• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.305-314
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• 2023

의료기술의 발전과 방사선 치료 장비의 발전으로 세기변조방사선치료와 같은 고 정밀 방사선치료의 빈도수가 증가하였다. 정밀하고 복잡한 치료계획에서 방사선 치료 시 영상유도방사선치료는 필수가 되었다. 특히 선형가속기에 진단용 영상장비의 도입으로 CBCT스캔이 가능해졌으며 이는 3차원 이미지를 통해 환자의 자세를 검·교정할 수 있게 되었다. 보다 정밀한 환자 자세의 재현이 가능해졌지만, 영상획득과정에서 환자에게 전달되는 피폭선량은 무시할 수 없다. 방사선 치료분야에서 방사선 방호최적화는 필요하며 피폭저감화를 위한 노력은 필요하다. 하지만 3차원 CBCT영상 획득 시 피폭저감화를 위해 촬영조건을 변경하여 촬영할 경우 환자의 위치정렬을 할 수 없을 정도의 화질이나 인공물이 발생해서는 안 된다. 본 연구에서Rando phantom을 활용해 각 촬영조건별 영상을 스캔하고 평가하였다. 100 kV, 80 mA, 25 ms, F1 filter 180° 조건에서 가장 높은 SNR이 나타났다. 관전압, 관전류가 높아질수록 Noise가 감소했으며 보우타이필터는 높은 관전류에서 최적의 효과를 나타냈다. 실제 스캔된 이미지를 토대로 환자위치정렬이 모든 촬영조건에서 가능했으며 가장 낮은 SNR을 나타낸 70 kV, 10 mA, 20 ms, F0 filter 180° 조건에서 충분히 환자자세정렬을 위한 영상유도방사선치료는 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 촬영조건에 따른 영상평가를 실시하였으며 피폭 저감화를 위해 낮은 관전압과 관전류, 작은 회전각 스캔이 선량 저감화에 효과적일 것으로 보인다. 이를 토대로 CBCT촬영 시 환자의 피폭선량을 가능한 낮게 해야 할 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권3호
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• pp.133-140
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• 1999

본 연구에서는 외부조사 전자선에 대한 3 차원 선량계산 알고리즘 모델을 개발하기 위한 기초연구로서 기존의 2D 펜실빔 알고리즘을 확장시켜 3 차원 geometry를 적절히 고려할 수 있는 선량계산 모델을 개발하고자 한다. 선량계산 모듈은 IDL5.2(Reseach Systems Inc. 미국)를 사용하여 프로그램하였으며, Hogstrom의 펜실빔 모델에 의한 선량계산에 필요한 중심축 상의 깊이선량분포는 Siemens M6740의 12MeV 전자선에 대한 측정치를 사용하였고, 전자선의 공기 및 불에서의 선형저지능 (linear stopping power), 선형산란능 (linear scattering power) 은 ICRU 보고서 35로부터 인용하여 사용하였다. 선량계산의 정확도를 확인하기 위하여 정형 조사면에 대한 선량분포 공기 간격 효과 인체 외곽 보정에 대해 전리함, 필름 등을 사용하여 얻은 측정값과 비교, 분석하였다. PC(Pentium III 450MHz) 상에서 프로그램 실행 결과 단일 조사 빔에 대한 선량계산에 약 120초가 소요되어, 선량계산 알고리즘의 최적화를 통한 선량계산 시간 단축이 필요하다 하겠다. 선량 평가에 대한 비교 결과, 정형 및 비정형 조사변에 대한 선량분포는 선량변화가 급격한 반음영 (penumbra) 영역에서 $\pm$3mm 이내의 오차를 보였으며, 측방 선량분포에 따른 비교 결과, 측정치와 5% 이내에서 일치하였다. 또한 공기 간격 및 인체 외곽선 보정의 경우, $\pm$10% 내외에서 측정값과 일치하였다. 결론적으로, 전자선에 대한 2 차원 펜실빔 모델을 확장하여 3 차원 치료계획에 적합하게 3 차원상의 임의의 단변 선량계산이 가능하도록 구현되었다. 또한 비정형 조사변에 대한 선량계산 뿐만 아니라, 인체외곽 및 공기 간격 등과 같이 3 차원적 geometry에 대한 보정이 필요한 경우에 대하여도 이를 선량계산 시 적절히 고려함을 확인할 수 있었다. 추후, CT를 통한 비균질 보정방식을 구현할 계획이며, 이들 선량계산 모듈은 교육 및 연구용으로 적절히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권6호
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• pp.642-652
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• 2008

