• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.233-236
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• 2000

The acoustical response of fish depends on size and physical structure na, most important, on the presence or absence of a swimbladder. Acoustic scattering models for swimbladdered fish represent a fish by an ideal pressure-release surface having the size and shape as the swimbladder. Target strength experiments of red seabream (Chrysophrys major) have been conducted using 38 (split-beam), 120 (split-beam) and 200kHz (dual-beam) frequencies. At each start of each experiment, the live fish are placed in the cage at the surface, then the cage is lowed to about $4{\cal}m$ depth where it remains during the measurements. To test the acoustic models, predictions of target strength based on swimbladder morphometries of 10 red seabream offish total length from $103{\cal}mm{\;}to{\;}349{\cal}mm$ ($3 <$TL/\lambda$ < 45)are compared with conventional target strength measurements on the same, shock-frozen immediately after caged experiments. X-ray was projected along dorsal aspect to know the morphological construction of swimbladder. and fish body. At high frequencies, Helmholtz-kirchhoff(HK) approximation would greatly enhance swimbladdered fish modeling. Sound scattering model [HK-ray approximation model] for comparison to experimental target strength data was used to model backscatter measurements from individual fish. The scattering data can be used in the inverse method along with multiple frequency sonar systems to investigate the adequacy of classification and identification of fish

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권7호
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• pp.1495-1504
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• 2017

In a previous study, a set of polygon-mesh (PM)-based skin models including a $50-{\mu}m-thick$ radiosensitive target layer were constructed and used to calculate skin dose coefficients (DCs) for idealized external beams of electrons. The results showed that the calculated skin DCs were significantly different from the International Commission on Radiological Protection (ICRP) Publication 116 skin DCs calculated using voxel-type ICRP reference phantoms that do not include the thin target layer. The difference was as large as 7,700 times for electron energies less than 1 MeV, which raises a significant issue that should be addressed subsequently. In the present study, therefore, as an extension of the initial, previous study, skin DCs for three other particles (photons, protons, and helium ions) were calculated by using the PM-based skin models and the calculated values were compared with the ICRP-116 skin DCs. The analysis of our results showed that for the photon exposures, the calculated values were generally in good agreement with the ICRP-116 values. For the charged particles, by contrast, there was a significant difference between the PM-model-calculated skin DCs and the ICRP-116 values. Specifically, the ICRP-116 skin DCs were smaller than those calculated by the PM models-which is to say that they were under-estimated-by up to ~16 times for both protons and helium ions. These differences in skin dose also significantly affected the calculation of the effective dose (E) values, which is reasonable, considering that the skin dose is the major factor determining effective dose calculation for charged particles. The results of the current study generally show that the ICRP-116 DCs for skin dose and effective dose are not reliable for charged particles.

• BMB Reports
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• 제36권1호
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• pp.35-42
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• 2003

Heterocyclic amines (HCAs) are potent mutagens generated during the cooking of meat and fish, and several of these compounds produce tumors in conventional experimental animals. During the past 5 years or so, HCAs have been tested in a number of novel in vivo murine models, including the following: lacZ, lacI, cII, c-myc/lacZ, rpsL, and $gpt{\Delta}$ transgenics, $XPA^{-/-}$, $XPC^{-/-}$, $Msh2^{+/-}$, $Msh2^{-/-}$ and $p53^{+/-}$ knock-outs, Apc mutant mice ($Apc^{{\Delta}716}$, $Apc^{1638N}$, $Apc^{min}$), and $A33^{{\Delta}N{\beta}-cat}$ knock-in mice. Several of these models have provided insights into the mutation spectra induced in vivo by HCAs in target and non-target organs for tumorigenesis, as well as demonstrating enhanced susceptibility to HCA-induced tumors and preneoplastic lesions. This review describes several of the more recent reports in which novel animal models were used to examine HCA-induced mutagenesis and carcinogenesis in vivo, including a number of studies which assessed the inhibitory activities of chemopreventive agents such as 1,2-dithiole-3-thione, conjugated linoleic acids, tea, curcumin, chlorophyllin-chitosan, and sulindac.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.85-94
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• 2013

