• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 2008.04a
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• pp.281-284
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• 2008

Performance evaluation exposing the performance of structure is affected by the material and structural characteristics. these should be necessary for the analysis about the effect of structure performance. Thus, to evaluate the structural performance affected the material properties and structural characteristics, firstly it is conducted the eigenvalues analysis and non-linear static analysis of the structure, secondly it is analyzed the performance influence factor of the structure. The performance influence factors affecting the performance of structure divided into five classes(strength of concrete, longitudinal and transverse reinforcement, aspect ratio, axial force). From the result of analysis about the change of performance influence factor, the more the strength of concrete is increasing, the more the maximum shear force is increasing and the yield displacement is not changed, the more longitudinal reinforce is increasing, the more yield displacement and the maximum basis shear force is increasing, the more the transverse reinforce is increasing, the change of maximum basis shear force is trivial. The yield displacement of structure is increasing and the maximum basis shear force is decreasing by increasing the aspect ratio, the more the axial force increases, the more yield displacement and maximum basis shear force decease.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.36 no.4
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• pp.562-579
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• 1993

출생후 발생에 따른 흰쥐 전뇌 기저부의 Mevnert 기저핵(nucleus basalis of Mevnert)에서 신경성장인자 수용체(nerve growth factor receptor, NGFr)를 함유하는 신경세포의 면역반응성 및 분포, 세포형의 분류, 각 형별 출현율 및 세포 크기 그리고 세포소기관과 NGFr 면역반응과의 관계를 조사하였다. NGFr 면역반응 신경세포들은 출생후 초기 발생에서 세포질 뿐만 아니라 원형질 막에서도 면역반응을 보였으나, 성체에서는 세포질에서만이 면역반응을 보였다. NGFr 면역반응 신경세포는 형태학적 특징인 세포체의 모양과 장·단축의 비를 기준으로 5가지 형, 즉 1) 원형, 2) 난형, 3) 세장형. 4) 방추형, 5) 삼각형(또는 다각형)세포로 구분되었다 원형과 난형 세포는 출생후 0일에서 각각 15.4%. 50.7%의 높은 출현율을 보였으나, 발생이 진행되면서 점차 감소하여 성체에서 각각 7.8%, 28.6%의 출현율을 보였다 반면, 세장형, 방추형 및 삼각형세포는 출생후 0일에서 각각 22%, 2.6% 9.2%의 낮은 출현율을 보였으나, 발생이 진행되면서 지속적으로 증가하여 성체에서는 각각 29 9%, 5.2%, 28.5%의 높은 출현율을 보였다. 출생후 0일에서 신경세포체의 부피는 매우 작았으나(1,642mm3), 발생에 따라 점차 증가하여 14일, 21일에서는 성체에서보다 매우 컸다(각각 6.745, 6,755mm3) 원형 및 난형세포체의 부피는 21일에서(각각 7 955. 7.020mm3), 세장형 방추형 그리고 삼각형세포체의 부피는 14일에서 제일 컸다(각각 7,067, 6,237, 7,748 mm3) 대체적으로 삼각형세포체의 부피가 제일 컸으며, 방추형세포체의 부피가 제일 작았다. 출생후 순일에서의 전자현미경적 관찰에서 세포소기관중 조면소포체, Golgi체, multivesicular body 그리고 세포표면 원형질막이 강한 NGFr 면역반응을 보였다. 위의 결과들로 미루어 MGFr은 출생후 흰쥐 전뇌 기저부 Meynert 기저핵 신경세포의 분화 및 분포와 밀접한 관계를 갖는 것으로 생각된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.735-740
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• 2012

In this paper, we introduce design methodologies of polynomial radial basis function neural network classifier with the aid of Principal Component Analysis(PCA) and Linear Discriminant Analysis(LDA). By minimizing the information loss of given data, Feature data is obtained through preprocessing of PCA and LDA and then this data is used as input data of RBFNNs. The hidden layer of RBFNNs is built up by Fuzzy C-Mean(FCM) clustering algorithm instead of receptive fields and linear polynomial function is used as connection weights between hidden and output layer. In order to design optimized classifier, the structural and parametric values such as the number of eigenvectors of PCA and LDA, and fuzzification coefficient of FCM algorithm are optimized by Artificial Bee Colony(ABC) optimization algorithm. The proposed classifier is applied to some machine learning datasets and its result is compared with some other classifiers.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.260-260
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• 2023

