• 한국농림기상학회지
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• 제8권4호
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• pp.242-249
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• 2006

육상생태계에 나타날 수 있는 기후변화의 영향을 평가하기 위해 생태계모형의 사용이 보편화되고 있다. 작물생육모형의 경우 포장단위로 적용할 수 있으므로 기후변화정보만 적절한 공간단위로 제공된다면 경관규모에서 상세한 공간변화를 예측할 수 있다. 경기북부지역은 청정환경과 함께 고품질 콩 재배에 알맞는 기후지대이지만 기후변화에 의해 이 지역 내 콩 재배단지가 어떤 영향을 받을지 궁금하다. 향후 100년간(2011-2100) 예상되는 기후조건에서 선발된 10ha 이상 규모의 342개 단지를 대상으로 CROPGRO-Soybean에 의해 조중만생 콩 품종의 생육을 모의하였다. 이를 위해 3개 기후학적 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)에 대해 월별 30m 격자형 기후변화 자료로부터 각 재배단지의 일 최고 및 최저 기온, 강수량, 강수일수, 일사량을 추출하고, 각 평년별로 일기상자료를 통계학적 방법에 의해 무작위로 30년치씩 생성하였다. 미래 3개 평년의 기상자료에 의해 생육모형을 구동하여 342개 재배단지의 생장, 발육, 수량특성을 모의한 결과 온난화가 진행될수록 콩의 개화기와 성숙기가 단축되며, 전체적인 생육기간은 $7{\sim}9$일 정도 줄어들었다. 수량은 조중생종의 경우 온난화에 따라 $1{\sim}15%$ 정도 감소하였는데 반해 만생종은 증가 후 감소하였다. 그 결과 현존하는 재배구역의 남북간 생산성 차이가 미래에는 크게 감소하거나 품종에 따라 역전되는 현상이 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.37-43
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• 2017

본 논문에서는 고출력 전자기파 (Electromagnetic pulses, EMP) 영향에 의해 발생하는 반도체 부품의 물리적 상호작용에 대한 원리와 고장 발생 메커니즘의 연구를 위해 선행된 연구 내용을 고찰하였다. 반도체 부품에서의 전자기파 전이 과정은 3층 (공기/유전체/도체) 구조로 설명할 수 있으며, 복소반사계수에 의하여 이론적으로 흡수되는 에너지를 예상할 수 있다. 반도체 부품에 전달된 과도한 고출력 전자기파로 인한 반도체 부품의 주요 고장 원인은 전자기파 커플링에 의한 부품 소재의 줄 열에너지의 발생이다. 전기장에 의한 유전가열과 자기장에 의한 맴돌이손실에 의해 반도체 칩의 P-N 접합 파괴, 회로패턴의 burn-out과 리드 프레임과 칩을 연결하는 와이어의 손상 등이 발생한다. 즉, 반도체 부품에 전달된 전자기파는 반도체 내부 물질과 상호작용을 하며, 쌍극자분극과 이온 전도도 현상이 동시에 발생하여, 칩 내부의 P-N 접합 부분에 과도한 역전압이 형성되어 P-N 접합 파괴를 유발한다. 향후 고 신뢰성을 요구하는 전기전자시스템에 대한 EMP 내성을 향상하기 위한 반도체 부품 수준의 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.109-123
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• 2004

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교 연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1385-1398
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 먼저, 사전 실험을 통하여 기존의 기본적인 처리 방식인 Naive-Scan의 성능 병목이 CPU 처리 과정에 있음을 지적하고, Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 제안된 기법을 기존의 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭 기법인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존의 타임 워핑 하의 서비시퀀스 매칭을 위한 모든 기법들이 제안된 최적화 기법에 의하여 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 특히, Nsive-Scan은 최적화 기법의 적용 전에는 가장 떨어지는 성능을 보였으나, 최적화 기법의 적용 후에는 모든 경우에서 ST-Filter나 LB-Scan을 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 이것은 성능 병목인 CPU 처리 과정을 최적화함으로써 기존 기법들인 Naive-Scan, LB-Scan, ST-Filter 간의 처리 성능 상의 순위 역전 현상이 발생하였음을 보이는 매우 중요한 결과이다.

• 생태와환경
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• 제34권3호통권95호
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• pp.206-214
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• 2001

1998년부터 2000년까지 겨울 결빙기를 제외한 청초호의 수질 및 영양상태의 판정결과 부영양화가 심각한 것으로 조사되었다. 투명도는 0.4${\sim}$1.3 m로 비교적 낮은 값을 보였으며, COD농포는 전 조사지점에서 $3.0{\pm}1.0\;mgO_2/L$이었다. 염분은 $29.3{\pm}5.5\;ppt$로 매우 높았으며, 수심 약 0.5${\sim}$l.5 m에서 염분에 의한 화학성층(chemocline)이 형성되어 심층에 산소공급이 제한되었다. 또한 표층보다 심층수의 수온이 높은 수온역전현상이 관찰되기도 하였다. 표층수의 총인은 0.048${\sim}$0.253 mgP/L, 총질소는 0.9${\sim}$2.4 mgN/L의 범위로 나타났으며, 청초호에서의 TN/TP 비는 대체적으로 20 이하로 질소가 수중 생물의 성장과 생성에 제한 요소로 작용할수도 있음을 시사하였다. 그러나 일반적으로 인과 질소의 농도가 높게 유지되어 총질소와 총인의 비로서 제한 요소를 파악하는 것은 무리가 따르는 것으로 판단된다. 유입수가 유입되는 정점 1보다는 해수의 영향이 많은 연안으로 갈수록 점차 TN/TP비가 감소하여 해수의 영향이 클수록 인함량에 대한 질소함량비가 상대적으로 감소하는 것으로 사료된다. 조사기간 식물플랑크톤의 경우는 연중 녹조류인 Microspora sp.가 우점하였으며, 식물플랑크톤에의한 Chl. a값은 매년 감소하는 반면 부유물질의 농도는 점차 증가하여 무기현탁물의 부유물질에 대한 기여도가 점차 증가하고 있음을 알 수 있다. 청초호의 엽록소 a농도는 각 정점 평균 $14.0{\pm}25.0\;mg/m^3$으로 나타나 U.S.EPA 기준으로 볼 때 부영양호로 분류되며, 여름 성장기엽록소 a, 투명도,및 총인의 평균치를 이용한 부영양화도지수 (TSI)도 평균 59${\sim}$77로 부영양 상태로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제18권11호
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• pp.1471-1478
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• 2008

