• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.118-126
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• 2006

건축공사가 대형화됨에 따라 대규모 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 Support Vector Machine(SVM)을 활용한 흙막이공법 선정모델을 구축하여 제안하였다. SVM은 기본적으로 이원분류를 위한 분류기이기 때문에 이원분류기를 조합한 형태의 다원분류기로 확장하여 모델을 구축하였다. 구축한 SVM 모델을 실제사례에 적용한 결과 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났으며, 따라서 본 연구에서 제시한 SVM 흙막이공법 선정모델은 흙막이공법 선정의 의사결정과정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.250-257
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• 2011

본 논문에서는 이동 카메라 영상에서 움직임 정보와 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 다수의 보행자를 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 연속된 영상의 특징점을 이용하여 카메라 자체의 움직임 보상용 한 후 차 영상과 프로젝션 히스토그램을 통해 움직이는 보행자를 검출한다. 차 영상을 이용한 보행자 검출은 간단한 방법이지만 움직임이 없는 보행자는 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하여 SVM을 이용하여 움직이지 않는 보행자를 검출하였다. SVM은 보행자 검출과 같은 이진 분류 문제에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 영상 내에 보행자가 서로 인접해 있거나 팔과 다리를 과도하게 움직이는 경우 검출하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 정보와 SVM을 이용하여 움직임이 없는 보행자와 보행자가 서로 인접해 있거나 과도한 동작을 취하는 경우에도 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실세계 영상을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 평균 검출률이 94%, FP(False Positive)가 2.8%로 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1681-1689
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• 2010

Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제31권6호
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• pp.53-66
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• 2013

최근 운전자의 보행자-차량 충돌사고 감소를 목적으로 한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 보행자-차량 사고 발생 특성 및 심각도 영향요인 분석을 위하여 다양한 분석방법론을 활용한 보행자 교통사고 분석을 수행하였다. 통계모형과 휴리스틱모형 적용시 각 기법에 따른 결과를 도출함으로써 보행자 사고분석시 분석목적에 적합한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 최근 3년간 발생한 경기도 교통사고자료(2008-2010년)를 활용하여 보행자 교통사고의 발생특성을 분석하였다. 또한, 통계모형인 이항 로지스틱 회귀분석, 순서형 프로빗 모형을 이용하여 보행자 교통사고 심각도 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수를 도출하였으며, 휴리스틱모형인 서포트 벡터 머신, 의사결정나무를 적용하여 교통사고 심각도 분류를 위한 모형을 개발하고 그 결과를 비교분석 하였다. 본 연구의 분석결과는 보행자 교통안전분석의 기초자료로 활용할 수 있으며 향후 국내 보행자-차량 충돌사고 분석시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제11권
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• pp.11-17
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• 1993

완두에 있어서 보다 효율적인 형질전환 방법을 모색하고 형질전환된 개체를 얻고자 본 실험을 수행하여 얻어진 결과는 다음과 같다. 형질전환은 발아중인 완두의 생장점(shoot tip)을 제거한 다음 T-DNA내에 GUS gene과 neomycin phosphotransferase II gene이 들어있는 binary vector를 가진 Agrobacterium tumefaciens를 생장점을 제거한 부위에 감염시켰다. 감염 후 새로 형성된 shoot는 개체당 4~5개였으며, 그중 GUS유전자가 발현하는 shoot만을 정상적인 식물체로 분화 시켰다. 감염부위에서 형성된 shoot에서의 GUS유전자의 발현빈도는 10%내외였다. 이들 개체로 부터 genomic DNA를 분리하여 Dot blot hybridization분석 결과 T-DNA가 식물체 내에 존재함을 알 수 있었고, 수확한 종자를 발아시켜 Sorthern blot hybridization한 결과 T-DNA가 다음세대로 전달되었음이 확인되었으며 형질전환율은 2%이내였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.647-656
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• 2011

1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제10권
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• pp.137-145
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• 1992

