• Title/Summary/Keyword: 결합 가능성

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Characterization of Sepharose-Bound Pronase (고정화(固定化) Pronase의 특성(特性)에 관한 연구(硏究))

  • Byun, Si-Myung;Wold, Finn
    • Korean Journal of Food Science and Technology
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    • v.8 no.4
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    • pp.253-259
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    • 1976
  • Two kinds of sepharose-bound pronases were successfully prepared. The immobilized pronase, directly coupled to cyanogen-bromide activated sepharose, retains 22.6% of original specific activity against casein. However, ${\omega}-aminoalkyl$ sepharose immobilized pronases, in which extension arms of ${\omega}-aminoalkyl$ group $(number\;of\;-CH_2-\;is\;8,\;10,\;and\;12)$ are used, retain almost 100% of original specific activity. Studies of enzyme stability, pH dependence, temperature dependence, and Km values are presented.

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Action Selection Mechanism for Combining of CAM-Brain Modules (CAM-Brain 모듈결합을 위한 행동선택방법론)

  • 김경중;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.137-139
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    • 2000
  • 이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.

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Improving Static Code Complexity with Refactoring technique based on SW visualization. (SW 가시화 기반 리펙토링 기법 적용을 통한 정적 코드 복잡도 개선)

  • Kang, Geon-hee;Son, HyunSeoung;Kim, Youngsoo;Park, Yong B.;Kim, R. Young Chul
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2014.11a
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    • pp.650-653
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    • 2014
  • 기존의 소프트웨어 개발은 SW품질을 중요시 하지만, 고품질에 대한 문제가 아직도 존재한다. 또한 기존 레가시 시스템는 개발자나 설계의 부재 경우가 많고, 코드의 내부 복잡도와 모듈간의 결합도가 높을 가능성이 높다. 따라서 코드 가시화를 통한 복잡도 개선은 고품질화과 더불어 코드 모듈의 재사용과 유지보수등과 직접적 관련성이 있다. 본 논문은 기존 SW가시화용 자동 Tool Chain 기반에서 여러 리펙토링 방법 절차 적용으로 복잡도 개선을 제안 한다. 이런 코드 가시화가 결과적으로 타깃의 결합도를 줄일 수 있다. 기존의 레가시 코드에 자동 Tool chain적용은 고품질 적용이 충분히 예상된다.

Intrusion Detection Using Multiple Measure Modeling and Integration (다중척도 모델링 및 결합을 이용한 침입탐지)

  • 한상준;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10c
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    • pp.523-525
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    • 2002
  • 정보통신기술이 발전함에 따라 시스템 보안의 중요성이 점점 높아지고 있다. 이어 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자애 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 침입탐지시스템에서는 사용자가 입력한 명령어, 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료, 시스템 사용시간 등의 다양한 척도를 사용하여 침입여부를 결정하는데 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 존재하여 탐지하지 못하는 침입이 있다. 본 논문에서는 단일척도 침입탐지 시스템의 취약점을 보안하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일접근이벤트의 세 가지 척도를 각각 최적의 방법으로 모델링 한 후 결합하는 침입탐지 방법을 제안하고 실험을 통해 그 가능성을 보인다.

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Blmodal Speech Recognition Using Contextual Feature (문맥정보를 이용한 이중모드 음성인식)

  • 류정우;김은주;김명원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.631-633
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    • 2004
  • 최근 잡음환경에서 신뢰도 높은 음성인식을 위해 음성정보와 영상정보를 융합하는 이중모드 음성인식 방법이 활발히 연구되고 일다. 본 논문에서는 보다 음성 인식률을 향상시키기 위해 사용자가 말한 단어들의 순차 패턴을 나타내는 문맥정보를 이용한 후처리 방법을 제안한다. 이러한 문맥정보를 인식하기 위해 다층퍼셉트론 구조를 갖는 문맥정보 인식기를 제안한다 이중모드 음성인식기와 문맥정보 인식기 결과를 효율적으로 결합하기 위한 후처리 방법으로 순차 결합방법을 제안한다. 문맥정보를 이용한 이중모드 음성인식이 잡음 환경에서 90%이상의 인식률을 보였다 본 논문은 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 문맥정보와 같은 사용자 행동패턴이 새로운 정보로 이용될 수 있다는 가능성을 제시한다.

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A Method for Generating and Combining Classifiers for Large Scale Data (대용량 문서학습을 위한 분류기 생성 및 결합방법)

  • Jeong, Do-Heon;Hwang, Myung-Gwon;Sung, Won-Kyung
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2011.04a
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    • pp.1551-1554
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    • 2011
  • 대용량 데이터 환경에의 적용이 가능한 대용량 학습기반의 자동범주화 기법과 범용적으로 사용할 수 있는 기법은 대량의 정보를 처리해야하는 정보분석 및 정보서비스 환경에 가장 필요한 기술요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서를 단위 컴포넌트로 분할하여 학습하고 이를 동적으로 결합하는 대용량 분류기 생성 기법을 소개하고 자동범주화 성능을 SVM 모델과 비교하여 봄으로써, 본 기술의 활용 가능성을 살펴보도록 한다.

