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Novel circulatory connection from the acupoint Zhong Wan(CV12) to pancreas
김민수,성백경,최천주,김민수,강대인,소광섭,Kim, Min-Soo,Sung, Baeck-Kyoung,Ogay, Vyacheslav,Choi, Chun-Ju,Kim, Min-Su,Kang, Dae-In,Soh, Kwang-Sup KOREAN PHARMACOPUNCTURE INSTITUTE 2008 Journal of pharmacopuncture Vol.11 No.1
Objectives : Demonstrating a novel circulatory path from the acupoint(CV12) to the pancreas. Method : Alcian blue(1% solution, $20{\mu}l$, pH 7.4) was injected into the acupoint(CV12). Two hours later the surfaces of internal organs were observed by using a stereomicroscope. Results : Alcian blue arrived and colored the omental fat band(OFB) on the pancreas. The OFB connected the head and tail of the pancreas, the pancreas and the spleen, and the pancreas and the stomach. Conclusion : The existence of a novel circulatory path from the acupoint CV12 to the pancreas and its OFB was demonstrated. 목적 : 피부의 경혈(CV12)로부터 췌장으로 액체가 흘러가는 경로가 있음을 보임. 방법 : 생쥐의 중완혈에 푸른색 염료(Alcian blue) 1% 용액을 주입하고, 2시간이 경과한 후 개복하여 내장장기의 표면들을 실체 현미경으로 관찰한다. 결과 : 췌장 위에 있으며, 췌장의 머리부분과 꼬리부분, 췌장과 위장, 췌장과 비장을 연결해주는 망막상의 지방줄(omental fat band)에 Alcian blue가 도달, 착색되었다. 결론 : 중완혈로부터 췌장을 경과하여 망막상의 지방줄에 이르는 액체 순환경로가 있다.
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김민수 한국농촌경제연구원 2016 해외곡물시장동향 Vol.5 No.9
올해 미국의 주요 곡물 작황 상태는 상당히 양호한 수준을 보이고 있을 뿐만 아니라 생산량이 크게 증가할 것으로 전망되면서 주요 곡물 가격은 급격히 하락하였다. 지난 3월 31일자로 미국 농무부는 주요 곡물에 대한 파종 예상 면적 보고서를 발표하였는바, 옥수수의 파종면적이 작년 보다 크게 늘어날 것으로 예상한 반면 대두 및 소맥의 경우 파종 면적은 줄어들 것으로 보았다. 그러나 실제 파종 면적을 근거로 한 미국 농무부의 6월 31일자 파종 면적 보고서에서는 옥수수, 대두, 소맥 등 주요 품목의 파종 면적이 예상치 보다 더 늘어난 것으로 발표되었다. 지난 4월 옥수수 파종기에 미국 중서부 일부 지역에 많은 비가 내려 파종 지연 및 대두로의 파종 전향 등이 이루어져 대두의 파종 면적이 작년 보다 증가한 것으로 나타나는 등 주요 곡물의 생산량 증가 전망은 가격 하락의 요인이 되었다. 그럼에도 불구하고 미국의 기상 여건에 대한 관심이 고조되면서 엘니뇨에 이은 라니냐 현상의 발생으로 여름철 미국 중서부 지역에 극심한 가뭄이 들어 농작물에 대한 큰 피해를 줄 것이라는 예보가 쏟아졌다. 그 결과로 6월 초반까지 곡물 가격은 연중 최고점을 경신하며 상승한 바 있다. 이와 같은 우려에도 불구하고 미국 주요 곡물 산지는 8월 말까지 양호한 날씨가 전개되었으며 옥수수 및 대두 수확을 앞둔 현 시점에서 이상 기온에 따른 급격한 날씨 변화가 없는 한 대풍작이 이루어질 것으로 내다보고 있다. 따라서 미국 농무부의 올해 주요 곡물 작황 및 생육에 관한 보고서들을 면밀하게 살펴봄으로써 주요 곡물의 생산 정도와 품질 등을 파악하는 계기가 되길 바란다.
