• 한국산림과학회지
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• 제87권2호
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• pp.194-200
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• 1998

천연림내의 참나무류와 자연 수분된 종자 및 인공적인 종간 교잡 종자를 양묘해서 키운 묘목의 종 및 잡종 간의 개아기(開芽期) 차이를 조사하였다. 금산연습림(禁山演習林)의 천연림에서 개아(開芽)는 Q. crispula > Q. anguste-lepidota > Q. takatorensis ${\fallingdotseq}$ Q. serrate > Q. dentata 순으로 진행되었다. 자연 수분된 종자로 양묘한 묘목에서는 Q. aliena ${\fallingdotseq}$ Q. crispula > Q. anguste-lepidota > Q. takatorensis ${\fallingdotseq}$ Q. serrate > Q. dentata 순으로 개아(開芽)하였다. 종간 교잡의 묘목에서 $F_1$의 개아기(開芽期)는 양친종의 사이에 속했지만, 개아기(開芽期)가 빠른 양친의 영향을 보다 크게 받는 것으로 나타났다. 종간교잡의 결과를 통해서 추정할때 참나무류의 개아기(開芽期)의 빠르고 느린 특성은 유전적인 지배를 받아, 후대에 유전되는 것으로 사료된다.

• 아시안잔디학회지
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• 제18권4호
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• pp.201-209
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• 2004

본 실험은 한국잔디 신품종 '세녹'(특허출원:10-2003-0072018) 개발에 관한 것으로, 한국에서 수집한 유전자원 중 갯잔디와 금잔디계통을 인공교배 방법을 이용해 F1계통을 얻었다. F1 계통을 포장상태에서 방임수분을 통해 변이확대를 하였으며, 이들 방임수분 후대에서 선발한 것으로 유전적으로 잔디의 녹색도가 진하며, 낮게 자라는 특성이 있고 품질이 우수하며 잎의 강직성이 높다 엽폭이 3.1mm로 중엽형이며, 초장이 14cm로 낮고, 잎각도가 67.3도로 넓으며, 지면으로부터 최하위 엽의 잎몸 기부까지의 길이가 2cm로 낮은 형태적 특성을 갖고 있어 낮은 잔디 깎기에 적응할 수 있는 영양번식형 잔디이다. 또한 RAPD 밴드 특성에서 한국잔디 신품종 세녹(Senock)이 특이 밴드를 갖어 식별성이 있다.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제2권2호
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• pp.198-201
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• 2013

본 실험은 한국잔디 신품종 '세밀'(등록번호: 품종심사과-1749)의 개발에 관한 것이다. 한국에서 수집한 유전자원 중 금잔디(NM1) 와 수집계통 ASm간에 인공교배를 수행해서 F1계통을 얻었다. 작성한 F1 30개 계통 중에서 포장 상태에서 우수계통으로 선발된 (NM1 ${\times}$ ASM)-1이 '세밀'이다. '세밀'은 낮게 자라는 특성이 있고, 세엽으로 품질이 우수하다. 엽폭이 $2.7{\pm}0.12mm$로 중세엽 형이며, 초장은 $10.3{\pm}3.7cm$로 낮고, 지면으로부터 최하위 엽의 잎몸 기부까지의 길이가 $1.8{\pm}0.15cm$로 낮은 형태적 특성을 갖고 있어 낮은 잔디깎기에도 적응할 수 있는 영양번식형 잔디이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.259-259
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• 2016

This study examined Artificial Neurons Networks model (ANNs) for forecast flash discharge at Southern part of Thailand by using rainfall data and discharge data. The Sungai Kolok River Basin has meant the border crossing between Thailand and Malaysia which watershed drains an area lies in Thailand 691.88 square kilometer from over all 2,175 square kilometer. The river originates in mountainous area of Waeng district then flow through Gulf of Thailand at Narathiwat Province, which the river length is approximately 103 kilometers. Almost every year, flooding seems to have increased in frequency and magnitude which is highly non-linear and complicated phenomena. The purpose of this study is to forecast runoff on Sungai Kolok at X.119A gauge station (Sungai Kolok district, Narathiwat province) for 3 days in advance by using Artificial Neural Networks model (ANNs). 3 daily rainfall stations and 2 daily runoff station have been measured by Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2014 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Coefficient of determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. $R^2$values for first day, second day and third day of runoff forecasting is 0.71, 0.62 and 0.49 respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and real-time operated. In conclusion, the ANNs model is suitable to runoff forecasting during flood incident of Sungai Kolok river because it is straightforward model and require with only a few parameters for simulation.

