been synthesized and analyzed. Their HOMO levels are $4.93{\sim}5.22\;eV$, and their energy band gaps are $2.74{\sim}3.19\;eV$. Their glass transition temperatures($T_g$) are all above $114^{\circ}C$, which implies that they are highly thermal-stable. The green OLED devices with a structure of ITO(150 nm)/NEW_HIL(50 nm)/NPB(30 nm)/$Alq_3$(50 nm)/Al:Li(100 nm) were fabricated and tested, incorporating these newly synthesized HIL materials. According to the test results of OLED devices, the I-V-L performances of these devices increase in the following sequence: ELM307 > ELM200 > ELM321 > ELM327 > ELM325. In addition, the OLED device with ELM307 as a HIL has the highest brightness and efficiency at the same driving voltage. These experimental results have shown that ELM307 can be used as one of the most promising candidates for HIL materials.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.443-458
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• 2014

An extreme learning machine (ELM) is a recently proposed learning algorithm for a single-layer feed forward neural network. In this paper we studied the ensemble of ELM by using a bagging algorithm for facial expression recognition (FER). Facial expression analysis is widely used in the behavior interpretation of emotions, for cognitive science, and social interactions. This paper presents a method for FER based on the histogram of orientation gradient (HOG) features using an ELM ensemble. First, the HOG features were extracted from the face image by dividing it into a number of small cells. A bagging algorithm was then used to construct many different bags of training data and each of them was trained by using separate ELMs. To recognize the expression of the input face image, HOG features were fed to each trained ELM and the results were combined by using a majority voting scheme. The ELM ensemble using bagging improves the generalized capability of the network significantly. The two available datasets (JAFFE and CK+) of facial expressions were used to evaluate the performance of the proposed classification system. Even the performance of individual ELM was smaller and the ELM ensemble using a bagging algorithm improved the recognition performance significantly.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.55-61
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• 2010

본 논문은 클래스 내와 클래스 간의 분산정보를 이용한 주파수 성분의 선택적 추출기법과 PCA-ELM 기반의 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 PCA를 이용하여 고장상태별 특징들을 추출한다. 마지막 단계는 학습속도가 매우 우수한 ELM분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.621-628
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• 2015

본 논문에서는 컴퓨터 비전 및 영상처리 기술을 접목하여 지능형 차량에 적용할 수 있는 실시간 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 도로 환경의 빠르게 변화하는 배경과 차량의 다양성 때문에 차량의 실시간 검출은 부정확성 및 계산량 증가의 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 기존 방법들의 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 먼저, 복잡한 배경이 포함되어 있는 실시간 입력 영상으로부터 수직 에지 정보와 차량의 그림자 색정보를 사용하여 후보군을 검출한다. 다음으로, 검출된 후보군 영역들로부터 HOG 특징점을 추출한 후, 마지막으로 추출된 특징점들을 단일층 전방향 신경망 구조를 기반으로 하는 OS 퍼지-ELM을 사용하여 분류한다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용하여 실험을 수행한 결과로써 기존의 ELM 및 OS-ELM 방법보다 계산량 및 정확성면에서 향상되었음을 보인다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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• pp.687-690
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• 2007

OLED devices with a multilayer structure were fabricated using newly synthesized hole transport materials. We confirmed that ELM229 and ELM339, hole transport materials did not affect the electroluminescence color, and that by adopting this novel hole transport materials, OLEDs with a lower driving voltage but a higher efficiency were developed.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 2004년도 Proceedings of the second conference of aseanian membrane society
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• pp.47-50
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• 2004

Since emulsion liquid membrane (ELM) was found by Li in the late 1960s$^{[1]}$ , a great amount of work has been conducted on the research and application of ELM$^{[2-8]}$ . Generally, during a process of ELM separation, three types of emulsions will be shown in turn. They are primary emulsion, multiple emulsion, namely ELM, and recovered emulsion respectively. Those three types of emulsions inevitably share some common properties, and at the same time, because those three types of emulsions emerge in different stages of ELM separation, some differences will be observed.(omitted)

• 한국염색가공학회지
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• 제15권3호
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• pp.140-145
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• 2003

The purpose of this study is searching the Elm-Bark dyes' dyeability and antibacterial activities according to the dyeing time, pH, a mordant and the method of mordancy. We used two kinds of Elm-Bark dyes which's extracted by the Electrolytic reduction water and Distilled water. Silk fabric and Cotton/nylon union fabric was used for this study. The results are as follow. K/S value is increased according to the dyeing time and the suitable pH level is pH 3. Dyeability is good with Iron(II) sulfate$(FeSO_4\cdot{7H}_2O)$ on the pre-mordancy and Potassium dichromate$(K_2Cr_2O_7)$ on the post-mordancy. The Elm-Bark dyes by the Electrolytic reduction water has good colorfastness more than by the Distilled water. Antibacterial activities is excellent and the ratio is over than 99.5%.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.189-192
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• 2006

