• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권2호
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• pp.129-136
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• 2000

중재적 시술을 위한 자기공명영상(MRI)용 주자석은 수직 자계를 가지는 경우가 대부분인데 본 논문에서는 수직 자계를 발생하는 주자석에 장착할 수 있는 볼록형 경사자계코일을 소개하였다. 중재적 시술에 필요한 고속 촬영을 하기 위해서는 강한 경사자계 및 낮은 코일 인덕턱스가 필요한데 본 논문에서는 이를 효율적으로 실현하기 위해 경사자계코일을 볼록 곡면 위에 실현하였다. 기존 방법에서처럼 평면 위에 경사자계코일을 실현하지 않고 볼록 곡면 위에 실현함으로써 경사자계코일의 자계 강도 특성 및 코일 인덕턱스 특성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 중재적 시술을 위한 경사자계코일 내 공간을 충분히 확보할 수 있다. Prolate spheroid 좌표계에서 표현되는 경사자계코일 면을 정의하였고, 유한요소법을 이용한 볼록형 경사자계코일 설계 방법을 기술하였다. 또한 경사자계코일 면의 곡률에 따라 경사자계코일의 성능이 어떻게 변화하는지에 대한 결과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.247-250
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• 2021

최근 스캠 코인에 의한 피해 사례가 증가함에 따라 대부분의 가상자산 거래소가 상장된 가상자산에 대해 자체적 신뢰도 평가를 수행하고 있으나, 관련 법·제도적 체계의 부재로 인해 여전히 위험이 존재한다. 스캠 코인 여부를 판단하는 기존 서비스는 불명확한 스캠 코인 판별 기준으로 인해 충분히 신뢰하기 어려우며, 지도 학습에 필요한 라벨링 된 데이터셋이 충분하지 않아 관련 연구 또한 한계를 가진다. 본 논문은 클러스터링을 통해 스캠 코인 여부를 판단하는 것을 목표로 한다. 스캠 코인과 정상적인 가상자산을 구분하는 과정에서 유의미한 데이터를 수집하여 클러스터링을 수행하고, 스캠 코인 여부가 라벨링 된 테스트셋을 구성하여 클러스터링 결과를 평가한다. 이를 통해 본 논문이 제시하는 이더리움 기반 토큰에 대한 클러스터링 결과를 기반으로 추후 통일된 스캠 코인 판단 기준을 세울 수 있음을 제안한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권6호
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• pp.651-658
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• 2007

A new tree-structured neural network classifier is proposed for the automatic real-time inspection of cold-rolled steel strip surface defects. The defects are classified into 3 groups such as area type, disk type, area & line type in the first stage of the tree-structured neural network. The defects are classified in more detail into 11 major defect types which are considered as serious defects in the second stage of neural network. The tree-structured neural network classifier consists of 4 different neural networks and optimum features are selected for each neural network classifier by using SFFS algorithm and correlation test. The developed classifier demonstrates very plausible result which is compatible with commercial products having high world-wide market shares.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.61-62
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• 2006

A new neural network classifier is proposed for the automatic real-time surface inspection of high-speed cold steel strips having 11 different types of defects. 46 geometrical and gray-level features are extracted for the defect classification. 3241 samples of Posco's Kwangyang steel factory are used for training and testing the neural network classifier. The developed classifier produces plausible 15% error rate which is much better than 20-30% error rate of human vision inspection adopted in most of domestic steel factories.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권8호
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• pp.80-88
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• 2006

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED illuminator and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of hot rolled steel strip are used to develop KNN (k- Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.379-383
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• 2005

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED light and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of cold roll steel strips are used to develop KNN (k-Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.105-111
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• 2020

이 연구에서는 화학적 열화 및 생물학적 열화에 노출된 콘크리트의 보호를 위해 개발된 글라이코 캘릭스(glycocalix) 코팅재의 응결속도 및 압축강도 발현에 대한 실리케이트계 급결제 혼입의 영향을 검토하였다. 글라이코 캘릭스 코팅재의 적용처에 따라 제안된 단면 뿜어 붙이기용 및 라이닝 공법용 코팅재 배합에서 실리케이트계 급결제의 첨가량을 10mL/L, 25mL/L 및 40mL/L로 변화하였다. 글라이코 캘릭스 코팅재의 경화속도는 박테리아 고정화 재료 양에 의해서도 영향을 받았는데, 40mL/L의 급결제를 첨가한 단면 뿜어 붙이기 및 라이닝 공법용 배합의 종결시간은 각각 80분 및 318분이었다. 급결제를 첨가한 글라이코 캘릭스 코팅재의 강도 발현은 급결제 첨가량이 증가함에 따라 일반 코팅재에 비해 낮은 결과를 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권2호
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• pp.259-266
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• 2010

