• Korean Journal of Microbiology
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• v.39 no.4
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• pp.207-215
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• 2003

Gene structure prediction, which is to predict protein coding regions in a given nucleotide sequence, is the most important process in annotating genes and greatly affects gene analysis and genome annotation. As eukaryotic genes have more complicated stuructures in DNA sequences than those of prokaryotic genes, analysis programs for eukaryotic gene structure prediction have more diverse and more complicated computational models. We have developed EGSP, a eukaryotic gene structure program, using duration hidden markov model. The program consists of two major processes, one of which is a training process to produce parameter values from training data sets and the other of which is to predict protein coding regions based on the parameter values. The program predicts multiple genes rather than a single gene from a DNA sequence. A few computational models were implemented to detect signal pattern and their scanning efficiency was tested. Prediction performance was calculated and was compared with those of a few commonly used programs, GenScan, GeneID and Morgan based on a few criteria. The results show that the program can be practically used as a stand-alone program and a module in a system. For gene prediction of eukaryotic microbial genomes, training and prediction analysis was done with Saccharomyces chromosomes and the result shows the program is currently practically applicable to real eukaryotic microbial genomes.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.4
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• pp.765-770
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• 2012

In this paper, we proposed an effective hardware structure using DCT-based inra-prediction mode selection to reduce computational complexity caused by intra mode decision. In this hardware structure, the input block is transformed at first and then analyzed to determine its texture directional tendency. the complexity has solved by performing intra prediction in only predicted edge direction. $4{\times}4$ DCT is calculated in one cycle using Multitransform_PE and Inta_pred_PE calculates one prediction mode in two cycles. Experimental results show that the proposed Intra prediction encoding needs only 517 cycles for one macroblock encoding. This architecture improves the performance by about 17% than previous designs. For hardware implementation, the proposed intra prediction encoder is implemented using Verilog HDL and synthesized with Megnachip $0.18{\mu}m$ standard cell library. The synthesis results show that the proposed architecture can run at 125MHz.

• Composites Research
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• v.26 no.2
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• pp.79-84
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• 2013

The prediction and analysis procedure of fatigue damage crack growth life for a stiffener bonded composite laminate panel including center hole and edge notch damage, was studied. It was performed on the basis of fatigue damage growth test results on a laminated skin panel specimens and the analysis results of stress intensity factor for the stiffener bonded composite panel. According to the comparison between experimental test and prediction results of fatigue damage growth life, it was concluded that the residual strength and damage tolerance assessment can be carried out along to the edge notch crack growth.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.15 no.3
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• pp.45-55
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• 2011

In this study, the state of the art and characteristics of major Korean port structures were investigated and analyzed. Damage of port structures during earthquakes, evaluation systems of seismic damage and seismic designs have also been investigated. Based on the research, a methodology of seismic damage estimation was proposed considering geotechnical information and the characteristics of the fragility of port structures.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.5
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• pp.452-459
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• 1992

In this paper, we have estimated voice traffics using Kalman-filtering for upcoming years and evaluated performance of a grid topology circuit switched network using above outcomes. Since measurement errors and modeling errors are considered in Kalman-filtering, the system is estimated more accurately than by using any other estimation methods. A grid topology circuit switched network has alternative routing paths, therefore it is more reliable than any other networks. In this paper, we have calculated the call blocking probabilities, which is the key measuremens of performance evaluation in circuit switched networks. by using estimated voice traffics for upcoming years.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1999.06a
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• pp.13-18
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• 1999

공업의 발전과 더불어 금세기 초반부터 선박, 항공기, 지하매설물, 차량 등의 대형 파괴사고가 자주 발생하면서 이들의 파괴원인을 규명하는 연구가 활발해졌고, 이에 따라 파괴역학의 중요성이 인식되기 시작했다. 따라서 피로파괴에 대한 연구 및 이해가 크게 진전되었다[1-7］. 그러나 대, 중, 소형 기계구조물의 설계, 제작, 운용 및 구성부품과 구조물의 안전성 유지와 보수에 관심이 있는 공학자들에게는 해결되지 않은 많은 문제가 남아있다. 본 연구의 목적은 기존의 파괴역학적개념과 이를 기초로 새로 창안된 모델들이 포함된 피로수명예측 프로그램을 개발하고 이를 실제 구조물의 수명 예측에 적용하여 신뢰성을 확인하는데 있다. (중략)

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.25 no.2
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• pp.77-83
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• 2002

본 연구에서는 가솔린 시계열 예측전문가들이 수요를 예측하고, 더 나아가 직감적으로 행하고 있는 보정과정을 자동화하기 위해 신경망을 사용한다. 가솔린 수요 예측분야에서 보정을 위해 사용되는 전형적인 판단요소는 정부 에너지 절약 정책, 에너지 산업의 파업, 공휴일 등이 있다. 주요 추세가 순환신경망에 의해 예측되고 이들 판단요소의 효과가 다층신경망에 의해 탐지되어 보정된다. 가솔린 수요에 대한 실험결과는 보정과정을 갖는 예측구조가 하나의 신경망을 사용하는 예측구조 보다 더 나은 예측력을 보였다. 그리고 본 연구에서 제시한 접근방법이 순환신경망이나 ARIMA 모델을 사용하는 것보다 더 나은 결과를 가졌다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.157-158
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• 2019

발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.331-343
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• 1999

본 논문에서는 새로이 유도된 진동기초 손상검색방법을 제시하고, 제한적인 모드특성치가 측정된 구조물을 대상으로 이 알고리즘의 적합성과 손상예측의 정확도를 검증하고자 하였다. 먼저, 기존의 Kim과 Stubbs에 의해 발표된 손상발견 알고리즘들을 검토하였으며, 이 알고리즘들의 적용한계와 오류적 가정을 극복할 수 있는 손상검색 알고리즘을 새로이 유도하였다. 다음으로, 손상발생 전후에 소수의 진동모드 특성치가 측정된 2경간 연속보를 대상으로 손상예측실험을 수행하여, 이들 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도를 분석하였다. 기존의 손상검색 알고리즘에 비하여 새로이 유도된 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도가 향상된 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.82-84
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• 2003

생물학 데이터베이스의 크기가 점점 증가함에 따라 데이터베이스를 사용하여 서열을 정렬할 경우 많은 처리시간이 필요하게 되었다. 단백질 이차구조예측 시스템에서 단백질 서열 데이터베이스를 이용해 사용자의 서열들을 정렬하는 부분에서도 많은 처리 시간을 요구한다. 본 논문에서는 단백질 데이터베이스를 비슷한 크기로 나눠 여러 노드에서 서열 정렬을 분산 처리하여 처리율을 높이고자 했다. 또한, ClustalW에서 서열들의 관계에 따라 다양한 BLOSUM을 사용하여 정렬의 정확도를 높이는 휴리스틱 전략을 적용하기 위해 기존의 데이터베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링된 데이터베이스의 대표서열과 사용자 서열의 거리를 비교하여 적합한 BLOSUM을 선택하여 보다 정확한 서열 정렬을 통해 단백질 이차구조예측의 정확도를 높이게 될 것이다. 본 논문에서는 대용량의 단백질 데이터베이스를 여러 노드를 사용하여 병렬 클러스터링하여 이를 이차구조예측 시스템에 적용하여 처리율과 정확도를 높이고자 하였다.