• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2002.05a
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• pp.137-139
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• 2002

이온교환은 액체상 이온과 고체상 이온간의 화학반응이며 연수 및 탈염공정, 특정물질의 제거 및 회수, 토양을 통한 이온성 물질의 이동에서 널리 이용되고 있다. 이온교환수지는 이온교환시 원자가가 높을수록, 수화반경이 작을수록, 이온농도가 낮을수록 증가한다. 본 연구는 이온교환수지에 대한 평형실험을 선택도가 칼럼실험에 적용되는지 조사하였다. 이 실험치 결과에서 음이온 교환수지의 선택도 순서는 OH/sup -/ < F/sup -/ < HCO₃/sup -/ < Cl/sup -/ < Br/sup -/ ≤ No₃/sup -/ < So₄/sup 2-/ 이였으며, 음이온 칼럼 교환도 동일하였다. 또한 바탕 양이온의 가수가 높을수록 이온교환이 빠르게 진행됨을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1879-1883
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• 2009

우리나라는 1960년대를 기점으로 수자원의 효율적 이용을 위하여 각종 수리시설물이 건설되었으며 이 중 하나의 방안으로 대형 인공 저수지와 같은 시설물이 건설되었다. 저수지에는 강우시 탁수가 유입되는데 특히, 여름철에 집중되는 우리나라의 강우 특성상 이 시기에는 고탁도의 탁수가 유입된다. 탁수는 쉽게 정화되지 않고 저수지 내에서 성층화 현상을 일으키는데 성층화된 탁수는 물의 연직방향운동을 방해하여 심층부의 산소를 고갈시키고 이는 수질오염과 같은 결과로 이어진다. 그리고 방류시 하류하천까지 흘러가서 피해를 발생시킨다. 이러한 현상은 수질관리에 많은 어려움을 주고 있어 적절한 해결책이 요구되는 바이다. 본 연구에서는 성층구조와 방류유량에 의한 방류특성의 변화를 알아보고자 하였다. 염수를 이용하여 실험 수로 내 밀도성층을 구현하였으며, 선택배제 시 성층구조의 변화 및 흐름특성 파악을 위해 전도율계를 통한 염도측정을 이용하였다. 다양한 밀도성층 조건과 방류유량에 의한 선택배제 특성을 파악하기 위하여 밀도프루드수를 기준으로 실험조건을 설정하여, 다양한 조건에서의 밀도성층수체의 거동양상을 관찰하였다. 이상의 과정들을 통해 효율적인 선택배제 조건을 찾을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.611-614
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• 2004

현실에서의 공급사슬에 대한 분배 계획은 수요예측(forecasting)을 통해 얻어진 확률적인 분포(stochastic distribution)를 바탕으로 수립된다. 그러나 이러한 수요예측 값은 특정한 한 값을 갖는 것이 아니라 일반적으로 특정한 범위로써 존재하며 이 범위 내의 한 값을 의사 결정자가 선택하고 이를 바탕으로 분배 계획을 수립하게 된다. 하지만 수요의 불확실한 특성 때문에 효과적인 값을 결정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 연구에서는 확률적인 형태의 다양한 수요 분포 형태를 정의하고, 이러한 여러 가지 분포 하에서 수요 선택에 영향을 주는 요소들을 판명한다. 이를 바탕으로 적절한 실험계획과 모의실험을 통해서 효과적인 수요선택 방안을 도출한다. 이와 같은 접근 방법을 통해 다양한 실험 조건 하에서 공급 사슬 내의 총 비용을 최소화 시키면서 동시에 목표로 하는 서비스 수준(target service level)을 만족하는 수요 선택 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.478-480
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• 2000

본 논문에서는 데이터를 능동적으로 선택하고, 그 데이터에 맞추어 RBF 은닉 뉴런을 증가시키는 신경망을 제안한다. 현재의 신경망에 대해서 가장 학습이 어려운 데이터를 선택해서 신경망을 학습하고, 학습한 신경망에 대해서 다시 에러가 가장 큰 데이터를 뽑아서 학습시키는 과정을 반복한다. 5개의 실세계 데이터에 대해 실험을 해보고, Platt이 제안한 RAN과 성능을 비교한다. 점진적으로 임계 데이터를 선택해서 학습을 함으로써, 전체 데이터를 다 사용하지도 않고도, 전체 데이터를 다 사용한 경우와 비슷한 성능을 보임을 실험을 통해서 알 수 있다.

