• 대한영상의학회지
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• 제83권1호
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• pp.112-126
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• 2022

목적 연조직 육종의 종양 가장자리 침윤을 예측하기 위한 3T 자기공명영상 텍스처 분석의 가치를 규명한다. 대상과 방법 3T 자기공명영상을 시행하고, 병리학적으로 연조직 육종으로 확인된 31명의 환자를 대상으로 하고, 병리학적인 가장자리 침윤을 표준으로 사용하였다. 연조직 육종에 대한 텍스처 분석은 축상 T1 강조영상, T2 강조영상, 지방억제 조영증강 T1 강조영상, 확산강조영상(b = 800 sec/mm²) 및 현성확산계수 지도 영상에서 이루어졌다. 텍스처 분석에서 얻어진 정량적 변수가 침윤성(infiltrative) 육종과 국한성(circumscribed) 육종에서 차이가 있는지 비교하였다. 결과 총 23명의 연조직 육종에서 병리학적인 가장자리 침윤을 보였다. 침윤성 육종과 국한성 육종은, T1 강조영상 공간 스케일 인자(spatial scaling factor; 이하 SSF) 0, 6에서의 첨도(kurtosis), 조영증강 T1 강조영상(SSF, 0)에서의 첨도, 확산강조영상(SSF, 0)에서의 왜도(skewness), 현성확산계수 지도(SSF 2, 4)에서의 왜도에서 유의한 차이가 있었다(p ≤ 0.046). 자기공명영상 텍스처 소견을 이용한 종양 가장자리 침윤을 예측하는 정확도는 수신자운영특성곡선(receiver operating characteristic; 이하 ROC)의 곡선하 면적(area under the ROC curve) 0.951 (p < 0.001)이었다. 결론 자기공명영상 텍스처 분석은 연조직 육종의 침윤성 가장자리를 예측하는 데 있어 신뢰 할 수 있으며 정확하다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제4권4호
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• pp.1-11
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• 2001

This study was carried out to analyze the characteristics of forest environmental and stream morphological factors by using the quantification theory(I) for evaluation of the watershed stability. Present annual mean sediment yield of erosion control dams were investigated in 167 sites of erosion control dam constructed during 1986 to 1999 in Gyeongbuk. The results obtained from this study were summarized as follows; According to the coefficients of partial correlation, each factor affecting to sediment was shown in order of gravel contents, number of first streams order, number of total streams, length of total streams, forest type, length of main stream, parent rock, stand age, soil texture, stream order, slope gradient, soil depth and aspect. Descriptions of class I were as follow; Igneous rock of parent rock, hardwood stands of forest type, less than 20 year of stand age, less than 30cm of soil depth, sandy clay loam of soil texture, more than 41% of gravel contents, south~east of aspect, 2,501~3,500m of length of main stream, 21~25 of number of total streams, 5,501~10,000m of length of total streams, 3 or more than 4 of stream order, more than 16 of number of first stream orders and more than $31^{\circ}$ of slope gradient. Descriptions of class II were as follow; Metamorphic rock of parent rock, coniferous stands of forest type, more than 25 year of stand age, 31~40cm of soil depth, silt loam of soil texture, 11~20% of gravel contents, north~west of aspect, 2,501~3,500m of length of main stream, 16~20 of number of total streams, 3,501~5,500m of length of total streams, 3 of stream order, 11~15 of number of first stream orders and more than $31^{\circ}$ of slope gradient. Descriptions of class III were as follow; Sedimentary rock of parent rock, mixed stands of forest type, more than 25 year of stand age, more than 51cm of soil depth, silty clay loam of soil texture, less than 10% of gravel contents, south~west of aspect, less than 500m of length of main stream, less than 5 of number of total streams, less than 1,000m of length of total streams, less than 1 of stream order, less than 2 of number of first stream orders and less than $25^{\circ}$ of slope gradient. The prediction method of suitable site for erosion control dam divided into class I, II, and III for the convenience of use. The score of class I evaluated as a very unstable area was more than 8.4494. A score of class II was 8.4493 to 6.0452, it was evaluated as a moderate stable area, and class III was less than 6.0541, it was evaluated as a very stable area.