일반적으로 수위·유량 거동은 시간에 따른 수위·유량의 변화량으로 분석이 가능하며, 이를 토대로 연간, 특정 기간의 수위·유량을 분석 및 예측하여 수자원을 효율적으로 활용하고, 재해 예방에 활용할 수 있다. 이러한 수위·유량의 거동에는 다양한 요인들이 영향을 미치며, 대부분의 경우 해당 요인들이 복합적으로 산재하여 각 요인의 영향이 중첩되어 수위 거동을 이해하기에 어려움이 존재한다. 그에 따라 본 연구에서는 웅천천 보령시(노천교) 지점을 대상으로 강우, 유출, 유입에 따른 수위·유량의 거동분석을 실시하였다. 보령시(노천교) 지점은 다양한 외부 요인들이 존재하며, 각 요인이 비교적 독립적으로 작용한다는 가정을 하여 지점의 수위·유량의 요인별 거동 양상을 분석하고자 한다. 우선 금강홍수통제소에서 제공되는 보령시(노천교) 10분 수위 자료와 일 강수량을 비교하여 강우에 따른 수위 패턴을 분석하였다. 이후 보령시(노천교) 10분 수위 자료를 한국수자원조사기술원에서 개발한 수위-유량관계곡선식을 이용해 10분 단위 유량으로 환산하고, 이를 한국수자원공사에서 제공하는 보령댐 10분 단위 총방류량 자료 중 하천 방류량(소수력, 관개(몽리), 하천유지, 등)에 해당하는 내용들을 추출해 비교하였다. 그 결과, 하천의 기저유량은 방류량에서 결정되는 것으로 확인되었으며, 강우량에 따른 수위상승은 비교적 직접적인 요인으로 일어났다. 1순위 수위(2.52m)는 강우에 의해 영향을 받고, 2순위 수위(2.24m)는 방류량에 영향을 받은 것으로 분석되었다. 또한 4~5월 기간에는 기저수위 이하로 떨어지는데, 이는 농업용수 취수의 영향으로 기저수위 이하의 수위거동을 보인 것으로 분석되었다 이를 통해 하천수위 거동을 요인별로 분석할 수 있었으며, 향후 물수지적 관점으로의 추가분석이나 강우에 따른 댐 방류량 조절을 수위로 치환해 더욱 세밀하게 조절할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.81 no.3
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• pp.746-752
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• 2020

Basaloid squamous cell carcinoma of the lung is now considered a subtype of squamous cell carcinoma as per the 2015 WHO classification and remains a relatively unknown type of lung cancer due to its rarity. Here we report two cases of basaloid squamous cell carcinoma of the lung and their CT findings to clarify some of the radiologic features of this type of cancer. Two patients aged 85 and 68 years with lung basaloid squamous cell carcinoma visited our institution and underwent surgical resection. On CT, the lesions were 3.1 and 2.8 cm in size, respectively, well-defined, round in shape with lobulated margins and prominent intratumoral necrosis. The latter case was followed after operation for 20 months, and there was no recurrence of the disease on CT. Although very rare, basaloid squamous cell carcinoma should be considered a subtype of lung cancer in tumors sharing these CT findings.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.1
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• pp.139-157
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• 2016

Bankruptcy involves considerable costs, so it can have significant effects on a country's economy. Thus, bankruptcy prediction is an important issue. Over the past several decades, many researchers have addressed topics associated with bankruptcy prediction. Early research on bankruptcy prediction employed conventional statistical methods such as univariate analysis, discriminant analysis, multiple regression, and logistic regression. Later on, many studies began utilizing artificial intelligence techniques such as inductive learning, neural networks, and case-based reasoning. Currently, ensemble models are being utilized to enhance the accuracy of bankruptcy prediction. Ensemble classification involves combining multiple classifiers to obtain more accurate predictions than those obtained using individual models. Ensemble learning techniques are known to be very useful for improving the generalization ability of the classifier. Base classifiers in the ensemble must be as accurate and diverse as possible in order to enhance the generalization ability of an ensemble model. Commonly used methods for constructing ensemble classifiers include bagging, boosting, and random subspace. The random subspace method selects a random feature subset for each classifier from the original feature space to diversify the base classifiers of an ensemble. Each ensemble member is trained by a randomly chosen feature subspace from the original feature set, and predictions from each ensemble member are combined by an aggregation method. The k-nearest neighbors (KNN) classifier is robust with respect to variations in the dataset but is very sensitive to changes in the feature space. For this reason, KNN is a good classifier for the random subspace method. The KNN random subspace ensemble model has been shown to be very effective for improving an individual KNN model. The k parameter of KNN base classifiers and selected feature subsets for base classifiers play an important role in determining the performance of the KNN ensemble model. However, few studies have focused on optimizing the k parameter and feature subsets of base classifiers in the ensemble. This study proposed a new ensemble method that improves upon the performance KNN ensemble model by optimizing both k parameters and feature subsets of base classifiers. A genetic algorithm was used to optimize the KNN ensemble model and improve the prediction accuracy of the ensemble model. The proposed model was applied to a bankruptcy prediction problem by using a real dataset from Korean companies. The research data included 1800 externally non-audited firms that filed for bankruptcy (900 cases) or non-bankruptcy (900 cases). Initially, the dataset consisted of 134 financial ratios. Prior to the experiments, 75 financial ratios were selected based on an independent sample t-test of each financial ratio as an input variable and bankruptcy or non-bankruptcy as an output variable. Of these, 24 financial ratios were selected by using a logistic regression backward feature selection method. The complete dataset was separated into two parts: training and validation. The training dataset was further divided into two portions: one for the training model and the other to avoid overfitting. The prediction accuracy against this dataset was used to determine the fitness value in order to avoid overfitting. The validation dataset was used to evaluate the effectiveness of the final model. A 10-fold cross-validation was implemented to compare the performances of the proposed model and other models. To evaluate the effectiveness of the proposed model, the classification accuracy of the proposed model was compared with that of other models. The Q-statistic values and average classification accuracies of base classifiers were investigated. The experimental results showed that the proposed model outperformed other models, such as the single model and random subspace ensemble model.