본 연구에 사용한 시료는 형성층 유래의 캘러스를 0.01mg/${\ell}$ 2, 4-D, 0.5mg/${\ell}$ BAP, 3% sucrose, 0.75% 한천을 첨가한 MS배지에서 재분화 시킨 개체를 이용하였다. 시료의 대량증식은 1.0mg/${\ell}$ BAP를 첨가한 MS 배지에서 실시하였으며 엽전개는 식물생장조절제가 첨가되지 않은 MS배지로 옮겨서 실행하였다. Agrobacteria를 이용한 형질 전환은 엽절편, 절간조직등을 박테리아를 묻힌 침으로 자극하여 식물체 분화를 유도하였다. 그 결과 엽절편 조직에서는 분화된 식물체를 얻지 못했으나, 절간조직의 측아에서는 49%에 달하는 24개체가 분화되었다. 이들 분화된 줄기는 kanamycin이 100mg/${\ell}$이 함유된 선발 배지에서 일차적인 선발을 하여 최종적으로 GUS 유전자 검정을 한 결과 처음에 접종한 50개체중 형질전환 된 것으로 추정되는 5개체를 얻어서 형질 전환 추정 비율은 10%에 달한 것으로 나타났다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제33권6호
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• pp.608-613
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• 2017

The full-length sequence of a new isolate of Apple chlorotic leaf spot virus (ACLSV) from Korea was divergent, but most closely related to the Japanese isolate A4, at 84% nucleotide identity. The full-length cDNA of the Korean isolate of ACLSV was cloned into a binary vector downstream of the bacteriophage T7 RNA promoter and the Cauliflower mosaic virus 35S promoter. Chenopodium quinoa was successfully infected using in vitro transcripts synthesized using the T7 promoter, detected at 20 days post inoculation (dpi), but did not produce obvious symptoms. Nicotiana occidentalis and C. quinoa were inoculated through agroinfiltration. At 32 dpi the infection rate was evaluated; no C. quinoa plants were infected by agroinfiltration, but infection of N. occidentalis was obtained.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권2호
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• pp.835-838
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• 2016

Background: Lung cancer remains one of the most common cancers in the world, both in terms of new cases (about 13% of total per year) and deaths (nearly one cancer death in five), because of the high case fatality. Errors in lung cancer type or malignant growth determination lead to degraded treatment efficacy, because anticancer strategy depends on tumor morphology. Materials and Methods: We have made an attempt to evaluate effectiveness of machine learning algorithms in the task of lung cancer classification based on gene expression levels. We processed four publicly available data sets. The Dana-Farber Cancer Institute data set contains 203 samples and the task was to classify four cancer types and sound tissue samples. With the University of Michigan data set of 96 samples, the task was to execute a binary classification of adenocarcinoma and non-neoplastic tissues. The University of Toronto data set contains 39 samples and the task was to detect recurrence, while with the Brigham and Women's Hospital data set of 181 samples it was to make a binary classification of malignant pleural mesothelioma and adenocarcinoma. We used the k-nearest neighbor algorithm (k=1, k=5, k=10), naive Bayes classifier with assumption of both a normal distribution of attributes and a distribution through histograms, support vector machine and C4.5 decision tree. Effectiveness of machine learning algorithms was evaluated with the Matthews correlation coefficient. Results: The support vector machine method showed best results among data sets from the Dana-Farber Cancer Institute and Brigham and Women's Hospital. All algorithms with the exception of the C4.5 decision tree showed maximum potential effectiveness in the University of Michigan data set. However, the C4.5 decision tree showed best results for the University of Toronto data set. Conclusions: Machine learning algorithms can be used for lung cancer morphology classification and similar tasks based on gene expression level evaluation.

• 식물조직배양학회지
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• 제21권6호
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• pp.319-326
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• 1994

십자화과 식물의 유용유전자를 cloning하기 위한 기초연구로서 십자화과 식물인 Armoracia rusicna의 재분화계와 형질전환계를 확립하고, gene tagging을 하기 위하여 binary vector에 삽입된 옥수수의 transposon 유전자 Ac/Ds를 도입한 결과, NAA 0.1 mg/L와 BA 1.0 mg/L를 함유한 MS 배지에서 최적의 shoot를 유기할 수 있었으며, MS 기본배지에 옮기면 쉽게 발근을 유도할 수 있었다. 옥수수의 Ac/Ds의 유전자를 잎에 형질전환시킨 결과 8-10%의 형질전환율을 보였으며, 엽병의 경우에도 4%의 형질전환 식물체가 얻어졌다. Kanamycin 100 mg/L 농도에서 선발한 개체를 PCR 분석 및 Southern blot분석을 행하였던 결과 PCR분석으로부터 Ds유전자가 식물에 도입된 것이 확인되었고, Southern blot 분석으로부터 Ac/Ds 모두가 도입된 것이 확인되었다.