• 미생물학회지
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• 제53권4호
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• pp.309-315
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• 2017

호산성미생물은 pH가 낮은 환경에서 살아가는 미생물로서 산화, 환원 반응을 통하여, 금속을 포함한 물질들의 순환에 영향을 미친다. 본 연구에서는, 국내의 폐광산 및 제주 곶자왈 지역의 산성토양으로부터 배양을 통해 50여 종 이상의 미생물을 분리하였으며, 분자계통학적 분석을 통하여 최종, Gammaproteobacteria 강에 속하는 미생물 6종, Actinobacteria 강에 속하는 미생물 5종, Betaproteobacteria 강에 속하는 미생물 4종, Alphaproteobacteria 강에 속하는 미생물 2종, Bacilli 강에 속하는 미생물 2종을 얻을 수 있었다. 이들은 공통적으로 낮은 pH의 조건에서 살아가는 미생물임을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통하여 확보한 산성토양내의 미생물들의 생리적 특징은 앞으로의 다양한 국내 미생물 자원의 활용에 기초적인 지식을 제공할 것으로 기대된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.277-286
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• 2019

In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.

• 한국물환경학회지
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• 제35권1호
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• pp.28-34
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• 2019

This study analyzed the occurrence pattern of Dolichospermum (= Anabaena) in the Bukhan river from March 2012 to December 2014 in order to identify the genotypes of Dolichospermum. Furthermore, 16S rRNA were analyzed to identify the genotypes of Dolichospermum that occurred in 2015 which were then compared to the reference sequence deposited at NCBI. During this period, the occurrence of Dolichospermum was highly correlated to water temperature. In the year 2012 and 2013, Dolichospermum appeared in Lake Cheongpyeong (CP), Sambong (SB), and Lake Paldang (P2) between July and August. However, in 2014, it appeared in SB and P2, but not in CP. This reduction in appearance was attributed to the decreased inflow to Lake Uiam as a result of low rainfall in 2014 as compared to 2012. In July 2015, the Dolichospermum 16S rRNA genotype was confirmed in five locations; Lake Cheongpyeong (CP), Seojong (SJ), Songchon Sewage Treatment Plant (SC), Joan (P4), and Lake Paldang (PD). Anabaena crassa of spiral clone, A. planctonica of linear clone, and A. circinalis of spiral clone exhibited high genetic similarity with the reference sequence. The 16r RNA genotype showed approximately 3 % sequence variation between the locations and were more similar to each other in locations that were closer.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

• Wind and Structures
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• 제32권5호
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• pp.471-485
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• 2021

Onshore wind turbines may experience substantially different wind loads depending on their working conditions, i.e. rotation velocity of rotor blades, incoming freestream wind velocity, pitch angle of rotor blades, and yaw angle of the wind-turbine tower. In the present study, aerodynamic loads acting on a horizontal axis wind turbine were accordingly quantified for the high tip speed ratio (TSR) at high yaw angles because these conditions have previously not been adequately addressed. This was analyzed experimentally on a small-scale wind-turbine model in a boundary layer wind tunnel. The wind-tunnel simulation of the neutrally stratified atmospheric boundary layer (ABL) developing above a flat terrain was generated using the Counihan approach. The ABL was simulated to achieve the conditions of a wind-turbine model operating in similar inflow conditions to those of a prototype wind turbine situated in the lower atmosphere, which is another important aspect of the present work. The ABL and wind-turbine simulation length scale factors were the same (S=300) in order to satisfy the Jensen similarity criterion. Aerodynamic loads experienced by the wind-turbine model subjected to the ABL simulation were studied based on the high frequency force balance (HFFB) measurements. Emphasis was put on the thrust force and the bending moment because these two load components have previously proven to be dominant compared to other load components. The results indicate several important findings. The loads were substantially higher for TSR=10 compared to TSR=5.6. In these conditions, a considerable load reduction was achieved by pitching the rotor blades. For the blade pitch angle at 90°, the loads were ten times lower than the loads of the rotating wind-turbine model. For the blade pitch angle at 12°, the loads were at 50% of the rotating wind-turbine model. The loads were reduced by up to 40% through the yawing of the wind-turbine model, which was observed both for the rotating and the parked wind-turbine model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1623-1629
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• 2022

행렬 곱셈은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되는 기본 연산이다. 딥러닝의 학습 알고리즘에도 행렬 곱셈이 많이 사용된다. 따라서 행렬 곱셈을 효과적으로 수행하기 위한 다양한 알고리즘들 개발하고 있다. 이중 행렬 곱셈의 연산량을 줄이는 방법으로 근사 행렬 곱셈 방법이 있다. 근사 행렬 곱셈은 행렬의 열과 행을 선택하기 위한 적절한 확률 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 행렬의 열과 행을 선택하여 근사 행렬 곱셈을 수행한다. 기존의 방법들을 행렬 곱셈에 참여하는 두 개의 행렬 A, B를 모두 고려하여 확률 분포를 생성한다. 본 논문은 행렬 A만을 대상으로 근사 행렬 곱셈에 사용될 행렬의 열과 행을 선택하는 확률 분포를 생성하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법들을 사용하여 1000×1000, 2000×2000, 3000×3000, 4000×4000, 5000×5000 행렬에 대하여 근사 행렬 곱셈을 수행하였다. 기존의 방법보다 제안한 방법을 적용한 근사 행렬 곱셈이 평균 0.02%에서 2.34%까지 원래 행렬 곱셈 결과에 더 근접하는 결과를 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.215-221
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• 2023