본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$을 응집공정 후 Photo-Fenton 공정에 의해 산화분해 최적조건 및 제거 예측식에 수립에 관한 연구이다. 본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$에 대한 Photo-Fenton 산화반응을 이용하여 이들 분해특성을 2차원 반응모델로 추정하기 위해 중심합설계법 대안으로 많이 사용되고 있는 박스-벤켄법(Box-Behnken method)을 이용하였다. 최적조건 수립을 위한 입력변수, 즉 3가지 변수(Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, pH(x$_3$)) 등을 램덤화, 반복화 및 블록화 원리에 따라 실험설계하여 반응값에 대한 예측식을 수학적으로 산출하였다. 수학적 및 통계적으로 산출된 예측식은 Y = 79.3 + 15.61x$_1$ - 7.31x$_2$ - 4.26x$_3$ - 18x$_1{^2}$ - 10x$_2{^2}$ - 11.9x$_3{^2}$ + 2.49x$_1x_2$ - 4.4x$_2x_3$ - 1.65x$_1x_3$와 같이 얻을 수 있었고 COD$^{Cr}$ 제거율(%)의 실측치에 대한 예측치의 적합도(goodness of fit) 검증시 결정계수(coefficient of determination: R$^2$) 0.96으로 에측식을 충분히 설명할 수 있었다. 예측 모형에 대한 최소제곱추정법으로 적합된 반응표면에서 1차 선형항(linear term)은 Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, 그리고 pH(x$_3$)은 상승작용(synergistic effect)으로 반응모델에 유의한 차이를 보였으며(p < 0.001) 그러나 교호항(cross-product term)은 $H_2O_2$ $\times$ pH(x$_2x_3$)와 순수이차항(quadratic terms)의 Fe(II) $\times$ Fe(II)(x$_1{^2}$), $H_2O_2$ $\times$ H$_2O_2$(x$_2{^2}$) 그리고 pH $times$ pH(x$_3{^2}$) 등은 대립적인(감쇠)(antagonistic effect) 작용으로 반응모델에 유의한 차이를 보였다(p < 0.01). 반응 모델에 대한 예측식 수립 후 COD$_{Cr}$ 제거율(%)의 최적조건을 도출하기 위해 정준분석(canonical analysis)와 능선분석(ridge analysis)에 이용한 결과 반응값(결과값: Y)은 84 $\pm$ 0.95%, COD$_{Cr}$ 최적처리를 위한 변수들의 조건은 Fe(II)(X$_1$) = 0.0146 mM, $H_2O_2$(X$_2$) = 0.0867 mM 그리고 pH(X$_3$) = 4.704 등의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 이들 최적조건을 이용하여 재현성을 통한 모델검증 결과 높은 신뢰성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2255-2265
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• 2013

