• 한국식품과학회지
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• 제34권5호
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• pp.846-855
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• 2002

연질밀(Triticum aestivum L. em Thell.)로서 soft white spring(SWS) 밀과 soft white winter(SWW) 각각 10품종(또는 계통)을 공시재료로하여 종실의 이화학적 품질특성, 제분특 성, 호화특성, mixograph특성 및 sugar-snap cookie의 제조특성을 측정하고 이들 특성간의 상관관계를 구명하고자 일연의 실험을 실시한 바 그 결과를 보고한다. Single Kernel Characterization System(SKCS) kernel hard-ness와 용적중, near-infrared reflectance(NIR) hardness와는 각각 $r=0.947^{*},\;r=0.495^{*}$의 정의 상관이 있었으며 SKCS weight와 SKCS size와는 $r=0.942^{**}$의 고도의 정의 상관이 있었다. 용적중과 straight-grade flour yield, break flour yield, 밀가루 회분 함량 및 제분평점과는 각각 $r=0.720^{**},\;r=0.490^{*},\;r=-0.781^{**}$ 및 $r=0.838^{**}$ 의 고도의 정 또는 부의 상관이 있었다. 종실의 단백질 함량과 straight-grade flour yield, break flour yield 밀가루 회분 함량 및 제분평점은 각 각 $r=-0.786^{**},\;r=-0.765^{**},\;r=-0.889^{**}$ 및 $r=-0.938^{**}$로 서 고도의 정 또는 부의 상관이 있었으며 이와 같은 현상은 밀가루 단백질 함량에서 동일한 결과를 보였다. Mixograph 흡수을과 제분특성과는 고도의 정 또는 부의 상관이 있었으며, 특히 종실의 단백질 함량과는 $r=0.938^{**}$, 밀가루의 단백질 함량과는 $r=0.901^{**}$의 고도의 정의 상관이 있었다. Cookie 직경과 cookie top grain score는 $r=0.946^{**}$의 고도의 정의 상관이 있었다. Cookie특성과 제분특성, 단백질 함량 및 mixograph 흡수율과는 고도의 정 또는 부의 상관이 있었으나 전분특성과는 단지 swelling volume과 cookie top grain score 만이 $r=0.447^{*}$의 정의 상관이 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제58권3호
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• pp.239-252
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• 2013

국산밀을 재배하는 전국 175농가를 대상으로 2년 동안 농업형질과 원맥 특성을 조사 한 결과, 간장, 수장, 경수와 이형주율은 년차간 차이를 나타내었다. 시비량이 많았던 남부지역에서 재배된 밀의 간장이 중북부 지역 보다 길었으며, 추비시기는 간장에 영향이 없었지만, 3월 중순 이후에 늦게 추비를 준 농가의 수장은 다른 농가에 비하여 길었으나 경수는 감소하였다. 추비 횟수는 농업형질에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 농업형질과 마찬가지로 원맥 특성도 연차간 변이가 있었으며, 남부지역에서 재배된 밀은 중북부지역에서 재배된 밀에 비하여 천립중이 높았으며, 리터중은 낮았으며, 전라북도는 다른 지역에 비하여 낮은 회분 함량과 높은 단백질 함량을 나타냈으며, 전라남도는 다른 지역에 비하여 높은 회분 함량을 나타내었다. 추비시기가 리터중에는 영향을 주었지만 천립중과 회분 및 단백질 함량에는 영향을 주지 않았으며, 추비 횟수도 원맥 특성에 영향이 없는 것으로 나타났다. 시비량에 따라 간장이 증가하고, 천립중과 단백질 함량이 증가하였으며, 수장과 회분함량은 시비량과 부의 상관을 나타내었다. 단백질 함량은 천립중과 정의 상관을 나타내었지만 회분 함량은 천립중 및 리터중과 부의 상관을 나타내었다. 간장이 증가할수록 천립중은 증가하고 리터중은 감소하였으며, 수장은 천립중과 부의 상관을 나타내었다. 시비량이 간장 및 원맥 특성에 영향을 미치기 때문에 품종별 용도에 맞는 밀 품종을 재배하기 위해서는 적정 시비기술에 대한 농가 지도가 필요하다. 또한, 국산 밀의 생산성 증진과 품질 향상 및 균일성 확보를 위해서는 용도별 가공적성에 적합한 품종에 대한 집단 재배단지를 조성하고 철저한 생산 관리와 체계적인 수확 후 관리 구축에 대한 종합적인 고려가 있어야 할 것이다.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제49권3호
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• pp.521-532
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• 2009

