• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1096-1099
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• 2019

본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜은 OPC UA Server/Client, TSN 실시간 통신 기술, NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜, 필드버스(Field Bus) 프로토콜 및 컨버젼 모듈, 데이터 전송지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜로 구성된다. OPC UA Server/Client 는 산업용 하드웨어 디바이스와 인터페이스 하기 위한 시스템 통합 프로토콜로써 플랫폼에 의존적이지 않고 다방면에서 사용할 수 있는 표준을 지원한다. TSN 실시간 통신 기술은 고속 네트워크 환경에서 디바이스들 간 정확한 시간을 공유함으로써 생산라인 등의 정밀한 시간관리 및 제어기술을 제공한다. NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜은 IEEE1588 표준화 기술을 제공한다. 필드버스 프로토콜 및 컨버젼 모듈은 산업에서 주로 사용하는 프로토콜을 OPC로 변환하여 연결의 확장성을 제공한다. 데이터 전송 지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜은 데이터 전송 지연과 데이터의 손실에 대한 해결 기능을 제공한다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 시험기관에서 실험한 결과 응답시간은 0.1367ms, 동기시간은 0.404ms, 동시접속 수는 100개, 프로토콜의 연동개수 5개, 데이터 저장 및 동기화는 1,000노드로 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.777-783
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• 2021

항공기는 기동 중 다양한 진동의 영향을 받게 된다. 이러한 진동들은 상황에 따라서는 항공기 생존에 치명적인 영향을 미칠 수 있으므로 항공기에 적용되는 구성품들은 랜덤 진동해석을 통해 다양한 진동 조건에 대한 안전성이 입증되어야 한다. 본 연구에서는 상용 소프트웨어인 MSC.Random을 사용하여 랜덤진동 조건에서 군용항공기 외부연료탱크와 파일런에 대한 구조 강건성을 평가하였다. 랜덤 진동해석은 경계조건 지점에 단위하중을 부과하여 주파수 응답해석을 수행한 후 파워 스펙트럼 밀도 프로파일로 가진하게 되는데, 이 과정에서 필요한 모드 데이타는 모달해석 방법을 통해 추출하였다. 그리고, 랜덤진동 조건으로 미국 국방환경규격에서 규정하고 있는 랜덤 진동 프로파일을 적용하였고, G 단위로 주어진 파워 스펙트럼 밀도 프로파일을 중력가속도 단위로 변환하여 사용하였다. 수치해석 결과로, x축, y축 및 z축 방향에서의 랜덤 가진에 대해 수치해석 모델을 구성하는 빔 요소, 쉘 요소 그리고 솔리드 요소의 안전여유를 파악하여 본 논문에서 다루고 있는 군용 항공기에 장착되는 외부연료탱크와 파일런의 구조 강건성을 평가하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.61-69
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• 2021

본 연구는 교각의 고유진동수를 통해 교각에 인접한 지반의 세굴 발생여부를 판단하기 위해 축소모형교각을 제작하여 충격하중을 이용해 일련의 비파괴 실험을 수행하였다. 축소모형교각은 길이별로 총 3개의 교각을 제작하였으며, 관입깊이는 0.35m로 일정하게 지반에 관입하였다. 세굴은 크게 2가지로 교각의 측면세굴과 기초바닥세굴을 모사하였으며, 0.05m씩 굴착하여 단계별로 step 0에서 step 12 까지 총 13단계의 실험을 모든 교각에 대해 수행하였다. 또한 고유진동수를 도출하기 위해 모형교각에 총 3개의 가속도계를 부착하여 충격하중을 측정하였다. 충격하중은 impact hammer를 사용하였으며, 타격방향은 모형교각 상단을 교축직각방향으로 타격하였다. 이 때 측정된 가속도 값을 바탕으로 고속 푸리에 변환(FFT)를 이용해 세굴진행도에 따른 고유진동수를 산정했다. 그 결과 세굴이 진행됨에 따라 모든 교각의 고유진동수는 감소하는 경향을 보였다. 세굴이 진행됨에 따라 최초 고유진동수의 70% 이상 수준에서는 측면세굴, 70% 미만에서는 기초바닥세굴이 발생하는 것을 판단할 수 있었다. 이 결과를 토대로 전도에 대한 안전율과 비교하여 교각기초의 피해정도를 분석할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제19권3호
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• pp.103-120
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• 2016

