• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.14 no.6
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• pp.781-790
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• 2020

Tract-Based Spatial Statics (TBSS) after obtaining the image by examining a diffusion tensor image that can determine the presence or absence of damage to the cerebral white matter and gray matter for middle-aged men aged 30 to 50 with the starting age of drinking as a variable. As a result of measuring and analyzing the FA (fractional anisotropy) value of the brain gray matter region to the hippocampal region nerve fibers, the lower the alcohol start age in all regions, the lower the anisotropy measurement value, but the FA value was statistically significant. The study results indicated by the FA results measured in this study are that the earlier the drinking start age, the more severe the morphological changes in all neurological and anatomical brain regions in the hippocampal region of the brain gray matter and seriously affect the nerve fiber tissue. It can be said to harm and damage nerve fibers and affect functional morphological variations associated with alcohol.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.541-545
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• 2012

이 연구에서는 SEEP2D 모형을 사용하여 하부에 투수지반을 갖는 제방 내부의 침투흐름에 대한 수치모의를 수행하였다. 제방의 재료는 4대강사업 낙동강 제2하구둑 건설 현장에서 채취한 시료를 사용하였으며, 입도분석과 들밀도시험을 통해 구한 제방의 건조단위중량과 다짐도 및 제방의 투수계수는 각각 $1.372g/cm^3$, 93%, 1.35 m/day이다. 투수지반층과 1:3 비탈경사를 가지는 제방모형을 제작하여 연직 이차원 정상류 침투해석 모형을 해석하는 SEEP2D 프로그램을 사용하여 나온 결과 값을 수리모형 실험 결과 값과 비교하였다. 모의조건은 0.45 m, 0.50 m, 0.55 m, 0.60 m의 4가지 수위(각각 Case1~4)조건에 대하여 수리모형실험과 동일한 조건을 수치모형에 적용하였다. 수치모형의 결과는 실험결과와 비교적 일치하였지만 제방의 비탈사면이 시작하는 부분에서는 수치모형의 결과 값보다 실험결과 값이 작은 것으로 확인되었다. 각각의 조건별로 수치해와 실험 결과값을 비교해본 결과 대체적으로 비슷한 양상을 보였지만 제방의 비탈사면이 시작하는 지점부터 수치모형의 결과 값보다 실험결과 값이 작은 것으로 확인되었다. Case3의 경우 4.35 m 지점부터 6.00 m 지점까지 유출이 발생하였으며 수치모형의 결과값과 실험결과 값의 차이가 가장 작게 나타났다. 사면유출 길이는 Case4에서 가장 길게 나타났으며 최대 4.10 cm로 발생하였다.

• 주택과사람들
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• s.221
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• pp.60-63
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• 2008

강남권에서 전셋값이 크게 하락하고 있다. 주된 원인은 대규모 재건축 아파트 입주가 시작되면서 공급이 크게 증가했기 때문이다. 반면, 강북 지역 전셋값은 천정부지로 치솟고 있다. 전세난을 겪고 있는 서울 지역 전세 시장의 해결책은 무엇일까?

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.443-444
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• 2020

본 논문에서는 여러 개의 측방 유동 스트립을 형광분석을 통한 정량분석을 할 수 있는 장비의 각 스트립에 인쇄된 바코드를 카메라를 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 각 슬롯의 스트립 유무를 판단하고, 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법으로 검출하여 바코드 영역을 찾는다. 각 비트 영역은 바코드 설계 데이터와 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 이용하여 결정된다. 각 비트의 값은 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정하였다. 다양한 조명 아래에서 취득한 영상들로부터 스트립 유무 판단, 시작 비트 위치 탐색 성공 여부 및 각 비트 값을 결정 등을 위한 판정 값을 가우시안 모델을 이용하여 계산하였다. 실험 결과 모든 판정 오류는 무시할 만 하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.28 no.2
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• pp.112-122
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• 1993

