• 대한화학회지
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• 제16권6호
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• pp.334-340
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• 1972

메틸 클로로 티올, 메틸클로로 티오노 및 메틸 클로로 디티오 훠메이트에 대하여 CNDO/2 계산을 실시하였다. 결과로 이들 화합물은 trans형이 안정한 것임을 밝혔다. 또 유황 원자는 산소원자에 비하여 그 고립쌍 전자들을 ${\pi}$-결합 형성에 사용하려는 경향이 적고 티올 훠메이트의 경우는 메틸기의 hyperconjugation에 의하여 안정화됨을 알았다. 가용매 반응성의 순서는 양이온의 안정도와 일치하며 이것은 알려진 $S_N1$형 반응 메카니즘과 부합된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.175-181
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• 2009

본 논문에서는 전력계통의 안정도를 향상시키기 위하여 동기 발전기와 정지형 무효전력 보상기에 대한 파라미터 자기조정 퍼지제어기의 설계 기법을 제시한다. 제안된 퍼지제어기의 파라미터 자기조정 알고리즘은 퍼지제어기의 추론값과 전력계통안정화 장치의 출력값들 사이의 오차를 감소시키는 두 개의 방향 벡터를 사용하는 최급강하법에 기초를 둔다. 전력계통안정화 장치로부터 얻어진 입 출력 데이터쌍을 사용하여, 퍼지추론 규칙의 전건부와 후건부에서의 파라미터들은 제안된 최급강하법에 의해 자동조정되고 학습되어진다. 시뮬레이션 결과, 제안된 퍼지제어기가 종래의 제어기보다 우수한 제어성능을 보임을 확인하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제13권2호
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• pp.209-214
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• 1984

유통과정(流通過程)중의 품질안정성(品質安定性) 유지(維持)가 항상 문제시되고 있는 홍삼정분(紅蓼精粉)(동결(凍結) 및 분무(噴霧))의 안정성(安定性)을 시판차류정품(市販茶類精品)과 비교(比較)하기 위하여 이들 제품(製品)의 흡습특성(吸濕特性)을 비교(比較)하였고 또 초기수분함량(初期水分含臺), 조지방함량(粗脂肪含量) 및 밀도(密度)와의 관계(關係)를 조사(調査)하여 홍삼정립(紅蓼精粒)의 안정성(安定性) 미치는 영향(影響)을 비교(比較)하였다. (1) 홍삼정분(紅蔘精粉) 및 시판차류제품(市販茶類製品)의 입도(粒度)는 100 mesh 이하였으며 동결건조제품(凍結乾燥製品)이 분무건조제품(噴霧乾燥製品)보다 입도(粒度)가 컸다. (2) 홍삼정분(紅蓼精粉)(동결(凍結) 및 분무(噴霧))이 3.85% 및 4.56% 로 초기수분함량(初期水分舍量)이 높은데 비해 커피(동결(凍結) 및 분무(噴霧))가 2.17% 및 3.52%로 낮았으며 홍삼정분(紅蔘精粉)이 커피 보다 1.3$\sim$l.8배의 높은 초기수분함량(初期水分含量)을 나타냈다. (3) 탱이나 쌍화차가 흡습율(吸濕率)이 가장 낮아 높은 안정성(安定性)을 나타냈는데 이는 탱과 쌍화차의 지방함량(脂肪含量) (4.12% 및 0.62%)이 높을 뿐만 아니라 밀도(密度)(0.89g/ml 및 0.59g/ml)도 다른 제품(製品)에 비해 훨씬 높기 때문으로 판단된다. (4) 커피의 흡습율(吸濕率)이 홍삼정분(紅參精粒)보다 컸으나 커피의 안정성(安定性)이 홍삼정분(紅蔘精紛)보다 더 높은 것은 커피의 초기수분함량(初期水分含量) (2.17${\sim}$3.52%)이 홍삼정분(紅蓼精粉) (3.85${\sim}$4.56%)보다 낮을 뿐만 아니라 커피의 지방함량(脂肪含量)(0.31${\sim}$0.38%)도 홍삼정분(紅蔘精粉)(0.12${\sim}$0.16%) 보다 훨신 높기 때문으로 판단된다. (5) 따라서 홍삼정분(紅蓼精粉)의 안정성(安定性)을 높이기 위해서는 현행 물추출방벙(抽出方法)을 용매추축(溶媒抽出)로의 전환(轉換)이나 지방피막(脂肪皮膜) 처리(處理)에 의한 흡습물성(吸濕物性)을 개선(改善)함이 바람직할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.161-167
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• 2000