Protocol Classification Based on Traffic Flow and Deep Learning (트래픽 플로우 및 딥러닝 기반의 프로토콜 분류 방법론)

  • Ye-Jin Park;Yeong-Pil Cho
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.05a
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    • pp.836-838
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    • 2024
  • 본 논문은 현대 사회에서 급증하는 VPN의 악용 가능성을 인지하고 VPN과 Non-VPN 트래픽 구별의 중요도를 강조한다. 전통적인 포트 기반 분류와 패킷 분석 접근법의 한계를 넘어서기 위해 트래픽 플로우 특징과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 VPN과 Non-VPN 프로토콜을 구별하는 새로운 방법을 제안한다. 직접 수집한 패킷 데이터셋을 사용하여 트래픽 플로우 특징을 추출하고, 패킷의 페이로드와 결합해 이미지를 생성한다. 이를 CNN 모델에 적용함으로써 높은 정확도로 프로토콜을 구별한다. 실험 결과, 제안된 방법은 99.71%의 높은 정확도를 달성하여 트래픽 분류 및 네트워크 보안 강화에 기여할 수 있는 방법론임을 입증한다.

Deep Learning Methods for Explainable Image Recognition (설명 가능한 이미지 인식을 위한 채널 주의 기반 딥러닝 방법)

  • BaiNa;Inwhee Joe
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.05a
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    • pp.586-589
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    • 2024
  • 본 실험 연구에서는 주의 메커니즘과 컨볼루션 신경망을 결합하여 모델을 개선하는 방법을 탐색하는 딥 러닝 기술을 소개한다. 이 기술은 지도 학습 방식을 위해 공개 데이터 세트의 쓰레기 분류 데이터를 사용하고, Grad-CAM 기술과 채널 주의 메커니즘 SE 를 적용하여 모델의 분류 의사 결정 과정을 더 잘 이해하기 위해 히트 맵을 생성한다. Grad-CAM 기술을 사용하여 히트 맵을 생성하면 분류 중에 모델이 집중하는 영역을 시각화할 수 있다. 이는 모델의 분류 결정을 설명하는 방법을 제공하여 다양한 이미지 카테고리에 대한 모델 결정의 기초를 더 잘 이해할 수 있다. 실험 결과는 전통적인 합성곱 신경망과 비교하여 제안한 방법이 쓰레기 분류 작업에서 더나은 성능을 달성한다는 것을 보여준다. 주의 메커니즘과 히트맵 해석을 결합함으로써 우리 모델은분류 정확도를 향상시킬 수 있다. 이는 실제 응용 분야의 이미지 분류 작업에 큰 의미가 있으며 해석 가능성에 대한 딥 러닝 연구 진행을 촉진하는 데 도움이 된다.

Experimental Vibration Analysis of Vehicle Body-Engine Systems by Transfer Function Synthesis Method (전달함수합성법에 의한 차체-엔진계의 실험적 진동해석)

  • 정의봉;안세진;김원영
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1995.10a
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    • pp.289-295
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    • 1995
  • 구조물의 동적부하에 대한 동적변형 응답을 정확히 예측하고, Over Design이나 Under Design이 아닌 합리적인 설계방안의 개발은 중요한 과제이다. 동적강도해석이나 소음 승차감과 같은 진동 및 충격에 기인하는 제반 문제를 복잡한 구조물을 대상으로 합리적으로 처리하기 위한 Dynamic Design Analysis는 높은 신뢰성의 추구와 더불어 필요불가결한 기술이 되고 있다. 동적해석 방법으로는 현재 유한요소법이 널리 사용되고 있으며 여러 종류의 범용 프로그램들이 보급되어 있는 실정이다. 그러나 특히 동적문제에 있어서는 형상이나 거동이 복잡한 구조물의 경우, 또는 차량의 차체와 같이 많은 장착물이 부착된 경우에는 유한요소법의 적용이 곤란하여, 지금까지 대처할 수 있는 유용한 방법이 없었다. 따라서 비교적 용이하고 간단하게 적용가능한 진동실험을 기초로 한 구조물의 동적 응답해석 및 설계 방안의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진동시험으로 얻어진 부분구조물의 응답특성과 결합특성으로부터 결합 후의 응답특성을 예측할 수 있는 방법을 전달함수합성이론을 기초로하여 프로그래밍 package화 한다. 그리고 평판구조물에 대하여 진동시험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 개발된 방법의 타당성을 검증한다. 또한 실제 차량에서 차체만의 진동시험과 엔진의 자유진동시험에 의한 시험데이터로부터 차체와 엔진이 마운트 결합된 후의 진동특성을 예측한다. 진동시험시에 입력과 출력에 노이즈가 필연적으로 혼입되어 주파수응답함수의 크기(magnitude)와 위상(phase)을 왜곡시킨다. 특히 위상의 왜곡은 복소수연산을 하는 전달함수합성법의 결과에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 데이타 획득시 입력과 출력의 시간지연으로 생기는 위상왜곡을 보정하는 방법을 제시하고, 그 개선 정도를 조사한다.는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on bot

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Properties of Liquid Chemical Grouting Material for Soil Grouting using Non-cement Binder (무시멘트 결합재를 사용한 지반 그라우팅용 약액주입재의 특성)

  • Lee, Jae-Hyun;Kim, Yong-Ro;Kim, Gyu-Yong;Yoon, Seong-Jin;Mun, Kyoung-Ju
    • Journal of the Korea Institute of Building Construction
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    • v.16 no.1
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    • pp.45-52
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    • 2016
  • In this research, characteristic properties of gel time and homo gel strength of liquid chemical grouting material for soil grouting using non-cement binder(NCB) were measured according to kinds of liquid B's Binders, W/B of liquid B's Binders and the volume ratio between liquid A and liquid B in order to examine on the applicability of soil grouting material using non-cement binder. The test was performed using NCB-1, NCB-2, NCB-3 which are environment-friendly inorganic binders developed by means of collaboration by our research team and which are different from chemical composition ratio each other. In conclusion, it was found that NCB could be applied to liquid soil grouting material using non-cement binder and replace ordinary portland cement, because NCB had the most excellent performance in certain section of gel time and homo gel strength in condition of this experiment.