• 한국지반공학회논문집
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• 제22권8호
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• pp.107-118
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• 2006

터널과 관련된 여러 영향인자중 시간의 따른 투수상태와 지반의 장기거동은 터널의 이상 거동을 이해하는데 있어서 중요하다. 터널은 이러한 인자에 의해서 심각한 손상을 입을 수 있으나 시공 후 이러한 인자들에 의해 발생한 영향을 정량적으로 분석해 내는 것은 쉽지 않다. 입력과 출력간의 상관관계가 비교적 독립적이라면 터널거동에 미치는 인자들의 영향은 역해석 기법을 적용하여 예측할 수 있다. 모델을 구성하는 입출력 자료의 특성에 따라 인공신경망 기법이나 최소제곱법 등 다양한 역해석 방법이 개발 될 수 있으며 수치해석, 실험 또는 계측 결과가 역해석 모델의 구성 및 검증을 위해 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 시공 후 터널의 내공 변위 변화로부터 투수 및 지반의 장기거동과 관련된 인자들 중 배수재의 투수계수, 지하수위, 장기 이완 하중 크기 및 암반 손상 패턴 등의 변화에 의한 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 역해석 기법을 개발하였다. 역해석은 인공신경망 기법을 적용하였으며 학습데이터 확보를 위해 수치해석 모델이 개발 되고 다양한 하중 상태에 대한 거동 분석이 이루어졌다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.133-144
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• 2006

FRP 판은 외부 부착된 보강 판의 효과적인 부착강도의 증진으로 실질적으로 부착강도에 대한 많은 연구가 수행되어왔다. 선행연구자들은 이러한 부착강도를 알아보기 위하여 다양한 변수를 설정하여 실험을 통하여 FRP 판의 부착강도를 규명하였다. 그러나, 이러한 부착강도를 알아보기 위한 실험은 장비구축의 비용과 시간 소비가 많이 되고 수행하기 어렵기 때문에 국한적으로 수행되고 있다. 본 연구는 선행연구자들의 부착실험 데이터를 다양한 신경망 모형과 알고리즘을 적용하여 최적의 인공신경망 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 인공신경망 모형의 출력층은 부착강도, 입력층은 FRP 판의 두께, 폭, 부착 길이, 탄성계수, 인장강도와 콘크리트의 압축강도, 인장강도, 폭을 변수로 선정하여 학습을 수행하였다. 개발된 인공신경망 모형은 역전파 학습 알고리즘을 적용하였으며, 오차는 0.001범위에 수렴되도록 학습을 하였다. 또한, 일반화 과정은 Bayesian 기법을 도입함으로써 보다 일반화된 방법으로 과대적합의 문제를 해소하였다. 개발된 모형의 검증은 학습에 이용되지 않은 다른 선행연구자들의 부착강도 결과 값과 비교함으로서 실시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1082-1090
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• 2009

노력성 폐활량(FVC) 검사시 호식기류의 최대값인 최고호기유량(PEF)은 호흡기능의 평가에 매우 중요하게 활용되는 진단 매개변수이다. PEF는 검사 초기에 매우 짧은 순간에 크게 증가하는 양상을 띠기 때문에 호흡기류센서의 동특성이 충분하지 않은 경우 측정오차가 발생한다. 본 연구에서는 노력성 호식기류 상의 초기 상승속도($S_r$)를 산출하고 $S_r$ 값에 기초하여 센서 출력값을 보정하는 새로운 기법을 제안하였다. 미국 흥부학회(ATS)에서 제공하는 표준 기류신호 파형 26개를 생성하여(F) 속도계측형 호흡기류센서로 통과시키며 센서 출력신호(N)를 축적하였다. F의 최대값인 PEF와 N의 최대값인 $N_{PEF}$, 간에는 당초 예상했던 대로 2차함수 관계가 성립하였으나(상관계수 0.9997), ATS파형 #2 및 26은 상당한 이탈을 보였다(상대오차>10%). $N_{PEF}$의 상대오차와 $S_r$간의 관계를 분석하여 상호 선형적인 관계를 얻었으므로, 이를 이용하여 보정한 결과 PEF 상대오차의 99% 신뢰구간이 약 2.5% 이었다. 이는 국제표준인 ATS의 오차한계인 10%의 1/4 이내로써 매우 정확한 보정이 이루어졌다. 따라서 본 연구에서 제안하는 보정기법은 호흡기류센서 교정시 매우 유용하리라 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권3호
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• pp.75-85
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• 2009