본 논문에서는 양방향 연상 기능을 효과적으로 수행할 수 있는 BAM(bidirectional associative memory)의 설계방법론을 제안한다. 먼저 BAM의 성질에 관한 이론적 고찰을 바탕으로 하여 주어진 패턴 쌍을 안정하게 그리고 높은 오차수정율(error correction ratio)을 가지고 저장할 수 있는 BAM을 찾는 문제를 제약조건이 있는 최적화 문제로 공식화한다 다음과정에서 이 최적화 문제를 GEVP(generalized eigenvalue problem)로 변환함으로써 최근에 개발된 내부점 방법(interior point method)을 통하여 해가 구해질 수 있도록 한다. 제안된 설계 방법론의 적용가능성은 예제를 통해 확인된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제4권4호
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• pp.294-300
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• 1972

메틸 클로로 및 플로로 훼메이트의 각종 구조에 대한 CNDO/2 및 INDO 계산을 실시하였다. 결과로 가장 안정한 구조는 할로겐 원자와 메틸기가 trans인 형 임을 알았다. 원자의 전하와 결합전자밀도를 볼 때 에텔 산소의 비공유 전자쌍의 공액과 칼보닐 산소와 메틸기 간의 정전기적인 상호작용으로 분자가 안정화되어 있음을 알 수 있었다. 쌍극자 모멘트는 trans의 값이 실험간에 가까우며 결합모멘트로 계산된 쌍극자 모멘트로 부터 일반적인 결론을 내리기 어려움을 밝혔다.

• 대한화학회지
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• 제53권5호
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• pp.565-569
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• 2009

폴리비닐피롤리돈(PVP)과 은 양이온과의 상호작용을 상온 및 상압 조건에서 연구하였다. PVP 와 PVP/Ag 복합체는 투과전자현미경(TEM), 자외선/가시선 흡수분광법, 라만분광법, 산소/이산화탄소 분석기를 통하여 관측하였다. 은 양이온은 PVP분자의 카르보닐기 산소원자에 있는 비공유전자쌍과 상호작용하여 안정한 PVP/Ag 복합체를 형성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.253-253
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• 2017

본 연구에서는 연륙연도 사업에 대응하는 경제성 및 안정성을 갖춘 쌍동선형 차도선의 개발을 위해 U형과 V형의 서로 다른 쌍동선형을 CFD 해석을 수행하여 저항성능을 비교하였다. CFD 해석 결과 U형 쌍동선형의 경우 14kts 이상의 고속에서 선수부 파형에 이상이 발생하여 정상적인 운행이 불가능하다 판단되었으며, 이에 비해 V형은 동일한 속도에서도 이상이 발생하지 않았으며, 또한 U형 쌍동선형 대비 V형 쌍동선형의 경우, 저속에서는 U형 대비 높은 침수표면적에도 불구하고 거의 같은 $R_{TS}$값을 보이지만, 고속으로 넘어가면 U형에 비해 확연히 낮은 $R_{TS}$값을 보임을 확인, V형의 쌍동선형이 U형에 비해 저항성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 2000

인체와 같은 다관절체의 운동은 세그먼트 단위로 강체의 특성을 포함하고 있으나, 움직임에 따라 옷의 주름과 같은 잡음과 관절의 변화 등의 비강체의 성질을 가진다. 따라서 잡음과 움직임에 따라 다양한 특징점이 추출되며, 영상 간 특징점의 변화가 심하므로, 대상의 특징을 비교적 정확히 반영하는 대응관계를 가진 특징점을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인체와 같은 다관절체의 움직임으로부터 신뢰성 있는 대응관계를 가진 특징점을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 또한 쌍 대응(pairwise correspondence)의 문제를 확장하여 특정 동작을 이루는 다수의 프레임에서의 일관성 있는 특징점 대응을 위한 간단한 전략을 제안한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 대응관계를 가진 특징점을 추출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.