• 한국항공우주학회지
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• 제39권8호
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• pp.689-701
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• 2011

본 연구에서는 착빙 환경 요소와 결빙 형상 파라미터의 관계를 자가조직도와 분산분석을 활용하여 분석하였다. 결빙 형상에 영향을 미치는 외기 조건으로 자유류 속도, 대기온도, 대기중 물방울 함유량(LWC), 액적의 평균 직경(MVD)을 선정하였다. 그리고 결빙 형상의 특징이 되는 파라미터로 최대 두께, 결빙한계(Icing limit), 결빙 진행 방향, 결빙면적을 선정하였다. 자가 조직도의 결과는 결빙형상 파라미터에 관계가 있는 외기 조건에 대한 정성적인 관계를 제시하였고 분산분석의 결과는 형상 파라미터에 대한 외기 조건의 영향력의 상대적인 크기와 순위를 정량적으로 제시하였다.

• 한국조경학회지
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• 제31권1호
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• pp.11-22
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• 2003

This landscape design proposal was presented to a design competition for the Incheon-city Southern Region Integrated Disposal Treatment Facility. The site is located in Dongchun-dong, Yeonsu-gu, Incheon. The main design concepts are as follows: First, considering connection of the site with surrounding water, inner sea is designed as an environmentally friendly place and as a leisure-sports theme park in which several sports facilities and relaxing places are arranged. It is also designed for everyone: people of all ages, disabled, workers, visitors and local residents. The design was processed on the basis of survey, analysis of surrounding competing facilities and SWOT analysis. Second, the ecological planting model was developed by analyzing the natural vegetation map in the surrounding area and planted vegetation types in the seaside reclamation area. The model was then applied to the ecological community, park area and roadside trees, so as to harmonize with the local habitat. Third, the project is intended to launch private capital for managing the sports park and golf course. This will enable a entrepreneur to make flexible plans for golf training field that is expected to yield a good financial return. It is expected that this design would serve the local residents as a symbolic, environmentally friendly leisure-sports theme park.

• Journal of the korean society of oceanography
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• 제31권2호
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• pp.43-54
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• 1996

Jinhae Bay, one of the largest tidal bays on the southern coast of Korea, is an area with thick accumulations of recent, fine-grained sediments, mainly supplied from the Nakdong River. The preponderance of silt and clay particles reflects the large quantity of sediments transported in suspension. Although the clay mineral assemblage is similar to that derived from the nearby Nakdong River, relatively high concentration (3-9%) of smectite suggests some local input of fine particles from several streams around the bay or some contribution from the offshore water that may be influenced by the Tsushima Current. The content of organic matters in sediments is as high as 12%, and their C/N ratios imply that they are comprised of mixtures derived from marine plankton and terrestrial plants. $^{210}Pb$ excess activity profiles of sediment cores yield an average sedimentation rate (a 100-year time scale) of about 2-5 mm/yr, which coincides well with the long-term sedimentation rate (a 1000-year time scale) estimated from the sediment isopach map. On the basis of sediment bulk density and sedimentation rate, an annual sink of mud in the bay is estimated approximately 1.0 ${\times}$ $10^{6}$ tons per year.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3942-3961
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• 2019

Recently, the models of deep super-resolution networks can successfully learn the non-linear mapping from the low-resolution inputs to high-resolution outputs. However, for large scaling factors, this approach has difficulties in learning the relation of low-resolution to high-resolution images, which lead to the poor restoration. In this paper, we propose Stage Generative Adversarial Networks (Stage-GAN) with semantic maps for image super-resolution (SR) in large scaling factors. We decompose the task of image super-resolution into a novel semantic map based reconstruction and refinement process. In the initial stage, the semantic maps based on the given low-resolution images can be generated by Stage-0 GAN. In the next stage, the generated semantic maps from Stage-0 and corresponding low-resolution images can be used to yield high-resolution images by Stage-1 GAN. In order to remove the reconstruction artifacts and blurs for high-resolution images, Stage-2 GAN based post-processing module is proposed in the last stage, which can reconstruct high-resolution images with photo-realistic details. Extensive experiments and comparisons with other SR methods demonstrate that our proposed method can restore photo-realistic images with visual improvements. For scale factor ${\times}8$, our method performs favorably against other methods in terms of gradients similarity.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.208-215
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• 2023

