• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.39 no.1
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• pp.88.1-88.1
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• 2014

국립고흥청소년우주체험센터는 2014년 11월에 1,040mm의 반사망원경을 도입할 예정이다. 그 사전 준비로 천체관측소 10m돔에 150mm 굴절망원경과 1K CCD카메라를 설치하고, 이를 통합 제어할 원격관측시스템을 구축하였다. 원격으로 제어가 가능한 이 시스템은, 망원경 구동부, CCD, 돔을 제어할 수 있는 소프트웨어, 각 기기를 원격에서 조정 작동할 수 있는 장비, 기상과 하늘의 실시간 상황 및 망원경의 상태를 확인 할 수 있는 원격 모니터링 카메라 등으로 구성되어 있다. 구축 이후 M67 산개성단과 SA98 표준성 영역을 원격으로 관측하였다. 이를 통해, 관측시에 발생할 수 있는 문제점과 장애요인을 분석하여 보완 개선하였고, 시범관측으로 확보한 자료를 활용하여 관측환경을 정량화하는 중이다. 최우선 과제는 센터가 위치한 내나로도 지역의 시상정보를 검증하고 축적하는 일이다. 센터는 천체관측소에 시상 관측기 설치하여 자료를 축적하고 있다. 이 정보의 신뢰성을 확보하기 위해 150mm 굴절망원경으로 얻어진 시상정보와 비교 검증하고자 한다. 또한 이 과정에서 센터 천체관측소에 구축된 망원경으로 관측 가능한 한계등급을 얻을 수 있었고, 표준계 변환작업을 통해 1차와 2차 소광계수를 구해 보았다. 추가적으로 관측 가능한 일수를 지속적으로 기록하여, 계절별, 월별 관측 가능일 수를 조사할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.726-727
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• 2012

본 논문에서는 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템 설계를 제안한다. 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템은 사용자의 스마트 디바이스에 저장되어있는 지인들을 연결하여 실시간으로 질문과 답변을 할 수 있는 기능을 제공하고 사용자 질문에 대한 웹 검색 결과를 제공한다. 또한 사용자간의 질문, 답변 결과를 서버에 저장하여 축적시키고 추천 기능을 제공하여 다른 사용자가 유사한 질문을 할 경우 축적된 질문과 답변을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.490-492
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• 2023

시퀀싱(sequencing) 기술의 발달로 다양한 오믹스(omics) 데이터의 축적과 인공 지능 기술의 발달로 인하여 다양한 드라이버 유전자 분류기법이 제안되어왔다. 최근에는 암 데이터가 대용량으로 축적되며 기계 학습 기반의 다양한 기법들이 활발히 제안되었다. 특히 다양한 오믹스 데이터를 결합한 고차원 데이터에서 높은 정확도를 확보하기 위한 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티 오믹스와 네트워크 관련 특징을 기반으로 암의 증식 및 발생에 중요한 역할을 하는 드라이버 유전자를 분류하는 딥러닝 모델을 제시한다. 또한 The Cancer Genome Atlas(TCGA) 데이터를 통해서 모델 학습 후 기존 통계 및 머신러닝 기반 기법과 비교하여 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• Journal of Korean Electronics
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• v.3 no.9
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• pp.5-8
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• 1983

• Agrochemical news magazine
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• v.22 no.2 s.165
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• pp.10-12
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• 2001

• Agrochemical news magazine
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• v.17 no.5 s.134
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• pp.14-19
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• 1996

• 방재와보험
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• s.39
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• pp.68-69
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• 1988

• 월간산업보건
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• s.197
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• pp.53-56
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• 2004

수요자 요구에 따른 다양한 서비스 개발에 힘써온 협회가 보건관리대행 서비스를 충실히 수행하면서 축적된 자료와 정보를 공유하는 일환으로 보건관리대행 사례를 소개하고 한다.

• 월간산업보건
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• s.198
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• pp.44-48
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• 2004

수요자 요구에 따른 다양한 서비스 개발에 힘써온 협회가 보건관리대행 서비스를 충실히 수행하면서 축적된 자료와 정보를 공유하는 일환으로 보건관리대행 사례를 소개하고 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.2
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• pp.95-102
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• 2004

In this paper, Experience Sensitive Cumulative Neural Network (ESCNN) is introduced, which can cumulate the same or similar experiences. As the same or similar training patterns are cumulated in the network, the system recognizes more important information in the training patterns. The functions of forgetting less important information and attending more important information resided in the training patterns are surveyed and implemented by simulations. The system behaves well under the noisy circumstances due to its forgetting and/or attending properties, even in 50 percents noisy environments. This paper also describes the creation of the generalized patterns for the input training patterns.