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육상 기반 해양 폐쇄형 인공생태계를 활용한 해양생태계 위해성 평가: 객관적인 영향 평가 tool 제시
윤성진,Yoon, Sung-Jin 한국환경생물학회 2021 환경생물 : 환경생물학회지 Vol.39 No.1
본 연구에서는 해양생태계 위해성 평가 시 생물학적, 비생물학적 요인에 대한 인공생태계 실험의 초기 안정성을 객관적으로 평가하기 위해 육상 기반 해양 폐쇄형 메조코즘(LMCM) 실험을 수행하였다. 변동계수(CV)의 진폭 변화는 실험의 안정성 분석 자료로 사용하였다. 본 연구에서 LMCM 그룹(200, 400, 600, 1,000 L) 내 비생물학적 실험변수에 대한 CV 값은 20~30% 범위로 유지되었다. 그러나 엽록소-a, 식물플랑크톤 및 동물플랑크톤과 같은 생물학적 요인의 CV 진폭 파이는 600L와 1,000L LMCM 그룹에서 높게 분석되었다. 이와 같은 결과는 실험 초기에 생물학적 변수에 대한 제어가 부족하여 발생한 것으로 해석된다. 또한 ANOVA 분석에 따르면, LMCM 그룹 간 CV 값은 생물학적 요인과 연관된 실험변수들에서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 본 연구에서 생물학적 변수의 안정화는 LMCM 그룹의 크기와 그룹 내 생물의 생태-생리학적 활동의 복잡성을 감안할 때 수질 및 영양염 성분을 제외하면 실험 초기 생물학적 변수의 변동성을 제어하고 유지할 필요가 있으나 현실적으로 어려운 부분이 많았다. 결론적으로 해양에서 과학적 도구로써 인공생태계 실험은 생물학적, 비생물학적 요인을 구분하여 명확한 측정요소(endpoint)를 비교 분석할 수 있는 연구목적 수립, 실험조건의 안정성 유지 및 실험결과를 객관적으로 해석할 수 있는 표준화된 분석 기법의 도입이 필요한 것으로 판단된다. In this study, a land-based marine closed mesocosm (LMCM) experiment was performed to objectively assess the initial stability of an artificial ecosystem experiment against biological and non-biological factors when evaluating ecosystem risk assessment. Changes in the CV (coefficient of value) amplitude were used as data to analyze the stability of the experimental system. The CV of the experimental variables in the LMCM groups (200, 400, 600, and 1,000 L) was maintained within the range of 20-30% for the abiotic variables in this study. However, the difference in CV amplitude in biological factors such as chlorophyll-a, phytoplankton, and zooplankton was high in the 600 L and 1,000 L LMCM groups. This result was interpreted as occurring due to the lack of control over biological variables at the beginning of the experiment. In addition, according to the ANOVA results, significant differences were found in biological contents such as COD (chemical oxygen demand), chlorophyll-a, phosphate, and zooplankton in the CV values between the LMCM groups(p<0.05). In this study, the stabilization of biological variables was necessary to to control and maintain the rate of changes in initial biological variables except for controllable water quality and nutrients. However, given the complexity of the eco-physiological activities of large-scale LMCMs and organisms in the experimental group, it was difficult to do. In conclusion, artificial ecosystem experiments as a scientific tool can distinguish biological and non-biological factors and compare and analyze clear endpoints. Therefore, it is deemed necessary to establish research objectives, select content that can maintain stability, and introduce standardized analysis techniques that can objectively interpret the experimental results.
윤성진,조제광,황인철 대한전기학회 2017 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.4
This paper presents a multi-channel light-emitting diode (LED) driver IC with a currentmode current regulator. The proposed current regulator replaces resistors for current sensing with a sequentially controlled single current sensor and a single regulation loop for sensing and regulating all LED channel currents. This minimizes the current mismatch among the LED channels and increases voltage headroom or, equivalently, power efficiency. The proposed LED driver IC was fabricated in a 0.35-μm BCD 60-V high voltage process, and the chip area is 1.06 mm 2 . The measured maximum power efficiency is 93.4 % from a 12-V input, and the inter-channel current error is smaller than as low as ±1.3 % in overall operating region.
윤성진,최환진,오영환,Yun, Seong-Jin,Choi, Hwan-Jin,Oh, Yung-Hwan 한국음향학회 1997 韓國音響學會誌 Vol.16 No.2
본 논문에서는 대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 확률 발음 사전은 HMM과 같이 단위음소 상태의 Markov chain으로 이루어져 있으며, 각 음소 상태들은 음소들에 대한 확률 분포 함수로 표현된다. 확률 발음 사전의 생성은 음성자료와 음소 모델을 이용하여 음소 단위의 분할과 인식을 통해서 자동으로 생성되게 된다. 제안된 확률 발음 사전은 단어내 변이와 단어간 변이를 모두 효과적으로 표현할 수 있었으며, 인식 모델과 인식기의 특성을 반영함으로써 전체 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있었다. 3000 단어 연속음성인식 실험 결과 확률 발음 사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 23.6%, 문장 오류율은 10% 정도를 감소시킬 수 있었다. In this paper, we propose the stochastic pronunciation lexicon model for large vocabulary continuous speech recognition system. We can regard stochastic lexicon as HMM. This HMM is a stochastic finite state automata consisting of a Markov chain of subword states and each subword state in the baseform has a probability distribution of subword units. In this method, an acoustic representation of a word can be derived automatically from sample sentence utterances and subword unit models. Additionally, the stochastic lexicon is further optimized to the subword model and recognizer. From the experimental result on 3000 word continuous speech recognition, the proposed method reduces word error rate by 23.6% and sentence error rate by 10% compare to methods based on standard phonetic representations of words.
윤성진,송경준,박병길,김완두,강상현,이선용,임현의,Yun, Seongjin,Song, Kyungjun,Park, Byung Kil,Kim, Wandoo,Kang, Sanghyeon,Lee, Sun Yong,Lim, Hyuneui 대한기계학회 2013 대한기계학회 논문집. Transactions of the KSME. C, 산업기술과 혁신 Vol.1 No.2
Even though global warming and humid climate have resulted in an increase of use of dehumidifiers, they are not becoming more common because of high energy consumption. Furthermore, conventional dehumidifier technology finally reaches the limit to increase energy efficiency of water collection. As an alternative, nature-inspired technology may lead to a major breakthrough in the dehumidification performance. In order to improve the efficiency of dehumidifiers, we first analyze the energy consumption of commercial dehumidifiers and then study bioinspired water collection methods adopted by Namib beetles and grass. 기후가 무덥고 습해지면서 제습기의 사용이 증가하고 있지만, 제습기의 에너지 소비가 크고, 전기제품의 사용 증가로 인하여 전력이 부족하기에 제습기의 사용이 보편화되지 못 하고 있다. 제습기술은 오랜 시간 동안 최적화된 기술로써 기존기술을 바탕으로 에너지 효율을 높이는 데에는 한계에 도달했다고 볼 수 있다. 하지만, 높은 에너지 효율, 즉 소비전력이 낮으면서 제습성능이 높은 제습기의 개발 요구가 계속되고 있고, 그 해답은 자연모사기술에서 찾을 수 있다. 이 논문에서는 상용품인 제습기의 소비전력을 분석하고 자연에서 무동력으로 공기 중의 수분을 포집하는 딱정벌레 등껍질이나 식물들로부터 영감을 얻어 에너지 효율을 증가시킬 수 있는 아이디어를 살펴보고자 한다.