• 한국지진공학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.63-72
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• 2001

상부 벽체와 하부 골조로 구성되는 주상복합건물은 전이층에서 수직적인 강성과 강도의 불연속성을 갖는다. 이러한 복합구조는 전이층에서 춤이 큰 보에 의하여 하중이 전달되면 설계시 매우 중요하게 고려하여야 하는 사항이다. 그러나 이에 대한 연구가 충분히 이루어져 있지 않으며 실제 전이보의 설계시 춤을 매우 크게 하여 요구되는 강도보다 큰 안전율이 고려되고 있다. 본 연구에서는 전이층의 단순화모델을 이용하여 보의 높이 및 지지면의 길이에 따른 아치거동의 변화를 조사하였다. 유한요소법을 이용하여 구조물을 분석하고 두 변수를 포함하는 헌치부재를 이용하여 그 효과를 기존 시스템과 비교하였다. 중요 변수와 헌치의 기울기는 1:1의 비율에서 사장 효율이 좋은 것으로 나타났으며, 이러한 결과를 전이보를 대신하여 사용한 결과 중력방향의 상부 아치거동에 대하여 효과적으로 작용하는 것으로 나타났다. 또한 응력 집중부위에서의 응력 감소와 깊이 전이보의 높이감소에 효과적으로 작용하는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.617-620
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• 2016

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권4호
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• pp.199-210
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• 2023

CO₂ 주입 후 저류층은 암석물리 특성이 변하므로 이 연구에서는 저류층을 물성이 선형으로 변하는 전이대 지층모델로 구성한다. 울프 반사계수 함수는 전이대 상하지층의 속도비, 주파수, 전이대 두께 함수로 구성되어 있어 저류층 두께나 해저면 전이대 두께를 추정하는데 활용할 수 있다. 이 연구에서는 심층학습을 이용하여 전이대 두께를 예측 방법을 제안한다. 심층학습을 적용하기 위해 사암 저류층, 셰일 덮개암으로 구성한 인공 전이대 지층모델에 두께에 따른 울프 반사계수 모델링을 수행하고 시간-스펙트럼 영상자료를 확보하였다. 두께별 시간-주파수 스펙트럼 영상과 중합단면도 트레이스에서 구한 시간-주파수 스펙트럼 비교로부터 구한 두께 추정결과는 항상 정확하게 전이대의 두께를 제시하지는 못하였다. 그러나 다양한 환경에서 학습자료를 확보하고 정확도를 높이면 현장자료적용이 가능할 것으로 본다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.19-32
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• 2003

주상복합건물의 구조시스템은 휨변형에 의해 횡력에 저항하는 전단벽 구조와 전단변형에 의해 저항하는 라멘구조의 복합구조로 이루어져 있으며, 이 두 구조의 원활한 힘의 전달을 위하여 전이층에 주로 춤이 큰 보를 사용한다. 주상복합건물은 이러한 큰 질량과 강성을 갖는 전이층으로 인하여 유한요소법에 의한 해석 시 동적 해석을 수행하여야 하며, 일반적인 해석 절차로는 해결하기 어려운 많은 문제점을 야기한다. 일반적으로 주상복한건물의 해석시 전이층 바닥판은 강막을 적용하거나 판요소로 직접 입력하나 적절한 평가없이 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강막 적용에 따른 영향을 평가하여 올바른 해석 방법을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1904-1908
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• 2008

