• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.791-801
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• 2019

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 다양한 불규칙 아크 파형 때문에, 실제 환경에서는 아크 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서, 기존의 부족한 특징 데이터를 증가시켜, 성능을 개선하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 입력신호를 변분 모드 분할을 통해 원신호를 분할한 후 통계적 특징을 추출한다. 변분 모드 분할으로부터 추출한 통계적 특징의 성능이 원신호로부터 얻은 특징보다 개선된 성능을 얻는다. 아크 분류기로 인공 신경망을 이용하고, 14,000개의 학습 데이터에 적용한 결과 VMD의 사용이 약 4%의 아크 검출 성능을 높혔다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.11-18
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• 2022

신약 디자인은 단백질 수용체와 같은 생물학적 표적과 상호작용할 수 있는 약물 후보물질을 식별하는 과정이다. 전통적인 신약 디자인 연구는 약물 후보 물질 탐색과 약물 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약을 개발하기 위해서는 10년 이상의 장시간이 요구된다. 이러한 기간을 단축하고 효율적으로 신약 후보 물질을 발굴하기 위하여 심층 학습 기반의 방법들이 연구되고 있다. 많은 심층학습 기반의 모델들은 SMILES 문자열로 표현된 화합물을 재귀신경망을 통해 학습 및 생성하고 있으나, 재귀신경망은 훈련시간이 길고 복잡한 분자식의 규칙을 학습시키기 어려운 단점이 있어서 개선의 여지가 남아있다. 본 연구에서는 self-attention과 variational autoencoder를 활용하여 SMILES 문자열을 생성하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 신약 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/26로 단축하는 것뿐만 아니라 유효한 SMILES를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다.

• 한국자기학회지
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• 제1권2호
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• pp.79-84
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• 1991

개 영역 교류자장 문제 해석을 위해 구부범함수를 사용한 변분법을 제시한다. 이 방법에 사용되는 국부범함수는 유한요소영역에 대한 영역적 분항과 유한요소영역과 무한요소영역 사이의 공유 경계면에 대한 경계적분항의 합으로써 이루어 진다. 경계적분항은 무한 계산영역에 대한 범함수의 무 한요소영역에 대한 영역적분항을 고유경계면에 대한 경계적분으로 치환시킴으로써 얻어진다. 본 논문 에서 제시한 방법을 이론해를 알고 있는 모델에 적요시켜 수치해석 결과를 얻고 그 결과를 이론해와 비교하여 보았다. 본 방법을 사용함으로써 이론해와 잘 일치하는 수치해석 결과를 덩었으며, 그리고 개 영역 교류자장 문제해석에 있어서 계산영역을 축소시킬 수 있기 때문에 컴퓨터 기억용량 감소 및 계산시간을 대폭 단축 시킬 수 있을 것이다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.909-914
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• 1998

제어봉구동장치는 원자력발전소에서 사용되는 기기로서, 가늘고 긴 수직 외팔보의 형상을 하고 있어 지진과 같은 동적하중에 취약한 구조를 갖고 있다. 따라서 발전소가 건설되는 지반의 다양한 지진하중에 대한 동적해석이 중요한 설계요건으로 되어 있다. 본 논문에서는 제어봉구동장치의 고유진동수를 제어하기 위한 기초연구로써 제어봉구동장치의 설계변경이 동적특성에 미치는 영향, 즉 고유진동수에 대한 설계 민감도 해석을 수행하였다. 해석 방법으로는 유한요소 프로그램의 구조 해석 결과에 변분법을 이용한 설계 민감도법을 사용하였다. 해석 결과는 유한차분에의한 결과와 일치함을 보였고, 제어봉구동장치의 초기설계 단계에서 유용한 정보로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 이러한 결과는 최적설계 프로그램등과 연계되어 구조물의 설계 개선에 많은 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.321-328
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• 1989

유한요소법을 이용하여 유전체 도파관의 전파특성을 해석하였다. 자계 3성분에 의한 변분표현방식 Galerkin법을 적용하여 주파수를 파라메터로 해서 전파정수를 구하는 유한요소 표시식을 제안하였다. 이 방법은 조건을 고려해서 해석한 결과 spurious 해는 전혀 나타나지 않았으며 이론치와 잘 일치하였다. 이 해법이 타당성을 확인하기 위하여 부분적으로 유전체가 채워직 구형도파관에 적용하여 수치해석 결과를 다른해석 결과와 비교하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.89-98
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• 2017