• 식물분류학회지
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• 제52권4호
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• pp.226-234
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• 2022

The study aims are to examine the characteristics of artificial and natural hybrids between Viola albida var. albida (= albida, from below) and V. albida var. chaerophylloides (= chaerophylloides, from below), and to confirm if hybrids could be fertile and make populations in their native habitats. The 1st filial (= F₁, from below) leaf shape produced by artificial crossing between albida and chaerophylloides was the same as that of V. albida var. takahashii (= takahashii, from below), and F₁ bore also both chasmogamous and cleistogamous flowers. F₁ seed number was 9.6 per cleistogamous pods, which was remarkably less than the average of 38.2 for albida and chaerophylloides, but the germination rate was all similar. The leaf type of self-crossed 2nd offsprings (= F₂, from below) showed all leaf types found in the Viola albida complex, but the ratio of chaerophylloides leaf type was relatively low. Individuals whose F₂ leaf type was restored to albida produced an average of 31.4 seeds per capsule, meaning that fertility was restored. On the other hand, individuals of F₂ takahashii leaf type come to fruition a low average of 10.4 seeds per capsule, which is similar to that of takahashii. The results of crossbreeding experiment, where is their native habitats, were similar to that of laboratory. Both albida and chaerophylloids in Mt. Bulmyeong distribute extensively, but takahashii make a small population only in places where albida and chaerophylloides grow together. Summarizing the above results is suggesting that the speciation of takahashii was done by hybrid between albida and chaerophylloides, and these have been maintained with relatively small population by cleistogamous capsules.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.799-808
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• 2008

국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.101-111
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• 1999

본 논문에서는 정확한 콘크리트 설계강도 분류를 위해 인공지능 기법에 바탕을 둔 증거축적방법에 의한 초음파신호의 패턴인식방법을 제안하였다. 이를 위해 우선 초음파신호의 특징파라메터로 분산, 영점교차횟수, 평균주파수, 자기회귀모델계수 및 선형 켑스트럼계수를 추출하였다. 추출된 특징파라메터들의 각각의 특성을 알아보고, 하나의 특징파라메터로 설계강도의 정확한 분류가 어렵다는 것을 보였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 추출된 다수의 특징파라메터들을 이용하여 설계강도 분류를 증거축적방법을 통해 수행하였다. 또한, 이 증거축적방법을 콘크리트 패턴인식에 적용하기 위해 퍼지매핑 함수를 도입하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다수의 특징파라메터들을 효율적으로 이용하여 92%의 패턴인식률을 보였으며, 이는 기존의 패턴 분류 알고리즘보다 콘크리트 설계강도를 보다 정확하게 분류함을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.782-791
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• 1991

In the fields of pattern recognition such as speech recognition, several new techniques using Artifical Neural network Models have been proposed and implemented. In particular, the Multilayer Perception Model has been shown to be effective in static speech pattern recognition. But speech has dynamic or temporal characteristics and the most important point in implementing speech recognition systems using Artificial Neural Network Models for continuous speech is the learning of dynamic characteristics and the distributed cues and contextual effects that result from temporal characteristics. But Recurrent Multilayer Perceptron Model is known to be able to learn sequence of pattern. In this paper, the results of applying the Recurrent Model which has possibilities of learning tedmporal characteristics of speech to phoneme recognition is presented. The test data consist of 144 Vowel+ Consonant + Vowel speech chains made up of 4 Korean monothongs and 9 Korean plosive consonants. The input parameters of Artificial Neural Network model used are the FFT coefficients, residual error and zero crossing rates. The Baseline model showed a recognition rate of 91% for volwels and 71% for plosive consonants of one male speaker. We obtained better recognition rates from various other experiments compared to the existing multilayer perceptron model, thus showed the recurrent model to be better suited to speech recognition. And the possibility of using Recurrent Models for speech recognition was experimented by changing the configuration of this baseline model.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제69권2호
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• pp.177-191
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• 2019

The local topography has a significant effect on the characteristics of seismic ground motion. This paper investigates the influence of topographic effects on the seismic response of a train-bridge system. A 3-D finite element model with local absorbing boundary conditions is established for the local site. The time histories of seismic ground motion are converted into equivalent loads on the artificial boundary, to obtain the seismic input at the bridge supports. The analysis of the train-bridge system subjected to multi-support seismic excitations is performed, by applying the displacement time histories of the seismic ground motion to the bridge supports. In a case study considering a bridge with a span of 466 m crossing a valley, the seismic response of the train-bridge system is analyzed. The results show that the local topography and the incident angle of seismic waves have a significant effect on the seismic response of the train-bridge system. Leaving these effects out of consideration may lead to unsafe analysis results.

• 대한조선학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.17-29
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• 2004

Internal waves are computed using a ghost fluid method on an unstructured grid. Discontinuities in density and dynamic pressure are captured in one cell without smearing or oscillations along a multimaterial interface. A time-accurate incompressible Navier-Stokes/Euler solver is developed based on a three-point backward difference formula for the physical time marching. Artificial compressibility is introduced with respect to pseudotime and an implicit method is used for the pseudotime iteration. To track evolution of an interface, a level set function is coupled with the governing equations. Roe's flux difference splitting method is used to calculate numerical fluxes of the coupled equations. To get higher order accuracy, dependent variables are reconstructed based on gradients which are calculated using Gauss theorem. For each edge crossing an interface, dynamic pressure is assigned for a ghost node to enforce the continuity of total pressure along the interface. Solitary internal waves are computed and the results are compared with other computational and experimental results.