본 연구는 영상의 시간적 요소를 제어하였을 때 어떠한 감성적 효과가 나타나는가를 탐구하였고, 연구 결과를 기반으로 영상 감성 평가 도구를 개발하였다. 연구는 두 단계로 나누어 진행되었다. 첫 번째 연구에서는 원본 영상 대비 영상의 재생 스타일 적용이 야기할 수 있는 감성적 가치를 수집하고자 하였다. 영상의 배속, 방향성, 연속성 등 세가지 시간적 요소를 제어해 총 11 가지의 재생 스타일을 설정하였다. 그리고 재생 스타일 각각에 대하여 원본 영상과 견주어 어떠한 감성적 효과가 부가되는가를 어휘 형태로 수집하였다. 원본 영상으로는 중성적인 감성과 네 개의 감성 영상 - 기쁨, 여유로움, 화남, 슬픔 - 을 활용하였다. 실험을 통해 (N=30) 총 3,800 개의 단어들이 수집되었으며, 위 단어들은 899 종의 감성 어휘로 정리되었다. 그리고 감성 어휘들은 유의어 관계에 의해 총 52 가지의 감성 어휘 군집으로 최종 분류되었다. 두 번째 연구에서는 재생 스타일이 적용된 영상의 감성을 평가하는 도구를 개발하고자 하였다. 연구의 자극물로 재생 스타일이 적용된 11 가지 상업적 영상물을 수집하고, 각 영상을 재생 스타일이 적용되지 않은 원본 영상으로 변환하였다. 그리고 첫 번째 실험과 같이 재생 스타일이 적용된 영상과 원본 영상을 동시에 제시해, 재생 스타일에 의한 효과를 평가하였다. 평가자들은 (N=30) 감성 어휘 899 종 가운데 선별된 대표적인 영상 감성 어휘 38개에 대해 5 점 척도로 응답하였다. 요인 분석법을 통해 응답을 분석한 결과 총 4개의 감성 요인 - 기쁨, 슬픔, 회상적, 이상함 - 이 추출되었다. 이 4개 요인은 보편적인 정서 이론가 비교하여 기쁨과 슬픔이 공존한다는 차이점을 나타내었다. 추가적으로, 연구 결과를 토대로 애니메이션 기반의 감성 평가 도구를 개발한 후 이에 대한 활용 가치 및 응용 방안에 대하여 논의하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.95-118
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• 2011

본 연구는 다음과 같은 연구목적을 가진다. 첫째, 프랜차이즈 시스템에서 사회연결망 밀도와 중앙성이 가맹점의 가맹본부와의 정보공유와 다른 가맹점들과의 정보공유에 미치는 영향에 대한 관계를 실증적으로 밝히고자 한다. 둘째, 앞서 제시한 관계들에 있어 가맹점과 가맹본부 간의 유대강도의 조절역할을 하는지에 대하여 탐색적으로 확인하고자 한다. 셋째, 실증분석의 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구는 실증분석을 하기 위하여 부산지역에 소재한 프랜차이즈 가맹점들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 설문응답의 신뢰성을 높이기 위해서 가맹점의 점주와 점장을 중심으로 설문조사 하였다. 회수된 설문지는 총 200부이며, 이 중 무성의하게 응답한 11부를 제외한 189부를 실증분석에 사용하였다. 평균변환법과 위계적 다중회귀분석법을 사용하여 가설들을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보공유 대상이 가맹본부인 경우 사회연결망 중앙성, 유대강도, 밀도 및 중앙성과 유대강도의 상호작용이 정보공유에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정보공유 대상이 다른 가맹점인 경우 사회연결망 중앙성이 정보공유에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 실증분석 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점과 본 연구의 한계점 및 향후 과제를 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권4호
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• pp.41-54
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• 2002