다중관식 헬리컬 코일형 가스냉각기내 $CO_2$의 열유량과 압력강하는 LMTD 방식을 이용하여 예측하였고 그 결과를 실험값과 비교하였다. $CO_2$와 냉각수의 유량은 각각 0.06~0.075 kg/s이고, 가스냉각기의 냉각압력은 8~10 MPa이다. 초임계 $CO_2$의 냉각시의 열유량과 압력강하는 LMTD 방식을 이용하여 예측하였고, 이때 냉매측 열전달과 압력강하식은 각각 Gnielinski와 Dittus-Boelter 식을 사용하였다. LMTD법으로 예측한 값과 실험값을 비교한 결과, $CO_2$의 열유량과 압력강하는 상대적으로 좋은 일치를 보였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제21권2호
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• pp.224-230
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• 2014

브라질 몬테알레그레 커피와 에티오피아 시다모 커피를 약배전, 중배전, 강배전으로 볶아 색도, 총 페놀 함량, 카페인, 클로로겐산 함량을 분석하였다. 총 페놀함량은 3.06~3.31%, 카페인 함량은 0.81~1.11%로 배전과정 중 큰 차이를 나타내지 않았다. 브라질 커피의 클로로겐산 함량은 2.15%(약배전)에서 1.32%(강배전)으로 감소하였고, 에티오피아 커피의 클로로겐산 함량은 2.27%(약배전)에서 0.49%로 감소하였다. DPPH와 ABTS 라디칼 소거능은 약배전 시료와 강배전 시료간에 큰 차이를 나타내지 않았다. GC를 기초로 한 전자코를 이용하여 배전 정도에 따른 향기패턴을 분석한 결과 향기패턴의 차이를 잘 구분할 수 있었다. 전자혀 분석기술을 이용하여 각기 달리 배전한 시료를 분석한 결과 신맛과 단맛은 배전이 진행됨에 따라 감소했다. 전자코와 전자혀 분석기술은 배전과정 중에 향기와 맛을 평가하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.657-665
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• 2019

본 연구는 전 세계적으로 문제가 대두되고 있는 고령화 사회로 인한 신경성 퇴행 질환인 치매 및 근육통증 치료방법인 경두개 자기 전극에 관한 연구를 진행하였다. 특히 경두개 자기 전극은 두부 표피에 코일을 이용하여 뇌 심층으로 자기를 출력하여 언어능력, 인지능력, 기억력 등의 치매 증상에 의해 저하되는 능력을 향상시키기 위해 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 경두개 자기 전극의 핵심인 코일의 설계를 위하여 Maxwell 3D 프로그램을 통한 시뮬레이션을 진행하였다. 선행 연구로 설계된 코일과 연구 개발을 통한 코일의 시뮬레이션 비교를 한 결과 출력의 경우 기존의 설계된 코일 보다 출력 면에서 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. B-Field, H-Field 두 개의 코일 출력의 그래프는 대칭을 이루는 것을 확인하였으나, 각 코일간의 대칭은 유사 대칭으로 정확한 대칭을 이루지 않는 것으로 확인이 되었다. 이러한 결과를 바탕으로 양 코일을 통한 두부 표피의 출력이 가능한지에 관한 확인을 위해 실험을 진행하였다. 역순방향 2-코일의 분석의 자기장의 경우 최대 출력은 3.3920e+004 H[A_per_meter]로 나타났으며 벡터장의 경우 35도에서 165도 부근에서의 자기장이 가장강한 것으로 나타났지만, 양 방향의 자기 출력으로 인하여 자기 출력이 상쇄가 되는 것을 확인하였다. 순방향 2-코일의 경우 역방향 코일과 비슷한 최대 3.2348e+004H[A_per_meter] 나타났으나 vector field의 경우 순방향 출력 및 두부 표피 출력에 관한 자기 출력이 확인이 되었다. 다만, 출력 코일에서 높이의 변화를 하였을 때, 자기 출력이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.