• 한국식품과학회지
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• 제22권3호
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• pp.325-331
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• 1990

소시지의 세조공정 중의 주 공정인 쿠킹공정에서 가장 영향을 많이 미치는 인자는 쿠킹온도와 상대습도이다. 따라서 쿠킹공정에서 에너지의 효율성을 높이기 위해 상기 인자와 소시지 직경의 변화에 따른 쿠킹시간을 측정하여 쿠킹시간 예측모델식을 수립하였다. 또한 쿠킹 전후의 일반성분 분석과 중량변화 및 각 온도와 상대습도에서의 TPA 분석을 하였다. 쿠킹시간 예측모델식을 SPSS computer program을 이용하여 가장 오차가 적은 범위에서의 예측모델식을 얻었다. 쿠킹시간 예측모델식을 쿠킹온도와 상대습도와 소시지 직경에 대한 각각의 함수관계를 Scattergram을 작성하여 R-square값을 가장 높은 함수를 취하여 각각의 모델식을 수립한 후 독립변수와의 관계를 종합하여 예측값을 구할 수 있는 최종적인 예측모델식을 수립하였다. 또한 소시지 직경 1.5cm에 대한 쿠킹 동안 중량변화는 온도와 상대습도가 적게 소모되어 소시지의 중량변화가 적게 일어남을 알 수 있었다. 물성치를 측정해 본 결과 온도와 상대습도의 변화에 따른 경도와 응집력의 값은 크게 변화가 일어났으나 반면에 탄성과 저작성의 값은 그 변화가 다소 적게 일어남을 알 수 있었다.

• Animal Bioscience
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• 제37권4호
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• pp.555-566
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• 2024

Objective: This study aimed to assess the genetic parameters and accuracy of genomic predictions for twenty-four linear body conformation traits and overall conformation scores in Korean Holstein dairy cows. Methods: A dataset of 2,206 Korean Holsteins was collected, and genotyping was performed using the Illumina Bovine 50K single nucleotide polymorphism (SNP) chip. The traits investigated included body traits (stature, height at front end, chest width, body depth, angularity, body condition score, and locomotion), rump traits (rump angle, rump width, and loin strength), feet and leg traits (rear leg set, rear leg rear view, foot angle, heel depth, and bone quality), udder traits (udder depth, udder texture, udder support, fore udder attachment, front teat placement, front teat length, rear udder height, rear udder width, and rear teat placement), and overall conformation score. Accuracy of genomic predictions was assessed using the single-trait animal model genomic best linear unbiased prediction method implemented in the ASReml-SA v4.2 software. Results: Heritability estimates ranged from 0.10 to 0.50 for body traits, 0.21 to 0.35 for rump traits, 0.13 to 0.29 for feet and leg traits, and 0.05 to 0.46 for udder traits. Rump traits exhibited the highest average heritability (0.29), while feet and leg traits had the lowest estimates (0.21). Accuracy of genomic predictions varied among the twenty-four linear body conformation traits, ranging from 0.26 to 0.49. The heritability and prediction accuracy of genomic estimated breeding value (GEBV) for the overall conformation score were 0.45 and 0.46, respectively. The GEBVs for body conformation traits in Korean Holstein cows had low accuracy, falling below the 50% threshold. Conclusion: The limited response to selection for body conformation traits in Korean Holsteins may be attributed to both the low heritability of these traits and the lower accuracy estimates for GEBVs. Further research is needed to enhance the accuracy of GEBVs and improve the selection response for these traits.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.433-438
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• 2016

본 논문에서는 한우의 근내 지방 부분을 초음파 기기를 이용하여 촬영한 초음파 영상의 특징 분석을 통해 classification 알고리즘을 이용하여 한우의 도체육질 등급을 예측하는 방법을 제안하며, 인체의 초음파 영상을 이용하여 진단 및 치료 검증 과제에 있어 사전 연구로 진행된 연구로, 차후에는 초음파 영상의 분석 범위를 확대할 예정이다. 한우의 초음파 영상을 활용한 경우에는 생체 정보를 한우 개량의 측면에서 생체 육질 정보를 조기에 획득하여 활용함으로써, 도축하지 않고도 육질 및 육량을 측정하여 개량의 속도를 배가시킬 수 있고, 농가 경영 측면에서 출하시기 및 방법의 조절로 농가 수익향상에 일조할 수 있는 중요한 핵심 기술이다. 이에 대한 많은 연구가 미국과 일본을 중심으로 이루어져 왔으며, 특히 기기에 의한 객관적인 측정방법들이 다양하게 연구되고 있지만 정확도가 낮다. 따라서 제안된 연구에서는 한우의 근내 지방 초음파 영상에 특징점 추출 알고리즘과 classification 알고리즘을 적용하여 한우의 도체 육질을 예측하였다. 실험 결과 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인할 수 있었다.

