• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.617-624
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• 2022

A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권6_1호
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• pp.927-939
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• 2022

This study was conducted to develop a Web-GIS based monitoring module of smart city that can effectively respond, manage and improve situation in all stages of illegal dumping management on a city scale. First, five technologies were set for the core technical elements of the module configuration. Five core technical elements are as follows; video screening technology based on motion vector analysis, human behavior detection based on intelligent video analytics technology, mobile app for receiving civil complaints about illegal dumping, illegal dumping risk model and street cleanliness map, Web-GIS based situation monitoring technology. The development contents and results for each set of core technical elements were evaluated. Finally, a Web-GIS based 'illegal dumping monitoring module' was proposed. It is possible to collect and analyze city data at the local government level through operating the proposed module. Based on this, it is able to effectively detect illegal dumpers at relatively low cost and identify the tendency of illegal dumping by systematically managing habitual occurrence areas. In the future, it is expected to be developed in the form of an add-on module of the smart city integration platform operated by local governments to ensure interoperability and scalability.

• 센서학회지
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• 제31권2호
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• pp.96-101
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• 2022

As the elderly population gradually increases, the risk of fatal fall accidents among the elderly is increasing. One way to cope with a fall accident is to determine the fall direction before impact using a wearable inertial measurement unit (IMU). In this context, a previous study proposed a method of classifying fall directions using a support vector machine with sensor velocity, acceleration, and tilt angle as input parameters. However, in this method, the IMU signals are processed through several processes, including a Kalman filter and the integration of acceleration, which involves a large amount of computation and error factors. Therefore, this paper proposes a machine learning-based method that classifies the fall direction before impact using IMU raw signals rather than processed data. In this study, we investigated the effects of the following two factors on the classification performance: (1) the usage of processed/raw signals and (2) the selection of machine learning techniques. First, as a result of comparing the processed/raw signals, the difference in sensitivities between the two methods was within 5%, indicating an equivalent level of classification performance. Second, as a result of comparing six machine learning techniques, K-nearest neighbor and naive Bayes exhibited excellent performance with a sensitivity of 86.0% and 84.1%, respectively.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권6호
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• pp.539-554
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• 2024

This study explores development of prediction model for seismic site classification through the integration of machine learning techniques with horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR) methodologies. To improve model accuracy, the research employs outlier detection methods and, synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) for data balance, and evaluates using seven machine learning models using seismic data from KiK-net. Notably, light gradient boosting method (LGBM), gradient boosting, and decision tree models exhibit improved performance when coupled with SMOTE, while Multiple linear regression (MLR) and Support vector machine (SVM) models show reduced efficacy. Outlier detection techniques significantly enhance accuracy, particularly for LGBM, gradient boosting, and voting boosting. The ensemble of LGBM with the isolation forest and SMOTE achieves the highest accuracy of 0.91, with LGBM and local outlier factor yielding the highest F1-score of 0.79. Consistently outperforming other models, LGBM proves most efficient for seismic site classification when supported by appropriate preprocessing procedures. These findings show the significance of outlier detection and data balancing for precise seismic soil classification prediction, offering insights and highlighting the potential of machine learning in optimizing site classification accuracy.

• 식물병연구
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• 제19권4호
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• pp.254-258
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• 2013

후자린산(FA)는 Fusarium 속 균이 생성하는 독소로서 다른 곰팡이독소보다 독성은 낮으나 다른 독소와 중복 오염시 전체 독성을 증진시키는 것으로 알려졌다. 현재까지 FA 생합성 관련 효소나 유전자가 Fusarium oxysporum에서 밝혀지지 않았기 때문에 본 연구에서는 관련 생합성 유전자의 발굴을 위해 제한효소를 통한 무작위 삽입 형질전환방법인 REMI를 이용하여 FA 생성 F. oxysporum 균주의 생합성유전자의 결손을 시도하였다. F. oxysporum 균주 2주를 대상으로 REMI를 시도한 결과, 평균 3.2주 ($1{\mu}g$ DNA 당)의 효율로 7,100주 이상의 형질전환체를 육성하였다. FA 미생성 형질전환체를 스크리닝 하기 위해 FA가 함유된 배양액에서 다양한 식물종자의 발아여부를 조사한 결과, 11종의 종자 중 가장 감수성인 배추종자를 선발하였다. 각 형질전환체는 Czapek-Dox broth에서 3주간 배양한 후 배양여액을 배추종자의 발아여부 검정에 사용하였다. 검정결과 총 5,000여 주의 REMI 형질전환체 중 53주의 배양여액에서 종자가 발아하지 않아, 이들을 FA 미(저) 생성 추정 형질전환체로 선발하였다. 이중 26주의 FA 생성량을 HPLC로 분석한 결과, 2주의 형질전환체에서 모균주 생성량의 1% 이하의 FA가 검출되었다. 이 중 형질전환체 1주로부터 REMI 벡터 삽입 부위 게놈 DNA의 염기서열(252 bp)을 확보하였으며, 이 부위는 F. fujikuroi의 미동정 게놈부위와 93% 유사성이 있음을 확인하였다. 이 부위의 FA생성 관련성 증명을 위해서는 추후 연구가 필요하다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제38권1호
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• pp.15-21
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• 2011