금융시장의 규모가 점점 더 커짐에 따라 고객정보 관리 미숙 또는 부실한 의사결정, 즉 신용 리스크 관리 실패로 인한 손실이 막대하게 증가하고 있다. 따라서 신용 리스크 관리가 점차 더 중요해지고, 이런 신용 리스크를 최소화하는 기본적인 도구인 신용 평점 모형이 절실히 요구된다. 신용평점 모형은 주로 이항형 목표변수만 이용하여 개발 연구되었다. 본 논문에서는 순서형 다항 자료 또는 경시적 이항 자료 같은 다른 형태의 목표 변수를 고려한 신용평점 모형구축 방법을 제시한다. 그 개발된 모형을 실제 자료와 랜덤화한 자료에 적용하여 Kolmogorov-Smirnov 통계량으로 비교 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1044-1049
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• 2018

CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.101-107
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• 2022

모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.566-572
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• 2021

본 논문에서는 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있을 경우를 가정하고, 해당 목표물의 고유 pole과 고유 공진주파수를 활용하여 목표물을 식별 및 위치를 추정하는 방안을 제시하였으며 가능성을 분석하였다. EM(Electromagnetic) 시뮬레이터를 활용하여 다양한 형태와 크기를 가진 완전도체(PEC: Perfect Electric Conductor)들을 모델링하였고, 이를 통해 획득한 EM 산란응답에 Cauchy 방법을 적용하여 물체의 고유 특성에 해당하는 고유 pole을 축적하여 pole 라이브러리를 생성하였다. 생성된 pole 라이브러리는 목표물에서 추출한 고유 pole과의 비교를 통해 목표물을 식별할 수 있는 가능성을 제공해 준다. 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있음을 가정하고 EM 시뮬레이션 모델링을 통해 얻은 전자파 산란 데이터로부터 관심 목표물의 응답을 추출하였으며, 시간영역에서 임펄스 응답의 시간 지연을 이용하여 목표물의 위치를 추정할 수 있었다. 또한 MP(Matrix Pencil) 방법을 적용하여 목표물의 고유 pole을 추출하였다. 최종적으로 계산된 고유 pole과 고유 공진주파수를 pole 라이브러리와 비교하여 탐지된 목표물을 구 형태의 빈 공간(직경 0.2m)으로 추정할 수 있었으며, 계산된 목표물의 위치(깊이)는 약 84 ~ 93%의 정확도를 보였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제17권1호
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• pp.159-176
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• 1991

The probability of target survival is the most important factor in the target assignment, Most of the studies about it have assumed the case of one target and ane weapon type. Therefore, they can not be applied to the real situation. In this paper. the quantity and type of enemy assets of the friendly force are considered simultaneously. Considered defense type is the coordinated defense with no impact point prediction. The objective function is to minimize the expected total survival value of targets which are scattered in the defense area. The rules of aircraft assignment are as follows : first, classify targets into several groups, each of those has the same desired damage level secondly. select the critical group which has the least survival value in accordance with the additional aircraft assignment, and finally. assign the same number of attack assets against each target in the critical group. In this paper, the attack assets, the escort assets, and the defense assets are considered. The model is useful to not only the simple aircraft assignment problem but also the complicated wargame models.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.243-246
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• 2003

Data mining is a process of discovering useful patterns for decision making from an amount of data. It has recently received much attention in a wide range of business and engineering fields Classifying a group into subgroups is one of the most important subjects in data mining Tree-based methods, known as decision trees, provide an efficient way to finding classification models. The primary concern in tree learning is to minimize a node impurity, which is evaluated using a target variable in the data set. However, there are situations where multiple target variables should be taken into account, for example, such as manufacturing process monitoring, marketing science, and clinical and health analysis. The purpose of this article is to present several methods for measuring the node impurity, which are applicable to data sets with multiple target variables. For illustrations, numerical examples are given with discussion.