• Near Infrared Analysis
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• 제1권1호
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• pp.27-30
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• 2000

In this study, we investigated the feasibility of non-destructive determination of internal quality factors of Fuji apple fruit using near infrared(NIR) reflectance spectroscopy and developed the calibration models. As the reference methods, refractometer, titration and texture analyzer for sugar content, acidity and firmness were used, respectively. Samples were scanned from 1100∼2500nm with InfraAlyzer 500C spectrometer and SESAME software was used for data analysis. A multiple linear regression(MLR) analysis was performed to develop the calibrations. The correlation coefficient(R) and standard error of prediction(SEP) were as follows; 0.91, 0.41$^{\circ}$Brix for sugar content, 0.90, 0.04% for acidity and 0.84, 0.094 kg for firmness, respectively. This study shows that NIR spectroscopy can be used to evaluate the sugar content acidity and firmness of apple fruit with acceptable accuracy.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.1148-1153
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• 2003

An adequate method for the prediction of machining errors is essential to improve productivity and product quality. But it is known that there is a remarkable difference between values calculated by conventional roughness model and measured values of actual machined surfaces under high efficient cutting condition. This paper introduces the theoretical analysis of characteristic lines of cut remainder to evaluate a geometrical surface roughness accurately. In this study, analytic equations of the characteristic lines are derived from the surface generation mechanism of ball end milling considering the actual trochoidal trajectories of cutting edges. The predicted results are compared with the results of conventional roughness model.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.66-69
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• 2003

This paper presents the procedures for the evaluation of the maximum surface roughness and the shapes of the cut remainder employing the ridge method. The shapes and the heights of the cut remainder are estimated by overlapping adjacent ridges in consideration of the various machining parameters: the feedrate. the path interval. The maximum surface roughness in plane cutting modes are derived as a function of the maximum effective cutter radius, R$\_$eff,max/. and the path interval ratio, $\tau$$\_$fp/, The predicted results are compared with the values estimated by the conventional roughness model.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.459-463
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• 2006

사회가 개인화하고 사용자의 요구가 다양해짐에 따라, 사용자의 감성을 기반으로 하여 서비스를 제공하는 많은 연구와 응용 어플리케이션을 개발되고 있다. 그 중, 시각적인 정보에 대한 인간의 감성은 디자인, 패션, 상품개발과 같은 여러 분야에서 그 중요성이 부각되어 다각적인 측면으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 그러한 연구들이 아직 괄목할 만한 성과를 내지 못하고 있다. 더욱이, 시각 정보로부터 유용한 요소를 추출하고, 감성을 예측하는 자동화된 시스템이 매우 미흡한 실정이다. 그러므로, 본 연구는 칼라와 텍스처를 자동으로 추출하고 그와 관련된 특정 감성에 대해 효율적으로 예측 가능한 직물감성 예측 신경망 시스템을 개발하였다. 또한 칼라와 텍스처와 같은 시각정보와 감성과의 관계를 규명하고자 각 시각 특징을 입력 값으로 하고, 감성 값을 출력 값으로 하는 신경망을 개발하였고 실험을 통해 각 감성에 따라 칼라와 텍스처 요소가 다르게 영향을 미친다는 사실을 증명할 수 있었다.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.86-89
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• 2002

Due to extremely large reduction of area or extrusion ratio in ordinary production of extruded profiles, anisotropy is naturally induced by large severe deformation during the extrusion process. Therefore, the anisotropic properties play a great role in the post processing of extruded profiles, such as in bending. Moreover, undesirable deformation will be involved when the deformation-induced anisotropy is ignored. In order to observe the deformation-induced anisotropy of the thin-walled product, the proposed algorithm is applied to some chosen industrial extrusion processes. In the resent work, the method for prediction of deformation-induced anisotropy employing the Barlats six-component yield potential to the rigid-plastic finite element method is proposed. The proposed algorithm is verified with the comparison to the crystallographic texture analysis, and then applied to the C-section exclusion process using a square die. The predicted anisotropy is then compared with the experimental and computational observations for validating the proposed algorithm.