본 논문에서는 two-carrier W-CDMA 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 3G 통신 시스템 응용을 위한 13비트 100MS/s 0.13um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 4단 파이프라인 구조를 사용하여 고해상도와 높은 신호처리속도와 함께 전력 소로 및 면적을 최적화하였다. 입력 단 SHA 회로에는 면적 효율성을 가지멸서 고속 고해상도로 동작하는 게이트-부트스트래핑 회로를 적용하여 1.0V의 낮은 전원 전압동작에서도 신호의 왜곡없이 Nyquist 대역 이상의 입력 신호를 샘플링할 수 있도록 하였다. 입력 단 SHA 및 MDAC에는 낮은 임피던스 기반의 캐스코드 주파수 보상 기법을 적용한 2단 증폭기 회로를 사용하여 Miller 주파수 보상 기법에 비해 더욱 적은 전력을 소모하면서도 요구되는 동작 속도 및 안정적인 출력 조건을 만족시키도록 하였으며, flash ADC에 사용된 래치의 경우 비교기의 입력 단으로 전달되는 킥-백 잡음을 줄이기 위해 입력 단과 출력 노드를 클록 버퍼로 분리한 래치 회로를 사용하였다. 한편, 제안하는 시제품 ADC에는 기존의 회로와는 달리 음의 론도 계수를 갖는 3개의 전류만을 사용하는 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하여 잡음을 최소화하면서 시스템 응용에 따라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 13비트 해상도에서 각각 최대 0.70LSB, 1.79LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 100MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 64.5dB의 SNDR과 78.0dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.22mm^2$이며, 1.2V 전원 전압과 100MS/s의 동작 속도에서 42.0mW의 전력을 소모하여 0.31pJ/conv-step의 FOM을 갖는다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권4호
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• pp.293-299
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• 2005

본 연구에서는 유방촬영 환자수 1,318명(2,636영상)을 대상으로 수집된 자료를 분석하여 환자의 연령분포와 압박유방두께를 조사하였고, 또한 압박유방두께의 변화에 따른 평균유선선량(AGD)을 측정하여 비교하였다. 다양한 관전압과 target/filter 조합에서 반가층과 출력(mR/mAs)을 측정하여 임상에서 사용되는 관전압에서 측정된 출력에다 mAs를 곱해서 입사표면공기커마(ESAK)를 계산하였다. 평균유선선량은 입사표면공기커마에다 Dance가 구한 변환계수를 곱해서 구했다. 압박유방두께의 평균값은 상하방향(CC) 촬영 시에 35.8 mm, 내외사방향(MLO) 촬영 시에 43.3 mm로 나타났다. 평균유선선량은 CC 촬영에서 1.55 mGy, MLO 촬영에서 1.70 mGy로, 압박유방두께가 CC 촬영 시보다 MLO 촬영 시에 평균 4.8 mm 두껍기 때문에 평균유선선량은 MLO 촬영 시에 0.15 mGy(10%)가 증가되었다. 평균유선선량은 압박유방두께가 두꺼울수록 증가하며, $10{\sim}80\;mm$의 범위에서 압박유방두께가 10 mm 두꺼울수록 평균적으로 0.34 mGy 증가하였다. 따라서 압박유방두께에 따라 평균유선선량의 차이가 비교적 크기 때문에 한 가지 두께보다 몇 단계에서 규정된 최대한계선량으로 유방촬영 시의 환자 피폭선량의 기준으로 삼는 것이 바람직하다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제37권3호
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• pp.187-193
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• 2014

본 연구는 X선 진단장치의 고압정류방식이 그리드 성능을 측정하는 선택도(selectivity)와 대조도 향상능력(contrast improvement ability : K factor)에 미치는 영향을 분석하고자 산란선 함유율을 측정하였다. 정류방식이 서로 다른 X선발생장치를 대상으로 각 장치의 관전압과, 관전류량을 측정하여 출력선량의 정확도를 측정 및 교정한 후 각 장치별 노출조건을 동일하게 설정하고 형광량계를 이용하여 아크릴을 투과한 X선의 산란선 함유율을 측정하였다. Grid 미사용 시 피사체를 투과한 X선의 산란선 함유율 측정 결과는 단상정류방식장치에서 가장 낮은 함유율(34.158%)이 측정되었고, 인버터 정류방식(37.043%)과 삼상24피크 정류방식(37.447%)은 산란선 함유율이 증가하였다. 각 장치들의 산란선 함유율 차이는 최저 0.404%에서 최고 3.289%의 차이를 보였다. 8:1 Gird 사용 시 피사체를 투과한 X선의 산란선 함유율을 측정한 결과는 단상정류방식장치에서 가장 낮은 함유율(18.258%)로 측정되었고, 인버터정류방식(25.502%)과 삼상24피크정류방식에서 산란선 함유율(24.217%)이 증가하였다. 그리드 선택도에 따라 단상정류방식과 정전압(인버터와 삼상24피크)정류방식에서 산란선함유율의 차이는 최저 1.285%에서 최고 7.244%의 차이를 보였다. 통계분석 결과 단상정류방식 및 정전압정류방식에서 대조도 향상계수(K factor)에서도 유의한 차이를 보였다. 결론적으로 그리드 선택도와 대조도 향상계수는 정전압정류방식보다는 단상전파방식에서 모두 증가하여 그리드의 사용으로 선택도 향상과 대조도의 개선효과가 증가함을 알 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권3호
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• pp.107-116
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• 2011