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AI기반 교량설계 프로세스 자동화를 위한 강화학습 알고리즘과 외부 해석프로그램 간 인터페이스 구축
김민수,최상현 한국전산구조공학회 2021 한국전산구조공학회논문집 Vol.34 No.6
현재 교량과 같은 토목구조물의 설계프로세스는 1차 설계 후 구조 검토를 수행하여 기준에 부적합할 경우 재설계하는 과정을 반복 하여 최종적인 성과품을 만드는 것이 일반적이다. 이러한 반복 과정은 설계에 소요되는 기간을 연장시키는 원인이 되며, 보다 수준 높 은 설계를 위해 투입되어야 할 고급 엔지니어링 인력을 기계적인 단순 반복 작업에 소모하고 있다. 이러한 문제는 설계 과정 자동화를 통하여 해결할 수 있으나, 설계 과정에서 사용되는 해석프로그램은 이러한 자동화에 가장 큰 장애요인이 되어 왔다. 본 연구에서는 기 존 설계 과정 중 반복작업을 대체하고자 강화학습 알고리즘과 외부 해석프로그램을 함께 제어할 수 있는 인터페이스를 포함한 교량 설계 프로세스에 대한 AI기반 자동화 시스템을 구축하였다. 이 연구를 통하여 구축된 시스템의 프로토타입은 2경간 RC라멘교를 대 상으로 제작하였다. 개발된 인터페이스 체계는 향후 최신 AI 및 타 형식의 교량설계 간 연계를 위한 기초기술로써 활용될 수 있을 것 으로 판단된다.. Currently, in the design process of civil structures such as bridges, it is common to make final products by repeating the process of redesigning, if the initial design is found to not meet the standards after a structural review. This iterative process extends the design time, and causes inefficient consumption of engineering manpower, which should be put into higher-level design, on simple repetitive mechanical work. This problem can be resolved by automating the design process, but the external analysis program used in the design process has been the biggest obstacle to such automation. In this study, we constructed an AI-based automation system for the bridge design process, including an interface that could control both a reinforcement learning algorithm, and an external analysis program, to replace the repetitive tasks in the current design process. The prototype of the system built in this study was developed for a 2-span RC Rahmen bridge, which is one of the simplest bridge systems. In the future, it is expected that the developed interface system can be utilized as a basic technology for linking the latest AI with other types of bridge designs.
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2차원 웨이브렛 패킷에 기반한 필기체 문자인식의 특징선택방법
김민수,백장선,이귀상,김수형 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.8
본 논문에서는 문자인식의 특징선택방법으로 2차원 웨이브렛 패킷을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중심특징을 선택하기위한 차원축소 기법으로 주성분분석 기법이 주로 사용된다. 하지만, 주성분분석 기법은 고유시스템에 의존하기 때문에, 이상치나 잡음등에 민감할 뿐만 아니라, 전역적 특징만을 선택 하는 경향이 있다. 때때로, 영상자료의 중요한 특징이 가장자리 부분이나 뾰족한 부분 같은 지역적 정보일 수 있다. 이러한 경우, 주성분분석 기법은 좋은 결과를 줄 수 없다. 또한 고유시스템은 많은 계산시간을 요구한다.본 논문에서 원 자료는 2차원 웨이브렛 패킷기저에 의해 변환되고, 최적 판별 기저가 탐색된 후, 그것으로부터 적절한 특징이 선택된다. 주성분분석 기법과 비교하여, 제안된 방법은 웨이브렛의 좋은 특성에 의해 전역적 특징뿐만 아니라 지역적 특징의 선택이 빠른 계산시간으로 이루어진다.제안된 방법의 성능을 보이기 위해 PCA와 제안된 방법의 인식률의 실험결과가 분석되었다. We propose a new approach to the feature selection for the classification of handwritten characters using two-dimensional(2D) wavelet packet bases. To extract key features of an image data, for the dimension reduction Principal Component Analysis(PCA) has been most frequently used. However PCA relies on the eigenvalue system, it is not only sensitive to outliers and perturbations, but has a tendency to select only global features. Since the important features for the image data are often characterized by local information such as edges and spikes, PCA does not provide good solutions to such problems. Also solving an eigenvalue system usually requires high cost in its computation.In this paper, the original data is transformed with 2D wavelet packet bases and the best discriminant basis is searched, from which relevant features are selected. In contrast to PCA solutions, the fast selection of detailed features as well as global features is possible by virtue of the good properties of wavelets.Experiment results on the recognition rates of PCA and our approach are compared to show the performance of the proposed method.
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