• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.273-279
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제24권3호
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• pp.243-251
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• 2015

근권부 공기순환 덕트 냉방이 온도 및 생육에 미치는 영향을 구명하고자 고온기 파프리카((Capsicumannum.L. 'Veyron')을 코이어배지에서 수경재배하였다. 냉방시간처리는 24시간 연속 가동한 연속냉방(All-day), 17시부터 다음날 1시까지 8시간 냉방한 야간냉방(Night), 대조구인 냉방 무처리(Control) 등 3 처리하여 온실 상 하부 온도, 근권온도, 엽온, 과실 특성 및 기관 분배율을 측정하였다. 근권부 덕트 냉방하였을 때, 고온기(6월 ~8월) 온실하부(바닥으로부터 40cm)와 상부(바닥으로부터 180cm) 온도, 근권온도는 하강되었다. 대조구와 비교하여 온실하부/상부 온도 차이가 연속냉방에서는 $4.4{\sim}5.1^{\circ}C/2.1{\sim}3.1^{\circ}C$ 하강을, 야간냉방 처리에서는 $3.4{\sim}3.8^{\circ}C/2.2{\sim}2.7^{\circ}C$ 하강되었다. 근권온도는 온실 하부 온도 결과와 유사했으며, 연속냉방($22.8^{\circ}C$)> 야간 냉방($24.1^{\circ}C$) > 대조구($27.7^{\circ}C$) 순으로 온도가 낮았다. 연속냉방 처리에서 덕트 위치(통로, 베드하단)와 송풍 방향($45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$)에 따른 온도 변화를 측정한 결과 덕트의 위치가 통로에 위치하고 송풍방향이 상향($45^{\circ}$) 또는 수평($180^{\circ}$)인 처리는 지상부 100cm까지의 수직 위치에 따른 온도 차이가 크지 않지 않으면서, 근권부위 온도인 지상 50cm 온도가 낮은 특징을 보였고 베드와 베드 공간 사이로 덕트 송풍 방향이 직각($90^{\circ}$)이였을 때는 바닥과 지상 50cm 부위의 온도가 높고, 지상 100cm 이상 200cm 부위 온도가 상대적으로 낮았다. 연속냉방 또는 야간냉방 처리했을 때 파프리카 엽온은 오후 7시가 오전 9시 보다 엽온 하강이 컸다. 과실 분배율은 대조구(24.4%)에 비해 연속냉방(48.6%)과 야간냉방(45.6%)에서 높았으며, 평균과중, 과수 및 수량도 연속냉방 처리에서 가장 높았다. 한편 야간냉방 처리에서도 고온기 평균 지상부 및 근권온도를 낮추었으나, 누적된 평균온도가 가장 낮은 연속냉방처리에서 과실로의 동화산물 분배율을 높여 파프리카 수량을 증가시킨 것으로 보인다.

• 한국식품과학회지
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• 제44권3호
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• pp.263-268
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• 2012

노보비오신은 동물용의약품 중 약산성 항생제이며, 우리나라의 경우 선진국에 비해 항생제의 사용이 높은 만큼 동물용의약품의 잔류 사례는 계속해서 증가하고 있다. 이에 따라 식품 중 잔류동물용의약품의 안전관리를 위해 축산 식품 중 닭고기, 소고기 및 우유에서 노보비오신에 대한 HPLC-UVD를 이용한 잔류 분석법을 확립하였다. 각 시료 일정량에 메탄올을 가하고 균질화하여 대상 성분을 추출하고 액-액분배법으로 지방성분을 제거한다. 대상성분이 추출된 여액을 실리카 카트리지를 이용하여 정제한 다음 HPLC-UVD로 분석하였다. 확립된 시험법의 정량한계와 직선성은 CODEX 기준에 적합한 수준으로 각각 0.02 mg/kg과 0.999 ($r^2$)이었으며 회수율은 닭고기, 소고기 및 우유에서 각각 $88.8{\pm}5.6-100.3{\pm}4.4$, $88.8{\pm}7.2-97.0{\pm}3.2$ 및 $88.1{\pm}4.3-92.8{\pm}3.6%$이었다. 본 연구에서 확립된 노보비오신의 시험법은 동물용의약품의 안전관리를 위한 공정시험법으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권3호
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• pp.219-226
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• 2014

기후변화 대응 산림 관리 방법을 개발하기 위해서는 온난화에 따른 수목의 반응을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구는 우리나라 주요 활엽수종인 거제수나무(Betula costata), 물푸레나무(Fraxinus rhynchophylla), 굴참나무(Quercus variabilis) 묘목의 실외 인위적 온난화에 대한 생장 반응을 알아보기 위하여 수행되었다. 이를 위해 적외선등을 이용하여 지속적으로 기온을 $3^{\circ}C$ 증가시킬 수 있는 실외 인위적 온난화 시스템을 구축하고, 활엽수 3개 수종을 파종한 후, 온도 증가에 대한 발아 당년 묘목의 생장, 생물량 분배 및 순광합성률의 반응을 분석하였다. 연구 결과, 거제수나무, 물푸레나무, 굴참나무 묘목의 생장은 실외 인위적 온난화 처리에 대하여 수종과 시기에 따라 서로 다른 반응을 나타냈다. 즉 거제수나무는 온난화 처리에 따라 근원경 대비 묘고 비율, 총 생물량, 지상부 대비 뿌리 중량 비율, 순광합성률 등이 감소한 반면, 굴참나무는 근원경, 묘고, 총 생물량, 순광합성률 등이 증가하였으며, 물푸레나무는 다른 수종에 비하여 생장 반응이 뚜렷하지 않았다. 시기별 반응으로는, 7월에는 모든 수종에 대하여 온난화 처리에 따른 변화가 나타나지 않았으나 11월에는 굴참나무의 근원경, 묘고, H/D율이 증가한 반면 거제수나무의 H/D율이 감소하였다. 온난화에 대한 수종별 생장 반응의 차이는 순광합성률 및 생물량 분배의 수종별 반응과 유사하게 나타나, 온도 증가에 의한 순광합성률과 생물량 분배의 수종별 차이가 생장에 영향을 미친 것으로 생각된다. 한편, 여름에 비하여 가을에 더 두드러지게 나타난 생장 반응은 온난화에 의한 식물 계절 특성의 변화에 의한 것으로 보인다. 활엽수 3개 수종에 대하여 온난화에 의한 수종 특이적 생장 반응을 밝힌 본 연구 결과는 기후변화에 대응한 산림 관리 정책 개발에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.