본 연구에서는 유역의 배수구조를 설명할 수 있는 폭 함수 기반의 Clark 모형을 제안하였다. 시간-면적곡선으로는 지표면과 하천에 대하여 개별적인 동수역학적 특성을 적용한 재조정된 폭 함수를 이용하였다. 선형저수지 추적의 경우 기존의 Clark 모형과 같이 차분화된 형태가 아니라 해석식을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 고려한 주요한 매개변수들로는 지표면평균이송속도 및 하천평균이송속도와 저류상수를 들 수 있다. 실제 매개변수의 추정 과정에는 전역최적화 기법 중의 하나인 SCE-UA 기법을 적용하였다. 또한 Clark 모형으로부터 유도된 순간단위도의 형상은 원점에 대한 1차모멘트와 면적중심에 대한 2, 3차 모멘트로 구분하여 평가하였다. 관측 수문사상의 통계모멘트들과 본 연구에서 추정된 통계모멘트들의 상관계수는 1차모멘트의 경우 0.995, 2차모멘트는 0.993, 3차모멘트는 0.983로 산정되었다. 평균과 분산에 대해서는 추정값과 관측값이 대체로 일치하는 경향을 보여주었다. 그러나 추정된 3차모멘트에 대한 결과는 다소 과대 평가되는 경향을 나타내었다. 제안된 Clark 모형은 순간단위도의 형상을 평균과 분산만을 고려하여 적용한 방법보다 수문곡선의 왜곡 및 첨두좌표의 모의와 관련된 한계점을 개선하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시한 방법론은 배수경로의 이질성과 동적매개변수들의 영향을 적절하게 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 고려한 모멘트들의 변동성은 주로 저류상수의 영향이 크게 나타나고 있으며, 지표면평균이송속도보다는 하천평균이송속도가 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 저류상수와 하천평균이송속도가 Clark 모형으로부터 유도되는 순간단위도의 형상을 결정하는데 지배적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 따라서 두 매개변수는 모형의 적용 과정에서 중요하게 고려되어야 할 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.96-110
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• 2017

기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제23권4호
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• pp.355-372
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• 2006

이 논문에서는 KSLV-III(Korea Space Launch Vehicle-III)를 이용한 향후 우리나라의 화성 탐사 임무 설계를 제시한다. 우리나라 최초의 발사장인 '나로 우주센터(NARO Space Center)'를 발사장으로 가정하였으며, 현재 개발중인 KSLV 시리즈와 건설중인 우주센터의 완공기간 그리고 안정성 수립 기간을 고려하여 임무 수행 가능 기간을 약 2033년경으로 선정하였다. 화성 탐사 임무 수행시 각 단계에 따라 차별화 되어 요구되는 각종 기동(maneuver)의양 즉, 화성 천이(Trans Mars Injection, TMI)기동, 궤적 보정 기동(Trajectory Correction Maneuver, TCM), 화성 궤도 진입(Mars Orbit Insertion, MOI)기동 및 임무 수행 궤도를 이룩하기 위한 기동(Orbit Trim Maneuver, OTM)은 NPSOL 소프트웨어 이용하여 비선형 최적화 문제를 풀어 직접 산출하였다. 이렇게 산출된 최적 기동의 양을 바탕으로 KSLV-III를 이용하여 화성 탐사 임무를 수행할 경우에 대비, 구체적인 발사체 상단부(Upper stage)와 최대 탑재 가능한 탐사선의 질량에 대한 설계가 이루어졌다. 임무 설계 결과 향후 우리나라는 2033년 4월 16일 12시 17분 26초(UTC)부터 약 27분간 나로 우주센터에서 화성 탐사선을 발사 할 수 있다. 이때 최적의 기동량을 바탕으로 계산된 최대 가능 탐사선의 총 질량은 탑재되는 추력기의 비추력을 290초로 가정하였을 때 약 206kg(추진제: 109kg + 구조체: 97kg)이며, 발사체 상단부는 비추력 및 구조비를 290초와 0.15로 가정하였을 때 약 1293kg(추진제: 1099kg +구조체: 194kg)으로 나타났다. 하지만 최적의 기동량에 10%의 여유분을 고려한다면 탐사선은 약 148kg, 발사체 상단부는 약 1352kg의 질량을 갖는 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 제시된 각종 자료들은 향후 우리나라의 독자적인 화성 탐사선 개발을 위하여 많은 사전 정보를 제공해 줄 것이다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.89-97
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• 2004