호흡동조 방사선치료 및 체부정위방사선치료시 치료계획과 치료시 치료대상장기가 동일하게 움직이는 것을 확인하는 것은 매우 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 호흡의 상태를 모니터하는 RPM 자료와, OBI 영상을 이용하여, 치료 중 치료장기의 움직임을 유추하고 분석하는 프로그램을 개발하였다. 기개발된 호흡연습/유도장치를 사용하여 환자호흡의 규칙성을 확보하였다. 호흡의 상태는 RPM 자료를 실시간 모니터하고 또 치료 후에 저장된 RPM 자료를 이용하였고, 호흡 변위를 내부장기의 움직임으로 환산하기 위하여 호흡의 0%, 50% 호흡동조 OBI 영상을 촬영하였다. OBI 영상촬영 시각을 기록하여, 해당시각의 RPM 자료를 읽고, RPM의 변위와 OBI에서 관찰한 종양의 움직임의 상호비례계수를 구하였다. 치료 후 RPM 자료를 읽어 RPM 자료의 최대값, 최소값, 평균값과 표준편차를 자동으로 계산하는 프로그램을 Labview로 제작하였고, 계산된 결과는 excel 파일로 출력되도록 고안하였다. 분석된 RPM 자료에 비례계수를 적용하여 치료시행중 대상장기의 움직임을 유추하도록 하였다. 이와 같이 개발한 방법은 구동팬텀을 이용하여 정확성을 시험하였고, 간의 체부정위방사선치료를 받는 10명의 환자에 대하여 개발한 방법을 적용하여 유용성을 평가하였다. 본 연구에서 개발한 호흡분석 방법은 구동팬텀을 이용하여 정확성을 확인하였다. 4 sec 주기의 2 cm의 sine 함수형태의 규칙적인 움직임에서 주기는 0.052 sec (1.3%) 크게, 움직임의 크기는 1.952 cm로 0.048 cm 작게 측정되었다. 환자에게 시험적용에서는 1명의 환자는 치료 전 연습을 위한 가치료시간의 자료분석에서 체부정위방사선치료에 적합하지 않은 것으로 판명되었고, 1명의 환자는 치료계획시보다 장기의 움직임이 크게 분석되어 호흡동조 방사선치료로 전환하였다. 본 연구에서 개발한 호흡분석프로그램은 복부부위의 방사선을 받는 모든 환자들의 내부장기의 움직임을 유추하는 데 유용한 것으로 평가되며, 체부정위방사선치료 대상환자들에 대하여, 치료계획시와 동일하게 움직임이 유지되는지 모니터하는 데 유용하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권2호
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• pp.62-69
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• 2005

본 연구에서는 열형광선량계에 대한 전자선에너지 보정인수를 구하여 이온함을 이용한 물 흡수선량과 상호 비교 분석하여 열형광선량계를 이용한 전자선의 품질보증 프로그램을 개발하고자 한다. 열형광물질은 분말형태인 $^7LiF$을 사용하였고 판독기는 Fimel사의 PCL-3 모델을 사용하였으며 전자선 선량측정에 이용되는 홀더는 PMMA 재질로 제작하였다. 열형광선량계는 선형가속기(Varian CL 2100C)에서 방출되는 전자선 에너지 6, 9, 12, 16, 20 MeV를 이용하여 각 에너지에 해당하는 기준깊이 $Z_{ref}$에 위치시켰으며 물 흡수선량 2 Gy가 되도록 조사하였다 이때 기준선량은 IAEA TRS-398 프로토콜에서 권고하고 있는 절차에 따라 식품의약품안전청에서 교정 받은 Roos형 평행평판형이온함을 사용하여 결정하였다. 열형광선량계의 물 흡수선량을 결정하기 위해 열형광선량계의 교정계수 및 선량 반응도에 대한 보정인수, 퇴색보정인수, 에너지보정인수 등을 산출하였다. 또한 본 연구를 통해 결정된 교정계수 및 각각의 보정인수의 정확도를 검증하기 위해 백지정사(blind test)를 실시하였으며 그 결과, 에너지 9, 16, 20 MeV전자선에서 상대 표준편차가 각각 $2.98\%,\;3.39\%$ 그리고 $0.01\%$로 나타났다 이는 전자선의 허용수준인 $\pm5\%$이내 포함되는 결과로 향후 국내 의료기관에서 사용하고 있는 전자선의 출력 선량측정에 대한 주기적인 품질보증을 위해 열형광선량계가 적극 활용될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.