• 한국광학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-12
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• 2023

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 위한 위상제어 방식으로 covariant matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) 알고리즘 및 stochastic parallel gradient descent (SPGD) 알고리즘을 결합한 이중 위상제어 알고리즘을 제안하고 그 동작 특성을 전산모사를 통해 분석한다. 제안하는 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 결합된 최종 출력광 세기가 미리 설정된 특정값에 도달하기 전까지는 그 위상제어 최적화를 CMA-ES 알고리즘을 통해 진행하고, 그 이후에는 SPGD 알고리즘으로 전환하여 진행하는 순차적 이중 구조를 취한다. 이를 이상적인 7채널과 19채널 광섬유 결합기 기반 결맞음 빔결함 시스템에 적용하였을 때, 위상제어 최적화 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 약 10% 단축됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 동일한 결맞음 빔결함 시스템에서 실제 환경과 유사하게 각 채널광에 위상잡음을 부가적으로 인가한 경우, 본 연구에서 제안하는 이중 위상제어 알고리즘을 적용할 경우 주어진 조건에서 그 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 7채널 시스템의 경우 약 17%, 19채널 시스템의 경우 약 16-27% 정도 단축됨을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 향후 실제 대기 환경과 같이 위상잡음 효과를 무시할 수 없는 조건에서 결맞음 빔결합을 구현시 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.221-232
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• 2023

본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.

• 청정기술
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• 제29권3호
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• pp.178-184
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• 2023

전이금속 칼코젠화물은 소듐 이차전지의 음극재로서 높은 이론 용량을 가지나 충·방전 과정에서 큰 부피 팽창으로 인해 짧은 수명 특성을 보이며, 낮은 전기전도도로 인해 출력 특성을 저하시킨다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 분무열분해와 후 열처리 공정을 통해 다공성의 CNT ball과 (Ni,Co)Se₂ 나노결정이 복합된 구조체를 합성하였으며, 이를 소듐 이차전지의 음극에 적용시켜 전기화학적 특성을 평가하였다. 합성된 소재는 분무열분해 동안 Polystyrene(PS) 나노비드의 분해로 인해 다공성 구조를 형성하여 충방전 과정에서 발생하는 부피팽창을 효과적으로 수용하였으며, CNT 소재와의 복합화를 통해 전기화학적 성능을 향상시킬 수 있었다. 이로 인해 다공성 구조의 (Ni,Co)Se₂-CNT 복합소재는 0.2 A g^-1의 전류밀도에서 698 mA h g^-1의 높은 초기 방전용량을 보였으며, 100 사이클 후 400 mA h g^-1의 방전용량을 유지함을 보였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제28권1호
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• pp.41-50
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• 2023

용존산소 센서는 그 특성상 시간이 지남에 따라 자료의 변형(drift)이 일어난다. 따라서 용존산소 센서를 이용하여 해수 중의 정확한 용존산소 농도를 측정하기 위해서는 반드시 용존산소 센서의 현장 교정이 필요하다. 현장 교정 방법과 교정을 위한 적절한 시료의 개수 및 용존산소 센서의 실험실 교정주기를 제시하고자 약 1년에 걸쳐 인도양, 태평양, 동해에서 수행된 세 번의 서로 다른 항차에서 총 133개의 용존산소 분석을 위한 시료를 획득하였다. 화학 분석을 통해 얻은 용존산소 분석값과 센서값을 비교 분석하였다. 그 결과 제조사에서 제시하는 센서의 출력전압과 용존산소 분석값을 비교하기보다는 센서에서 주는 최종 농도값과 분석값을 직접 비교하여 얻은 직선의 관계식을 이용하여 센서의 측정값을 교정하는 것이 바람직하고, 박막형 용존산소 센서의 경우 정확한 보정을 위해서는 최소한 30개 이상의 시료에 대한 분석값을 이용해야 약 1% 이내의 정확도 범위 내에서 현장 교정이 가능하다. 또한 CTD용 박막형 용존산소 센서가 70% 이상의 성능을 내기 위해서는 1년 이내의 주기로 실험실 또는 제조사에서 이루어지는 실험실 교정을 수행할 것을 권장한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.1-12
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• 2023

재생에너지 개발에 대한 관심 증가와 함께 한국의 서해안은 조력발전 후보지로 유리한 지역중 하나이다. 수력발전용 댐과 유사하게 작동하는 방조제를 활용한 조력발전은 장기간의 운영을 거쳐 조력발전을 대표하는 방식이지만, 생태계 변화, 재생산, 수괴 변화 그리고 수문학적 영향으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 방조제를 활용한 조력발전시 발생하는 고가 건설비용 및 환경비용 문제를 절감하기 위하여 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 5종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 서해안의 기존 방조제를 활용하여 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.13-21
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• 2023