Deep learning techniques provide powerful solutions to several pattern-recognition problems, including Raman spectral classification. However, these networks require large amounts of labeled data to perform well. Labeled data, which are typically obtained in a laboratory, can potentially be alleviated by data augmentation. This study investigated various data augmentation techniques and applied multiple deep learning methods to Raman spectral classification. Raman spectra yield fingerprint-like information about chemical compositions, but are prone to noise when the particles of the material are small. Five augmentation models were investigated to build robust deep learning classifiers: weighted sums of spectral signals, imitated chemical backgrounds, extended multiplicative signal augmentation, and generated Gaussian and Poisson-distributed noise. We compared the performance of nine state-of-the-art convolutional neural networks with all the augmentation techniques. The LeNet5 models with background noise augmentation yielded the highest accuracy when tested on real-world Raman spectral classification at 88.33% accuracy. A class activation map of the model was generated to provide a qualitative observation of the results.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.382-388
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• 2011

Being aware of the risk in advance necessitates intricate processes but is feasible. Although previous studies have demonstrated high accuracy, their performance still leaves room for improvement. A self-organizing feature map (SOM) based neurofuzzy model is developed in this study to provide another alternative for forecasting corporate financial distress. The model is designed to yield high prediction accuracy, as well as reference rules for evaluating corporate financial status. As a database, the study collects all financial reports from listed construction companies during the latest decade, resulting in over 1000 effective samples. The proportion of "failed" and "non-failed" companies is approximately 1:2. Each financial report is comprised of 25 ratios which are set as the input variable s. The proposed model integrates the concepts of pattern classification, fuzzy modeling and SOM-based optimization to predict corporate financial distress. The results exhibit a high accuracy rate at 85.1%. This model outperforms previous tools. A total of 97 rules are extracted from the proposed model which can be also used as reference for construction practitioners. Users may easily identify their corporate financial status by using these rules.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.243-251
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• 2018

작물 생산량의 시 공간적 분석은 정책입안자와 이해관계자들에게 중요한 정보를 제공할 수 있으나, 이를 위해서는 공간적 기상자료를 처리하고 이에 맞추어 작물 모형을 구동할 수 있는 작업들이 필요하다. 이에 따라 DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer)을 기반으로 지역내 작물 생산성 자료를 생산할 수 있는 자동화 시스템을 개발하고자 하였다. 이 시스템은 전문적인 컴퓨터 프로그래머가 아니더라도 사용가능한 R과 shell script를 기반으로 개발되었다. 먼저, 격자형 기상자료의 각 격자에 해당하는 정보를 텍스트 형식의 기상 입력자료 형식으로 변환하는 기능을 가지는 모듈을 작성하였다. 다음으로 R 패키지를 사용하여 GIS자료 처리와 병렬 처리기능이 구현된 R script을 작성하였다. 또한, 작물 모델을 자동으로 구동하는 기능을 shell script를 사용하여 구현하였다. 사례 연구로, 미국 Illinois 주에서 콩의 최대 수량을 얻을 수 있는 재배관리 조건의 공간적인 분포를 파악하고자 하였다. 개발된 도구를 통해 AgMERRA 자료로부터 Illinois 주의 1981 - 2005년 까지의 기상입력자료를 생산하였다. 해당 지역에서 1개의 CPU 코어를 사용하여 1년간의 자료를 처리하기 위해 7.38 시간이 걸렸으나, 병렬처리를 통해 16개의 CPU 코어를 사용하였을 때 처리 시간이 크게 줄어, 35분만에 처리가 가능하였다. 이렇게 생산된 기상 입력자료들을 작물 모형 자동 구동 시스템에 활용하여 해당 지역에서의 최대 수량과, 최대 수량을 가지는 성숙군 및 파종일 지도를 작성할 수 있었다. 특히, 본 연구에서 개발된 도구는 DSSAT 모델뿐만 아니라 국내에서 사용되는 다른 작물모델들에게 적용될 수 있어 공간적 작물 생산성 평가에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제18권5호
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• pp.755-763
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• 2011