Since more than 50${\%}$ of annual precipitation in Korea falls during Changma, the rainy season of early summer, and Late Changma, the rainy season of late summer, forcasting the onset days Changmas, and the amount related rainfalls would be necessary not only for agriculture but also for flood-control. In this study the authors attempted to build a prediction model for the forecast of the onset date of Changmas. The onset data of each Changma was derived out of daily rainfall data of 47 stations for 30 years(1961~1990) and weather maps over East Asia. Each station represent any of the 47 districts of local forecast under the Korea Meteorological Administration. The average onset dates of Changma during the period was from 21 through 26 June. The dates show a tendency to be delayed in El Ni${\~{n}}o years while they come earlier than the average in La Nina years. In 1982, the year of El Ni${\~{n}}o, the date was 9 Julu, two weeks late compared with the average. The relation of sea surface temperature(SST) over Pacific and Northern hemispheric 500mb height to the Changma onset dates was analyzed for the prediction model by polynomial regression. The onset date of Changma over Korea was correlated with SST in May(SST${_(5)}{^\circ}$C) of the district (8${^\circ}$~12${^\circ}S, 136${^\circ}~148${^\circ}W)of equatirial middle Pacific and the 500mb height in March (MB${_(3)}$"\;"m)over the district of the notrhern Hudson Bay. The relation between this two elements can be expressed by the regression: Onset=5.888SST${_5}"\;"+"\;"0.047MB${_(3)}$"\;"-251.241. This equation explains 77${\%}$ of variances at the 0.01${\%}$ singificance level. The onset dates of Late Changma come in accordance with the degeneration of the Subtro-pical High over northern Pacific. They were 18 August in average for the period showing positive correlation(r=0.71) with SST in May(SST)${_(i5)}{^\circ}$C) over district of IndiaN Ocean near west coast of Australia (24${^\circ}$~32${^\circ}$S, 104${^\circ}$~112${^\circ}$E), but negativ e with SST in May(SST${_(p5)}{^\circ}$ over district (12${^\circ}$~20${^\circ}$S,"\;"136${^\circ}$~148${^\circ}$W)of equatorial mid Pacific (r=-0.70) and with the 500mb height over district of northwestern Siberia (r=-0.62). The prediction model for Late Changma can be expressed by the regression: Onset=706.314-0.080 MB-3.972SST${_(p5)}+3.896 SST${_(i5)}, which explains 64${\%}$ of variances at the 0.01${\%}$ singificance level.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1275-1278
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• 2003

본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.3
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• pp.329-337
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• 2017

This paper proposes a search method that explores parameters C and σ values of support vector machines (SVM) to improve performance while maintaining search accuracy. A traditional grid search method requires tremendous computational times because it searches all available combinations of C and σ values to find optimal combinations which provide the best performance of SVM. To address this issue, this paper proposes a deep search method that reduces computational time. In the first stage, it divides C-σ- accurate metrics into four regions, searches a median value of each region, and then selects a point of the highest accurate value as a start point. In the second stage, the selected start points are re-divided into four regions, and then the highest accurate point is assigned as a new search point. In the third stage, after eight points near the search point. are explored and the highest accurate value is assigned as a new search point, corresponding points are divided into four parts and it calculates an accurate value. In the last stage, it is continued until an accurate metric value is the highest compared to the neighborhood point values. If it is not satisfied, it is repeated from the second stage with the input level value. Experimental results using normal and defect bearings show that the proposed deep search algorithm outperforms the conventional algorithms in terms of performance and search time.

• Food preservation and processing industry
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• v.7 no.2
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• pp.33-36
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• 2008

차는 차나무 잎을 가공한 것으로 녹차 등의 비발효차, 우롱차 등의 반발효차, 홍차 등의 발효차로 분류된다. 우롱차, 홍차 등의 발효는 미생물이 관여하는 발효가 아니고 찻잎에 존재하는 효소에 의한 반응을 이용하므로 효소 발효차로 불리운다. 반발효차는 $10{\sim}65%$ 발효도 그리고 발효차는 85% 이상의 발효도 제품으로 통상 정의되나 발효정도를 판단할 수 있는 기준이 설정되어 있지 않아 발효도 100%에 해당되는 위치를 구명하여 발효차 발효정도 판별 기준으로 활용하고자 발효과정 중 일어나는 성분과 색조의 변화를 검토하였다. 적색도(a 값)와 황색도(b 값)는 위조 및 유념 과정에서부터 색을 띠기 시작하여 발효 진행과 함께 증가하여 발효 시작 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 가시영역의 녹차와 홍차의 스펙트럼에서 가장 큰 차이를 보인 420 nm 흡광도 값은 발효 진행과 함께 증가되어 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 찻잎 성분 중 카테킨류는 5종이 검출되었는데 발효 진행과 함께 모두 급격히 감소하였다. 그러나 카페인은 발효 진행과 관계없이 거의 일정 수준을 유지하여 카페인은 효소 발효에 의해 변환되지 않는 성분으로 확인되었다. 4종의 테아플라빈류는 발효 0%에 해당하는 녹차에는 검출되지 않았으나 발효 진행과 함께 생성됨이 확인되었다. 테아플라빈류는 4종이 검출되었는데 이중 생성량이 많은 것은 TF3,3'G와 TF3G 순이었으며 이 성분들은 발효의 진행과 함께 일정시간 후 최고점에 도달하고 이후 감소를 보였다. 발효차 제조과정 중 발효에 의해 생성되는 적색과 황색 그리고 420 nm의 흡광도 값 그리고 발효에 의해 생성되는 TF3,3'G와 TF3G 생성 최고점에 이르는 발효시간이 일치함이 발견되었다. 이 최고점은 발효도 100%에 해당하는 위치로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2002.04a
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• pp.3-10
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• 2002