Agrobacterium tumefaciens와 운반체 416을 이용하여 cryIAc1 유전자가 형질전환된 배추 14개체를 선발하였다. Southern blot을 통하여 분석한 결과 1 사본 유전자가 도입된 개체가 6개이었으며 backbone 염기서열이 포함되지 않은 경우는 4개체이었다. LB 인접서열 분석 결과, 416-2과 416-3은 23 bp의 LB 부위가 남아있는 동일한 염기서열을 보였고, 416-9 경우 15 bp가 남았으며, 416-17 경우 LB를 포함하여 안쪽의 염기서열의 최대 36 bp의 결실이 확인되었다. T-DNA의 염기서열을 제외한 배추 gDNA의 499 bp의 LB 인접염기서열은 B. oleracea의 염기서열과 96% 상동성을 가진 유전자로 확인되었다. RB border 인접서열 분석용 primer를 제작하여 PCR을 수행한 결과 모두 834 bp의 염기서열을 확인하였고, vector의 구성 요소 중 cryIAc1의 3' 말단 부위, nos-terminator 부위와 52 bp 및 배추 gDNA RB 인접염기서열로 확인되었다. RB 염기서열은 확인할 수 없었으며 nos-terminator 3' 말단의 21개의 염기를 포함하여 모두 58개의 염기서열이 결실된 것을 확인하였다. 형질전환식물체를 제작할 경우 발생하는 전이유전자나 식물의 염색체에 염기 결실은 매우 다양한 형태로 나타난다. 이번 실험의 경우, 전이유전자가 삽입된 위치에서 약 10 bp의 배추의 gDNA 염기가 결실된 것이나 삽입된 전이유전자의 RB 말단부분이 결실된 것은 예상할 수 있는 결과였지만, 특히 전이유전자의 말단인 nos-terminator 3' 끝에 65 bp 정도의 배추의 다른 유전자가 삽입되어 있다는 것을 확인하였고 이는 기대하지 않았던 결과였다. 삽입된 다른 배추유전자의 절편은 앞으로 더 많은 연구를 통하여 위치와 기능확인이 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 식물조직배양학회지
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• 제24권1호
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• pp.63-69
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• 1997

Erythropoietin(EPO)은 적혈구 모세포의 분화와 성장을 중재하는 당단백질이며 담배 식물체에서 재조합 사람 EPO를 생산하기 위해 CaMV 35S promoter를 갖는 발현 vector인 pBI$\Delta$GUS121, pBD$\Delta$ GUS121, pPEV-1을 이용하여 5.4kb의 EPO genomic DNA를 cloning 하였고 Agrobacterium tumefaciens에 의한 형질전환에 의해 Nicotiana tabacum (var. Xanthi)으로 도입되었다. Kanamycin을 포함하는 MS 배지에서 각각의 construct에 대하여 10 km 저항성 식물체들이 얻어졌다. 형질전환된 식물체의 게놈에 EPO genomic DNA의 정확한 결합은 polymerase chain reaction에 의해 332bP의 DNA 조각에 의해 확인되었으며 Northern blot 결과 1.8 kb의 전사체들이 식물체 잎에서 발현 축적되는 것이 확인되었다. Promoter의 수나 5'-UTS 서열에 의한 mRNA 양에는 변화가 없었지만 식물체 게놈에 결합된 위치 및 copy number에 의해 mRNA 수준에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. EPO 항체를 이용한 Western blot 결과 식물체에서 발현된 EPO 단백질의 크기는 동물세포에서 발현된 37kDa 보다 작은 30 kDa 이었다. 이는 식물체에서 modification(glycosylation) system은 동물세포에서와는 다르다는 것을 보여준다.

