• The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.155-160
• /
• 2005

Purpose : Many authors have been introduced field in field technique and 3-D conformal radiotherapy that increased the tumor dose as well as decreased the dose of abutting critical organ. These technique have multiple beam direction and small beam segments even below 10 MU(monitor unit)for each field. we have confirmed the influence of low MU on dose output and beam stability. Materials and Methods : To study the dose output, the dose for each field was always 90MU, but it divided into different segment size: 1, 2, 3, 5, 10, 15 segments, 90, 45, 30, 18, 9, 6 MU the measurements were carried out for X-ray energy 4 MV, 6 MV, 10 MV of three LINAC(Varian 600C, 2100C, 2100C, 2100C/D), in addition each measurement was randomly repeated three times for each energy. To study the field symmetry and flatness, X-omat V films were irradiated. After being developed, films were scanned and analyzed using densitometer. Results : Influence of low MU on dose is slightly more increase output about $1.2{\sim}2.9%$ in cGy/mu than 90MU, but may not changed beam quality(flatness or symmetry), Output stability depends on dose rate(PRF)rather than beam energy, field size. Conclusion : Presented result are under the limits(out put<3%, flatness<${\pm}3%$, symmetry<2%). The 3 accelerators are safe to use and to perform conformal radiotherapy treatments in small segments, small MU around 10MU. but Even if the result presented here under the limits, continuous adjustments and periodic QA should be done for use of small MU

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.171-177
• /
• 2011

In order to construct approximation functions for real data, it is necessary to remove the outliers from the measured raw data before constructing the model. Conventionally, visualization and maximum residual error have been used for outlier detection, but they often fail to detect outliers for nonlinear functions with multidimensional input. Although the standard support vector regression based outlier detection methods for nonlinear function with multidimensional input have achieved good performance, they have practical issues in computational cost and parameter adjustments. In this paper we propose a practical approach to outlier detection using support vector regression that reduces computational time and defines outlier threshold suitably. We apply this approach to real data examples for validity.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.199-206
• /
• 1990

연구 I에서 수행한 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN)의 분석 결과와 제안된 능률적 학습 알고리즘들에 의거하여 이차원 비선형 함수치의 출력 모의시험과 팔의 형태에 따라 두개의 목적치를 갖는 2 자유도 머니퓨레이터의 동작지령 산출 모의시험을 행하였다. 특히 2 자유도 머니퓨레이터의 경우, 작업공간에 적절한 입력네트의 변수를 선정하고 하나의 입력공간을 공유하는 두개의 세부 소뇌모델 선형조합 신경망을 서로 연결하는 구조로써 팔의 형태와 목적 지점에 따라 네트를 선정하는 구조를 갖도록 하였다. 제안한 학습 알고리즘의 성능 및 CMLAN의 학습에 따른 효과를 학습이득에 따라 컴퓨터로 모의시험하였으며 그 결과를 분석하였다. 잘 알려진 신경망인 BACK-PROPAGATION 다층(Multi-Layer) 신경망과 함수연결 신경망(Functional Link Net)을 이용한 모의시험 결과를 비교 분석하였다. CMLAN의 학습 능률성은 학습에 소요되는 컴퓨터의 cpu시간과 학습 중의시스템의 최대 편차와 RMS 편차의 변이도 및 최종 시스템 수렴치로서 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.445-445
• /
• 2018

