• 한국강구조학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.701-710
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• 2012

최근에는 고층구조물이나 해양구조물(플랜트)의 경우 대부분 대형화로 설계 및 시공되고 있다. 대형구조물의 경우 주로 강재(steel)를 사용하여 설계하고 있다. 구조물 설계는 설계단계에서 최상의 부재를 선택하는 최적화를 적용함으로서 비용을 줄이는 경제적인 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 트러스와 프래임 구조물의 최적설계에 연속변수와 이산변수를 사용하여 최적화 하였고, 설계에서 사용된 이산자료는 규격화된 강재에 대한 자료와 데이터화된 이산자료를 사용하였다. 최적화는 이 모두에 적합한 이산최적화를 적용하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘을 사용하였으며, 사용된 구조물은 10-Bar, 25-Bar 트러스와 1경간 2층, 1경간 7층 프레임 구조물이다. 설계시 제약조건은 고유진동수와 부재응력, 변위제약조건들이 적용되었다. 유전자 알고리즘에는 번식과장에서 엘리트 개체가 2번 사용되도록 하였으며, 제약조건 위반시 패널티를 사용하는 방법을 사용하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.471-476
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• 1993

In this paper we proposed the digital implementation of an $H^{\infty}$-optimal controller using lifting technique and $H^{\infty}$-control theory. The discrete controller is obtained through iterative adjustment of sampling time and weighting function, which can ber performed by computing the L$_{2}$-induced input to output norm of the sampled-data system with bandlimited exogenous input. The resulting sampled-data bandlimited exogenous input. The resulting sampled-data system is stable and the performance including inter-sampling behaviour of the hybrid system can be also optimized.d.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1995년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.9-16
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• 1995

This study presents the applicable possibility of numerical optimization and Genetic Algorithm in the design of truss structures using discrete variables and real constraints. The introduction of Genetic Algorithm in the design of truss structures enables us to do easier formulation and handle discrete variables. To investigate these applicable possibility, the design of 15 - bar truss structures has been studied using GT/STRUDL and Genetic Algorithm and the results of Genetic Algorithm are compared with GT/STRUDL's.

• 대한화학회지
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• 제54권3호
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• pp.323-328
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• 2010

이 연구에서는 야자껍질로부터 이상적인 sieving 특성을 갖는 탄소 분자 체(CMS)의 합성을 시도하였다. 그 과정은 세 단계로 이루어지는데 탄소화 과정, 이산화 탄소 활성화 과정, 그리고 polyfurfuryl 알코올 고분자 증착 과정이다. 이산화 탄소 활성화에 의해 야자 껍질로부터 만들어진 활성탄(CA)은 CMS의 합성을 위한 원료 물질로 사용되었다. 야자껍질로부터 만들어진 AC를 준비한 다음 AC에 대한 최적의 furfuryl 알코올 과 포름 알데히드 비를 결정하였다. AC에 polyfurfuryl 알코올의 증착을 탄소화 과정에 앞서 수행하였다. 이렇게 고분자가 증착된 AC는 불활성 환경 조건과 $700-900^{\circ}C$온도에서 탄소화 과정을 거친다. 모든 미세세공 물질은 micrometric사의 ASAP/2020을 이용하여 분석되었다. 결과로 AC에 대한 최적의 furfuryl 알코올 과 포름 알데히드 비는 1:2.5로 결정 되었다. 7 ${\AA}$ 이하의 미세세공은 $700^{\circ}C$, $800^{\circ}C$ 그리고 $900^{\circ}C$ 에서 1.5시간 동안 고분자가 증착된 AC에 형성 되었다. 1.5시간 동안 $900^{\circ}C$ 에서 탄소화 온도는 CMS합성을 위한 최적의 조건으로 밝혀졌다. 이러한 조건하에서 생성된 CMS는 5. 884 ${\AA}$의 구멍 크기를 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.487-494
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• 2013

의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.199-206
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• 2005

In paper the discrete optimum design program was developed using the continuous and discrete optimum algorithms based on the SUMT and genetic algorithms. In this paper, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits state design limits method. The design variables are diameter and thick of steel pipe. Design examples are given to show the applicability of the optimum design using the continuous and discrete optimum algorithms based on the SUMT and genetic algorithms of this study.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.709-712
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• 2010

본 논문은 개미군락최적화 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 설계최적화에 대한 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 트러스의 설계최적화를 수행하기 위하여 구조물의 중량을 최소화하는 것을 목적 함수로 하고 구조물에서 발생하는 응력과 변위의 허용치를 초과하지 않는 것을 구속조건으로 이용하였다. 본 연구에서는 개미군락알고리즘을 구조물의 최적화에 적용하기 위하여 외판원문제(travelling salesman problem: TSP)를 재 정의하는 방법을 사용하였으며 최대-최소개미시스템(max-min ant system)을 도입하여 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 이때 이산화 된 설계변수를 사용하였으며 구속조건을 처리하기 위해서 벌점함수를 사용하였다. 본 연구를 통하여 개미군락최적화 알고리즘은 구조최적화에 그 적용 가능성이 높았으며 전통적인 최적검색 기법의 새로운 대안으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• 공업화학
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• 제7권2호
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• pp.280-288
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• 1996

