• 지구물리와물리탐사
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• 제24권3호
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• pp.89-97
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• 2021

탄성파 자료에서의 단층 해석은 기계학습을 적용하기 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 결과적으로 다양한 형태의 기계학습 기반 단층 해석 기술들이 개발되고 있으며, 특히 합성 자료를 사용해 기계학습 모델을 훈련시키는 연구들이 중점적으로 수행되고 있다. 합성 자료를 사용할 경우 기계학습 모델을 훈련시키기 위한 대량의 자료를 확보하기가 용이하고, 정확한 단층 구조 라벨을 함께 제작할 수 있다는 장점이 있다. 합성 자료로 훈련시킨 모델을 사용해 현장 자료를 해석하기 위해서는 모델 훈련에 사용한 합성 자료가 지질학적으로 현실적이어야 한다. 이 연구에서는 실제 현장 자료와 유사한 합성 자료 제작을 위한 기술을 소개한다. 먼저 현실적인 단층 구조가 포함된 반사계수 모델을 제작한 후 일방향 파동 방정식 모델링을 적용해 효율적으로 겹쌓기 단면을 생성한다. 생성된 겹쌓기 단면에 참반사보정을 적용해 회절파의 영향을 제거하고, 무작위 잡음을 추가함으로써 현장 자료와 비슷한 형태의 합성 자료를 생성할 수 있다. 생성한 합성 자료를 U-Net 구조의 합성곱 신경망 모델에 적용하여 검증한 결과, 현실적으로 만들어진 합성 자료는 현장 자료에 적용이 가능한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 대한금속재료학회지
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• 제49권11호
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• pp.882-892
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• 2011

The influence of rhenium (Re) and ruthenium (Ru) addition on the solidification and solute redistribution behaviors in advanced experimental Ni-base superalloys has been investigated. A series of model alloys with different levels of Re and Ru were designed based on the composition of Ni-6Al-8Ta and were prepared by vacuum arc melting of pure metallic elements. In order to identify the influence of Re and Ru addition on the thermo-physical properties, differential scanning calorimetry analyses were carried out. The results showed that Re addition marginally increases the liquidus temperature of the alloy. However, the ${\gamma}^{\prime}$ solvus was significantly increased at a rate of $8.2^{\circ}C/wt.%$ by the addition of Re. Ru addition, on the other hand, displayed a much weaker effect on the thermo-physical properties or even no effect at all. The microsegregation behavior of solute elements was also quantitatively estimated by an electron probe microanalysis on a sample quenched during directional solidification of primary ${\gamma}$ with the planar solid/liquid interface. It was found that increasing the Re content gradually increases the microsegregation tendency of Re into the dendritic core and ${\gamma}^{\prime}$ forming elements, such as Al and Ta, into the interdendritic area. The strongest effect of Ru addition was found to be Re segregation. Increasing the Ru content up to 6 wt.% significantly alleviated the microsegregation of Re, which resulted in a decrease of Re accumulation in the dendritic core. The influence of Ru on the microstructural stability toward the topologically close-packed phase formation was discussed based on Scheil type calculations with experimentally determined microsegregation results.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.114-125
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• 2023

편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.37-51
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• 2023

그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제10권3호
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• pp.19-27
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• 2003

