• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.61-67
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• 2017

방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권4호
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• pp.437-443
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• 2010

To be economically profitable, the poultry industry demands an increase in stocking density, which could adversely affect chicken welfare. The current study was performed to investigate the effect of stocking density on stress-related, heat shock protein genes (HSP70 and HSP90), 3-hydroxyl-3-methyl-glutaryl coenzyme A reductase (HMGCR) gene and telomere length in broiler chickens. Seven-day-old broiler chickens were housed at High (0.0578 $m^2$/bird), Standard (0.077 $m^2$/bird) and Low (0.116 $m^2$/bird) stocking densities with 8 replicates each until 35 d of age. The growth performance, such as body weight gain and average daily feed intake, was found to be significantly (p<0.05) higher in the Low density group, but these parameters did not show any difference between the High and Standard groups. Other growth performance, such as feed conversion ratio and final feed intake, showed no difference among the treated groups. The expression levels of HSP70 and HMGCR were found to be elevated with the increase of stocking density. The expression level of these genes was significantly (p<0.05) higher in the High density stocked group compared with the other groups, whereas the expression levels were not significantly different between the Low and Standard groups. The expression levels of HSP90 did not show any significant changes among the treated groups. The telomeric length of the birds housed in High density was reduced significantly (p<0.05) when compared to that of the birds in Low density. These results clearly indicate that birds stocked at high density show physiological adaptive changes indicative of stress at gene transcriptional and telomere levels.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4549-4567
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• 2016

To cope with the complex electromagnetic environment of wireless communication systems, anti-jamming decision methods are necessary to keep the reliability of communication. Basing on the rule-reduced genetic algorithm (RRGA), an anti-jamming decision method is proposed in this paper to adapt to the fast channel variations. Firstly, the reduced decision rules are obtained according to the rough set (RS) theory. Secondly, the randomly generated initial population of the genetic algorithm (GA) is screened and the individuals are preserved in accordance with the reduced decision rules. Finally, the initial population after screening is utilized in the genetic algorithm to optimize the communication parameters. In order to remove the dependency on the weights, this paper deploys an anti-jamming decision objective function, which aims at maximizing the normalized transmission rate under the constraints of minimizing the normalized transmitting power with the pre-defined bit error rate (BER). Simulations are carried out to verify the performance of both the traditional genetic algorithm and the adaptive genetic algorithm. Simulation results show that the convergence rates of the two algorithms increase significantly thanks to the initial population determined by the reduced-rules, without losing the accuracy of the decision-making. Meanwhile, the weight-independent objective function makes the algorithm more practical than the traditional methods.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.59-64
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.173-177
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• 2009

일상생활에서 활용 가능한 다양한 종류의 생체 신호 획득 및 분석 방법이 연구되고 있다. 기존의 생체 신호 분석 방법은 표준화된 임계치를 사용하여 해석한 결과를 제공하며 신호 측정 당시의 상황이 고려되지 않아 잡음 혹은 외부 환경의 영향을 받기 쉬운 단점이 있다. 본 논문에서는 생체 신호뿐만 아니라 기타 정황정보를 기반으로 하여 개인화된 신호를 분석하기 위한 모델(Personalized Decision Making method, PDM)을 제안한다. 개인화된 신호 해석 모델은 사용자의 맥락 정보, 사용자의 맥락 정보, 사용자의 나이, 성별, 현재의 몸 및 정신 상태, 음식 및 카페인의 섭취 여부, 측정 시간 및 측정 요일 등을 기반으로 각 맥락 간의 연관 관계를 나타내고, 이상적인 사용자의 생체 신호 예측치를 베이즈 정리를 기반으로 획득한다. 개인화된 해석 모델(ACM)을 통해 표준 임계치를 적용한 해석에 비해 인식의 정확도를 높일 수 있으며, 다양한 측정시의 조건을 알면 현재 사용자의 건강상태를 개인화된 분석과 유사한 정확도로 예측이 가능하다. 제안한 방법은 현재 관측된 관측치의 분포를 모르더라도, 현재 사용자의 상태를 맥락정보를 기반으로 하여 예측할 수 있으므로, 일반적인 데이터 모델을 기반으로 개개인에 맞는 얼굴 표정을 인식하는 연구 등에 활용이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.132-137
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• 2003