요즘 측량분야에서 Geomatics 또는 Geoinformatics라는 새로운 용어가 대두되고 있다. 해외의 유수 기관 및 대학교에서도 측량이라는 학과명 또는 기관명을 Geomatics라는 용어로 교체하고 있으며, 이는 측량분야의 다양화와 학제간 연구수행의 필요성을 반영하는 것이다. 최근 45로 일컬어지는 GPS, 원격탐사(RS), GIS, ITS의 경우 각기 독자적인 영역을 구축하기보다는 상호 보완적인 역할을 하며 통합되어 가는 추세이다. 1950년대에 기본적인 위성관측기술 및 계산 기술의 개발을 시작으로 1980년대에 이르러서는 위성 기술은 측지학 및 측량 분야에 적용되기 시작했다. 그 대표적인 것이 GPS(Global Positioning System)로 기존의 천체측정학 방식을 대체하는 유용한 위치결정 수단으로 사용되기 시작했다. DNSS로부터 시작된 GPS는 측지 측량분야, 지구물리학분야, 항법 및 교통, GIS Mapping, 기상 및 해양, 재난 및 레저, 인공위성 궤도결정 등 다양한 분야에 적용되었으며, 특히 2000년 5월 1일 SA가 해제되면서 그 활용도는 더욱 증가하고 있다. 위성원격탐사의 경우 초창기에 중ㆍ저해상도의 다중분광영상에서 시작하여 그 해상도가 꾸준히 향상되어 오늘날 0.61 미터급 고해상도 위성인 QuickBird 위성이 발사되어 운용 중에 있다. 위성영상의 공간해상도, 분광해상도, 방사해상도는 향후 계속 향상될 것이며 이에 따른 방대한 데이터의 처리 문제 및 하드웨어/소프트웨어 지원에 대한 연구가 수반되어야 할 것이다. GPS 및 원격탐사(RS)는 더 이상 독자적인 영역으로서가 아니라 Geomatics를 이루는 중요한 분야로서 타 시스템과의 보완적인 관계로서 통합되어 나갈 것이다. 이를 위해서는 공간정보에 대한 표준화 및 데이터 처리, 통합, 시스템 구축을 위한 기술적 연구가 계속 진행되어야 할 것이다.분 공부상면적보다 늘어났다. 2. 좌표의 이동량이 일률적이지 못하므로 기초점에 대한 문제라고 생각되며, 따라서 도해지적을 수치지적으로 전환함에 있어서 가장 우선되어야 할 사항이 기초점 정비라 하겠다.승이 뚜렷하였다. 따라서 비파 착즙액 첨가 기능성 yoghurt 제조시 비파 착즙액을 10% 첨가하여 혼합 starter로 Str. thermophilus와 Lac. acidophilus 혼합균주를 사용하는 것이 이들 유산균의 증식에 가장 적합한 것으로 나타났다.타났다..297, 0.293, 0.205에서 50일 경과 후 0.612, 0.472, 0.898로 비살균에서 높은 값을 보였다. 따라서 비살균의 경우 저장말기에 TBA값이 높아지는 경향을 보였다. 5. L값은 살균처리의 경우 저장 30일 이후 약간 어두워지는 경향을 보였고, 121$^{\circ}C$ 살균처리에서 높은 값을 보였다. 대체로 저장온도가 높고 저장기간이 길어질수록 약간 밝아지는 경향을 보였다. 적색도는 인삼 첨가구의 경우 상온 및 냉장저장에서 10$0^{\circ}C$ 살균이 121$^{\circ}C$ 처리구 보다 약간 높은 값을 보였다. 저장기간에 따른 적색도의 변화는 인삼과 송이 첨가구에서 비교적 안정적이었다. 황색도는 상온 및 냉장저장에서 저장기간에 따라 약간 감소하는 경향을 보인 후 상온저장 50일 째, 냉장 60일 째 가장 높게 나타났다. 121$^{\circ}C$ 살균처리구가 10$0^{\circ}C$ 처리구보다 약간 높은 경향을 보였다.^{\circ}C$$,에서는 20시간 가열시 0.706$\mu\textrm{g}$/kg으로 가장 높게 생성된 후 서서히 감소하였다. 그러나 산값과 공액이중산값은 계속 증가하는 양상을 나타냈다. 즉 B(a)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.125-126
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• 2002

Fishman et al.(1987)의 연구를 시작으로 인공위성 자료를 이용하여 적도지역의 대류권 오존에 대한 연구가 활발해졌다. 적도지역의 대류권 오존의 분포는 Atlantic Ocean에서 최대값을 가지며 Pacific Ocean에서 최소값을 가지는 wave pattern을 보인다. S. America와 S. Africa에서 연중 dry season(6-9월)에 biomass burning로 인해 대류권 오존의 최대값이 나타난다. 인공위성 자료를 이용한 대류권 오존을 구하는 방법은 다음과 같다. (중략)