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- 저자 : 이양성 ( Yang Sung Lee ) (검색결과 7 건)
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경남동북지역(慶南東北地域)의 Bordetella bronchiseptica 보균실태(保菌實態) 및 항체가(抗體價) 수준(水準)에 따른 균분리률(菌分離率) 조사(調査)
정성진 ( Sung Jin Jung ),이양성 ( Yang Sung Lee ),조광제 ( Kwang Je Cho ) 한국가축위생학회 1991 韓國家畜衛生學會誌 Vol.14 No.1
Bordetela bronchiseptica were isolated from nasal swabs of the pigs being raised in Eastern Gyeong Nam area from September to December, 1990. Servey on isolation frequency, antimicrobial susceptibility and serum agglutination antibody titer were carried out. The results obtained were summarized as follows. 1. Isolation of B.bronchiseptica were 47 pigs in 113, shown 41.6 % of isolation rate and isolation rate were higher in non-vaccination group(60.0%) than vaccination group(28.8%). 2. Isolation rate by ages were the lowest below 1 week ages(22.2 %), the highest in 78 weeks ages(55.6%) and sows was shown 39.3%. 3. It was also found that 47 strains of B.bronchiseptica isolated were highly susceptibility to minocyclin, gentamicin, neomycin, colistin and kanamycin, and highly resistant to penicillin, linsmycin, bacitracin, sulphonamides and chloramphenicol. 4. Isolation rate by the difference of seum agglutination antibody titer were more high at low agglutination titer than high agglutination titer.
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V형 홈 형성에 의한 $N^+P$ 접합형 태양전지의 효율 개선
채상훈,김재창,이양성,Chae, Sang-Hun,Kim, Jae-Chang,Lee, Yang-Seong 대한전자공학회 1984 전자공학회지 Vol.21 No.1
결정면이 (100)인 실리콘 웨이퍼 위에 열확산(thermal diffusion)법을 이용하여 표면에 V형 흠이 형성된 N+P 태양전지를 제작하였다. (100) 실리콘 표면에 V형 홈을 형성시키기 위하여 이방성 부식용액으로는 etylendiamine, water, pyrocathecol 혼합용액을 사용하였다. 100mW/㎠의 조명아래에서 V형홈을 형성시킨 태양전지가 효율면에서 일반 평면 N+P 태양전지보다는 2.5∼3.5%, texturized 태양전지보다는 0.4∼0.6%정도의 증가를 보였다. V-groove N+P solar cell is fabricated by thermal diffusion in silicon wafer with (100) crystal structure. To form the V-grooves in (100) silicon surface, a mixture of etylen-diamine, water, pyrocathecol is used as the etchant of anisotropic etching. Under light intensity of 100mW/$\textrm{cm}^2$, the efficiency of the V-groove solar cell is 2.5-3.5% greater than the conventional N+P solar cell and 0.4-0.6% greater than the texturized one.
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심재형,이종혁,윤태훈,김재창,이양성,Shim, Jae-Hyoung,Lee, Jong-Hyeok,Yoon, Tae-Hoon,Kim, Jae-Chang,Lee, Yang-Sung 대한전자공학회 1990 전자공학회논문지 Vol. No.
본 연구에서는, Ohotomo 등이 모음의 학습과 인식을 위해 구성한 BP 구조 신경망의 학습을 위해 사용하였던 입력 패턴의 방법을 보완하여, 포만트 주파수의 대역폭을 고려한 측면값을 학습용 입력패턴에 두어 수렵 속도와 인식율을 높이고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법이 오인식율에서는 $30{\%}$정도의 감소와 수렴 속도며에서는 $7{\%}$의 증가를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다. In this work Ohotomo et al., neural network model for learning and recognizing vowels is modified in order to reduce the time for learning and the possibility of incorrect recognition. In this modification, the finite bandwidth of formant frequencies of vowels are taken into consider-ations in coding input patterns. Computer simulations show that the modification reduces not only the possibility of incorrect recognition by about $30{\%}$ but also the time for learning by about $7{\%}$.
