• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.277-284
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• 2013

뇌파의 위상동기 특성의 해석은 뇌기능 정보 처리 네트웍의 이해에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 위상동기 성능을 분석하기 위하여 시간 국부화 기능을 갖는 웨이블렛 변환방법, 힐버트변환 방법, 복소복조방법을 백색잡음혼입한 뇌파 중심주파수 대역신호에 합성한 모의 데이터와 실제 뇌유발전위에 적용하여 위상옵셋, 위상변화 시점, 대역간 상호간섭을 분석하였다. 모의데이터와 실제 데이터에 대하여 웨이블렛 변환방법이 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$ 대역신호 분할과 위상동기 성능 분석에 가장 우수 하였으며, 복소복조 방식은 큰 혼입잡음 환경에서는 사용에 한계점이 있었으나 위상변화 시점의 검출에는 좋은 성능을 보였다. 실제 데이터에 대하여 추정한 위상변화시점과 위상옵셋은 복소복조방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 실험 관측을 통하여 뇌파의 위상동기 현상의 해석에 웨이블렛 방식이 자장 적절하였으며, ${\delta}$ 대역 이상신호에 대한 위상동기 응용에는 복소복조 방법도 사용될 수 있을 것이다. 특히 웨이블렛 방식과 복조복조방식은 간접적으로 위상변화 시점을 검출하여 뇌기능의 변화시점 추정에 응용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권8호
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• pp.43-53
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• 2001

파장변환 소자는 최근에 급격히 발전하는 광네트웍을 구축하기 위한 필수적인 소자로서 여러 가지 형태에 대한 연구개발이 진행되고 있다. 그 중에서도, 최근에는 광증폭기로 형성된 방향성 결합기 구조에서의 상호위상변조(XPM: Cross Phase Modulation)에 의한 파장변환에 대한 개념이 제안되고 가능성이 실험적으로 입증된 바 있다. 본 논문에서는 연산자 분리 방법을 적용하여 상술한 파장변환기를 해석하기에 적당하도록 시영역 동적 모델을 구현하고, 파장변환 특성을 여러 가지 면에서 분석하여 보았다. 모델링 결과는 다른 연구자의 실험 결과를 잘 설명할 수 있음을 보였으며, 실험에서 제세되지 않았던 신호공과 변환된 광파가 역방향으로 진행하는 경우의 파장변환 특성 등에 대해서도 이 파장변환기가 잘 동작함을 보였다. 주파수 처핑의 경우 광펄스의 시작과 끝점 모두에게 정처핑과 부처핑이 동시에 발생함을 보았다.

• 전자공학회논문지D
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• 제36D2호
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• pp.81-89
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• 1999

다양한 파장변화 기술중에서 레이져 다이오드의 발전상태에서 교차이득변도(Cross-Gain Modulation)을 이용한 파장변환은 고속의 신호를 매우 간단하고 효율적으로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 SSGDBR (Superstructure Grating Distributed Bragg Reflector) 레이저 다이오드의 파장변환기로서 특성을 분석하고 광통신 네트웍 모델링을 위한 CAD 도구로서 개선된 시영역 대신호 동적모델(Time-Domain Large-Signal Dynamic Model)의 유용성을 제시하였다. 이 모델을 l용하여 이런 구조의 파장변환 소자는 10Gbps이상 고속데이터를 처리할 수 있고 광대역 파장변환이 가능하다는 것을 확인하였다. 입력 광신호의 세기와 주입되는 전류가 파장변환된 신호의 소광비 등에 미치는 영향 및 Eye Diagram 등을 살펴 보았으며, 기존에 발표된 실험결과들과 매우 유사한 경향을 보임을 관측하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.53-58
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• 2006

MicroRNA (miRNA)는 약 22 nt의 작은 RNA 조각으로 이루어져 있으며 stem-loop 구조의 precursor 형태에서 최종적으로 만들어 진다. miRNA는 mRNA의 3‘UTR에 상보적으로 결합하여 유전자의 발현을 억제하거나 mRNA의 분해를 촉진한다. miRNA를 동정하기 위한 실험적인 방법은 조직 특이적인 발현, 적은 발현양 때문에 방법상 한계를 가지고 있다. 이러한 한계는 컴퓨터를 이용한 방법으로 어느 정도 해결될 수 있다. 하지만 miRNA의 서열상의 낮은 보존성은 homology를 기반으로 한 예측을 어렵게 한다. 또한 기계학습 방법인 support vector machine (SVM) 이나 naive bayes가 적용되었지만, 생물학적인 의미를 해석할 수 있는 generative model을 제시해 주지 못했다. 본 연구에서는 우수한 miRNA 예측을 보일 뿐만 아니라 학습된 모델로부터 생물학적인 지식을 얻을 수 있는 Bayesian network을 적용한다. 이를 위해서는 생물학적으로 의미 있는 특질들의 선택이 중요하다. 여기서는 position weighted matrix (PWM)과 Markov chain probability (MCP), Loop 크기, Bulge 수, spectrum, free energy profile 등을 특질로서 선택한 후 Information gain의 특질 선택법을 통해 예측에 기여도가 높은 특질 25개 와 27개를 최종적으로 선택하였다. 이로부터 Bayesian network을 학습한 후 miRNA의 예측 성능을 10 fold cross-validation으로 확인하였다. 그 결과 pre-/mature miRNA 각 각에 대한 예측 accuracy가 99.99% 100.00%를 보여, SVM이나 naive bayes 방법보다 높은 결과를 보였으며, 학습된 Bayesian network으로부터 이전 연구 결과와 일치하는 pre-miRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.204-210
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• 2016