본 논문에서는 물리기반 동적 변형을 실시간에 안정적으로 시뮬레이션하는 새로운 ARAP(as-rigid-as-possible) 방법을 제안한다. 1, 2, 3차원 물체의 변형을 안정적이며, 빠르고, 일관성 있게 다루기 위하여 방향성 입자로 이루어진 변형 그래프를 도입하고 그에 따른 ARAP 변형에너지를 공식화한다. 방향성 입자의 안정적인 시간 적분을 위해서는 변분 공식화에 기반을 둔 내재적 시간 적분 기법을 개발한다. 또한 국지적/전역적 최적화를 교대로 반복 적용하여 방향성 입자의 최적 위치 및 회전을 구한다. 제안된 방법은 구현이 쉽고 복잡한 변형을 실시간에 시뮬레이션할 수 있을 정도로 빠르다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.9-16
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• 2019

본 논문에서는 대용량 비디오 영상에서 오토인코더를 이용하여 파랑 전파시 수리동역학적 장면만을 분리하는 방법에 대해 소개한다. 연안에서 센서를 이용한 파랑의 직접적 관측의 어려움으로 인해 비디오 영상을 이용한 입자 추적, 옵티컬 플로우 등의 이미지 분석 방법이 주로 활용되고 있다. 하지만 이미지 분석 방법은 주변광 및 기상상태 등 외부 요인에 의한 영향으로 파랑에 대한 정확한 분석에 어려움이 있다. 제안하는 방법은 비디오 영상으로부터 주변광의 영항을 최소화하고, 순수 파랑 전파시 파랑의 움직임 만을 분리하여 수리동역학적 장면을 추출한다. 실제 해역 및 수리 모형 실험에서 촬영된 비디오 영상에 제안하는 방법을 적용하여 원본 영상으로부터 주변광에 의한 영향과 배경을 잘 분리하여 파랑 전파에 따른 수리동역학적 파랑 이동 장면이 잘 추출되었음을 시각적으로 확인하였다. 또한 변분 오토인코더의 잠재표현 학습을 통해 얻은 원본 비디오 영상에 대한 잠재 표현은 주변광과 배경 요인에 의해 지배적으로 결정되는 반면, 파랑 이동 장면은 해당 요인에 관계없이 독립적으로 잘 표현되는 것을 알 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1408-1416
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• 1990

본 연구에서는 과도 연성 열탄성문제의 해를 구할때 사용되는 직접시간적분방 법과 Laplace 변환방법은 상호 장 단점을 가지고 있다. 각 방법들의 장단점은 서로 배타적이므로 서로의 장점을 살리는 수치방법이 필요하다. 그런데, 대부분의 과도 열탄성문제는 급격한 온도변화로 인한 물체의 변형에 관심이 있기때문에 이 형태의 문 제를 효율적으로 다루는 데 주안점을 두고 본 연구를 수행하였다. 유도된 유한요소 방정식은 결국 열탄성 지배 방정식 중 열전달방정식인 에너지보존식은 Gurtin의 범함 수로부터 유도된 원래의 형태를 사용하나 수치적 안정성(numerical stability)을 보장 하기 위하여 운동방정식은 시간에 대한 2차미분 형태로 수정하였다. 에너지보존식은 시간에 대한 합성적분(convolution)형태로 표현되므로 온도의 시간미분항이 소거되므 로 경계에서의 급격한 온도변화로 인한 수치 해석적 문제점은 간단히 해결된다. 그 러므로, 제안된 수치해법은 직접시간적분방법의 일종이나 결과식인 유한요소방정식은 기존의 문헌들과 상당한 차이가 있다. 과도 연성 열탄성해석을 위한 새로운 근사수 치해법의 장점을 이론적으로 설명하기보다 수치계산면에서의 안전성, 정확성 및 효율 성이 있음을 증명하기 위하여 이미 발표된 문헌들에서 다룬 예제를 선정하여 해석결과 를 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 한국음향학회지
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• 제8권5호
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• pp.51-58
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• 1989

유한요소법은 일반적으로 변분원리를 이용해 정식화를 하고 있으나, 본 연구에서는 웨이티드 잔차법으로 아주 좋은 근사해를 얻을 수 있다는 Galerkin법에 의해 Helmholtz방정식으로부터 직접 유산요소 정식화하는 방법을 소개하고, 정식화한 수치계산법을 2, 3차원 음장의 고유모드 및 음향방사상태해석에 응용하였다. 또한 수치 계산결과를 확인하기 위하여 간단한 모형을 제작, 실내음향 모드와 음압분포 등의 측정도 병행하였으며 그 결과, 유한요소법에 의한 수치해석결과의 측정치가 잘 맞는 것을 알았다.