In this paper, by introducing a homogenous kernel of -4-degree, we establish a new Hilbert-type integral inequality with multi-parameter and a best constant factor. As applications, the equivalent form, the reverse forms and some particular results are given correspondingly.

• East Asian mathematical journal
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• 제33권1호
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• pp.37-44
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• 2017

We will prove size estimates of the Bergman kernel for the generalized Fock space ${\mathcal{F}}^2_{\varphi}$, where ${\varphi}$ belongs to the class $\mathcal{W} $. The main tool for the proof is to use the estimate on the canonical solution to the ${\bar{\partial}}$-equation. We use Delin's weighted $L^2$-estimate ([3], [6]) for it.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제54권1호
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• pp.1-9
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• 2014

We build new Hilbert-type integral inequalities in the whole plane with the non-homogeneous kernel involving some parameters and the best constant factors. We also consider their reverse.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.1-6
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• 2009

많은 양의 데이터로부터 유용성있는 정보의 추출, 진단 및 예후에 대한 결정, 질병 치료의 응용 등은 바이오 인포머틱스(Bioinformatics)분야에서 매우 중요한 문제들이다. 본 논문에서는 암진단시스템에 적용하기위해 support vector machine을 위한 weogjted lernel fuction과 빠른 수렴성과 좋은 분류성능을 갖는 학습방법을 제안하였다. 제안된 kernel function에서 기본적인 kernel fuction의 weights는 암진단 학습단계에서 결정되고 분류단계에서 파리미터로 사용된다. 대장암 데이터와 같은 임상 데이터에 대한 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 다른 kernel fuction들 보다 더 우수하고 안정적인 분류성능을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.136-139
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• 2020

본 논문에서는 최근 대두되고 있는 심층신경망 압축 연구에서 가중치 공유와 관련하여 심층신경망 모델 압축방법 Inter-Layer Kernel Prediction을 제안한다. 제안 방법은 영상 압축에서 사용되는 프레임 간 prediction 방법을 응용한 컨볼루션 신경망 가중치 공유 및 모델 압축 방법이다. 본 논문은 레이어 간 유사한 kernel들이 존재한다는 것을 발견하고 이를 기반으로 Inter-Layer Kernel Prediction을 사용하여 기존 모델 가중치를 보다 더 적은 비트로 표현하여 저장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 CIFAR10/100으로 학습된 ResNet에서 약 4.1 배의 압축률을 달성했으며 CIFAR10으로 학습된 ResNet110에서는 오히려 기존 Baseline 모델에 비해 0.04%의 성능 향상을 기록했다.

• 한국작물학회지
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• 제58권3호
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• pp.267-273
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• 2013

