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Adsorptive removal of atmospheric pollutants over Pyropia tenera chars
Heejin Lee, Rae-su Park, Hyung Won Lee, Yeojin Hong, Yejin Lee, Sung Hoon Park, Sang-Chul Jung, Kyung-Seun Yoo, Jong-Ki Jeon, Young-Kwon 한국탄소학회 Carbon Letters 10 Pages
한국탄소학회 Carbon Letters 2016, Vol.19 10 79-88 (10 pages)
As a replacement for activated carbon, biochar was synthesized and used for the adsorptive removal of formaldehyde and nitrogen oxide. Biochar was produced from the fast pyrolysis of the red marine macro alga, Pyropia tenera. The P. tenera char was then activated with steam, ammonia and KOH to alter its characteristics. The adsorption of formaldehyde, which is one of the main indoor air pollutants, onto the seaweed char was performed using 1-ppm formaldehyde and the char was activated using a... -
산악지역에 GCM 자료를 이용하기 위한 공간 축소방법 개발
김수전, 강나래, 김연수, 이종소, 김형수 한국습지학회 한국습지학회지 10 Pages
한국습지학회 한국습지학회지 2013, Vol.15 No.1 13 115-124 (10 pages)
본 연구에서는 강수의 공간적 편차가 큰 산악지역에서 축소기법을 적용하기 위한 방법론을 마련하고 이를 이용하여 미래 강수특성의 변화를 추정하고자 하였다. 이를 위하여 한반도내 산악지역이라고 할 수 있는 남한강유역을 대상유역으로 선 정하였고 일반적인 축소기법 중의 하나인 신경망과 고도자료를 부가자료로 활용하여 유역의 지형적 특성을 반영할 수 있 는 SKlm 기법을 연계하여 신경망-SKlm 모형(ANN-SKlm : Artificial Neural Network - Simple Kriging with varying local means)을 구축하였다. 유역내 6개의 기상관측소... -
신경망기법을 이용한 수문학적 분해모형
한국습지학회 한국습지학회지 2010, Vol.12 No.3 8 79-97 (19 pages)
본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 수문학적 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망 모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 지지벡터기구 신경망모형(SVM-NNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되 었다. 평가를 위하여 4가지의 통계학적 지표(CC, RMSE, E, AARE)가 각각 제시되었으며, ANOVA 및... -
N-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘과 일반화된 k-절단 서픽스트리를 이용한 확장가능하고 정확한 침입 탐지 기법
강대기, 황기현, Kang. Dae-Ki, Hwang. Gi-Hyun 한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 8 Pages
한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2009, Vol.13 No.4 805-812 (8 pages)
베이스 (naive Bayes) 알고리즘과 서포트 벡터 머신(support vector machines) 알고리즘과 본 연구에서 제안한 n-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘을 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터와 비교하였다. 공개된 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터인 뉴 멕시코 대학(University of New Mexico)의 벤치마크 데이터에 적용해 본 결과에 따르면, n-그램 증강 방법이, n-그램이 나이브 베이스에 직접 적용되는 경우(예: n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스), 생기는 독립성 가정에 대한 위배의 문제도 해결하면서, 동시에 더... -
서포트 벡터 회귀를 이용한 블랙-박스 함수의 최적화
곽민정, 윤민, Kwak. Min-Jung, Yoon. Min 한국통계학회 한국통계학회 논문집 12 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2008, Vol.15 No.1 125-136 (12 pages)
이러한 실험들은 많은 비용이 든다. 이런 경우에는 실험의 횟수를 가능한 적게 하기위하여, 목적함수의 형태를 예측하는 것과 병행하여 최적화를 수행하게 된다. 반응표면분석(Response Surface Methodology, RSM)은 이러한 접근 방법에서 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 목적함수의 예측을 위하여 서포트 벡터 기계(Support Vector Machines, SVM)의 방법을 적용할 것이다. 이러한 접근에서 가장 중요한 과제들 중의 하나는 가능한 실험의 횟수를 적게 하기 위하여 적절하게 표본자료들을 배치하는 것이다. 이러한 목적에 서포트 벡터의... -
지지벡터기계의 변수 선택방법 비교
김광수, 박창이, Kim. Kwangsu, Park. Changyi 한국통계학회 응용통계연구 9 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2013, Vol.26 No.1 131-139 (9 pages)
지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여... -
서포트 벡터 기계에서 TOTAL MARGIN을 이용한 일반화 오차 경계의 개선
한국통계학회 응용통계연구 2004, Vol.17 No.1 75-88 (14 pages)
서포트 벡터 기계(Support Vector Machines, SVMs) 알고리즘은 표본 점들과 분리 초평면 사이의 최소 거리를 최대화하는 것에 관심을 가져왔다. 본 논문은 모든 데이터 점들과 분리 초평면 사이의 거리들을 고려하는 total margin을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 서포트 벡터 기계 알고리즘을 확장하고, 일반화 오차 경계를 개선하게 된다. 새롭게 제안하는 total margin알고리즘이 기존 방법들과의 비교를 통하여 더욱 우수한 수행능력을 가지고 있음을 수치 예제들을 통하여 확인할 수 있다. -
서포트 벡터 기계에서 잡음 영향의 효과적 조절
김철응, 윤민 한국통계학회 응용통계연구 11 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2003, Vol.16 No.2 261-271 (11 pages)
서포트 벡터 기계(Support Vector Machines, SVMs)에서의 일반화 오차의 경계는 훈련점들과 분리 초평면 사이의 최소의 거리에 의존한다. 특히, 소프트 마진 알고리즘은 목표 마진과 slack 벡터의 놈들에 의하여 경계가 결정된다. 이 논문에서는, 자료들에 있어서 잡음들에 의한 오염들을 직접적으로 고려하는 새로운 소프트 마진 알고리즘을 공식화하였다. 그리고, 수치적 예제를 통하여, 제안된 방법과 기존의 소프트 마진 알고리즘을 비교하였다. -
IKONOS 영상을 이용한 토지피복분류 기법 분석
강남이, 박정기, 조기성, 유연, Kang. Nam Yi, Pak. Jung Gi, Cho. Gi Sung, Yeu. Yeon 한국지형공간정보학회 한국지형공간정보학회지 7 Pages
한국지형공간정보학회 한국지형공간정보학회지 2012, Vol.20 No.3 65-71 (7 pages)
효율성을 높이기 위하여 영상자료의 분석과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 전처리 과정 중 연구대상에 대한 통계값에 대한 계산 및 분석을 수행하였으며, 전통적인 분류 기법인 최대우도 분류 외에도 인공신경망 분류와 SVM 분류에 대하여 설명하고 고해상도 위성영상인 IKONOS영상에 각 분류기법을 적용하여 토지피복분류를 하였으며, 각각의 결과를 오차 행렬을 통해 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 다른 분류 기법에 비해 Support Vector Machines(SVM) 분류 기법이 전체 정확도가 약 86%정도로 가장 우위의...
