• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.295-295
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• 2012

염소와 불소 혼합가스와 펄스 직류 전원 플라즈마를 이용하여 GaAs/$Al_{0.2}Ga_{0.8}As$의 선택적 식각을 연구하였다. 식각 주요 공정 변수는 혼합 플라즈마에서 불소 가스의 유량(0~50%) 이었다. 다른 공정 조건은 공정 압력, 펄스 파워, 펄스 주파수, 리버스 시간이 이 있다. 저진공(~100 mTorr) 플라즈마에 대한 연구로 한정하여 기계적 펌프만을 사용하여 공정을 진행하였다. 오실로스코프(Oscilloscope) 데이터에 의하면 가스의 조성 변화에도 척에 걸리는 입력 전압과 전류가 거의 변화가 없었다. $BCl_3/SF_6$플라즈마에서 $SF_6$가스가 10%의 조성에서 GaAs와 $Al_{0.2}Ga_{0.8}As$의 식각 선택비가 약 50:1로 우수한 결과를 나타내었다. 혼합 플라즈마에서 $SF_6$가스의 증가는 GaAs의 식각율과 선택도를 감소시켰다. 그리고 불소 성분 가스의 조성비가 일정량 이상일 경우에는 GaAs와 $Al_{0.2}Ga_{0.8}As$가 거의 식각되지 않았다. 위의 결과들을 종합적으로 보면 펄스 직류 전원 $BCl_3/SF_6$플라즈마에서 불소의 조성비는 GaAs의 선택적 식각에서 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.486-491
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.547-547
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• 2016

최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있다. 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 받아들여지고 있다. 기후변화에 따른 위험요소를 전망하기 위한 최우선 사항은 수문상황을 명확하게 진단하는 것이고 그 다음은 현재기후를 대비 미래의 변화를 전망하는 것이다. 그러나 우리나라는 수문관측의 역사가 짧고 관측 자료의 불확실성으로 인하여 수문상황의 진단을 위해 수문모형의 모의에 의존하는 경우가 많다. 일반적으로 수문모형은 입력 자료와 지형자료를 구축하고 주요 매개변수를 선택하여, 매개변수를 변화시켜가며 관측에 가장 가까운 결과를 가져오는 상태를 구성한다. 이와 같은 과정은 수문모형의 매개변수 보정이라 불리우며, 사용자의 직관에 따른 시행착오법에 따른 수동보정 방법이 사용될 수도 있고 특정 목적함수를 채택하여 수학적 알고리즘에 의해 매개변수를 보정하는 자동보정 방법이 사용될 수도 있다. 그러나 미래 수문변화 전망은 특정 유역을 대상으로 장기간의 수문자료를 모의하는 것이므로 수동보정보다는 자동보정이 보다 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 청미천 유역의 기후변화로 인한 미래 수문상황의 변화를 모의함에 있어 강우 유출모형 중 하나인 SWAT 모형을 이용하였으며, 신뢰도 있는 매개변수의 추정을 위하여 SWAT-CUP을 이용하여 매개변수를 객관적으로 최적화하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1344-1348
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• 2008

HMS(Hydrological Modelling system)는 유역의 지형자료와 강우와 같은 기상관련 시계열 자료 등 수문 유출과 관련되는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 특히 다양한 비공간 정보의 경우 이를 모형에 적용하기 위해서는 비공간 정보에 대한 열람, 선택, 편집, 적용 시나리오의 설정, 입력변수의 적절성 평가, 모형 구동결과의 검 보정 등 복잡한 절차가 필요하다. 최근 들어 공간자료의 효율적 처리를 위해서 지리정보시스템과 수리 수문모델들 간의 연계를 통한 자료 생성과 입력 및 분석과정을 일괄적으로 처리하고자 하는 연구들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 한국형 수자원지리정보시스템인 HyGIS와 HMS 모형의 연계 시스템인 HyGIS-HMS의 개t선과 적용성 평가를 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-HMS 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 재정립하였다. HyGIS에서 구축된 공간 DB를 이용하여 HMS 모형의 입력 지형인자를 계산하고 있으며, 수문시계열 자료는 HyGIS의 시계열 DB를 이용하고 있다. HMS에서는 공간 자료와 시계열 자료 외에도 다양한 비공간 자료를 이용하고 있다. 이러한 비공간 정보를 DB기반 시스템에 맞추어 효과적으로 관리 및 사용하기 위하여 HyGIS-HMS에서는 Static DB를 이용하고 있으며, Static DB에서 모형의 입력자료로 직접 이용되는 자료와 모형의 수행결과는 Dynamic DB를 이용하고 있다. 또한 개발된 시스템을 경안천 유역에 적용하여 2006년과 2007년의 유출특성을 분석하였다. 이러한 개발환경의 적용을 통해 HyGIS 데이터모델과 HyGIS-Model의 운영환경이 HyGIS-HMS개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제15권4호
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• pp.11-23
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• 1997

