• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권3호
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• pp.187-196
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• 2005

Wanders et at.(1997)이 1996년 6월 11일부터 7월 29일까지 IUE 위 성 을 통해 얻은 NGC 7469 관측 자료를 사용하여, Feibelman & Aller(1987)가 제안한 방법으로 Si III] 1892 와 C III] 1909의 플럭스 비를 통해 전자 밀도 변화를 구하였다. STARLINK/DIPSO를 이용해 두선의 윤곽을 분리하고, Si III]에 대해 $12.4\%,$ C III]에 대해 $6.6\%$ 이내의 측정오차로 플럭스를 구할 수 있었다. 계산된 밀도(log Ne)는 최소 9.69, 최대 10.93, 평균 $10.51{\pm}0.15,$ 최대-최소 차이는 1.24를 보였다. 즉 50여일 정도의 관측기간 동안에도 밀도는 최대 17.3배 정도의 밀도 변화가 있었다. 또한, UV $continuum(1315{\AA})$에 대한 각 방출선의 지연시간은 C IV는 2일, C III}는 4일, Si III]는 8일의 지연시간을 보여, 각각 중심으로부터 0.002pc, 0.004pc, 0.006pc 떨어진 곳에서 방출선영역이 형성되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 BLR크기와 방출선 들의 선폭으로부터 구한 운동학적 자료로부터 추정한 중심 블랙홀의 질량은 약 $10^6M_{\odot}$이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.516-522
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• 2020

수트리의 진행과정은 십수년이 걸리며 보통 매우 오래된 지중케이블에서 발견된다. 이러한 지중케이블들은 이미 접근이 어려운 곳에 있어 수트리를 검출하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요된다. 이러한 지중케이블의 유지보수 비용과 시간을 절감하기 위해서는 수트리가 진행된 지중케이블이 전력망에 미치는 영향을 분석할 수 있는 수학적 모델링이 필요하고, 이를 이용한 수트리 탐지 기술개발이 매우 필요한 실정이다. 본 논문에서는 수트리가 포함된 XLPE 케이블 대한 수학적 모델링을 하고자 수트리의 복잡한 구조를 Vented tree의 확인된 특정 패턴 2가지를 기준으로 가정하여 단순화 하였다. 그리고 수트리의 발달에 따른 케이블 절연층의 캐패시턴스 및 레지스턴스를 계산 및 분석하기 위해 matlab으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 모델링의 유용성을 검증하기 위해서 참고문헌 Burkes 논문의 케이블 데이터를 동일하게 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 캐패시턴스 크기의 변화는 케이블에 수트리 영역이 절연층에 95%까지 진행되었을 때 정상대비 약 0.025×10^-13[Farads/mm] 증가됨을 확인하였다. 레지스턴스 값의 경우 정상대비 약 0.5×10¹⁶[ohm/m] 정도 감소되는 것을 확인하였다. 따라서, Burkes 논문의 물리적 모델링 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때 그 변화값이 매우 유사하여 본 논문에서 제시한 수학적 모델링의 유용성을 검증하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.102-102
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• 2011

보는 하천에서 취수나 하상유지를 위한 하천횡단구조물로 일반적으로 본체, 물받이, 바닥보호공 등으로 구성되며 제방 연결부 호안 및 밑다짐 등에 대한 설계기준이 하천설계기준에 제시되어 있다. 그러나 태풍 루사나 매미에 의한 피해사례를 보면 하천 횡단 구조물 본체가 파괴되는 피해 뿐만 아니라, 구조물과 제방과의 연결부가 세굴이 발생되어 붕괴되는 사례가 많이 발생하고 있다. 하천설계기준 해설(2009)에는 이러한 보와 제방의 연결부 부분을 연결호안이라하여 관련 기준을 제시하고 있으나, 설치구간의 길이를 정할 때 하천의 규모나 하도의 특성을 고려하지 못하고 일률적으로 결정하도록 하고 있다. 이에 건설기술연구원의 '보 및 낙차공 설계기술 개발 연구보고서'(윤광석 등, 2006)에서는 고정상 실험을 통해 연결호안 설치구간에 대한 실험식을 제시하였다. 본 연구에서는 3차원 수치모의를 통하여 건설기술연구원에서 수행하였던 실험을 재현하고, 제방을 이동상으로 하여 인자들 간의 상호 관계를 밝히며, 그 특성을 분석하고자 한다. 그리고 윤광석 등(2006)에 의해 제시된 실험식에 적용하여 검증하였다. 수치모의는 유량을 $0.7{\sim}2.8m^3/sec$까지 변화하며 수행하였으며, 유사의 대표입경은 0.63mm로, 상류수심은 1.0m로 일정하게 유지하였다. 수치모의는 평형세굴 발생 후, 최소 모의시간의 10%정도 지난 시간까지 하였다. 수치모의 결과는 다음과 같다. (1) 유량이 증가함에 따라 유속 및 Froude 수가 증가하여 상 하류부 세굴 발생 범위와 폭은 증가하였다. (2) 상류는 하류에 비해 유량에 따른 세굴발생 범위가 상대적으로 작게 나타났으며, 이는 하류단에 비해 상류단의 유속 및 Froude 수의 차이가 작았기 때문인 것으로 판단된다. (3) 세굴의 폭을 측정함으로써 세굴에 가장 취약한 부분을 짐작할 수 있으며, 설계에 반영되어 호안이나 옹벽의 두께결정에 적용한다면 세굴에 대해 좀 더 안전한 설계가 될 수 있을 것이다. (4) 건설기술연구원(2006)에서 제시한 식(1)과의 비교를 통해 수치모의 결과가 식(1)로부터 계산된 값보다 작음을 알 수 있으며, 그 이유는 식(1)의 범위는 와류영역구간을 나타내서 연결호안 설치구간 길이를 제시하고 있는 반면, 본 연구의 수치모의 결과는 세굴이 발생한 범위를 제시하였기 때문이다. 향후 보 높이와 좀 더 다양한 유량에 대한 경우를 수치모의하고, 이동상 제방에 대한 실험을 통해 명확한 식을 제안 할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.84-95
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• 2011

