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Genetic and Pathogenic Characterization of Bacterial Wilt Pathogen, Ralstonia pseudosolanacearum (Ralstonia solanacearum Phylotype I), on Roses in Korea
Ingyeong Lee, Yeong Son Kim, Jin-Won Kim, Duck Hwan Park 한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 10 Pages
한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 2020, 36권 5호 6 440-449 (10 pages)
The purpose of this study was to analyze the genetic and pathogenic characteristics of Ralstonia pseudosolanacearum in roses in Korea, and to examine the similarities and differences between Korean isolates and the first-reported European strains. Between 2017 and 2019, seventeen isolates from rose plants were identified as R. pseudosolanacearum using Ralstonia-specific primers. All 17 isolates were identified as race 1 using race-specific primers, and were confirmed as biovar 3 due to their... -
Tomato Yellow Leaf Curl China Virus Impairs Photosynthesis in the Infected Nicotiana benthamiana with βC1 as an Aggravating Factor
Tahir Farooq, Dandan Liu, Xueping Zhou, Qiuying Yang 한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 9 Pages
한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 2019, 35권 5호 12 521-529 (9 pages)
Tomato yellow leaf curl China virus is a species of the widespread geminiviruses. The infection of Nicotiana benthamiana by Tomato yellow leaf curl China virus (TYLCCNV) causes a reduction in photosynthetic activity, which is part of the viral symptoms. βC1 is a viral factor encoded by the betasatellite DNA (DNAβ) accompanying TYLCCNV. It is a major viral pathogenicity factor of TYLCCNV. To elucidate the effect of βC1 on plants’ photosynthesis, we measured the relative chlorophyll (Chl)... -
이기종 컴퓨팅을 활용한 환율 예측 뉴럴 네트워크 구현
한성현, 이광엽 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2017, 제 7권 제 11호 7 71-79 (9 pages)
본 논문에서는 이기종 컴퓨팅을 활용한 환율 예측 뉴럴 네트워크를 구현했다. 환율 예측에는 많은 양의 데이터가 필요하다. 그에 따라 이러한 데이터를 활용할 수 있는 뉴럴 네트워크를 사용했다. 뉴 럴 네트워크는 크게 학습과 검증의 두 과정을 거친다. 학습은 CPU를 활용했다. 검증에는 Verilog HDL로 작성된 RTL을 FPGA에서 동작 시켰다. 해당 뉴럴 네트워크의 구조는 입력 뉴런 네 개, 히든 뉴런 네 개, 출력 뉴런 한 개를 가진다. 입력 뉴런에는 미국 1달러, 일본 100엔, EU 1유로, 영국 1파 운드의 원화 가치를 사용했다. 입력... -
토사재해 예경보를 위한 초단기 예측강우의 활용에 대한 연구
전환돈, 김수전 한국습지학회 한국습지학회지 9 Pages
한국습지학회 한국습지학회지 2017, Vol.19 No.3 14 366-374 (9 pages)
본 연구의 목적은 토사재해 예경보를 위하여 초단기 예측강우의 적용성을 검토하는 것이다. 초단기 예측자료를 활용하 기 위한 방법으로 신경망 모형을 적용하였다. 여기에서 레이더와 AWS의 관계를 이용하여 신경망을 학습하고 레이더 강우를 초단기 예측강우(MAPLE)로 대체하여 대상지역에 대한 강우량을 예측하였다. 6hr, 12hr, 24hr의 누적강우에 대한 토사재해 예경보기준을 이용하여 MAPLE 예측강우의 적용성을 Test-bed 지점에 설치한 AWS 강우량과 비교 평 가하였다. 평가결과 MAPLE 예측강우를 이용할 경우 AWS를 이용할 경우... -
퍼지 그래픽 시뮬레이터를 이용한 하수처리 시스템 활성오니공정의 최적화
남의석, 박종진, 우광방, Nahm. Eui-Suck, Park. Jong-Jin, Woo. Kwang-Bang 제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 10 Pages
제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 1997, Vol.3 No.2 204-213 (10 pages)
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Wavelet변환과 신경회로망에 의한 위장 영상의 질환 부위 패턴 인식 알고리즘
이상복, 이주신 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 8 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 1999, No.0 70-77 (8 pages)
고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다... -
자기조정 뉴로-퍼지제어기를 이용한 다지역 전력시스템의 부하주파수 제어