기후변화에 따른 환경오염은 21세기 인류에게 가장 심각한 문제 중의 하나로 대두되고 있다. 환경적인 측면에서 하천오염은 경제적으로 많은 문제를 발생시키고 있다. 이러한 하천오염 문제를 해결하기 위해서는 오염물질의 농도 측적 및 데이터 축적이 필수적이라 할 수 있다. 그러나 일반적으로 오염물질 부하량에 대한 직접적인 측정은 비용 측면에서 쉽지 않은 것이 사실이다. 또한 실시간으로 BOD, COD, TN, TP 등의 자료를 이용하여 예측하는 것에는 자료의 부족성으로 인해 한계가 있다. 본 연구에서는 구글의 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 기계학습을 통한 하천오염 예측을 목적으로 하고 있다. 기계학습을 위하여 텐서플로우를 활용하여 RNN, LSTM 인공신경망 모형을 구축하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 결과치 분석을 위한 자료로는 금강 유역에 위치한 옥천 관측소 충청북도 옥천군 이원면 이원대교에 위치한 $36^{\circ}14'31.0''N$ $127^{\circ}40'02.6''E$의 관측소에서 BOD, COD, DO, 부유물질의 자료를 사용하였다. 모형의 학습을 위해서 입력자료는 수위, 유량, 평균기온, 평균풍속 자료를 2004년 ~ 2017년까지의 14년간의 자료를 사용하였다. 연구를 위해 BOD, COD, DO 부유물질 자료는 물환경정보시스템(http://water.nier.go.kr/)의 자료를 활용하고 수위, 유량등의 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (http://www.wamis.go.kr/)의 자료를 사용하였다. 그러나 수온, 수위, 풍속등의 자료는 일 자료가 있는가 반면 BOD, COD, TN, TP등의 자료는 일 자료가 있지 않아 이를 원활히 활용할 수 있도록 예측을 위한 결과치의 선형보간법을 통해 일 자료를 획득한 후 연구를 하였다. RNN, LSTM의 분석 시 학습속도, 반복시행횟수 sequence length의 길이 등의 값을 조절 하면서 결과치를 분석하였다.

• Composites Research
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.41-52
• /
• 2002

This paper presents the thermo-elastic analysis for searching the behavior of carbon/carbon brake system during the braking period and the 3-D stress analysis to find the shape of the brake disk which is safe to the failure. The mechanical properties of the carbon/carbon brake disk were measured for both in-plane and out of plane directions. The mechanical properties were used as the input of the thermo-elastic analysis and 3-dimensional stress analysis for the brake disk. The gap between rotor clip and clip retainer is an important parameter in the loading transfer mechanism of the rotor disk. The change of gap was considered both the mechanical deformation and thermal deformation. Because the rotor clip and clip retainers were not contacted, they were excluded from the analysis model. Rotor disk was modeled by using the cyclic symmetry condition. The contact problems between rotor clip and key drum as well as between rotor disk and rotor were considered. From the results of the 3-D stress analysis, the stress concentration at the key hole of the brake disk was confirmed. The stress distributions were studied thor the variation of the rotation angle of the contact surface and the radius of curvature at the key hole part.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.186-198
• /
• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
• /
• 1996.10a
• /
• pp.113-117
• /
• 1996

구조물의 진동에 의해 소음이 방사되는 현상은 기계에서 소음의 발생원으로 볼 수 있기 때문에 기게류의 소음을 예측하거나 저감방안을 제시하기 위해서는 구조물의 동특성과 방사특성을 이해하고 있어야 한다. 특히, 엔진블럭, 펀치프레스, 배의 갑판구조물등과 같은 대다수의 소음 발생기계는 평판의 형상을 가진 구조물로서 기계적인 충격 등에 의해 그 표면에서 소음이 발생되므로 강성을 증가시키고, 소음저감을 목적으로 빔과 같은 보강재를 통해 보강되어 있다. 그런데, 해석적인 방법으로는 평판이나 원판 또는 구와 같은 단순한 형태의 특정구조물에 대해서만 그 결과를 얻을 수 있으므로 이와 같은 불연속 평판구조물의 진동 및 방사특성은 평판에 대한 순수 이론으로는 해석이 곤란하여 따라서 본 연구에서는 수치해석적인 방법을 통해 이를 해결하고자 하였다. 수치해석적인 방법으로는 유한요소법(FEM)과 경계요소법(BEM), 및 통계적 에너지 해석기법(SEA)등이 있으며 구조물의 진동-소음연성문제의 경우에 있어서는, 진동해석을 FEM과 SEA으로, 공기 중에서의 방사현상은 BEM으로 예측하고 있다. 본 연구에서는 재질이 균일한 얇은 2차원 평판구조와 보강평판에 대해서 진동특성은 유한요소해석 프로그램을 사용하여 해석하였으며 이때의 진동특성값을 입력데이터로 사용하여 경계요소해석 프로그램으로 방사효율 등을 예측하였다. 또한 이 과정에서 2차원 평판구조의 모우드 밀도와 가진점 모빌리티의 실수값이 가지는 평균치의 물리적 특성을 분석하였으며, 추후 실험을 통해 이를 검증코자 한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.528-533
• /
• 1988

The assignment of boundary conditions for the piston thermal loading analysis in internal combustion engine has been tested using the thermal circuit method with an engine simulation program. In an attempt to examine the accuracy of the employed boundary condition, another thermal boundary condition has been sought for through the electrolytic tank analogue method. Comparison of calculated temperature distributions obtained from these two boundary conditions with measured temperature values reveals that the electrolytic tank analogue method gives excellent agreement. However, the thermal circuit method has been found to be reasonable for practical applications, if modified partially.