본 실험은 반응표면분석법을 이용하여 진피 에탄올 추출물의 이화학적 특성을 모니터링 하였다. 진피의 에탄올 추출조건의 최적화를 위하여 예비실험 결과에 따라 요인변수들 중 시료대 용매비를 20 mL/g로 고정하여 반응표면을 나타내었다. 추출조건에 따른 수율 및 총 폴리페놀함량의 최대값은 예측된 정상점에서 능선분석을 실시하여 본 결과, 36.31%와 13.86 mg/mL이었다. 추출조건별 총 플라보노이드함량은 3.19~6.67 mg/mL의 범위였으며, 결과에 대한 반응표면 회귀식의 R2는 0.8986로 5%이내의 유의수준에서 인정되었는데 에탄올농도보다 추출온도에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 전자공여능에 대한 회귀식의 R2는 0.8646로 10%이내의 유의수준에서 유의성이 인정되었으며, 추출조건에 따른 hesperidin함량은 0.4282~3.823 mg/mL의 범위였으며, 추출온도보다는 에탄올농도에 많은 영향을 받음을 알 수 있었다. 진피 추출물의 특성인 수율, 총 폴리페놀함량, 총 플라보노이드함량, 전자공여능, hesperidin함량에 대해 contour map을 superimposing하여 얻은 최적 추출조건의 범위는 시료대 용매비 20 mL/g, 에탄올 농도 55~73%, 추출온도 $89\sim95^{\circ}C$로 예측되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제1권1호
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• pp.12-19
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• 1999

생육기간중 여러 지점의 일별 기상자료에 의해 작물모형을 구동시킴으로써 벼 생육상황의 지역변이를 용이하게 감시할 수 있는 농업기상학적 작황진단기법을 경기도내 168개 읍면에 적용하였다. 기상, 토양, 재배관리 및 품종정보를 각 읍면별로 미리 준비하였다. 모형은 조생종 및 중생종 벼 특성을 갖도록 조정된 CERES-rice로서 예비실험 결과 출수기와 생리적 성숙기 예측은 적절한 것으로 나타났고, 수량은 약간 과다추정이었다. 1997년 기상자료를 이용하여 경기도 내 각 읍면별 정조수량을 추정한 다음 재배면적 가중평균을 구해 이를 시군별로 통합하여 농림부 쌀 생산량 조사자료와 비교하였다. 생육모의에 의한 시군별 단위면적당 수량 추정값의 RMSE는 1035.9였다. 최근 9년간 평균수량에 대한 1997년의 상대수량을 계산한 결과 농림부 자료에 의해 수량증가로 판정된 26개 시군 가운데 22개에서 동일한 경향을 얻었다.

• 생명과학회지
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• 제25권9호
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• pp.1059-1071
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• 2015

수박과 멜론은 경제적 중요성을 지니는 대표적인 박과 작물이다. 최근 유전자 지도 작성 및 차세대 유전체 염기서열 분석에 기반한 분자마커 개발과 염기서열변이 탐색은 마커 이용 선발 및 여교잡 등 분자육종을 통한 품종육성에 필수적 기술이다. 본 연구에서는 이들 작물에 대한 국내외 유전체 분석 과 분자마커 개발 현황에 대해 분석ㆍ정리함으로서 향후 분자육종에 활용할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 수박과 멜론은 참조유전체의 염기서열이 밝혀졌으며 다수의 유전자 지도가 작성되어 수량, 과특성, 내병성과 같은 주요 형질과 연관된 마커의 개발과 관련 유전자의 탐색이 꾸준히 진행되고 있다. 현재까지 해외에서 보고된 유전자지도는 수박 멜론 각 각 16종 이상이며, 40개 이상의 주요형질에 대한 유전자좌와 연관 마커들이 존재한다. 더욱이 고밀도 유전자 지도와 유전자지도 기반 클로닝을 통해 이러한 형질을 조절하는 기능 유전자에 정보가 밝혀지고 있다. 또한 참조게놈정보를 기반으로 한 다양한 유전자원의 전장유전체염기서열 재분석이 꾸준히 이루어지고 있다. 새로운 분자마커의 자체적 개발과 더불어 이와 같이 현재 활용 가능한 공개된 마커들의 정보를 통해 유전체학 이용 육종과정을 크게 앞당길 수 있을 것이다.