에너지 자원의 안정적 확보 어려움, 화석연료 이용에 따른 온실가스 방출로 지구 온난화 현상 등의 문제가 대두됨에 따라 재생에너지 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 조석현상은 일정한 주기를 가지고 정기적으로 발생하는 규칙성이 존재하므로 사전에 정확한 예측이 가능하여 에너지 회수 측면에서 이점이 있다. 따라서 조석을 에너지원으로 활용하기 위한 다양한 방법이 고안되어왔다. 방조제를 활용한 조력발전은 많이 운영되는 대표적인 방식이지만, 조지내 조차 감소, 수질 변화, 생태계 변화 등으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 웨어 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 4종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 기존 방조제를 활용한 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.84-93
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• 2023

지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.61-67
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• 2006

강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구는 다양한 방법론으로 적용되어 활발히 연구되고 있다. 그 중에서 인공신경망을 이용하여 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 대부분의 연구들은 역전파 학습 알고리즘(back propagation algorithm: BPA), Levenberg Marquardt(LV), radial basis function(RBF)을 이용하였으며, 이들은 강한 비선형성을 나타내는 입 출력간의 관계를 나타내는데 탁월한 성능을 보이고 있는 것으로 알려져 있고, 자료들의 급격한 변화나 현저한 변화에 대한 뛰어난 적응성을 보여주고 있다. 이러한 인공신경망 이론은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출과정의 양상에 따른 분류와 그에 따른 분석을 위해 Kohonen 네트워크 이론에 의한 자기조직화 방법(self-organizing map; SOM)을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용한 결과, 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우양상을 분류 할 수 있었으며, 강우-유출간의 특성을 분석한 결과 강한 비선현성을 가지고 있는 강우-유출관계가 SOM에 의해 7개의 패턴으로 구분되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2024

본 전기자동차(EV)의 사용을 늘리고 계통 부담을 최소화하기 위해 재생에너지를 사용하는 마이크로그리드가 중요한 역할을 담당해야 한다. 마이크로그리드는 소형 디젤발전과 같은 화석연료를 사용할 수도 있지만, 많은 경우에 친환경 에너지인 재생에너지로부터 에너지를 공급받을 수 있다. 그러나 태양광과 풍력과 같은 재생에너지는 가변적인 출력 특성을 갖는다. 따라서 전기자동차의 충·방전 에너지 수요를 충족하는 동시에 안정적으로 부하 전력을 공급하기 위해서 마이크로그리드에 디젤발전 또는 전기차-그리드(V2G)를 병행 에너지원으로 활용하는 전기자동차 충전인프라 구성에 대한 검토가 필요하다. 이와 같은 배경으로 본 연구에서는 태양광발전, 풍력발전, 디젤발전과 V2G를 활용하여 부하에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 마이크로그리드의 모델을 구성하였다. 제안된 마이크로그리드는 태양광발전과 풍력발전을 1차 공급에너지원으로 전력 수요에 대응토록 하고, 부하의 전기차의 운영 유형과 부하 동기기의 회전속도를 판단하여 부족 전력에 대해 디젤발전으로부터 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 모델이다. 이렇게 제안된 모델의 시스템 성능을 검증하기 위해 MATLAB/Simulink로 시뮬레이션함으로써 마이크로그리드의 안정적 운영 방안을 고찰하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1139-1147
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• 2023

본 논문에서는 소형 크기인 SiPM Sensor를 휴대용 검출기 내부에 적용하여 환자 피폭을 최소화하면서도 최적의 이미지 획득을 위한 선량을 제어하기 위한 방법을 제시하고 이에 대한 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 휴대용 검출기는 환자의 위치에 빠르게 접근하여 신속한 진단을 가능하게 하는 장점이 있지만 이러한 이동성은 선량 관리의 어려움을 동반한다. X-ray imaging devices 국제 표준인 IEC62220-1-1 기준의 이미지 평가를 통해 검출기의 DQE와 최적 화질을 갖을 수 있는 선량을 확인하고 영상의 ADU와 SiPM Sensor의 출력을 매칭 하여 최적 선량을 확인하는 방법을 제시하였다. 검출기 제조사 기준 선량과 최적 선량 구현으로 획득된 Skull AP 이미지는 제조사 기준 342.8 µGy, 최적 제어 선량은 148.3 µGy로 조사되어 제조사 기준 선량 대비 57 %, Chest AP는 제조사 기준 81.9 µGy, 제어된 최적 선량은 27.9 µGy로 66 %의 높은 선량 감소 효과가 확인되었다. 또한 촬영된 두 영상은 방사선사 5명의 분석을 통해 해부학적 구조물을 판별하기에 임상적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 확인되었다.