본 연구에서는 해안가 암반대수층에서 전기전도도의 수직적인 변화를 관측하여 조석에 의한 해수와 담수 전이대의 특성을 파악하였다. 연구지역은 부경대학교 대연캠퍼스 주변 해안대수층이며, 응회질퇴적암과 안산암 및 안산암질 화산각력암 등이 분포한다. 연구에 이용된 지하수 관측공 (PK1공)은 부경대학교 대연캠퍼스 내 기숙사 동측에 위치하고 있다. 지하수공의 개발심도는 지표 면하 120 m, 케이싱은 지표면하 19 m까지 설치되어 있으며, 내경은 0.2 m로서 해안가에서 180 m 정도 이격되어 있다. 해안대수층 내 해수와 담수 전이대를 파악하기 위하여 관측공 내에 TLC Meter(Model 107, Solinst)를 삽입하여 전기전도도의 수직적인 변화를 지하수공 내 심도 50 m 까지 측정하였다. 전기전도도의 수직적인 관측은 썰물(low tide)일 때, 썰물에서 밀물(high tide)로 될 때 및 밀물일 때로 나누어 총 3회 수행되었다. 전체적인 전기전도도의 분포는 썰물일 때 $630{\sim}47300{\mu}S/cm$, 썰물에서 밀물로 되는 시기에는 $672{\sim}61900{\mu}S/cm$ 및 밀물일 때는 $678{\sim}67900{\mu}S/cm$로 나타났으며, 따라서 밀물일 때가 썰물일 때보다 전기전도도의 농도가 높은 것으로 나타났다. 해수와 담수 전이대의 분포는 썰물일 때 약 $20{\sim}50\;m$, 밀물일 때 약 $20{\sim}38\;m$ 정도로 나타났으며, 이는 밀물 시 해수의 침투로 인해 전이대 하부구간의 농도가 상승하였기 때문이다. 해수와 담수 전이대의 구간을 세분화하여 분석하기 위해, 담수가 우세한 전이대, 주 전이대 및 해수가 우세한 전이대 구간으로 구분하였다. 담수가 우세한 전이대는 썰물과 밀물일 때 모두 지표면하 $20.0{\sim}25.5\;m$ 구간이었으며, 주 전이대에서는 지표면하 $25.5{\sim}25.7\;m$ 정도로 나타났다. 그러나, 해수가 우세한 전이대에서는 썰물일 때 지표면하 $25.7{\sim}50.0\;m$ 구간, 밀물일 때는 지표면하 $25.7{\sim}38.0\;m$ 로서 전이대의 폭이 19 m 정도의 차이를 보였다. 본 연구를 통해 해안가 암반대수층에서 해수와 담수의 전이대는 조석에 의해 영향으로 인해, 썰물 시의 전이대가 밀물에 비해 그 폭이 더욱적음을 확인할 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1-6
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• 2010

산불 형태 중에서 뒷불은 지표층 내부의 발화점 이상 온도가 분해층에서 부식층으로 전이되어 뒷불이 발생 할 수 있는 형태로 잠재적 위험성을 가지고 있다. 본 논문은 뒷불의 현장과 유사한 지표층 구조로 설정하여 실험을 통해 뒷불의 잠재적 위험성과 연소특성 규명을 목적으로 한다. 시료는 침엽수종 소나무 낙엽층과 활엽수종 굴참나무 낙엽층으로, 실제 산림내의 지표층 구조인 낙엽층, 분해층, 부식층로 구분하여 재현하였다. 8개의 열전대(K-type)를 층별 경계면과 그 사이에 배치하여 전이온도, 지속시간, 전파속도를 측정하였다. 결과적으로 F-H층으로 전이되는 경우와 전이가 일어나지 않은 경우는 L층과 F층 경계면의 발화조건이며, 유기물층의 뒷불 전이 임계습도는 35~44% 사이에 존재하며, 온도는 $350^{\circ}C$ 이상시 뒷불 전이가 일어날 확률이 아주 높다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 다층구조의 뒷불 모델을 제시하였으며 이를 사용하여 훈소의 층간 전이현상, 함수율에 따른 발화여부, 전파속도 및 시간에 따른 경계면의 온도변화 등을 알 수 있었다. 또한 뒷불의 연소특성을 규명할 수 있는 실험방법을 확립하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.53-61
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• 2004

최근 도심지에 건설되고 있는 대부분의 주상복합건물과 아파트들은 다양한 공간을 구성하기 위해 주로 복합구조형식을 채택하고 있다. 특히, 이러한 구조형식들 중의 하나인 상부벽식-하부골조시스템은 전이층에서 서로 연결되는 전단벽형식과 골조형식을 모두 포함하고 있다. 그러나 이 시스템은 구조적인 안전성 측면에서 볼 때 매우 불합리하며, 전이층에서의 응력분포를 파악하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 연직 및 정적 횡하중이 작용하는 전이보 시스템의 전단벽 배치에 따른 구조적인 거동과 응력분포를 분석하고자 함에 있으며, 또한 해석결과를 바탕으로 전이층부근에서의 하중의 전달경로 및 응력집중현상을 파악하고, 전단벽과 전이보의 효율적인 설계를 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.193-193
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• 2013