• Journal of Environmental Health Sciences
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• v.18 no.2
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• pp.1-2
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• 1992

실험기구의 청결도는 실험 및 분석에 있어서 생명과 같이 중용한 것으로 실험실에서 초자기구와 그외 기구, 그리고 장비 등을 사용하는 연구자와 실험요원들이 원하는 바는 이 기구들이 완전히 청결한 상태를 유지하는 것이다. 눈에 보이지 않는 찌꺼기들은 시료분석의 오차를 유발하고, 분리속도를 증가 또는 감소시키며, 미생물 실험에 있어서는 2차 감염이나 배양물 성장저해 그리고 신속성이 낮아지는 결과 등 많은 문제점을 초래하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 실험기구는 청결히 세척되어야 하며 어떠한 방해물질도 완전히 제거되어야 한다. 이는 바로 적절한 세척제를 선택하고 또한 효과적인 세척방법이 병행되어야 함을 뜻한다. 본 고에서는 세척제의 선택과 세척방법에 대하여 간략히 논해보고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.1035-1046
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• 2015

Variance components models incorporate various random factors in the form of linear models. There are two experimental Layouts for the classification of factors under variance components models: nested classification and crossed classification. We consider two-way variance components models and investigate the effect of experimental Layout on the performance of model selection criteria AIC and BIC. The effect of experimental Layout is studied through a simulation study with various combinations of parameters in a systematic fashion. The simulation study shows differences in performance of model selection methods between the two classification. There is a particular tendency to prefer the smaller model than the true model when the variance component of a nested factor becomes relatively larger than a nesting factor that is persistent even when the sample size is not small.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.3
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• pp.83-92
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• 2004

Gene expression profile is numerical data of gene expression level from organism measured on the microarray. Generally, each specific tissue indicates different expression levels in related genes, so that we can classify cancer with gene expression profile. Because not all the genes are related to classification, it is needed to select related genes that is called feature selection. This paper proposes a new gene selection method using forward selection method in regression analysis. This method reduces redundant information in the selected genes to have more efficient classification. We used k-nearest neighbor as a classifier and tested with colon cancer dataset. The results are compared with Pearson's coefficient and Spearman's coefficient methods and the proposed method showed better performance. It showed 90.3% accuracy in classification. The method also successfully applied to lymphoma cancer dataset.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.10
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• pp.102-110
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• 2010

Alternative splicing is an important process in gene expression. Alternative Splicing can lead to mutations and diseases. Most studies detect alternatively spliced genes with ESTs (Expressed Sequence Tags). However, reliance on ESTs might have some weaknesses in predicting alternative splicing. ESTs have been stored in the libraries. The EST libraries are often not clearly organized and annotated. We can pick erroneous ESTs. It is also difficult to predict whether or not alternative splicing exists for those genes where ESTs are not available. To address these issues and to improve the quality of detection and prediction for alternative splicing, we propose the One-leaf One-node Tree Algorithm that uses pre-mRNAs. It is achieved by codons, three nucleotides, as attributes for each chromosome in Arabidopsis thaliana. The proposed decision tree shows that alternative and normal splicing have different splicing patterns according to triplet nucleotides in each chromosome. Based on the patterns, alternative splicing of unlabeled genes can also be predicted.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.455-457
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• 2003

DNA microarray는 분자생물학에서 널리 사용되고 있는 실험 도구로써 크게 cDNA와 oligonucleotide microarray로 나뉘어진다. DNA microarray는 일련의 DNA 서열로 이루어진 probe들의 집합으로 구성되며 알려지지 않은 서열과의 hybridization 과정을 통해 특정 서열을 인식할 수 있게 된다. O1igonucieotide microarray는 cDNA 방법과는 다르게 probe를 구성하는 서열을 제작자가 임의로 구성할 수 있기 때문에 목표 서열이 가지는 고유한 부분만을 probe 서열로 사용함으로써 비용절감과 실험의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 현재 목표 유전자 서열에 대해 probe 집합을 생성하는 결정적인 방법은 존재하지 않으며, 따라서 넓은 해 공간에서 효과적으로 최적 해를 찾아 주는 진화 연산이 probe 선택을 위한 좋은 대안으로 사용될 수 있다［1.2］. 그러나 진화연산을 이용한 probe 선택방법에 있어서 인식하고자 하는 목표 서열의 개수가 많아질 경우, 해 공간의 크기가 커짐으로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 목표 유전자 서열을 대상으로 한 probe 선택 방법에 일어서 보다 효율적인 진화연산 접근 방법을 소개한다. 제시된 방법은 인식하고자 하는 목표 서얼의 일부를 선택해 이를 probe 집합의 후보로 사용하며. 유전 연산자를 이용한 진화과정을 통해 최적에 가까운 probe 집합을 찾는다. 본 논문은 GenBank로부터 유전자 서열을 대상으로 제안된 방법을 실험하였으며, 축소된 목표 서열만을 이용해 probe 집합을 선택하더라도 적합한 probe 집합을 찾을 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.3 no.2
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• pp.156-159
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• 2002

Ion exchange is the most reliable process to remove the ionic impurities and the economic operation. ion exchange is widely used in water and wastewater treatment, especially softening and demineralization. ion selectivity depends on the hydrated radius, charge of ions and concentration. The objective of this study was to determine the selectivity order of cations with equilibrium and column ion exchanges and to investigate the effect of the background anion on selectivity. Cation selectivity increases with decreasing concentration and increasing charge ( $H^+$ < $K^+$ << $Cu^{2+}$ < $Co^{2+}$ < TEX>$Ca^{2+}$ << $Ce^{3+}$)in equilibrium and column cation adsorptions.