• 대한본초학회지
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• 제27권6호
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• pp.63-69
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• 2012

Objectives : Decoction, in Korean Medicine, is a pharmacological method of extraction, by boiling, of dissolved chemicals, or herbal prescriptions, which may include stems, roots, bark and rhizomes. Decoctions differ from most teas, infusions, in that they are usually boiled. This study was performed to compare the difference of water decoctions extracted by different decoction extractor and extraction time and to analyze the reason of decoctions extracted by each decoction extractor have different taste. Methods : With water decoction samples by Pressure extractor, Non-pressure extractor and Ultrasonic waves merge extractor for 1 hr, 2 hr and 3 hr were investigated the yield and the concentration of hesperidin and glycyrrhizin by HPLC/DAD system in Pyungwi-san decoction. Results : The samples of each extractor were gradually increased the yield and the concentration of hesperidin and glycyrrhizin. The HPLC pattern of samples is similar. The yield and the concentration of hesperidin and glycyrrhizin of Ultrasonic waves merge extractor was most highest of the three. The rate of increase of the yield and the hesperidin concentration of between 1 hr and 2 hr in Pressure extractor was the most highest of the three. But the concentration of glycyrrhizin in Pressure extractor was relatively similar to Non-pressure extractor. Conclusions : The yield and the concentration of reference compounds in Pyungwi-san water decoction was influenced by extracting method and extracting time. For scientific movement and standardization of extracting medicinal herbs method need to study of extractor validation and to study in vitro and in vivo.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1992년도 추계학술대회
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• pp.47-50
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• 1992

This paper describes pattern classification algorithm of ECG using back-propagation neural network. We presents new feature extractor using second order approximating function as the input signals of neural network. We use 9 significant parameters which were extracted by feature extractor. 5 most characterized ECG signal pattern is classified accurately by neural network. We use AHA database to evaluate the performance ol the proposed pattern classification algorithm.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1165-1177
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• 2017

소프트웨어 개발 진행 시 개발자는 다양한 방법으로 API의 사용 방법을 검색하지만, 원하는 검색 결과를 얻지 못하는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 추상구문트리의 연어 관계를 이용하여 API 패턴을 추출하고 이를 추천하는 시스템 JACE(Java AST Collocation-pattern Extractor)를 개발하였다. JACE는 자바 추상구문트리를 분석하여 API 호출 노드를 추출한 후, 노드 간 연어 관계를 분석하고 연어 관계 사전을 구축한다. 구축된 연어 관계 사전을 이용하여 연어 관계 리스트를 생성하고 이것을 패턴으로 정의한다. 정의된 패턴은 이클립스 플러그인으로 제작된 테스트 프로그램을 통하여 사용자 요청 시 추천된다. 실험을 위해 794개의 오픈소스 프로젝트를 분석하였고, 약 1천 5백만개의 API 호출 노드를 추출하여 실험하였다. 결과적으로, 기존 검색 시스템들보다 더 유용한 예제 코드 및 사용법을 제시하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권6호
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• pp.67-75
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• 1993

ECG pattern was classified using a back-propagation neural network. An improved feature extractor of ECG is proposed for better classification capability. It is consisted of preprocessing ECG signal by an FIR filter faster than conventional one by a factor of 5. QRS complex recognition by moving-window integration, and peak extraction by quadratic approximation. Since the FIR filter had a periodic frequency spectrum, only one-fifth of usual processing time was required. Also, segmentation of ECG signal followed by quadratic approximation of each segment enabled accurate detection of both P and T waves. When improtant features were extracted and fed into back-propagation neural network for pattern classification, the required number of nodes in hidden and input layers was reduced compared to using raw data as an input, also reducing the necessary time for study. Accurate pattern classification was possible by an appropriate feature selection.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권4호
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• pp.193-205
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• 2003

지능 제어, 통신, 컴퓨터 및 센서 기술, 영상 처리, 메카트로닉스 등과 같은 다양한 분야에서 로봇 축구 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그중 전략 연구는 대부분 공격 전략 연구에 치중하고 있으며, 점차 지능적인 공격 전략을 구현하는 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 과거의 단순한 수비 전략으로는 완전한 수비가 불가능하게 되었다. 따라서, 지능적인 공격을 효율적으로 수비할 수 있는 수비 전략이 필요하며, 효율적인 수비를 위하여 공격자 로봇의 의도 추출이 필요하다. 본 논문에서는, 퍼지 최대 최소 신경망을 이용한 축구 로봇의 공격 의도 추출기를 설계하였다. 첫째로 축구 로봇 시스템에서의 의도를 정의하고 의도 추출에 대하여 설명한다. 다음으로 설계한 퍼지 최대 최소 신경망을 이용하여 설계한 축구 로봇의 의도 추출기에 대하여 설명한다. 퍼지 최대 최소 신경망은 패턴분류 방법 중의 하나로 온라인 적용, 짧은 학습 시간, 소프트 결정(soft decision) 등의 많은 장점을 갖고 있다. 따라서, 다이나믹한 환경을 가진 축구 로봇 시스템의 의도 추출에 적합하다. 이 의도 추출기는 상대 팀 로봇이 공격시 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 할 것인가를 미리 알아내어 수비 시 이용할 수 있도록 하며, 학습을 통하여 의도 추출을 함으로써 상대 팀 경기를 보고 팀의 전략을 파악하는 전략 분석기로도 사용이 가능하다. 자체 제작한 3대3 로봇 축구 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 하였으며, 학습을 함에 따라서 의도 추출률이 증가함을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.998-1009
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• 1988