시험편을 용접할때 사용한 용접 변수의 기록서인 PQR(Procedure Qualification Record)은, 용접구조물을 제작하는 제조 업체에서, 수시로 PQ Test를 수행하여 작성되고 있으며, 가장 기본적이고 중요한 용접 데이터이기 때문에 소중하게 관리되고 있다. 그리고, PQR의 수량이 많아지면, 관리에 많은 어려움이 따르고, 필요 한 데이터를 찾는데 많은 시간이 소요될뿐만 아니라, 정확한 데이터를 찾아내는 것도 쉽지가 않다. 따라서, PQR 관리 시스템을 개발하여, PQR의 데이터를 쉽게 활용하고, 자료 검색을 간단하게 할 수 있으며, PQR의 작성을 간편하게 하고자 PQR 관리 시스템 을 개발 하였다. 본 시스템의 특징은 PQR 양식을 새롭게 표준화하여 출력할 수 있게 하였고, PQR 작성을 처음 시작하는 사용자도 쉽게 배워 업무에 적용할 수 있다. 이는 용접 전문가의 노하우가 데이터 베이스에 내재되어 있어 서로 관련된 정보의 반복 입력이 적으며, 한 개의 데이터로 다른 데이터가 자동 결정되고, 데이터의 입력방식 이 키인(Keyboard Input)이 아닌 리스트(List)에서 선택하는 방식으로 하였다. 또한, 용접부 개선 형상의 Outline을 제공하여 수작업의 부담을 줄였으며, 검색의 기능이 강력하여 검색조건 선정에 제한이 없다. 그러므로, 본 시스템은 전반적으로 용접전문 가의 지식을 프로그래밍한 지능성, 전문성, 복합성을 가진 시스템이라 할 수 있다. 본 고에서는 ASME CODE에 따라서 작성되는 PQR의 관리 시스템을 소개하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1581_1582
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• 2009

본 논문에서는 T형 분기 도파관 내 Septum의 최적설계를 위하여 상용 전자파해석 소프트웨어의 API(Application Program Interface) 기능을 활용하는 VBA(Visual Basic Application) 기반 설계 인터페이스를 개발 하였다. 최적설계의 설계 변수는 도파관 내에서 Septum의 위치와 크기로 하였고, 목적 함수는 도파관의 반사계수($S_{11}$)를 가장 작게 하면서 T형 분기 도파관에서 출력되는 에너지를 2:1로 분배하도록 설정하였다. 목적함수는 본 논문에서 정한 함수이며 설계 목표에 따라 인터페이스 내에서 변경이 가능하다. 설계 인터페이스는 마이크로소프트사의 엑셀을 이용하였고 인터페이스 내에서는 사용자가 원하는 T형 분기 도파관의 크기 설계가 가능하며, 입력 port의 입력 모드를 설정하고, 해석 주파수를 선택하여 사용자가 정한 목적 함수에 맞는 최적화된 Septum의 크기와 도파관 내에서의 위치를 찾을 수 있게 하였다. 또한 사용자가 원하는 위치에서의 E Field, H Field, 전류 밀도를 크기 또는 복소수 형태의 수치 데이터로 획득할 수 있도록 설계하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.1-10
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• 1998

동적 지반-구조물해석과정에는 수많은 불확실성 요소가 내재되어 있다. 이러한 요소는 입력운동의 정의, 지반-구조물시스템의 모델작성, 해석기법 등에 포함된다. 이 논문은 점탄성 층상지반상의 원자로건물의 지진응답에 대한 매개변수해석을 수행한 결과를 제시한 것이다. 많은 매개변수 중에 입력운동의 정의위치, 구조물의 묻힘정도, 상부토층의 두께와 지반의 강성을 선택하여 지진응답에 미치는 영향을 중점적으로 이 연구에서 다루었다. 해석방법은 진동수에 무관한 지반임피던스를 사용하는 부분구조법인 시간영역에서의 모드중첩법이다. 지반-구조물시스템의 모드감쇠값은 각 모드에 대해 변형에너지에 대한 소멸에너지의 비를 구하여 결정되었다. 이 연구결과로부터 부분구조법에 의한 지반-구조물상호작용해석법의 실용적 이용에 참고할 수 있는 지진응답에 미치는 각 파라메터의 민감도가 제시되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.307-310
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• 2003

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 띤 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 목표로 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 다음의 과정에 의해 만든다. 우선 상태 공간에 적용할 웨이브렛 기준 함수를 정의하고 나서 제어기로 들어오는 입력 값의 대략적인 범위와 특성을 파악해서 웨이브렛 이론에 근거해 신축(dilation)과 이동(traslation) 변수 값을 선택하여 초기 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 건설한다. 마지막으로 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하여 연결 가중치(weight)를 조정한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시뮬레이터에 적용하여 제안한 제어기의 견실성 및 그 우수성을 입증하고자 한다.