여러 가지 전착 조건에서 티타늄 기판상에 이산화납을 전착시킨 전극을 사용하여 전해질 용액 중에서 오존을 발생시킬 경우 전착된 이산화납의 결정표면 양상이 오존발생 전류효율에 미치는 영향과 이산화납 전극의 표면구조 변화를 고찰하였다. 또한 백금 디스크전극 위에 이산화납을 전착시킨 회전전극을 이용하여 산소전이반응이 오존발생에 미치는 영향과 오존발생용 전극으로 개발하기 위해 이산화납의 내식성과 오존발생 최적 전류밀도도 검토하였다. 전착한 이산화납의 결정표면 입자가 크고 결정성이 좋은 전극일수록 오존발생 전류효율이 높았으며 이러한 오존발생용 이산화납 전극을 전착시키기 위한 최적전류밀도는 $50mA/cm^2$이었으며 전착용액에 글리세린을 소량 첨가하면 오존발생에 유리한 결정구조를 갖는 이산화납이 전착되었다. 또한 $10mA/cm^2$ 이하의 너무 낮거나 $100mA/cm^2$ 이상의 너무 높은 전류밀도에서는 오존발생 성능이 떨어지고 소지금속에 대한 접착성이 좋지 않은 전극이 만들어 졌다. 새로 만들어진 이산화납전극을 오존발생용으로 사용할 때 사용 초기 단계에서 이산화납전극의 표면구조 변화가 일어나며 이는 오존발생에 유리한 효과를 가져왔다. 타원소를 도핑시킨 이산화납 전극에서는 오존발생보다 산소발생 반응이 활발하게 일어나 오존발생은 산소발생의 중간 단계를 거치지 않고 산소발생과는 경쟁적으로 일어나는 것으로 추정되며 $0.7{\sim}0.8A/cm^2$의 전류밀도에서 최대의 오존발생 전류효율을 나타내었다.

• 식품산업과 영양
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• 제2권1호
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• pp.7-9
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• 1997

내열설 미생물, Thermus caldophilus CK24에 대한 탄수화물 생합성을 연구하는 과정에서 다양한 탄수화물 관련효소를 탐색하고 그레 대한 생화학적 및 분자생물학적 연구를 수행하고 있다. 일차로 내열성 미생물내 1) 당핵산염 합성효소와 당전이 효소, 2) 탄수화물 대사효소. 3)탄수화물 분해 및 전환효소의 존재를 HPLC/Bio-LC분석을 통하여 확인하고 이들에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 연구발표에서는 포도당을 과당으로 전환하는 이성화효소(xylose isomerase), 그리고 맥아당을 트레할로스로 전환하는 트레할로스 합성효소(trehalose synthase)를 소개하고저 한다. 이성화효소는 이미 산업적 과당 생산에서 대규모적으로 사용되고 있는 식품산업효소이다. 본 연구에서는 Thermus caldophilus GK24, Thermus thermophilus HB8, Thermus flavus AT62 3종의 내열성 미생물에 대한 이성화효소 유전자를 클로닝 하고, 각 재조합하고 이성화효소를 대량생산하였다. 이 내열성 이성화효소는 최적 반응 온도가 8$0^{\circ}C$이고, 포도당을 과당으로 전환하는 수유른 55%이었다. 이러한 과당전환률은 이미 산업적으로 사용되고 있는 이성화효소의 과당전환률(43%)보다 훨씬 높은 것으로 과당 생산공정의 단순화의 생산성 향상에 결정적인 요인이라 할 수 있다. 한편 본 이성화효소의 산업적 특성을 증대하기 위하여 구조-기능관계 연구를 착수하였다. 우선 내열성 이산화 효소의 입체 구조를 결정하였고, 구조조정에 따른 기능적 특성을 조사하기 위하여 특정 위치의 선택적 변이 연구를 진행하고 있다. 끝으로 포도당 전이 효소를 추적하던 과정에서 맥아당을 트레할로스로 전환하는 새로운 효소를 Thermus caldo-philus GK24에서 발견하였다. 그 트레할로스 합성효소는 분자량이 약 110kDa이고 최적 반응온도가 75$^{\circ}C$이면, 조효소없이 맥아당을 트레할로스로 80%이상 전환해 주는 가역효소이었다. 본 연구에서는 효소반응의 조건과 특성을 조사하였고, 효소 아미노-밀단의 서열결정정보를 통하여 효소의 유전자를 클로닝 하고 그 유전자의 구조와 발현연구를 진행하고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.