본 논문에서는 ELM(Extreme Learning Machine)을 이용하여 계산속도 뿐만 아니라 성능면에서도 우수한 입력 속성선택 기법을 제안한다. 일반적으로 입력 속성 선택문제는 다양한 속성들의 영향을 고려함으로써 모든 입력속성들을 평가하는데 많은 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 학습속도가 기존의 신경회로망에 비하여 월등히 우수한 ELM 알고리즘을 적용한다. 입력속성 선택은 ELM으로부터 산출된 출력값을 이용하여 출력 오차에 영향이 큰 속성들 순으로 순위를 결정한 후, 전방향 선택이나 후방향 선택기법을 이용하여 입력속성을 선택한다. 제안된 방법은 다양한 데이터에 적용하여 타당성을 검증한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제31권5호
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• pp.427-435
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• 2019

The estimation of moment and rotation in steel rack connections could be significantly helpful parameters for designers and constructors in the initial designing and construction phases. Accordingly, Extreme Learning Machine (ELM) has been optimized to estimate the moment and rotation in steel rack connection based on variable input characteristics as beam depth, column thickness, connector depth, moment and loading. The prediction and estimating of ELM has been juxtaposed with genetic programming (GP) and artificial neural networks (ANNs) methods. Test outcomes have indicated a surpass in accuracy predicting and the capability of generalization in ELM approach than GP or ANN. Therefore, the application of ELM has been basically promised as an alternative way to estimate the moment and rotation of steel rack connection. Further particulars are presented in details in results and discussion.

• 한국자원식물학회지
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• 제33권4호
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• pp.279-286
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• 2020

본 연구에서는 부처꽃 에탄올 추출물(ELM)에 대한 항암효능을 알아보기 위하여 인체백혈병 U937 세포의 증식에 미치는 영향과 이와 연관된 apoptosis 유발 여부와 함께 그에 따른 분자생물학적 기전에 대해서 조사하였다. 먼저 ELM 처리에 따른 증식 억제 정도를 조사한 결과, ELM 처리 농도 의존적으로 생존율 및 증식억제 현상이 나타났으며, 핵의 형태 변화, DNA 단편화 및 apoptosis 유발에 관하여 조사한 결과 역시 ELM 처리 농도 의존적으로 증가됨을 확인할 수 있었다. ELM 처리에 따른 U937 세포에서의 apoptosis 유발에 있어서 미토콘드리아 막의 기능 손상이 관여하는 지를 확인하기 위하여 MMP의 변화 정도를 확인한 결과, ELM 처리 농도 증가에 따라 MMP의 소실이 증가하는 것을 관찰할 수 있었다. 이러한 MMP의 소실에 가 관여하는 지를 확인하기 위하여 사멸수용체(DR4, 5, Fas) 및 사멸수용체에 결합하는 리간드(FasL, TRAIL)의 발현 변화를 확인한 결과, DR4 및 DR5의 발현이 증가하는 것으로 관찰되었다. 또한 내인적 경로에 관여하는 Bcl-2 family 유전자들의 발현변화를 확인한 결과, Bcl-2 발현 감소 및 Bax의 발현 증가의 변화를 보였으며, Bid 단백질의 발현감소가 나타났으므로 상대적으로 tBid의 생성이 증가되었음을 추측할 수 있었다. 한편apoptosis 유발에 직접적으로 관여하는 것으로 알려진 caspase-3, -8 및 -9의 발현에 미치는 ELM의 영향에 대해서 조사하였다. 결과에서 알 수 있듯이 ELM은 death receptor에 의하여 활성화 되는 것으로 알려진 caspase-8 및 세포질로 방출된 cytochrome c에 의하여 활성화 되는 것으로 알려진 caspase-9의 활성화를 유발하였으며, caspase cascade에 의하여 apoptosis에 직접적으로 관여하는 caspase-3의 발현도 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 활성화된 caspase-3에 의하여 분해가 일어나는 기질 단백질인 PARP의 경우 ELM 처리에 의하여 모두 단편화가 유발되는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해 보면 인체 백혈병 U937 세포에 ELM을 처리하였을 경우에 유발되는 apoptosis는 외인적 경로인 DR4 및 DR5의 발현 증가를 통한 caspase-8의 활성화와 이로 인한 Bid 단백질의 단편화와 함께 내인적 경로의 미토콘드리아 기능 손실에 의하여 caspase-9 및 -3의 활성화 유발과 기질단백질들의 분해가 중요한 역할을 하는 것으로 생각되며, IAP family의 발현 감소로 인하여 caspase의 활성이 억제되지 못하는 것도 apoptosis 유도에 어느 정도 관여했을 것으로 생각된다. 따라서 ELM 처리에 의하여 유발되는 apoptosis는 외인적 경로 및 내인적 경로를 모두 경유하는 multiple apoptotic pathway에 의하여 조절되며, 이때 caspases가 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다.