플립칩 전자패키지에서 칩과 기판(PCB)를 연결할 때, 통상적으로 칩쪽은 금속패드/UBM 처리를 기판 쪽은 표면처리를 한 후 솔더로 연결하는데, 이 때 사용되는 UBM이나 표면처리에 따라, 칩/솔더, PCB/솔더에 생성되는 금속간 화합물의 종류와 두께 및 솔더의 조성이 변하게 되어 궁극적으로 솔더 접합부의 기계적 신뢰성에 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 Cu와 Au/Ni의 두가지 금속 패드가 무연솔더의 저주기 피로특성에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 고찰해 보았다. 저주기 피로 실험은 Cu나 Au/Ni이 표면처리 된 기판에 무연솔더 (Sn-3.5Ag, Sn-3.5Ag-1.5Cu, Sn-3.5Ag-XBi(X=2.5, 7.5), Sn-0.7Cu)를 리플로하여 총변위를 변화시키면서 상온에서 시행하였다. 기판의 표면처리에 관계없이 Sn-3.5Ag, Sn-3.5Ag-XCu(X-0.75, 1.5), Sn-0.7Cu 합금이 Sn-3.5Ag-7.5Bi 합금보다 피로저항성이 현격히 좋았으며, Au/Ni 표면처리한 솔더 접합부가 Cu 처리한 경우보다 피로저항성이 뛰어난 것으로 나타났다. 파괴 후 단면을 조사한 결과 계면에 형성된 금속간 화합물 내에 미세균열이 발견되었는데, Cu 표면처리를 사용한 경우 더 많은 미세균열이 생성된 것을 볼 수 있었다. Sn-3.5Ag, Sn-3.5Ag-Cu(X=0.75, 1.5), Sn-0.7Cu 합금의 경우 금속간 화합물 내에 생기는 미세 균열이 거시 균열로 성장하지 않고 파단은 항상 솔더 내부로 일어난 반면. Bi를 함유한 솔더의 경우, 기판의 표면처리에 상관없이 금속간 화합물/솔더 계면으로 균열이 생성 진전되어 다른 솔더합금에 비해 열악한 피로저항성을 나타내는 것으로 보인다. 이것은 Bi의 금속간화 합물/솔더 입계 편석이나 Bi 합금이 다른 합금에 비해 높은 경도값을 가지는 것에 인한 것으로 보여 진다.

• 보존과학회지
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• 제25권2호
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• pp.207-217
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• 2009

임진왜란 이전의 청동활자인 계미자, 경자자, 을해자 등 10종을 복원하기 위하여 계축자인 동국여지승람의 복원 활자를 통하여 주조할 당시의 합금비율, 주조방법과 각 주조 단계 별 미세조직 변화를 관찰하였다. 청동활자의 평균 조성은 국립중앙박물관에서 소장하고 있는 을해자의 평균 성분조성(Cu: 86.7%, Sn: 9.7%, Pb: 2.3% 등)을 기준으로 하여 구리와 주석, 납의 합금 비율을 구리 87%, 주석 15%, 납 8%로 정하였다. 주요 금속활자를 복원하기 전에 모합금을 제작한 후 다시 모합금을 용융하여 활자를 복원하였다. 1차로 복원한 계축자의 성분조성은 Cu 85.81~87.63%, Sn 9.27~10.51%, Pb 3.05~3.19%의 범위를 보였다. 2차로 복원한 계축자는 1차 주조 후 남은 가지쇠를 용융하여 주조한 것으로서 성분조성은 Cu 87.21~88.09%, Sn 9.06~9.36%, Pb 2.80~3.05%의 범위를 보여주고 있다. 이 결과는 1차로 복원한 활자에 비하여 주석과 납의 함량이 소량 감소하였으나 국립중앙박물관 소장 을해자의 평균조성과는 큰 차이가 없는 것으로 확인되었다. 복원한 계축자의 미세조직을 관찰한 결과 청동의 전형적인 주조조직인 수지상(dendrite)조직이 잘 발달해 있으며, 납편석물들이 조직 내에 산재해 있음을 관찰할 수 있었다. 1차 주조 후 관찰한 미세조직과 남은 가지쇠를 용융하여 2차로 활자를 제작한 후 미세조직을 비교한 결과 1차로 주조한 것에 비하여 2차로 주조한 것이 일부 공석상 영역이 감소한 것으로 보이나 조직별 차이점은 발견하지 못하였다. 조선왕실 금속활자의 체계적이고 과학적인 복원 실험을 통해 활자 주조방법의 기준 및 합금조성의 비율 등을 제시할 수 있었으며 앞으로 활자 복원 연구에도 큰 도움이 될 것으로 본다.

