직선수로에 설치된 교각 주변의 흐름에 관한 수치해석

최홍윤(Hong-Yun Choi),노경범(Kyong-Bum Roh),진영훈(Young-Hoon Jin),박성천(Sung-Chun Park) 대한토목학회 2006 대한토목학회 학술대회 Vol.2006 No.10

척추측만과 족부의 상관관계 연구

최현임,최홍윤,박흥기,송주영,권영실,남기원,송주민,이윤섭,최진호,김진상,Choi, Hyun-Im,Choi, Hong-Yun,Park, Hung-Ki,Song, Ju-Young,Kown, Young-Shil,Nam, Ki-Won,Song, Ju-Min,Lee, Yun-Seob,Choi, Jin-Ho,Kim, Jin-Sang 대한물리치료학회 2001 대한물리치료학회지 Vol.13 No.2

The object of this thesis is to study the correlation between scoliosis and foot in a theoretical and empirical method. My research process was investigated for 34 students on the forward bending test, foot printer test, feedoscope test, X-ray test and so on. The main results of this study were as follows: 1. There was statistical significance on the correlation between foot length and spine length. 2. Scoliosis angle is the smallest on the pes plannus group and the biggest on the pes cavus group without statistical significance. 3. Left lumbar curve is the smallest, and right thoracic spine curve is the biggest on the left foot pattern group with statistical significance. 4. On the foot weightbearing groups, there was statistical significance both of between left and right foot groups. 5. There was no statistical significance on the t-test analysis between left foot area and right foot area according to scoliosis typology.

불량 데이타를 포함한 신경망 신용 평가 시스템의 개발

김정원,최종욱,최홍윤,정윤,Kim, Jeong-Won,Choi, Jong-Uk,Choi, Hong-Yun,Chuong, Yoon 한국정보처리학회 1994 정보처리논문지 Vol.1 No.2

Many research result conducted by neural network researchers claimed that the degree of generalization of the neural network system is higher or at least equal to that of statistical methods. However, those successful results could be brought only if the neural network was trained by appropriately sound data, having a little of noisy data and being large enough to control noisy data. Real data used in a lot of fields, especially business fields, were not so sound that the network have frequently failed to obtain satisfactory prediction accuracy, the degree of generalization. Enhancing the degree of generalization with noisy data is discussed in this study. The suggestion, which was obtained through a series of experiments, to enhance the degree of generalization is to remove inconsistent data by checking overlapping and inconsistencies. Furthermore, the previous conclusion by other reports is also confirmed that the learning mechanism of neural network takes average value of two inconsistent data included in training set[2]. The interim results of on-going research project are reported in this paper These are ann architecture of the neural network adopted in this project and the whole idea of developing on-line credit evaluation system,being intergration of the expert(resoning)system and the neural network(learning system.Another definite result is corroborated through this study that quickprop,being agopted as a learing algorithm, also has more speedy learning process than does back propagation even in very noisy environment. 지금껏 발표된 많은 연구 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도(정확도) 는 통계적 모델과의 비교 평가에서 그 일반화 정도가 그들과 버금가거나 우수하다는 평가를 받고 있다. 그러나, 이러한 신경망 시스템의 우수한 예측 결과는 불량 데이타 (noisy data)가 거의 없는 건전한 데이타, 혹은 일정량의 불량 데이타를 제어할 수 있을 만큼 충분한 양의 데이타로 신경망을 학습시켰을 경우에만 얻을 수가 있었다. 실제 문제-특히, 경제, 경영상의 문제-를 풀기 위하여 모아진 실 데이타는 신경만 시 스템이 만족할 만한 예측 결과를 보일 수 있을 정도의 건전한 데이타가 못되는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 일정량의 불량 데이타를 포함하고 있는 훈련 데이타 를 통해 신경만을 훈련시킬 경우 신경망 시스템의 일반화 정도를 높일 수 있는 방법 에 대하여 논하였다. 본 연구의 관찰된 실험 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도를 높이기 위해 훈련 데이타에서 같은 입력값을 갖는데도 불구하고 서로 상반되 는 출력값을 갖는 불량 데이타들을 골라내어 신경망 시스템을 훈련시키는 방법을 제 안하였다. 아울러, 두개의 서로 상반된 결과값을 갖는 불량 데이타로 신경만을 훈련 시켰을 경우 두 결과값의 평균값에 의해 신경망의 가중치(weight)조정이 된다는 이전 의 연구결과[25]도 입증되었다. 또한, 본고에서는 현재 진행중에 있는 신경망을 이 용한 신용 평가 시스템 개발에 관한 중간 결과도 기술되어 있다.