문화 콘텐츠 리부트 시대가 도래함에 따라 오프 브로드웨이를 통한 브로드웨이 성공 신화를 쓴 <캐리>는 뮤지컬 분야만이 아닌 다양한 관점으로 연구될 수 있는 유용한 가치를 가지고 있다. 아직 국내에 올려지지 않은 작품이지만, 이 작품이 얼마나 오늘날 많은 영향력을 끼치고 있는지는 유튜브 채널이나 국제 공연 예술 전문지를 통해 한국에 전해지고 있다. 더욱이 뮤지컬 <캐리> 대본은 드라마의 극적 소재로서 학교 폭력, 가족간의 소통의 부재, 극단적인 종교 심취만이 아닌 오늘날 사회문제를 뮤지컬을 통해 해석하고자 하는 이론서와 같이 세상을 바라보게한다. 오늘날 STEAM을 활용한 스마트러닝이 다양한 교육 방법에 도입되면서 학생들은 스마트폰, 아이패드를 비롯한 다양한 스마트 기기를 활용한 디지털 시대 정보와 기술 습득을 위한 속도감있는 교류를 하고 있다. 하지만 STEAM 교육에 감정(Emotion)이 포함되어 있음에도 불구하고 소셜 네트웍크를 통한 소통은 유대감보다 가상 현실을 통해 현실에서 극단적인 집단 이기주의와 소외감을 경험하게 한다. 뮤지컬 <캐리>를 통해 해석되고 있는 청소년 문제를 바라보고, 뮤지컬 작품을 통한 사회문제를 진단해본다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 제34회 추계 학술발표회
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• pp.508-508
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• 1998

위험물 차량사고는 일반차량의 교통사고시 발생하는 인명피해, 재산피해, 교통지체 외에 부가적으로 환경적 영향에 의한 엄청난 인명 및 재산손실을 유발시킬 수 있다. 따라서 이러한 위험물차량사고를 예방하고 피해를 최소로 줄이기 위해서는 위험물수송경로의 신중하고 체계적인 결정이 필수적이라 할 수 있다. 외국의 경우, 위험물의 방출이 미치는 환경적 영향에 대한 인식이 확대되면서 위험물 수송시 응급처리에 관한 연구, 위험물 수송에 따른 위험도 평가에 관한 연구, 위험물 수송시 고려해야할 여러 조건에 관한 연구, 위험물 수송경로 설정에 관한 연구 등이 진행되고 있다. 반면에 우리 나라는 위험물차량관리와 사고처리에 대해 실시간적인 관리를 목표로 하는 국가차원의 계획을 수립하고는 있지만, 현재 이와 관련된 연구는 거의 없는 실정이다. 앞으로 산업발달에 따른 위험물수송량의 증가와 환경의식의 변화에 따라 위험물수송 및 사고처리 등에 관한 연구가 필요할 것이다. 따라서, 본 연구는 위험물차량의 운송경로를 결정할 때 고려해야 할 여러 가지의 기준 및 목표에 따라 위험물수송경로를 설정하는 모형을 제시함으로써 위험물수송에 수반되는 위험을 최소화하면서 위험물차량의 통행시간, 거리, 비용 등을 최적화하여 위험물수송의 안전 및 운영효율성을 향상시키고자 한다. 먼저, 위험물 수송경로의 기준지표로 사용될 위험도를 산정하기 위해 링크 주변노출인구, 밀도 등을 변수로 하는 모형식을 제안하고, 두 번째로 산정된 위험도를 기반으로 최적경로를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로 가상 네트웍에 본 연구에서 제안된 모형을 적용하고 현재 일반적으로 사용되는 최단경로와 비교·분석하였다.것은 운송거리와 운송비용이 각각 주요한 변수라는 것이다. 모형의 타당성을 검증하기 위해서는 logilikelihood 값을 구하여 $\rho$^2분석을 시행하였다. 여기서는 각 품목별로 $\rho$^2값이 약 0.15~0.3의 비교적 높은 수치를 보여주고 있으므로 모형의 설명력이 어느 정도 있다는 것이 아울러 증명이 되었다. 상관관계에 대한 분석에서는 영업용 차량간의 상관관계가 높게 나타났으며, 이는 곧 영업용 화물차량을 적재중량별로 구분하는 것이 별 의미가 없음을 의미한다. 다시 말하면 자가용 차량을 보유하고 있지 않은 회사는 다른 운송전문업체에 화물운송을 의뢰하게 되므로 출하중량에 따라 화물차량을 구분하는 것에 대해서 그다지 큰 고려를 하지 않는 것으로 해석할 수가 있다.적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압