• Journal of the KSME
• /
• v.30 no.S1
• /
• pp.67-73
• /
• 1990

1980년대 초에 등장하기 시작한 위크스테이션이 최근에 PC 시장을 누르고 서서히 부상하기 시작 하였고 몇 년 안에는 기존의 PC시장을 점유하리라 예측은 어렵지 않게 되었다. 왜냐하면 위크스 테이션은 기존 PC에 비해 고해상 그래픽스, 고성능 프로세서, 복잡한 공학용 계산능력, 대형 디 스프레이, 특수입력장치, 메모리 증대 그리고 무엇보다도 공학적 응용에서 표준이라 할 수 있는 UNIX O/S를 기본으로 하는 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문이다. 그럼에도 불구하고 PC가 당분간, 아마도 금세기 말까지는, 특히 위크스테이션의 가격이 PC와 경쟁력을 가질 때까지는, 그 위세를 유지할 것으로 예상된다. 그 이유는 PC가 출현한 이후 지난 10년간 PC를 위한 주변장 치와 S/W 개발에 참여한 업체가 무수히 많아 위크스테이션에 비해 PC 이용자의 선택의 폭이 아직도 훨씬 넓다는 이외에 UNIX와 DOS O/S를 모두 채택한 368PC의 등장으로 어느 정도 기존 PC의 단점이 보완되고 있기 때문이다. 앞으로 위크스테이션이 자료 수집 및 처리과정에 까지도 기존 PC를 압도한다 하더라도 결국은 위크스테이션도 개인용 컴퓨터이고 보면 이는 PC의 새 로운 변신으로 보아야겠다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.666-671
• /
• 2006

'Multi modal 인터페이스'란 인간과 기계의 통신을 위해 음성, 키보드, 펜을 이용, 인터페이스를 하는 방법을 말한다. 최근 들어 많은 휴대용 단말기가 보급 되고, 단말기가 소형화, 지능화 되어가고, 단말기의 어플리케이션도 다양해짐에 따라 사용자가 보다 편리하고 쉽게 사용할 수 있는 입력 방법에 기대치가 높아가고 있다. 현재 휴대용 단말기에 가능한 입력장치는 단지 단말기의 버튼이나 터치 패드(PDA 경우)이다. 하지만 장애인의 경우 버튼이나 터치 패드를 사용하기 어렵고, 휴대용 단말기로 게임을 하는데 있어서도, 어려움이 많으며 새로운 게임이나 어플리케이션 개발에도 많은 장애요인이 되고 있다. 이런 문제점들은 극복하기 위하여, 본 논문에서는 휴대용 단말기의 새로운 Multi Modal 인터페이스를 제시 하였다. PDA(Personal Digital Assistants)를 이용하여 더 낳은 재미와 실감을 줄 수 있는 Multi Modal 인터페이스를 개발하였다. 센서를 이용하여 휴대용 단말기를 손목으로 제어를 가능하게 함으로서, 사용자에게 편리하고 색다른 입력 장치를 제공 하였다. 향후 음성 인식 기능이 추가 된다면, 인간과 인간 사이의 통신은 음성과 제스처를 이용하듯이 기계에서는 전통적으로 키보드 나 버튼을 사용하지 않고 인간처럼 음성과 제스처를 통해 통신할 수 있을 것이다. 또한 여기에 진동자를 이용하여 촉감을 부여함으로써, 그 동안 멀티 모달 인터페이스에 소외된 시각 장애인, 노약자들에게도 정보를 제공할 수 있다. 실제로 사람은 시각이나 청각보다 촉각에 훨씬 빠르게 반응한다. 이 시스템을 게임을 하는 사용자한테 적용한다면, 능동적으로 게임참여 함으로서 좀더 실감나는 재미를 제공할 수 있다. 특수한 상황에서는 은밀한 정보를 제공할 수 있으며, 앞으로 개발될 모바일 응용 서비스에 사용될 수 있다.