본 논문에서는 등가회로를 이용하여 브래그 반사층형 FBAR (Film Bulk Acoustic Wave Resonator) 와 membrane 형 FBAR 그리고 상 하부 전극이 공기와 접하는 이상적인 FBAR 의 특성을 서로 비교함으로서 브래그 반사층과 membrane 이 공진 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 압전층으로는 ZnO, membrane 층과 낮은 음향적인 임피던스 반사층은 SiO₂, 높은 음향적인 임피던스 반사층으로는 W, 전극층으로는 Al를 가정하였고 각 층은 탄성파 전달 손실을 가정하였다. 1-port 의 등가회로를 ABCD 파라미터를 추출할 수 있는 단순화된 등가회로로 변환하여 ABCD 파라미터를 추출하여 입력임피던스를 계산하였다. 필터 설계에서는 구하여진 파라미터를 산란행렬로 변환하여 필터의 대역폭 및 삽입손실을 구하였다. 전극층, 반사층, membrane 층의 두께 변화에 의한 공진주파수의 변화는 membrane 층과 전극 바로 아래의 반사층의 두께 변화가 가장 큰 영향을 미친다는 결과를 확인하였다. 반사층 구조에서 반사층수에 따른 공진특성과 K/sub eff/와 electrical Q 의 변화에서는 반사층수가 K/sub eff/ 에는 거의 영향을 미치지 않지만 electrical Q 는 층수가 증가할수록 증가하다가 7층 이상에서 포화되었다. 또한 FBAR의 electrical Q 는 membrane 층과 반사층의 mechanical Q 에 의존함을 알 수 있었다. Ladder 필터와 SCF(Stacked Crystal Filters) 모두 공진기의 수가 증가할수록 삽입손실과 out-of-band rejection 이 증가하였고 층수가 증가할수록 삽입손실은 감소하지만 대역폭에는 거의 변화가 없었다. membrane형의 ladder 필터와 SCF 는 불효 공진 특성으로 인한 불효응답특성이 나타났다. 또한 ladder 필터는 보다 우수한 대역폭의 skirt-selectivity 특성을 나타내었으며 SCF 는 대역폭의 삽입손실 측면에서 더 우수하였다.

• 센서학회지
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• 제2권1호
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• pp.101-108
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• 1993

컬러센서를 위한 $TiO_{2}$/Se : Te 이종접합을 고주파 반응성 스퍼터링법과 진공증착법을 이용하여 제작하였다. 제조된 $TiO_{2}$ 막형성의 최적조건은 $1000{\AA}$의 $TiO_{2}$ 두께에서 고주파전력 120 W, 기판온도 $100^{\circ}C$, 산소농도 50% 및 분위기압 50 mTorr였다. 이 때 광투과율은 파장 550 nm에서 85%, 저항률은 $2{\times}10^9{\Omega}{\cdot}cm$, 굴절률은 2.3이었다. 제조된 $TiO_{2}$막은 직접천이형 에너지 밴드구조를 가지며 광학적 밴드갭은 3.58 eV였다. 제조된$TiO_{2}$막을 $400^{\circ}C$에서 30분간 열처리함으로써 광투과율이 파장 $300{\sim}580$ nm범위에서 $0{\sim}25%$까지 개선되었다. 또한 화학양론적 조성비를 조사하기 위하여 AES 분석을 한 결과 Ti 및 0의 조성비는 1 : 1.7로 나타났다. 한편 Se : Te 막형성의 최적조건은 $190^{\circ}C$에서 1분간 열처리했을 때였다. 이러한 조건으로 제조된 Se : Te막의 광학적 밴드갭은 1.7 eV였으며 육방정계구조의 (100) 방향 및 (110) 방향으로 Se : Te 막이 결정화됨을 알 수 있었다. 1000 lux의 조도에서 Se : Te막의 광전변환률은 0.75였다. 또한 Se에 Te를 첨가함으로써 장파장영역의 분광감도가 향상되었다. $TiO_{2}$/Se : Te 이종접합의 분광감도는 가시광 전영역에서 비교적 넓은 분광감도를 나타내었으며, 특히 청색영역에서 a-Si박막보다 우수한 분광감도를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.