A Hierarchical Circuit Extract Algotithm, which efficiently extract circuits from VLSI mask pattern information, is programmed. Quad-tree is used as a data structure which includes various CIF circuit elements and instances. This system is composed of CIF input routine, Quad-tree making routine, Transistor finding routine and Connection list making routine. This circuit extractor can extract circuit with hierarchical structure of circuit. This system is designed using YACC and LEX. By programming this algorithm with C language and adopting to various circuits, the effectiveness of this algorithm is showed.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.919-927
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• 2010

최근 모바일 기기의 발전으로 인하여, PC뿐만 아니라 모바일 기기에서의 정보검색의 요구가 증가하고 있다. 모바일 기기에서 명사를 추출하기 위하여 기존의 언어분석도구를 사용하게 되면, 상대적으로 적은 메모리를 가지고 있는 모바일 기기에는 부담이 되게 된다. 따라서, 모바일 기기에 적합한 언어분석도구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치로부터 추출한 영사 출현 특성과 후절어를 이용하여 명사를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 명사 추출기는 형태소 분석기를 사용한 기존 명사 추출기의 명사 사전의 약 4% 용량인 146KB의 명사 사전만을 사용함에도 불구하고, 최종적으로 $F_1$-measure 0.86라는 좋은 성능을 얻었다. 또한, 명사 사전에 대한 의존도가 낮으므로, 미등록 명사 추출에 대한 성능이 높을 것으로 예상된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.479-482
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• 2003

We propose a real time gas monitoring system for classifying various gases with different concentrations. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We adopt the relative resistance as a pre-processing method and an ART2 neural network as a pattern recognition method. The proposed method has been implemented in a real time embedded system with tin oxide gas sensors, TGS 2611, 2602 and an MSP430 ultra-low power microcontroller in the test chamber.

• 분석과학
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• 제16권6호
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• pp.488-498
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• 2003

LC/MS/MS를 이용하여 발기부전 (impotence) 치료제인 sildenafil 및 유사체인 homosildenafil, vardenafil, tadalafil을 분석하는 방법을 확립하였다. 이온화 방법으로는 electrospray ionization (ESI)와 atmospheric pressure chemical ionization (APCI) 방법을 사용하였으며 최대 감도와 재현성을 나타내는 조건을 찾기 위하여 여러 가지 파라미터를 변화시켜서 비교하였다. MRM (multiple reaction monitoring)을 위한 적절한 생성이온 (product ion)을 얻기 위하여 ESI 방법에서는 capillary voltage, cone voltage, extractor, entrance, RF lens를 변화시켰으나 전구이온 (precursor ion)을 제외한 뚜렸한 토막이온 (fragment ion)은 생성되지 않았다. 한편, APCI 방법의 경우 entrance, collision energy, exit, corona voltage, cone voltage, extractor, RF lens, cone gas, desolvation gas를 변화시켰을 때 다른 파라미터들의 변화에 따른 전구이온을 제외한 product ion 생성 패턴의 변화는 감지되지 않고 단지 RF lens 조건의 변화에서 precursor ion을 비롯한 토막이온들의 생성과 더불어 S/N의 증가로 인한 검출 한계의 향상이 나타났다. HPLC에서의 최적 분리 조건과 질량 분석기에서 최대 감도를 나타내는 이동상 조건도 조사되었는데 10 mM ammonium formate (pH 4.8):acetonitrile=70:30 의 등용매 용리조건이 좋은 감도를 나타내었으며, 최적의 방법인 ESI-MRM 방법에서 검출한계 (S/N>5)는 sildenafil은 $0.10{\mu}g/mL$, homosildenafil은 $0.025{\mu}g/mL$, vardenafil은 $0.025{\mu}g/mL$ 그리고 tadalafil은 $0.25{\mu}g/mL$이었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.368-377
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• 2011

본 논문에서는 특징점 정합을 통한 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 사용될 수 있는 알고리즘 중 대표적인 SURF 알고리즘 기반 특징점 추출기의 하드웨어 구조 설계 및 FPGA 검증 결과에 대해 기술한다. SURF 알고리즘은 크기와 회전변화에 강한 특징점과 서술자를 생성함으로써 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 활용될 수 있다. 하지만 ARMl1(667Mhz) 프로세서와 128Mbytes의 DDR 메모리를 사용하는 임베디드 환경에서 실험결과 VGA($640{\times}480$) 해상도 C영상의 특정점 추출 처리 시약 7,200msec의 시간이 걸려 실시간 동작이 불가능한 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 핵심 요소인 적분 이미지 메모리 접근 패턴을 분석하여 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 줄이는 방법을 이용해 실시간 동작이 가능하도록 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어를 Xilinx(社)의 Vertex-5 FPGA 를 이용하여 검증한 결과 l00Mhz 클록에서 VGA 영상의 특징점 추출시 약 60frame/sec로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.