실리콘 박막 태양전지는 광 흡수층에서 형성된 정공과 전자를 효과적으로 분리하기 위해 p형과 n형으로 도핑된 층을 형성하는 p-i-n구조를 갖게 된다. 이러한 도핑 층을 형성하기 위해 B2H6와 PH3와 같은 독성 가스를 사용하기 때문에, 공정 안정성과 환경적인 이슈가 대두된다. 또한 도핑은 추가적으로 실리콘 박막 태양전지의 안정화 효율을 지속적으로 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 창층으로 MoO3, V2O5, WO3 등과 같이 높은 일함수를 갖는 전이금속 산화물을 사용하고, 광 흡수층으로 i-Si:H을, 후면 전극으로 낮은 일함수를 나타내는 LiF/Al을 사용하였다. 전이금속 산화물과 LiF/Al의 큰 일함수 차이에 의해서 흡수층인 i-Si:H 에서 생성된 캐리어들은 효과적으로 분리되고 수집이 된다. 금속 산화물은 스퍼터링 공정에 의하여 이루어졌으며, 스퍼터링 공정조건에 따라 산화도가 조절되며, 이러한 산화도에 따라 태양전지의 셀 특성이 결정된다. 도핑 층이 없는 새로운 형태의 실리콘 박막 태양전지는 기존 비정질 실리콘 박막 태양전지에 비해 높은 안정화 효율을 나타내며, 이는 도핑 층이 없기 때문에 기존 실리콘 박막 태양전지의 열화현상에 따른 효율저하가 발생하지 않는 장점을 지내고 있다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권8호
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• pp.665-671
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• 2004

배경: 흉부 식도암에서의 림프절 전이는 식도암이 점막하층에만 국한된 경우라도 흔하게 발견된다고 보고되고 있다. 림프절 전이가 수술 후의 예후에 큰 영향을 주고 있음에도 불구하고 조기식도암의 림프절 전이 양상은 완전히 조사되어 있지 않으며 림프절 절제술의 역할에 대해서도 여전히 의견이 분분하다. 대상 및 방법: 저자는 1995년 12월부터 2001년 8월까지 수술한 표층부(T1)식도암 환자 44예를 대상으로 림프절 전이의 양상을 후향적으로 연구하였다. 결과: 총 44예의 환자 중에서 림프절 전이는 총 10예(22.7%)에서 있었다. 식도암의 침윤 정도에 따라 볼 때 상피성 점막층에 국한된 경우 3예 중 0예, 점막고유 점막층까지 침윤된 경우 4예 중 0예, 근육성 점막층까지 침윤된 경우 4예 중 2예, 그리고 점막하층까지 침윤된 경우 33예 중 8예에서 림프절 전이가 발견되었다. 반회후두신경 림프절 전이는 5예, 복강내 림프절 전이가 8예에서 있어 흉부내 림프절 전이 3예보다 흔히 있었다. 수술사망은 없었고 병원사망이 점막고유층 환자에서 1예, 만기사망이 점막하식도암 환자에서 1예 있었다. 병원사망을 제외한 3년 생존율은 점막식도암이 100%, 점막하식도암은 97.0% (32/33예)였다(p＞0.05). 림프절 전이가 없는 환자들의 3년 생존율은 100%, 림프절 전이가 있는 환자들은 90.0% (9/10예)였다(p＞0.05). 결론: 표층부(T1) 식도암은 수술적 절제 후 생존율이 우수하다. 그러나 표층부(T1) 식도암에서 근육성 점막층 이상의 침윤이 있는 암에서는 림프절전이가 있을 수 있으며 특히 반회후두신경 림프절과 복강내 림프절 등 원격 림프절에도 빈번한 전이가 관찰되므로 광범위한 림프절 절제술이 필요하다고 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.203-210
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• 2017

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.