• 유통과학연구
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• 제13권11호
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• pp.39-46
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• 2015

Purpose - In Korea, there has been a recent trend that shows housing prices have risen rapidly following the International Monetary Fund crisis. The rapid rise in housing prices is spreading recognition of this as a factor in housing price volatility. In addition, this raises the expectations of housing prices in the future. These expectations are based on the assumption that a relationship exists between the current housing prices and expected housing prices in the real estate industry. By performing an empirical analysis on the validity of the claim that an increase in current housing prices can be correlated with expected housing prices, this study examines whether a long-term equilibrium relationship exists between expected housing prices and existing housing prices. If such a relationship exists, the recovery of equilibrium from disequilibrium is analyzed to derive related implications. Research design, data, and methodology - The relationship between current housing prices and expected housing prices was analyzed empirically using the Vector Error Correction Model. This model was applied to the co-integration test, the long-term equilibrium equation among variables, and the causality test. The housing prices used in the analysis were based on the National Housing Price Trend Survey released by Kookmin Bank. Additionally, the Index of Industrial Product and the Consumer Price Index were also used and were obtained from the Bank of Korea ECOS. The monthly data analyzed were from January 1987 to May 2015. Results - First, a long-term equilibrium relationship was established as one co-integration between current housing price distribution and expected housing prices. Second, the sign of the long-term equilibrium relationship variable was consistent with the theoretical sign, with the elasticity of housing price distribution to expected housing price, the industrial production, and the consumer price volatility revealed as 1.600, 0.104,and 0.092, respectively. This implies that the long-term effect of expected housing price volatility on housing price distribution is more significant than that of the industrial production and consumer price volatility. Third, the sign of the coefficient of the error correction term coincided with the theoretical sign. The absolute value of the coefficient of the correction term in the industrial production equation was 0.006, significantly larger than the coefficients for the expected housing price and the consumer price equation. In case of divergence from the long-term equilibrium relationship, the state of equilibrium will be restored through changes in the interest rate. Fourth, housing-price volatility was found to be causal to expected housing price, and was shown to be bi-directionally causal to industrial production. Conclusions - Based on the finding of this study, it is required to relieve the association between current housing price distribution and expected housing price by using property taxes and the loan-to-value policy to stabilize the housing market. Further, the relationship between housing price distribution and expected housing price can be examined and tested using a sophisticated methodology and policy variables.

• 미생물학회지
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• 제41권2호
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• pp.140-145
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• 2005

상업적으로 중요한 macrolide계 항진균 학생물질인 natamycin을 생산하는 Streptomyces natalensis ATCC27448의 환자 유전학적인 연구를 위해 대장균으로부터 S. natalensis로 plasmid DNA를 직접 도입하는 형질전환법을 확립하였다. 이러한 S. natalensis의 형질전환은 oriT와 attP 단편을 가지고 있는, ${\Phi}C31$ 유래의 integration 벡터인 pSET152를 이용하여 Escherichia coli ET12567/pUZ28002을 DNA 공여체(donor)로 이용한 접합전달법(conjugal transfer)을 사용하여 확립하였다. 접합전달의 가장 높은 효율은 10 mM의 $MgCl_2$를 포함한 MS 배지에서, $6.25\times10^8$의 E. coli 공여체와 열처리를 하지 않은 S. natalensis의 포자를 사용하여 얻어졌다. 또 얻어진 접합전달체 (exconjugant)에 대하여 southern blot hybridization과 벡터가 삽입된 염색체부분의 염기서열분석을 통해 attB site와 pseudo-attB site를 확인하다. attB site의 경우에는 다른 방선균들처럼 S. natalensis 염색체의 pirin 상동체를 코드하는 ORF내에 존재하였으나 pseudo-attB site는 염색체내 다른 site (GenBank accession no. $YP\_117731$)에 존재하였고 그 염기서열은 attB 염기서열과 차이를 나타내었다.