본 연구는 강원도농업기술원 옥수수연구소에서 튀김옥수수 품종개발을 위하여 육성한 79개의 자식계통들에 대하여 총 13개의 양적 및 질적 형질들을 이용하여 형태적 변이 연구를 수행하였다. 3개의 질적 형질 중에서 웅수색(QL1)은 연한 자주색을 나타내는 계통(46계통)들이 가장 많았고, 자수색(QL2)과 줄기색(QL3)에서는 각각 녹색을 나타내는 계통(55계통, 75계통)들이 가장 많았다. 반면에 10개의 양적형질 중에서 간장(QN1)은 $174.2{\pm}34.9$ cm, 착수고(QN2)는 $103.4{\pm}24.7$ cm, 이삭장(QN3)은 $9.4{\pm}3.0$ cm, 착립장(QN4)은 $8.4{\pm}2.6$ cm, 이삭경(QN5)은 $24.9{\pm}7.7$ mm, 이삭열수(QN6)는 $14.0{\pm}2.3$ 열, 이삭중(QN7)은 $36.5{\pm}26.0$ g, 종실중(QN8)은 $30.9{\pm}19.3$ g, 백립중(QN9)은 $10.4{\pm}3.8$ g, 발아율(QN10)은 평균 $95.3{\pm}8.1%$를 각각 나타내었다. 분석에 이용된 자식계통들 중에서 5개의 자식계통(PS0-001, PS0-003, PS1-002, PS1-003, PS2-009)들은 조사된 7개의 수량 관련 형질들 중 5개 이상의 형질들에서 비교적 높은 경향이었다. 주성분 분석은 분석에 이용된 13개의 양적 및 질적 형질들 중에서 자수색(QL2), 이삭장(QN3), 착립장(QN4), 이삭경(QN5), 이삭중(QN7), 종실중(QN8), 백립중(QN9)은 제 1 주 성분에서 양의 방향에 크게 기여하였고, 반면에 웅수색(QL1), 줄기색(QL3), 착수고(QN2) 그리고 이삭열수(QN6)는 음의 방향에 크게 기여하였다. 제 2 주성분에서는 간장(QN1), 착수고(QN2) 그리고 종실중(QN8)은 양의 방향에 크게 기여하였고, 반면에 웅수색(QL1), 자수색(QL2), 이삭장(QN3), 이삭열수(QN6) 그리고 100립중(QN9)은 음의 방향에 기여하였다.

• 한국작물학회지
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• 제39권1호
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• pp.55-62
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• 1994

쌀보리의 전분함량 변이와 유전율을 밝히고, 이들 특성이 어떤 형질들과 상호 관련성이 있는가를 구명하여 효율적인 육종사업을 수행하기 위한 기초자료를 얻을 목적으로 본 연구를 수행하였다. 수원시 권선구 탑동 소재의 맥류연구소포장에서 1989년과 1990년에 수확된 쌀보리의 교배모본 137품종 및 계통을 재료로 전분함량 및 이와 관련된 형질들을 조사하였고, 전분의 유전율은 쌀보리 지역적응시험에 공시된 계통 성적을 이용하여 분석하였다. 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 전분함량은 최저 49.15%, 최고 62.50%, 평균 57.20%이었으며 육성종과 병성밀수품종이 활성이나 병성소수품종, 도입종보다 높았다. 2. 종피중은 1.12mg에서 3.02mg까지 분포되고 평균 1.88mg이었으며 종실에 대한 종피비율은 4.0%에서 8.7%까지, 평균 6.5%였으며 품종간 차이가 컸다. 3. 단백질함량은 9.60∼15.90%의 변이를 나타내고 평균 12.86%였다. 4. 전분함량은 입중, 종피중, 종피비율, 입폭, 입후, 단백질함량과는 부의 상관을 보였으며, 동일 품종 내에서도 입의 크기가 작은 것이 전분함량이 높아지는 경향이었다. 5. 종피중과 종피비율은 입폭, 입후와는 정의 상관이 있었고 전분함량과는 부의 상관관계가 있었다. 6. 전분함량의 유전율은 30.0%였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권5호
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• pp.1288-1297
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• 2017

The estimation of the remaining useful life (RUL) of lithium-ion (Li-ion) batteries is important for intelligent battery management system (BMS). Data mining technology is becoming increasingly mature, and the RUL estimation of Li-ion batteries based on data-driven prognostics is more accurate with the arrival of the era of big data. However, the support vector machine (SVM), which is applied to predict the RUL of Li-ion batteries, uses the traditional single-radial basis kernel function. This type of classifier has weak generalization ability, and it easily shows the problem of data migration, which results in inaccurate prediction of the RUL of Li-ion batteries. In this study, a novel multi-kernel SVM (MSVM) based on polynomial kernel and radial basis kernel function is proposed. Moreover, the particle swarm optimization algorithm is used to search the kernel parameters, penalty factor, and weight coefficient of the MSVM model. Finally, this paper utilizes the NASA battery dataset to form the observed data sequence for regression prediction. Results show that the improved algorithm not only has better prediction accuracy and stronger generalization ability but also decreases training time and computational complexity.