• 한국통신학회논문지
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• 제25권3B호
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• pp.446-455
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• 2000

In this paper, we analyzed the reach performance of the FLC-C VDSL system using 4-CAP modulation scheme. We measured the attenuation of VDSL lines and their noise characteristics, and calculated the channel capacity. And then, we evaluated the VDSL coverage fro each type of cables; CPEV 0.5mm, CPEV 0.65mm, UTP3 0.5mm, UTP5 0.5mm, FS 0.4mm, FS 0.5mm. In case that FLC-C VDSL modern transmits 25.92 Mbps data over a UTP5 0.5mm cable, the VDSL reach appears to be about 570mm.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.202-205
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• 2012

기존의 고정 길이 분할 (FLC: Fixed Length Chunking) 중복 제거 기법은 파일이 조금이라도 수정이 되면 수정된 블록에 대한 해시 정보가 달라져 중복 데이터 임에도 불구하고 중복 블록으로 검색이 되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 FLC 기반의 중복 제거 기법에 데이터 위치(offset) 정보를 활용하여 중복 블록을 효율적으로 찾아냄으로써 기존의 FLC 기반의 중복 제거 기법보다 더 좋은 성능을 발휘하는 유사도 정보를 활용하는 중복 제거 기법(FS_FLC: File Similarity based Fixed Length Chunking)을 설계하고 구현했다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 낮은 오버헤드로 가변 분할 기법(VLC: Variable Length Chunking)만큼의 높은 중복 데이터 탐색 성능을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.141-144
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• 1996

• 한국통신학회논문지
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• 제37권3A호
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• pp.157-162
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• 2012

본 논문에서는 후보 모드표를 이용한 새로운 화면내 모드 부호화 방법을 제안한다. 기존의 HEVC는 예측한 최고확률모드(most probable mode, MPM)가 현재 블록의 실제 모드와 동일하지 않을 경우 고정길이 부호(fixed length code, FLC)를 이용해 실제 모드 정보를 이진화한다. 하지만 HEVC는 화면내 블록은 많은 수의 모드를 사용하기 때문에 FLC를 이용해 이진화를 하면 코드워드의 길이가 길어진다. 본 논문에서는 예측한 MPM이 실제 모드와 동일하지 않은 경우 인접한 블록을 통해 생성한 후보 모드표를 이용해 부호화할 인덱스를 얻고, 이를 FLC 대신 통계적 특성을 고려한 Golomb-Rice 코드를 이용해 이진화하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 HEVC 화면내 모드 부호화 방법에 비해 평균 약 0.5%의 비트 수를 감소시키는 것을 확인했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.51-61
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• 2001

퍼지 제어기(FLC)는 고전적인 제어기 보다 외란에 강하고 초기치에 대한 과도응답도 우수할 뿐만 아니라 시스템의 수학적 모델과 파라메터 값을 알지 못하더라도 적절한 제어가 가능하다. 그러나 퍼지 제어기의 제어 규칙 생성은 전문가의 경험과 일단 결정된 제어 규칙은 고정됨으로 인해 제어 시스템의 환경변화에 적응할 수 없는 한계성이 있다. 또한 제어기의 출력값은 미세한 오차를 가지곤 있어 정확한 목표 값에 수렴할 수 없다. 이러한 미세한 오차를 없애기 위하여 여러 가지 방법이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 FLC에 NN(Neural Network)과 GA(Genetic Algorithm)를 결합한 GA-FNNIC(유전알고리즘-퍼지 신경망 지능 제어기 : Genetic Algorithm - Fuzzy Neural network Intelligence Controller)를 제안한다. 제안된 GA-FNNIC와 FLC 제어기 간의 출력 특성, 수렴속도, 과도특성과 상승시간에 대해 비교 분석하고, 최종적으로 본 GA-FNNIC가 오차없이 목표치에 정확하게 수렴하는 것을 보인다.