SMS모델에 의한 오염물질 이송특성 연구

김정민(Kim Jung Min),최홍윤(Choi Hong Yun),이연길(Lee Yeon Kil),박성천(Park Sung Chun) 대한토목학회 2005 대한토목학회 학술대회 Vol.2005 No.10

인공지능 : 불량 데이타를 포함한 신경망 신용 평가 시스템의 개발

김정원(Kim Jung Won),최종욱(Choi Jong Uk),최홍윤(Choi Hong Yun),정윤(Chung Yoon) 한국정보처리학회 1994 정보처리학회논문지 Vol.1 No.2

지금껏 발표된 많은 연구 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도(정확도)는 통체적 모델과의 비교 평가에서 그 일반화 정도가 그들과 버금가거나 우수하다는 평가를 받고 있다. 그러나, 이러한 신경망 시스템의 우수한 예측 결과는 불량 데이터(noisy data)가 거의 없는 건전한 데이터, 혹은 일정량의 불량 데이터를 제어할 수 있을 만큼의 충분한 양의 데이터로 신경망을 학습시켰을 경우에만 얻을 수가 있었다. 실제 문제-특히, 경제, 경영상의 문제-를 풀기 위하여 모아진 실 데이터는 신경망 시스템이 만족할 만한 예측 결과를 보일 수 있을 정도의 건전한 데이터가 못되는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 일정량의 불량 데이터를 포함하고 있는 훈련 데이터를 통해 신경망을 훈련시킬 경우 신경망 시스템의 일반화 정도를 높일 수 있는 방법에 대하여 논하였다. 본 연구의 관찰된 실험 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도를 높이기 위해 훈련 데이터에서 같은 입력값을 갖는데도 불구하고 서로 상반되는 출력값을 갖는 불량 데이터들을 골라내어 신경망 시스템을 훈련시키는 방법을 제안하였다. 아울러, 두개의 서로 상반된 결과값을 갖는 불량 데이터로 신경망을 훈련 시켰을 경우 두 결과값의 평균값에 의해 신경망의 가중치(weight)조정이 된다는 이전의 연구 결과[25]도 입증되었다. 또한, 본고에서는 현재 진행중에 있는 신경망을 이용한 신용 평가 시스템 개발에 관한 중간 결과도 기술되어 있다. Many research results conducted by neural network researchers claimed that the degree of generalization of the neural network system is higher or at least equal to that of statistical methods. However, those successful results could be brought only if the neural network was trained by appropriately sound data, having a little of noisy data and being large enough to control noisy data. Real data used in a lot of fields, especially business fields, were not so sound that the network gave frequently failed to obtain satisfactory prediction accuracy, the degree of generalization. Enhancing the degree of generalization with noisy data is discussed in this study. The suggestion. which was obtained through a series of experiment, to enhance the degree of generalization is to remove inconsistent data by checking overlapping and inconsistencies. Furthermore, the previous conclusion by other reports is also confirmed that the learning mechanism of neural network takes average value of two inconsistent data included in training set[2]. The interim results of on-going research project are reported is this paper. These are an architecture of the neural network adopted in this project and the whole idea of developing on-line credit evaluation system, being integration of the expert(reasoning) system and the neural network(learning)system. Another definite result is corroborated through this study that quickprop, being adopted as a learning algorithm, also has more speedy learning process than does back propagation even in very noisy environment.

Repletion Mechanism of Catecholamine in PC12 Cells

Choi, Kyung Hee,Choi, Hong Yun,Kim, Mie Young 中央大學校 遺傳工學硏究所 1991 遺傳工學硏究論集 Vol.4 No.1

본 연구에서는 PC12 세포에서 카테콜아민을 방출하는 자극이 고갈된 카테콜아민을 보충시키는 자극으로 작용하는지와 보충에 관련된 기작을 조사하기 위하여, Nicotinic 수용체의 효능제인 Nicotine을 처리하여 TH mRNA수준과 TH효소 활성도를 조사하였다. Nicotine을 단시간 (5, 15, 30분) 처리한 경우 TH mRNA 수준에는 변함이 없었으나 TH효소 활성도는 급격히 증가하여 5분만에 대조군에 비해 295%를 나타내었다. 이상의 결과는 Nicotine에 의해 부분적으로 고갈된 카테콜아민을 보충시키기 위해서는 이미 존재하고 있던 TH 단백질이 변형됨으로써 촉매 활성도가 증가됨을 나타내고 있다. The purpose of the present study was evaluate the functional role of nicotinic receptors in the secretion of catecholamine and to determine whether a signal for the released catecholamine might also function as the signal for compensatory catecholamine repletion by enhancing the biosynthesis of the released catecholamines in rat adrenal pheochromocytoma 12 cells. We examined the mRNA level of tyrosine hydroxylase(TH) gene and activity of TH after treatment of nicotinic receptor agonist to PC12 cells. During the short time treatment (up to 30 min) no significant changes in mRNA level was observed. However, TH enzyme activity rose rapidly in 5 min after treatment of nicotine, reaching a peak corresponding to 295% of the control level. These data suggest that the partially depleted catecholamaine might be compensated by the acute activation of pre-existing TH protein immediately after catecholamine release.