• 한국언론정보학보
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• 제73권
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• pp.56-91
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• 2015

본 연구는 개국 5년차에 접어든 종합편성채널의 독립제작 환경과 관행을 미디어 생산과정의 유연전문화 및 조직 관행 관점에서 구체적으로 살펴보았다. 이를 위해 독립PD, 방송작가, 종편 관계자 등 13명을 심층 인터뷰한 결과, 첫째, 종편은 보도프로그램을 제외한 프로그램제작에서 독립제작에 의존도 높은 유연전문화 제작구조가 정착되었고, 시청률과 성과 중심의 계약 관행으로 인해 다양성이 담보된 프로그램 제작이 어려울 수 있음을 알 수 있었다. 둘째, 일부 채널에서는 지상파 보다 높은 제작비 및 인센티브 제도 등의 제작여건 개선도 있었지만, 이러한 보상체계는 방송사 내부의 경쟁과 독립제작자들 간의 경쟁을 심화시켜 저작권의 일방적 소유, 불공정거래로 이어졌음을 알 수 있었다. 셋째, 신문방송 겸영에 따른 사주의 영향력 뿐 아니라 신문사 출신 관리자의 관리구조로 인한 위계적인 독립제작 관행이 정착될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 종편 내부 관계자와 독립제작자들의 '종합편성'에 대한 인식을 살펴본 결과 일부 종편사 관계자는 다양성보다는 수익과 성과 측면에서 편성 장르와 내용이 우선적인 고려사항이라고 밝혔고, 광고주와 광고국에 의해 독립제작자들의 제작권이 침해받을 경우 다양한 소재와 장르에 대한 접근이 어려움을 알 수 있었다. 따라서 종편채널의 편성과 프로그램 독립제작은 기존의 '외주제작' 정책과 다른 관점에서의 제도적 보완과 규제가 필요함을 논의하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제47권4호
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• pp.224-243
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• 2014

"용재총화", "천공개물", "The Korean Review"등의 고문헌을 통하여 청동유물 제작에 사용된 소재, 거푸집, 합금 등의 주조기술을 확인하였다. 상평통보 복원 주조실험은 "The Korean Review"를 기초한 주물사주조법을 적용하여 황동, 청동 소재의 모전판(母錢版, 鑄錢版)을 제작하였다. 거푸집은 본기(本器)틀과 목틀, 주물사로 구성되는데 본기틀은 주물사를 담는 바깥 틀의 재질에 따라 목틀과 쇠틀로 나뉘며, 주물사는 옅은 황색의 전북 이리사를 사용했다. 주물사주조법으로 상평통보 복원에 사용된 모합금 성분비를 살펴보면, 황동은 "The Korean Review" 기록의 성분비인 Cu 60%, Zn 30%, Pb 10%를 근거로 삼았으며, 실제 복원에는 합금 시 아연과 납이 기화되어 성분비율이 감소될 것을 감안하여 Cu 60%, Zn 35%, Pb 15%로 설정하였다. 청동은 청주시 신봉동유적 출토 해동 통보의 성분비인 Cu 80%, Sn 6%, Pb 14%를 근거로 하였으며, 실제 복원에는 Cu 80%, Sn 11%, Pb 19%로 설정하였다. 주물사주조법에 의한 상평통보 복원은 목재로 부전(父錢)을 먼저 제작하고 목틀과 본기쇠틀을 이용한 거푸집 만들기, 합금, 주조하기, 모전 만들기 등의 과정으로 모전판(母錢版, 鑄錢版)을 복원하였다. 복원된 상평통보의 모합금과 1차 주조, 2차 주조물의 성분분석을 실시한 결과 청동 모합금은 구리는 약 5%가 증가하고 납은 약 4% 손실되었으며, 황동 모합금은 구리는 약 5%가 증가하고 납은 약 4%, 아연은 12%은 감소하여 아연의 손실률이 큰 것을 알 수 있다. 1차, 2차 모전판의 EDS 분석결과 청동 모전판은 1차에 비해 2차에서 납이, 황동 모전판은 아연이 낮게 나온 것은 1차 모전판의 용융과정에서 납과 아연이 기화된 결과로 보인다. 또한 청동과 황동의 모합금과 1차, 2차 주전판의 미세조직에서는 ${\alpha}$상과 크고 작은 납 편석물이 보이고, 황동 모전판에서만 불순물로 보이는 Al, Si 등이 확인되었다.