• The korean journal of orthodontics
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• v.25 no.5 s.52
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• pp.577-585
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• 1995

This study has been performed to determine whether significant differences in the maxillary basal bone pattern exist between skeletal class II malocclusion and normal occlusion. Materials for the skeletal Class III sample consisted of lateral cephalometric roentgenograms and maxillary cast models of 29 adult individuals, 15 males and 14 females. The average age was 19.75 years with a range from 16.4 to 29.1 years. A normal control sample consisted of lateral cephalometric roentgenograms and maxillary cast models of 24 adult individuals, 13 males and 11 females. The average age was 24.25 years with a range from 20.8 to 29.4 years. The results of this study can be summarized and concluded as like follows. 1. In comparing sexual difference of maxillary basal bone morphology in skeletal Class III malocclusion, the following Parameters of males were found to be significally larger than those of females : inter first premolar width, inter molar width, oblique canine height, oblique molar height and maxillary basal bone perimeter. 2. In comparing sexual difference of maxillary basal bone morphology in normal occlusion, the following parameters of males were found to be significally larger than those of females : inter canine width, inter first and second premolar width, inter molar width, oblique canine height and oblique molar height. 3. In comparing maxillary basal bone morphologic difference between skeletal Class III malocclusion md normal occlusion in males, the following parameters were found to be significally larger in normal occlusion : inter canine width, inter canine height, inter molar height, oblique canine height and oblique molar height. 4. In comparing maxillary basal bone morphologic difference between skeletal Class III malocclusion and normal occlusion in females, the following parameters were found to be significally larger in normal occlusion : inter canine height, inter molar height, oblique canine height, oblique molar height and maxillary basal bone perimeter.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.15 no.1
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• pp.12-18
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• 1978

From the state table of sequential machines, Roomers) obtained minimal k co-mapping chain(k-CC) and proposed an algorithm obtaining binary partitions which were seed partitions of S-shift registers. By comparing and processing bits simply, this paper obtained two different algorithms more efficient than that of Roome's for obtaining such binary partitions and defined the concept of the triple pair of the basis partitions. By using the concept, given set of basis partitions was reduced to the set containing elements of the triple pair only and the algorithm became quite simple.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.257-260
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅의 목표 중 하나는 사용자의 직접적이거나 은연중에 내포된 요청에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것이다. 최근에는 사용자의 다양한 요청에 보다 유연하게 대응할 수 있는 연구가 이루어지고 있으며 그 중 단일서비스의 조합을 통해 복합서비스를 제공할 수 있는 서비스 컴포지션(Service Composition)이 주목을 받고 있다. 하지만 기존 연구들은 늦은 처리속도로 인해 빠른 응답이 필요한 실시간 상황인식 서비스에는 부적합 하다. 또한 사례기반 추론은 사례 기저에 쌓인 사례의 수가 늘어감에 따라 속도가 저하되는 단점이었다. 이러한 단점을 최소화 하기 위하여 클러스터링 기법이 사용되고 있다. 본 논문은 사례기반 추론을 이용한다. 또한 사례 기저의 수를 유지하면서 사례 기저의 수치화 및 트리구조 판리를 이용하여 기존방법보다 빠른 서비스 컴포지션을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 기존의 서비스 컴포지션 기법과 비교 분석을 통하여 제안하는 기법의 유효함을 확인하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.488-491
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• 2009

본 논문에서는 응력함수와 Kantorovich method를 이용하여 기저판(substrate)에 인장과 굽힘이 작용할 때 복합재 패치의 3차원 응력을 해석하였다. 면내 방향과 면외 방향의 두 응력함수에 가상 공액일의 법칙(Complementary virtual work principle)을 적용하였으며 복합재 패치의 자유 경계조건과 바닥의 기저판으로부터 전달되는 전단 수직 응력 조건을 부여하였다. 이를 통해서 패치 구조물의 지배방정식을 연립 미분 방정식 형태의 고유치 문제로 변환하여 응력함수를 구하였다. 위 방법의 타당성과 효용성을 검증하기 위한 수치 예제로 cross-ply, angle-ply, quasi-isotropic의 패치 적층 배열을 고려하였으며, 층간 응력함수 값이 자유 경계에서 최고치를 나타내고 패치 중심부로 갈수록 급격히 감소하는 모습을 확인하였다. 제안된 기법은 기저판에 인장하중이 작용하는 경우뿐만 아니라 굽힘 하중이 작용하는 경우에도 정확한 예측이 가능하여, 패치 구조물의 층간 응력을 포함한 3차원 응력을 해석하는데 있어서 효율적인 해석 도구로서 사용할 수 있을 것이라 사료된다.