본 논문에서는 위성영상을 압축하는 과정에서 발생하는 압축잡음을 내용 분석을 통해 적응적으로 제거하는 디블록킹 알고리즘을 제안 한다. 특히, 제공된 KOMPSAT(korean multi-purpose satellite)-2는 열 단위로 동일한 양자화 계수를 적용하며 고주파 성분이 많은 부분을 압축하여 효율 및 시간을 향상 시켰으나 압축률이 높은 동일 열 내에 복잡도가 낮은 부분에서 압축 잡음이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 압축잡음을 제거하기 위해 일반적인 디블록킹 필터를 적용 시 복잡한 영역을 평활화시키는 문제점이 있다. 따라서 제안한 방법에서는 영상 분석 후 적응적 디블록킹 필터를 통해 에지를 보존하면서 격자잡음을 제거 한다. 이와 동시에 WLFPCA(weighted lowpass filter using principle component analysis)를 이용하여 큰 곡선형 경계부분의 계단잡음을 제거 하였다. 제안한 방법은 성능을 평가하기 위한 모의실험 결과로부터 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 지표인 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 지표인 MSSIM(mean structural similarity)에서 비슷하거나 향상된 결과를 보였으며 특히, 기존의 압축잡음 제거 알고리즘은 반복적 프로세싱을 통해 계단잡음을 제거하나 제안한 방법은 싱글패스(single-path) 방식으로 시간을 크게 단축시켜 실시간에 가까운 처리가 가능하도록 하였으며, 계산양을 줄여 하드웨어의 적용이 용이하게 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.385-392
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• 2013

유한요소법은 구조해석법으로 가장 많이 사용되는 방법으로 자리잡고 있으며, 근래에는 다소 복잡한 동적 및 비선형 문제에도 사용이 일반화되고 있다. 이러한 거동 예측이 어려운 구조해석에도 구조물을 적절한 유한요소와 요소망으로 표현하면 신뢰있는 해석 결과를 얻을 수 있다. 구조물의 동적 또는 비선형 거동에는 예상하지 않은 부분에서 큰 변형이 일어날 수 있으며, 유한요소해석 과정에서 같은 요소망을 계속 사용하면 요소의 모양이 신뢰 범위 밖으로 변형될 수 있으므로 요소망 역시 동적으로 적응할 필요가 있다. 또한, 유한요소 프로그램의 사용자 요구 사항 중 하나가 실시간으로 빠르게 진행되는 것이므로 연산면에서 효율적이어야 한다. 본 연구는 시간영역 동적해석에서 전 단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률값을 오차 평가에 사용하여 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 요소 세분화를 진행하여 동적으로 적응하는 요소망 형성 과정을 기술한다. 해석 중 과대하게 변형되는 요소는 모양계수 개념으로 방지한다. 간단한 프레임의 동적 유한요소해석을 예제로 정확성과 연산 효율성을 보여준다. 본 연구에서 제시하는 적응적 유한요소망 형성 전략은 복잡한 동적 및 비선형 해석에 일반적으로 적용될 수 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
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• pp.96-96
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• 1999