수정체가 포함된 Brain CT 스캔 조건 중 관전압을 80, 100, 120 kVp로 변화시켜 적용하고 납, 납 고글, 황산바륨 실리콘 혼합 차폐체를 이용하여 선량의 변화를 분석하고, 차폐체가 화질에 영향을 미치는 정도를 SNR, CNR, SSIM 지수 분석방법을 적용하여 비교 분석해 보았다. 그 결과 모든 차폐물질 적용으로 선량 감소는 하였지만, 선량 감소 차는 크지 않은 것으로 분석되었다(P > 0.05). 또한 차폐물질 적용으로 화질의 변화는 납 고글 적용 시 SNR, CNR이 가장 높았고 SSIM 분석에서도 기준값 1에 가장 근접하여 구조적 유사도가 가장 우수한 것으로 측정되었다. 따라서, 본 연구결과를 기준으로 더욱 다양한 차폐체 적용과 임상실험 결과를 도출하여 적용한다면 차폐체 활용 검사 시 임상 적용기준에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권2호
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• pp.193-203
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• 1993

재장전노심의 핵연료 장전모형 설계를 위한 기존의 알고리즘 탐색방법의 단점을 보완하기 위한 새로운 경험적 탐색방법을 개발하였다. 노심의 핵연료 장전모형으로 고려될 수 있는 수없이 많은 경우의 수를 줄이기 위하여 일반적 핵연료 배치규칙, 영역별 배치방법 그리고 장전모형의 집단화 방법을 이용하였다. 비슷한 장전모형을 모아서 집단화시키는 기준으로 엔트로피 이론을 이용하였다. 또한 PROLOG언어를 이용하여 주어진 배치규칙에 따라 장전모형을 탐색하는 프로그램을 만들었다. 장전모형들의 노심내 출력분포 해석에는 2군 nodal코드인 MEDIUM-2D를 사용하였다. 이와같은 방법을 사용한 결과 수백개 정도의 장전모형 집단을 찾아낼 수 있었고, 여기에 가연성 독봉 배치규칙에 따라 가연성 독봉을 배치한 결과 장전모형 집단의 수를 수십개까지로 감소시킬 수 있었다. 이러한 장전모형 집단들로부터 실제로 이용 가능한 장전모형을 찾아내기 위하여, 주기길이 최대화방법과 첨두 출력 최소화방법을 사용하였다. 그 결과 고리 3호기 제10주기의 예상 재장전모형보다 주기길이는 길고 첨두출력은 낮은 장전모형을 찾아낼 수 있었다.

• Wind and Structures
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• 제37권1호
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• pp.25-38
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• 2023

Due to the complexity and difficulty in meeting the multiphase flow complexity, similarity, and multiscale characteristics, the mechanism of snow drift is so complicated that the snow deposition prediction is still inaccurate and needs to be far improved. Meanwhile, the validation of prediction methods is also limited due to a lack of field-measured data about snow deposition. To this end, a field measurement activity about snow deposition around a cube with time was carried out, and the snow accumulation process was measured under blowing snow conditions in northwest China. The maximum snow depth, snow profile, and variation in snow depth around the cube were discussed and analyzed. The measured results indicated three stages of snow accumulation around the cube. First, snow is deposited in windward, lateral and leeward regions, and then the snow depth in windward and lateral regions increases. Secondly, when the snow in the windward region reaches its maximum, the downwash flow erodes the snow against the front wall. Meanwhile, snow range and depth in lateral regions have a significant increase. Thirdly, a narrow road in the leeward region is formed with the increase in snow range and depth, which results in higher wind speed and reforming snow deposition there. The field measurement study in this paper not only furthers understanding of the snow accumulation process instead of final deposition under complex conditions but also provides an important benchmark for validating prediction methods.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1041-1047
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• 2023

고 해상력 CT에 해당하는 관자뼈 CT는 높은 관전압과 얇은 단면두께 등의 적용으로 스캔 선량이 인접 부위 검사보다 높다. 이에 검사조건 중 재구성 알고리즘을 변화 적용하여 검사 선량을 줄이면서 병변에 대한 민감도가 우수한 알고리즘을 찾아 유의성과 임상 기초자료 제공 가능성을 알아보았다. 그 결과 100 kVp로 관전압을 낮추어 적용 시 선량이 약 35.6% 감소하였고, 100 kVp로 획득한 Raw data에 Definition 알고리즘 적용 시 SNR, CNR이 우수하였으며 다른 알고리즘과 비교 시 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 그리고 구조적 유사도를 비교한 결과 SSIM index가 ROI 별 0.776, 0.813, 0.741로 분석되었다. 따라서 관자뼈 CT 스캔에서 알고리즘 변경적용은 CT 검사로 발생하는 선량을 일부 감소시킬 수 있고 임상 기초자료 측면에서 매우 의미가 있다고 생각한다.