• 약학회지
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• 제59권6호
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• pp.259-265
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• 2015

In recent, there are increasing reports about pharmacological activities of Crataegi Fructus which has been used for many centuries as medicinal and food sources in East Asia. However, its antifungal efficacy needs to be investigated. Thus, in the current study, we determined synergistic antifungal activity of the Crataegi Fructus extract (CFE) when combined with fluconazole (FLC) against disseminated candidiasis due to Candida albicans. This fungus is one of the most problematic fungal pathogens. Data resulting from a microdilution susceptibility test showed that CFE had a dose-dependent antifungal activity. When the extract was combined with FLC, the activity was synergistic. For example, the antifungal activity by the combination of CFE at $20{\mu}g/ml$ plus FLC at $0.1{\mu}g/ml$ was 4 times more effective than antifungal activity by FLC alone at the same concentration (P<0.05). In the murine model of disseminated candidiasis, the combination therapy potentiated resistance of mice, resulting in 80% of C. albicans-infected animals surviving the entire period of 40 days observation, whereas mice given CFE alone or FLC alone all died with 17 and 23 days, respectively, although they survived longer than the untreated control animals (P<0.05). The CFE's antifungal activity seemed to be related to the blockage of hyphal production of C. albicans yeast cells. In summary, CFE has a synergistic antifungal activity, which can be produced by combining CFE with FLC. Thus, our data strongly indicate that CFE may be a potential candidate as an antifungal agent for combination therapy.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권12호
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• pp.85-98
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• 한국약용작물학회지
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• 제20권5호
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• pp.359-364
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• 2012

This study were carried out to find bolting response of cultivation in different regions and to isolate FLC (FLOWERING LOCUS C) homologs in Angelica gigas Nakai. The mean temperature of different regions, ordering in altitude, were as follows: 100 m > 350 m > 530 m > 700 m. The largest amount of rainfall was occurred in the region of 350 m while the longest time of sunshine was occurred in the region of 100 m. The content of soil chemical properties in regions showed pH 6.2 ~ 7.4, T-N 0.17 ~ 26, organic mater $1{\sim}32gkg^{-1}$, $P_2O_5$ ${151{\sim}664_{mgkg}}^{-1}$, exchangeable potassium and calcium and magnesium were 0.78 ~ 1.15, 3.9 ~ 10.0, ${0.7{\sim}3.2_{cmol}}^{+kg-1}$. L5 line of A. gigas was occurred in bolting at all regions, but the bolting ratio was 60.0% in 700 m region with non-mulching treatment. Manchu of A. gigas was not occurred in bolting at all regions. The accumulation bolting ratio of L5 line by non-mulching was higher than that of mulching as 90.4% and 72.8% in 100 m region. The MADS-box transcription factor FLC is one of the well-known examples as a strong floral repressor. We decided to isolate FLC homologs from A. gigas as a starting point of flowering mechanism research of this plant. We have isolated two RT-PCR products which showed very high amino acid sequence homology to Arabidopsis FLC.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.209-216
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• 2005

The controller that can control the smart base isolation system consisting of M damper and friction pendulum systems(FPS) is developed in this study. A fuzzy logic controller (FLC) is used to modulate the M damper force because the FLC has an inherent robustness and ability to handle non-linearities and uncertainties. A genetic algorithm (GA) is used for optimization of the FLC. When earthquake excitations are applied to the structures equipped with smart base isolation system, the relative displacement at the isolation level as well as the acceleration of the structure should be regulated under appropriate level. Thus, NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) is employed in this study as a multi-objective genetic algorithm to meet more than two control objectives, simultaneously. NSGA-II is used to determine appropriate fuzzy control rules as well to adjust parameters of the membership functions. Effectiveness of the proposed method for optimal design of the FLC is judged based on computed responses to several historical earthquakes. It has been shown that the proposed method can efficiently find Pareto optimal sets that can reduce both structural acceleration and base drift from numerical studies.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.307-312
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• 2007

The paper is proposed artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with fuzzy learning control-fuzzy neural network(FLC-FNN) controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of induction motor using FLC-FNN and estimation of speed using ANN controller The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled FLC-FNN and ANN controller, Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the FLC-FNN and ANN controller.