CdTe는 일반적으로 광전 소자나 Xtjs 및 λ선 감지 소자로서 많은 연구가 되어지고 있는 물질이다. 특히 적외선 감지 소자로 쓰이고 있는 HgCdTe 물질의 기판으로서도 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 여러 가지 목적으로 사용함에 있어서 CdTe 내에 가지고 있는 여러 가지 불순물에 의한 영향으로 각종 결함밴드들이 형성됨으로서 소자로서의 응용에 많은 지장을 주고 있다. 이러한 이유로 여러 가지 방법으로 불순물 및 결합에 의한 준위에 관한 연구들이 진행되고 있다. 본 실험에서는 MBE 법으로 성장된 In 도핑된 CdTe 박막의 광학적 성질을 관찰하기 위하여 수소화 및 열처리를 하여 PL 법을 이용하여 관찰하여 보앗다. 열처리는 Cd 분위기의 50$0^{\circ}C$에서 5시간 동안 수행하였으며 수소화는 rf plasma 장치를 이용하여 8$0^{\circ}C$에서 50mW/c2의 출력으로 1시간동안 수행하여 주었다. 열처리한 시료의 경우 PL 신호는 갓 성장한 시료와 비교하여 깊은 준위에 관련된 신호들만 변화가 있었을뿐 그리 큰 변화가 있지는 않았다. 그러나 수소화시킨 시료의 경우 전체적으로 피크의 크기가 5배정도 감소하는 것을 볼 수 있었는데 이것은 수소에 의하여 passivation된 효과로 볼 수 있다. 정량적인 passivation 효과를 보기 위하여 온도의존성 PL 측정을 하여 보았다. 측정에서 관측된 (D,h) emission lines의 FWHM을 비교하여 본 결과 FWHM 온도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하는 것이 아니라 급격한 증가를 q이는 구간을 관착할 수 있었다. 이것은 CdTe내에 존재하는 전하를 띠고 있는 주게와 받게의 결합의 결과로 나타나는 현상으로 보여진다. 이러한 결과를 통하여 얕은 준위에 있는 주게 불순물의 농도를 계산해 보았고 Hall 측정을 얻은 결과와 비교하여 보았다.판단된다. 따라서 이 기술은 기존의 광소자 제작을 위한 IFVD 방법의 문제점을 해결할 뿐만 아니라 결정 재성장 없이 도일한 기판상에 국부적으로 상이한 bandgap 영역을 만들 수 있기 때문에 광소자 제작에 적극 이용될 수 있다.나지 않았으며 BST 박막에서는 약 1.2V의 C-V이력현상이 보였다.를 이용하였으며, 이온주입후 열처리 온도에 따른 활성화 정도의 관찰을 위하여 4-point probe와 Hall measurement를 이용하였다. 증착된 다결정 SiGe의 두게를 nanospec과 SEM으로 분석한 결과 Gem이 함량이 적을 때는 높은 온도에서의 증착이 더 빠른 증착속도를 나타내었지만, Ge의 함량이 30% 되었을 때는 온도에 관계없이 일정한 것으로 나타났다. XRD 분석을 한 결과 Peak의 위치가 순수한 Si과 순수한 Ge 사이에 존재하는 것으로 나타났으며, ge 함량이 많아짐에 따라 순수한 Ge쪽으로 옮겨가는 경향을 보였다. SEM, ASFM으로 증착한 다결정 SiGe의 morphology 관찰결과 Ge 함량이 높은 박막의 입계가 다결정 Si의 입계에 비해 훨씬 큰 것으로 나타났으며 근 값도 증가하는 것으로 나타났다. 포유동물 세포에 유전자 발현벡터로써 사용할 수 있음으로 post-genomics시대에 다양한 종류의 단백질 기능연구에 맡은 도움이 되리라 기대한다.다양한 기능을 가진 신소재 제조에 있다. 또한 경제적인 측면에서도 고부가 가치의 제품 개발에 따른 새로운 수요 창출과 수익률 향상, 기존의 기능성 안료를 나노(nano)화하여 나노 입자를 제조, 기존의 기능성 안료에 대한 비용 절감 효과등을 유도 할 수 있다. 역시 기술적인 측면에서도 특수소재 개발에 있어 최적의 나노 입자 제어기술 개발 및 나노입자를 기능성 소재로 사용하여 새로운 제품의 제조와 고압 기상 분사기술의 최적화에 의한 기능성 나노 입자 제조 기술을 확립하고 2차 오염 발생원인 유

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권4호
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• pp.379-384
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• 1998

본 연구에서는 초음파를 이용하여 피부 혈관에서 그 위치에 대한 혈류 신호정보를 얻을 수 있는 펄스파(pulsed wave) 시스템을 이 분야에 응용하기 위한 가능성을 고찰하였다. 20MHz의 변환자로 수신된 신호들은 시간 영역에서 서로 비교하여 편이량을 cross-correlation방법을 사용하여 혈류속도를 구하였다. 피부의 매우 작은 혈관에서 혈류속도 거출시 발생되는 문제점에 대해 in-vitro와 in-vivo 실험을 통해서 이 방법의 효용성을 보이고 그 문제점에 대한 해결 방법을 제시한다. 시간 편이량 측정은 cross-correlation방법에 의해 정규화된 계수에서 최대점을 찾는 것이며 송신주기에 따라 반사된 수신 신호에서부터 cross-correlation방법을 사용하여 속도를 구한다. In-패패 실험을 통해 작은 튜브 내의 깊이에 대한 속도 정보를 주는 속도 profile과 이론적으로 계산된 속도 rpofile을 비교하였으며 토끼 귀 부분의 auriculares caudales에서 소동맥과 소정맥에 대한 혈류속도 profile을 구하였다. 수신 신호에서 진동에 의한 오차는 DFT를 사용하여 보정하였고 클루터 신호는 전체 수신 신호를 평균하여 하나의 기준 수신 신호를 정하여 이것에서 다른 수신 신호 값을 뺌으로써 감소시켰다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.329-337
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• 2017

본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.329-344
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• 2023

본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.