정형환, 김상효, 주석민, 허동렬, 이권순, Jeong. Hyeong-Hwan, Kim. Sang-Hyo, Ju. Seok-Min, Heo. Dong-Ryeol, Lee. Gwon-Sun 대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 12 Pages
대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 2000, Vol.49 No.3 95-106 (12 pages)
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인공신경망모델을 이용한 산사태 예측
홍원표, 김원영, 송영석, 임석규 한국지반공학회 韓國地盤工學會論文集 9 Pages
한국지반공학회 韓國地盤工學會論文集 2004, Vol.20 No.8 67-75 (9 pages)
산사태는 인간의 생명과 재산을 위협하는 가장 주요한 자연재해중의 하나이다. 일반적으로 산사태는 토질물성, 지질학적 및 지형학적 특성과 같은 복잡한 문제로 인하여 발생하게 된다. 인공신경망모델은 많은 연구분야에서 적용되고 있으며, 복잡한 문제를 해결하는데 사용되는 유용한 계산방법이다. 본 논문에서는 자연사면의 산사태 발생여부를 조사하기 위하여 오류역전파를 이용한 인공신경망모델을 제안하였다. 제안된 인공신경망 모델은 두가지 경우에 대한 산사태 발생여부의 평가가 가능하다. 한가지는 토질물성데이터만을... -
인공신경 망을 이용한 암반의 투수계수 예측
이인모, 조계춘, 이정학, Lee. In-Mo, Jo. Gye-Chun, Lee. Jeong-Hak 한국지반공학회 韓國地盤工學會誌 14 Pages
한국지반공학회 韓國地盤工學會誌 1997, Vol.13 No.2 77-90 (14 pages)
지하수 거동에 대한 불확실성을 극복하기 위해서 암반 지반의 투수계수를 예측할 수 있는 신뢰적이고 경제적인 방법이 필요하다. 이러한 목적을 위하여 암반의 투수계수 예측 방법에 대한 연구가 수행되어졌다. 인공 신경망 이론을 적용한 투수계수 예측 방법에 대한 일환으로 오차역 전파 학습알고리즘을 이용한 투수계수 예측 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 이 방법의 타당성 검토를 위하여 현장투수시험 결과와 지반물성치들에 적용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 평균오차 범위가 작아 비교적 정착한 투수계수 예측방법임을... -
컬러정보와 오류역전파 알고리즘을 이용한 교통표지판 인식
방걸원, 강대욱, 조완현, Bang. Gul-Won, Kang. Dea-Wook, Cho. Wan-Hyun 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D 10 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D 2007, No.0 809-818 (10 pages)
본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과... -
신경회로망을 이용한 유출수문곡선 모의에 관한 연구
안경수, 김주환, An. Gyeong-Su, Kim. Ju-Hwan 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 13 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 1998, Vol.31 No.1 13-25 (13 pages)
신경회로망은 어떤 사상에 대한 인과관계를 연상기억능력을 통하여 인식할 수 있는 기능을 가지고 있을 뿐 아니라 비선형현상에 대한 적응능력이 뛰어나 수문계의 강우-유출 현상에 대한 적용가능성은 많으나 이를 수문학적으로 검증하는데는 아직 검토단계라 할 수 있으며 적용에 따른 방법론에 대한 연구가 필요하다 할 수있다. 본 연구에서는 하천유역에서 호우의 발생에 따른 하천의 홍수유출수문곡선을 모의하기 위한 블랙박스모형으로서 신경회로망이론의 적용에 따른 문제를 수문학적으로 규명하고자 하였다. 이를 위한 방법으로서... -
신경회로망을 이용한 볼 베어링의 결함진단
양보석, 최성필, 최원호, 김진욱 한국마린엔지니어링학회 韓國舶用機關學會誌 10 Pages
한국마린엔지니어링학회 韓國舶用機關學會誌 1994, Vol.18 No.5 36-45 (10 pages)
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유전자 알고리즘과 합성 성능지수에 의한 최적 퍼지-뉴럴 네트워크 구조의 설계
오성권, 윤기찬, 김현기, Oh. Sung-Kwun, Yoon. Ki-Chan, Kim. Hyun-Ki 제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 11 Pages
제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 2000, Vol.6 No.3 273-283 (11 pages)
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Sustained K＋ Outward Currents are Sensitive to Intracellular Heteropodatoxin2 in CA1 Neurons of Organotypic Cultured Hippocampi of Rats
Sung-CherlJung, Su-YongEun 대한생리학회-대한약리학회 The Korean Journal of Physiology & Pharmacology 6 Pages
대한생리학회-대한약리학회 The Korean Journal of Physiology & Pharmacology 2012, Vol.16 No.5 9 343-348 (6 pages)
Blocking or regulating K+ channels is important for investigating neuronal functions in mammalian brains, because voltage-dependent K+ channels (Kv channels) play roles to regulate membrane excitabilities for synaptic and somatic processings in neurons. Although a number of toxins and chemicals are useful to change gating properties of Kv channels, specific effects of each toxin on a particular Kv subunit have not been sufficiently demonstrated in neurons yet. In this study, we tested...
