http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
인공 신경망과 서포트 벡터 머신을 사용한 태양 양성자 플럭스 예보
남지선,문용재,이진이,지은영,박진혜,박종엽,Nam, Ji-Seon,Mun, Yong-Jae,Lee, Jin-Lee,Ji, Eun-Yeong,Park, Jin-Hye,Park, Jong-Yeop 한국천문학회 2012 天文學會報 Vol.37 No.2
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.
성장기Ⅲ급 환자에서 MTA(Modified Tandem Appliance)를 이용한 교정치료
문철현(Cheol-hyun Moon),남지선(Ji-Seon Nam) 대한치과의사협회 2008 대한치과의사협회지 Vol.46 No.2
In growing patients with ClassⅢ malocclusion and midfacial deficiency, the treatment protocol calls for orthopedic maxillary protraction and clinicians chose the facemask therapy generally. But facemask is not esthetic or comfortable to patients because it should be worn extraorally. Consequently it is difficult to obtain patients cooperation, and this often influences the treatment effects negatively. MTA(modified tandem appliance), that is a small intraoral appliance, is carried conveniently and esthetic relatively. So it seemed more patient-friendly than a facemask. While the treatment deffect of this is similar to that of a facemask. This report presents skeletal Claass Ⅲmalocclusion two cases treated by MTA with good results.