최적설계기법을 사용한 경제적인 설계의 필요성은 오래 전부터 요구되어 왔으나, 종전의 설계가 설계자의 경험에 의한 시행착오적인 반복설계를 통하여 이루어져 왔기 때문에 구조물의 형상이 복잡한 경우에는 계산상의 어려움과 반복계산을 되풀이해야 하는 번거로움으로 진정한 최적설계는 기대하기 어려웠다. 최적설계법이 구조물의 설계에 매우 유용하다는 사실이 증명되고 있긴 하지만, 아직도 최적설계의 의미를 제대로 이해하지 못하고 있는 실정이며, 더구나 설계실무자는 어디까지나 사용자이기 때문에 수리적 계획수법에 친숙할 필요까지는 없지만 최소한 이런 기법의 가능성과 중요성을 이해할 필요는 있는데 대부분 그러하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 트러스 구조물 설계 시 주어진 부재의 응력에 따라 단면적을 산출하여 그 단면적에 역학적으로 가장 합리적인 단면을 선정하여 경제적인 설계단면을 구한다. 그러나 트러스의 형상, 트러스 높이에 따른 경제성의 문제는 보통 설계자의 경험과 직관에 의하여 결정되고, 특별한 검토가 이루어지지 않고 설계가 수행되는데, 실제 트러스 구조물에서 트러스의 형상과 높이가 전체 건설공사비에 크게 영향을 미친다. 그러므로, 트러스 구조물의 최적설계에서 트러스 형상, 라이즈 비(rise ratio : 높이/스팬) 및 격간 수(number of panel)를 고려하는 것이 필요하다. 트러스 형상과 스팬에 따른 최적형상과 최적높이 및 격간 수에 대해 설계자의 초기 구조계획 시 주관적 선택의 어려움을 해결하고, 실제의 지붕형 트러스 구조에 설계하중을 작용시켜 응력해석에서부터 부재 단면설계까지의 자동화된 최적설계 알고리즘을 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 플랫 트러스의 형상, 격간 수, 격간의 간격 및 부재단면 등에 대하여 이산적인 변수의 처리와 넓은 설계 공간의 탐색능력과 더불어 문제의 비선형성과 관계없이 전체 최적해를 찾아낼 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 강 구조 한계상태설계기준(대한건축학회, 1998)을 기준으로 하여 자동으로 플랫 트러스의 구조계획과 단면이산화 최적설계를 동시에 수행할 수 있는 최적화 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.880-886
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• 2007

본 논문에서는 효율 특성에서 특화된 전력 증폭기(PA)와 개선된 바이어스 모듈레이터를 이용하여 새로운 하이브리드 포락선 제거 및 복원(EER) 전력 송신기를 제안하였다. 전력 증폭기는 모듈레이션 신호의 평균 전력영역에서 대부분 동작하기 때문에 평균 드레인 바이어스 전압에서 전력 증폭기의 효율은 전체 전력 송신기의 효율 특성에 매우 중요한 영향을 미친다. 따라서 전력 증폭기의 효율을 평균 드레인 바이어스 전압 영역에서 최적화하였다. 또한, 바이어스 모듈레이터는 메모리 영향을 최소화하기 위하여 에미터 팔로워(Emitter Follower)와 결합되도록 하였다. 포화 전력 증폭기인 역 Class F급 전력 증폭기가 1 GHz 대역 포워드 링크 싱글 캐리어를 가지는 WCDMA 신호에 대해서 최고 전력이 5W인 LDMOSFET을 이용하여 설계되었다. 실험 결과, 바이어스 모듈레이터는 31.8V의 최고 전력 크기를 가지면서 64.16%의 효율을 유지하였다. 제안된 전력 증폭기와 바이어스 모듈레이터를 결합한 전력 송신기는 기존 방식으로 설계된 전력 증폭기와 결합하였을 경우보다 8.11%나 개선된 44.19%의 전체 효율 특성을 보였다. 게다가, F급 동작을 보이면서 전체 출력 전력은 기존 방식의 전력 증폭기를 결합할 경우보다 2.9dB 개선된 32.33 dBm으로 개선되었고, PAE와 5MHz 옵셋에서의 ACLR은 각각 38,28%, -35.9 dBc를 기록하였다. 이와 같은 결과들은 고선형성과 함께 고효율 특성을 가지는 전력 송신기에 매우 적합한 구조가 될 수 있다는 것을 명확히 보여주고 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권1호
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• pp.51-58
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• 2011