본 연구에서는 내독소내성 상태에 있는 마우스 세포의 싸이토카인 생성능을 측정하기 위하여 대식세포-림프구 공동배양계를 이용한 nitric oxide (NO) 생성을 조사하였다. 마우스 복강 대식세포에 lipopolysaccharide (LPS)와 interferon-g (IFN-g)를 처리시 NO 생성이 증가되었으며, tumor necrosis factor-a (TNF-a) 또한 LPS처럼 NO 합성을 자극하는 것을 관찰할 수 있었다. 한편, 대식세포를 비장세포와 공동배양시, LPS 단독처리만으로도 NO 합성이 증가되었다. 반면, 2.5 mg/kg LPS로 전처리하고 치사량의 LPS를 2차 투여한 마우스의 경우, 마우스의 치사 및 혈중 TNF-a와 IFN-g가 증가되지 않았다. 또한 LPS-내성 마우스로부터 분리한 대식세포를 정상 비장세포와 공동배양시 LPS에 의한 NO생성이 일어나지 않았으며, 외래 TNF-a에 의한 NO 생성도 일어나지 않았다. 이와 아울러 정상 대식세포와 LPS 내성 마우스로부터 분리한 비장세포를 공동배양하였을 때, LPS 자극으로 인한 NO 생성이 일어나지 않았으며, 이러한 억제현상은 외래 IFN-g 또는 IFN-g 생성을 촉진시키는 concanavalin A (ConA)에 의해서 다시 역전되었다. 이러한 결과는 대식세포 뿐만 아니라 림프구도 LPS 내성에 관여하는 것을 보여준다고 사료된다. INF-g는 TNF-a 발현을 증가시키기 때문에, 림프구의 INF-g 합성 감소는 LPS에 내성을 보이는 대식세포의 TNF-a 합성 저하와 상호작용으로 내독소내성 상태를 유도하며 과도한 염증반응을 억제하는 것으로 사료된다. 따라서 LPS 내독소내성은 중환자의 심각한 패혈증에 대한 예방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.51-61
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• 2002

본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제25권1호
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• pp.41-49
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• 2008

한탄바이러스가 혈소판활성인자 활성에 영향을 미치는지 알아보기 위하여 간접적으로 혈소판활성인자 수용체의 발현과 분해효소의 활성을 측정하였다. 혈관내피세포에서 혈소판활성인자 수용체의 유전자를 역전사 중합효소연쇄반응으로, 단백질은 western blot으로 측정하였다. 또한 세포표면에 발현된 혈소판활성인자 수용체의 양은 FACS로 분석하였다. 한탄바이러스에 감염된 혈관내피세포에서 혈소판활성인자 수용체의 유전자, 단백질, 세포 표면의 발현 모두 바이러스에 감염되지 않은 대조 세포보다 감염 후 2, 3일째 증가 하였다. 혈액 내 혈소판활성인자 분해효소의 활성을 비교한 결과 신증후출혈열 환자에서 정상인에 비하여 2.5배 낮았다. 그리고 신증후출혈열 환자가 회복됨에 따라 혈소판활성인자의 활성이 다시 정상 수준으로 회복되는 것으로 나타났다. 따라서 한탄바이러스에 의해 증가된 혈소판활성인자 수용체의 발현이 혈소판활성인자와 혈관내피세포와 반응성을 증가시키고, 신증후출혈열 환자 혈액에서 감소된 혈소판활성인자 분해효소가 혈소판활성인자의 분해를 지연 시켜 작용시간을 증가 시킴으로써 과다한 혈소판활성인자의 생물학적 작용이 신증후출혈열의 병리현상을 초래할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.697-706
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• 2013

최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제16권4호
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• pp.339-354
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• 2010

본 연구에서는 2009년 여름 강원도 양구군 해안분지(펀치볼)에 구축한 자동기상관측망 기온자료를 분석하여 여름철 하루 중 시간진행 또는 일기패턴에 따른 산간분지 내 기온감률 변화 특징을 밝히고자 한다. 산정부와 분지 내 사이에 형성되는 여름철 일평균 기온감률은 $-0.53^{\circ}C$/100m이나, 일변화에 의해 새벽 6시경에 $-0.25^{\circ}C$/100m의 최저, 오후 4~5시경에 $-0.85^{\circ}C$/100m의 최고값을 나타낸다. 종관일기 패턴 별 일평균 기온감률은 강수일($-0.63^{\circ}C$/100m), 집중호우일($-0.53^{\circ}C$/100m), 약간 구름 낀 날($-0.47^{\circ}C$/100m), 맑은날($-0.39^{\circ}C$/100m) 순으로 높게 나타난다. 여름철 맑은날 새벽에는 분지 내에서 기온역전현상으로 냉기호가 형성되는 반면, 호우일에는 구름에 의한 복사냉각효과 감소로 온기호가 형성된다.