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김길중,최석,남기곤,윤태훈,김재창,박의열,이양성,Kim, Gil-Jung,Choi, Sug,Nam, Ki-Gon,Yoon, Tae-Hoon,Kim, Jae-Chang,Park, Ui-Yul,Lee, Yang-Sung 한국통신학회 1992 韓國通信學會論文誌 Vol.17 No.2
본 연구는 온라인 한글 필기체 인식을 위한 전처리 단계로서 다층구조 신경망을 이용하여 한글 자획의 특징을 추출하였다. 특징추출을 위한 신경망은 경쟁 자율학습하는 특성을 가진 Masking field 모델을 이용하여 구성하였다. 이 모델에 의해서 off영역이 없는 on영역만의 수용영역을 구성하여 한글 자획에 내포된 방향, 연결점 및 모서리 특징 추축을 병렬처리하였고, 이 모델의 수정에 의하여 방향유지특성을 구현하였다. 입력자획의 폭이 한 화소로 제한됨에 따라 입력 정보의 교란을 설정한 수용영역에 의하여 제거 할 수 있었다. 구성한 신경망은 순차적으로 입력되는 자획으로부터 동필특징을 추출하고, 이것을 집적하여 자획 특징을 추출한다. 한글자획의 특징추출 결과는 자획내의 방향특징들의 통계적 분포에 따르는 출력을 얻을 수 있었으며, 자획패턴이 고정되지 않은 온라인 한글 필기체의 자획인식에 유용하리라 생각된다. This paper describes a feature extraction process by using a multi-layer neural network and is applied to the Korean stroke pattern for on line hand written character recognition, In the first layer the features are detected during the writing process and in the second layer the stroke specific features are extracted. A modified Masking field algorithm for direction co9nstancy has been used in this neural network and the resulting action potential of stroke specific features represents statistical distribution of the features in the on-line input stroke pattern and these results can be used in the recognition of on-line hand written Korean characters successfully.
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돼지 분만시기의 조절에 관하여: 4. 자궁평활근의 운동성에 대한 Prostaglandin F2α의 영향
심철수 ( Cheol Soo Shim ),정성진 ( Sung Jin Jung ),이양성 ( Yang Sung Lee ),임종옥 ( Jong Ok Lim ) 한국가축위생학회 1995 韓國家畜衛生學會誌 Vol.18 No.3
The effects of prostaglandin F2α were investigated on the uterine smooth muscle motility in the pig. The results were summarized as follows: 1. Prostaglandin F2α caused the contraction of the porcine uterine smooth muscle and the contractile responses increased between the concentration of prostaglandine F2α 10(-9) M and 5×10(-8) M with a dose-dependent manner. 2. The contractile response induced by prostaglandine F2α(10(-8) M) was not blocked by pretreatment with cholinergic receptor blocker, atropine (10(-6) M). 3. The contractile response induced by prostaglandine F2α(10(-8) M) was not blocked by pretreament with α-adrenergic receptor blocker, phentolamine (10(-6) M) and β-adrenergic receptor blocker, propranolol(10(-6) M). From these results, it was concluded that the effects of uterine smooth muscle by prostaglandine F2α were only the contraction mediated by prostaglandine F2α receptor in pig, and that it may not be related to the cholinergic and adrenergic receptor.
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순서정보에 의한 한글자획 온라인 인식을 위한 신경회로망에 관한 연구
김길중,최석,이종혁,남기곤,윤태훈,김재창,박의열,이양성,Kim, Gil-Jung,Choi, Sug,Lee, Jong-Hyeok,Nam, Ki-Gon,Yoon, Tae-Hoon,Kim, Jae-Chang,Park, Ui-Yul,Lee, Yang-Sung 한국통신학회 1992 韓國通信學會論文誌 Vol.17 No.12
본 연구에서는 한글자획을 온라인으로 인식하는 다층구조 신경회로망을 제안하였다. 입력되는 자획패턴에 대하여 전자펜의 현재 위치에 $4{\times}4$ 크기의 윈도우를 덧씌워 부분패턴으로 분리하고, 분리된 부분패턴내의 두드러진 특징을 추출한다. 이 특징들은 상층에서 취합되고, 취합된 자획특징은 추출된 특징의 통계적인 분포를 나타내며, 이 자획특징에 의해서 자획이 분류되어 인식된다. 본 연구에서는 처리할 정보량을 줄이고자 자획정보가 집중되어 있는 자획의 첫부분과 끝부분에서 자획특징을 추출하며 '?', '?'과 같은 모서리 특징을 갖는 자획은 첫부분과 끝부분에서 추출되는 자획특징간의 순서정보를 이용하였다. 제안 된 자획인식시스템은 구조가 단순하고, 처리속도의 개선이 기대된다. This paper proposes an on-line recognition system of Korean strokes using multi-layer neural network with tracing the stroke pattern. The system segments the stroke pattern into subpatterns, detects prominent stroke features in the subpatterns and integrates all the activation values of features in the related subpatterns. The activation values of the integrated stroke-specific features represent statistic characteristics of features and contributes for classifying the stroke pattern. Since the informations in Korean strokes are concentrated in the first and last parts of the strokes, the system extracts stroke-specific features in these parts attentatively and infers corner features using the sequential information of the extracted stroke-specific features in the first and last part of strokes the system is relatively simple in structure and rapid in on-line recognition of hand-written Korean strokes.
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