본 연구의 목적은 회전조사 시 표적종양의 위치변위와 갠트리의 조사반경에 의한 치료깊이 변화에 따른 모의치료계획 결과와 선량전달 결과상의 오차를 분석하고자 하였다. 깊이 변위가 가장 이상적인 경우, 즉 팬텀의 중심에 표적이 위치한 경우와 한쪽으로 2.5 cm, 5 cm씩 치우친 경우로 나누어 모의실험하였다. 표적의 위치 변화에 따른 모의치료계획을 실시하기 위하여 IMRT Body 팬톰(I'mRT Phantom, Wellhofer Dosimetry, Germany)를 이용하여 전산화단층촬영장치(Computed Tomography, Light speed 16, GE, USA)로 데이터를 획득하였다. 획득된 영상을 이용하여 치료계획장치(Treatment Planning System, Eclipse, ver. 6.5, VMS, Palo Alto, USA)를 이용하여 정중앙, 2.5 cm, 5 cm에 가상의 치료표적을 만들어 모의치료계획을 수립하였다. 선형가속기(CL21EX, VMS, Palo Alto, USA)의 6 MV 광자선과 최근 개발된 Gafchromic 필름(EBT2, ISP, Wayne, USA)을 이용하여 선량분포를 측정하였고, 선량분석프로그램(OmniPro-IMRT, ver. 1.4, Wellhofer Dosimetry, Germany)을 이용하여 모의치료계획 데이터와 측정 데이터를 정량적으로 분석하였다. 분석프로그램으로 횡축방향 선량분포 프로파일(Cross-plane profile)과 선량분포를 정량적으로 분석하기 위하여 감마인덱스(DD: 3%, DTA: 2 mm) 히스토그람을 이용하였다. 표적과 표적주변의 선량분포는 Conformity index(CI), Homogeneity index(HI)를 이용하여 정량적으로 분석하였다. 치료표적 전체체적에 대한 100% 선량분포에 포함되는 체적을 비교하여 분석하였다. 표적의 위치가 5 cm 에 있는 경우 다문동적회전조사(Multiple Conformal Arc Therapy, MCAT)는 23.8%, 단일동적회전조사(Single Conformal Arc Therapy, SCAT)는 35.6%, 고정조사는 37%였고, 표적이 2.5 cm에 있는 경우 MCAT 61%, SCAT 21.5%, 고정조사 14.2%로 분석되었다. 표적의 위치가 중앙에 있는 경우 MCAT 70.5%, SCAT 14.1%, 고정조사 36.3%로 나타났다. 표적의 위치가 5 cm 치우쳐 있는 경우를 제외하고 MCAT의 100% 선량분포에 포함되는 체적이 가장 크게 나타났다. 감마인덱스 히스토그램 분석결과, SCAT의 경우 37.1, 27.3, 29.2로 MCAT의 경우 9.2, 8.4, 10.3에 비해 최소 2.8배, 최대 4배 오차가 크게 나타났다. 결론적으로, 동적조형회전조사 시 표적종양의 위치변이와 조사반경의 변화에 따라 선량전달오류의 가능성을 알 수 있었으며 치료표적의 위치가 정중앙이 아닐 경우, 깊이와 회전반경을 최적화함으로써 정확한 선량 전달을 할 수 있다고 생각한다.