연안을 항해하는 소형선박에 탑재하여 위성방송을 수신할 수 있는 Az(Azimuth: 방위각) 1축 마운트의 추적시스템을 구현하여 추적성능을 분석하였다. 소형선박용 위성방송 수신시스템은 소형, 경량, 단순조작, 저가형으로 실현되어야 하기 때문에 1축 Az 마운트가 적합하다. 안테나는 패치어레이의 평판형을 사용하였고 마운트는 스텝모터로 구동되도록 설계하였다. 알고리즘은 위성의 포인트를 추적을 위한 스텝트랙과 선박의 동요성분을 역으로 보상하는 동요보정이 병행되도록 작성하였다. 동요성분을 검출하기 위하여 자이로형 각속도센서를 활용하였고, 비교기, ADC 둥의 인터페이스회로와 마이크로프로세서를 사용하여 시스템을 구현하였다. 연안여객선에 시제품을 탑재하여 선회 및 동요의 정도에 따른 수신입력 레벨의 변동을 그래프로 기록하여 추적 성능을 분석하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.101-108
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• 2004

A FEM-based efficient method is developed for the shape optimization of 2-D structures. The combined SLP and Simplex method are coupled with finite element analysis. Selected set of master nodes on the design boundaries are employed as design variables and assigned to move towards their normal directions. The other nodes along the design boundaries are grouped into the master node. By interpolating the repositioned master nodes, the B-spline curves are formed so that the rest mid-nodes efficiently settle down on the B-spline curves. Mesh smoothing scheme is also applied for the nodes on the design boundary to maintain most finite elements in good quality. Finally, a numerical implementation of optimum design of an automobile torque converter piston subjected to pressure and centrifugal loads is presented. The results shows additional weight up to 13% may be saved after the shape optimization.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.31-39
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• 2012

분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제22권3호
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• pp.336-342
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• 2009

Avian embryos at high altitude are independent of maternal protection against hypoxia, which is contrary to mammals. It is well known that chronic hypoxic exposure at key points can significantly impact on avian development. Tibetan Chicken, a Chinese indigenous breed, living in Tibetan areas with an altitude of 2.2 to 4.1 thousand meters, has an adaptive mechanism to hypoxia. In the present study, fertilized eggs of Tibetan Chicken were incubated under 13% and 21% oxygen concentration. Two lowland chicken breeds, Shouguang Chicken, an indigenous chicken breed in Shandong Province of China, and Dwarf Recessive White Chicken, an imported breed in Beijing, were used as control groups. The embryo mass and some organs such as brain, heart, liver, stomach and eye weight in the three species were measured at Hamburger-Hamilton stage 39, 41, 43 and 45 under hypoxic and normal conditions. The results showed that in hypoxia Tibetan Chicken significantly differed from the two lowland chicken breeds in embryo mass at Hamburger-Hamilton stage 41, 43 and 45 (p<0.01). In particular, Dwarf Recessive White Chicken and Shouguang Chicken showed retarded growth in hypoxic incubation (p<0.01), whereas Tibetan Chicken showed no significant difference between hypoxic and normal conditions (p>0.05). In addition, heart and the other organs showed different susceptibility to hypoxia at the studied stages. In conclusion, chronic hypoxia induced a change in the embryo development of the three different species and Tibetan Chicken showed adaptation to hypoxia. Of note, the embryo developmental physiology of Tibetan Chicken in response to hypoxia will shed light on the process of physiological acclimation or evolutionary adaptation as well as the study of clinical disease.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권11A
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• pp.1244-1252
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• 2004

본 논문에서는 Alamouti의 시공간블록부호화를 적용한 다중화 시스템에서 선형 검출기 (zero forcing 또는 minimum mean square error)의 특성을 유도하고 이를 이용하여 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. MMSE 검출기를 적응형으로 설계할 경우 계산해야 하는 가중치 벡터들의 수는 공간 다중화하여 전송한 심볼들의 수만큼 필요하지만 유도한 특성을 이용하면 STBC블록들의 수로 줄어든다. 적응형 알고리즘으로 RLS 알고리즘을 적용해 보았고 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다. 또한 V-Blast검출방법의 복잡도를 줄이기 위해 제안된 정렬QR분해 검출기를 본 시스템에 적용할 때 동일한 특성이 유니타리 행렬 Q와 상위삼각행렬 R에 나타나는 것을 확인하였고, 이 경우에도 성능의 저하 없이 복잡도를 50%까지 줄일 수 있었다.