• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.262-262
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• 2020

새만금 유역 내에는 다수의 보 및 제수문이 위치하고 있으며, 관개, 배수, 오염원 등이 영향을 받고 있다. 선행연구 중에는 보 및 제수문을 고려하기 위해 모형의 소스코드를 일부 수정하여 연구되고 있으나 유역모형으로 구현하기에는 한계가 있으며, 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 만경강 유역을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 하류 제수문에 대한 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 미국 농무부에서 농업유역의 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD (Computational fluid dynamics)는 전산유체역학 모형으로 구조물을 설계하고 유체, 기체 등을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농업유역 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 영향을 평가할 수 있다. 우선, 만경강 유역을 대상유역으로 선정하고 부용, 황산, 상리, 고은교 등 제수문의 위치를 파악하였다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. 보정기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.84, 2.96 mm/day, 0.70을 나타냈다. 검증기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.72, 2.94 mm/day, 0.46을 나타냈다. 본 연구는 유역 차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 향후 제수문 모니터링 자료를 활용하여 CFD 모형을 구축하고 유입량에 따른 제수문의 검보정 및 영향을 평가하고자 한다. 이러한 결과는 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권4호
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• pp.253-259
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• 2004

본 연구에서는 디지털 X-선 영상시스템의 최적화 설계를 위하여 몬테카를로 방법을 이용한 영상모의실험용 코드를 visual $C^{++}$ 프로그래밍 언어를 사용하여 개발하였다. 디지털 X-선 영상시스템으로 Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체 및 광센서 어레이를 고려하였으며, 일반적인 실험 환경을 모사하기 위해 2차원 평행 그리드를 포함시켰다. X-선과 피사체, 그리드 및 섬광체와의 반응, 그리고 섬광체에서 발생된 빛의 거동 및 광센서 어레이에서의 수집을 몬테카를로 방법을 이용하여 모사하였다. Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체의 두께는 66$\mu\textrm{m}$로 설정하였으며, 광센서 어레이의 픽셀 피치는 48$\mu\textrm{m}$ 그리고 픽셀의 포맷은 256${\times}$256으로 가정하였다. 다양한 모의실험조건에서 X-선 영상을 획득한 후 객관적인 영상시스템의 성능평가 지표인 SNR(signal-to-noise ratio), MTF(modulation transfer function), NPS(noise power spectrum), DQE(detective quantum efficiency) 등을 계산하였으며, 이를 통해 화질을 평가하였다. 본 연구에서 개발된 영상모의실험 코드는 다양한 디지털 X-선 영상시스템에 대해 여러 설계변수들에 대한 성능을 예측함으로써 영상시스템 최적설계에 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.122-130
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• 2013

본 논문에서는 주로 고속 디지털 통신시스템 응용을 위해 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 만족하는 45nm CMOS 공정으로 제작된 4단 파이프라인 구조의 12비트 100MS/s ADC를 제안한다. 입력단 SHA 회로에는 높은 입력 주파수를 가진 신호가 인가되어도 12비트 이상의 정확도로 샘플링할 수 있도록 게이트-부트스트래핑 회로가 사용된다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 높은 신호스윙을 얻기 위해 이득-부스팅 구조의 2단 증폭기를 사용하며, 넓은 대역폭과 안정적인 신호정착을 위해 캐스코드 및 Miller 주파수 보상기법을 선택적으로 적용하였다. 채널길이 변조현상 및 전원전압 변화에 의한 전류 부정합을 최소화하기 위하여 캐스코드 전류 반복기를 사용하며, 소자의 부정합을 최소화하기 위하여 전류 반복기와 증폭기의 단위 넓이를 통일하여 소자를 레이아웃 하였다. 또한, 제안하는 ADC에는 전원전압 및 온도 변화에 덜 민감한 저전력 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하는 동시에 외부에서도 인가할 수 있도록 하여 다양한 시스템에 응용이 가능하도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.88LSB, 1.46LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s의 동작속도에서 각각 최대 61.0dB의 SNDR과 74.9dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 면적은 $0.43mm^2$ 이며 전력소모는 1.1V 전원전압 및 100MS/s 동작속도에서 29.8mW이다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 공업화학
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• 제29권3호
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• pp.283-288
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• 2018

환경 친화적이고 질병을 유발시키지 않는 천연색소의 사용이 증가함에 따라 천연색소를 추출하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 천연염료인 chlorophyll을 포함하고 있는 식물성 원료인 파슬리를 대상으로 천연색소를 추출하였다. 추출용매의 pH와 추출온도를 변수로 추출된 천연염료의 녹색계열의 목표색 코드 #50932C (L = 55.0, a = -40.0, b = 46.0)을 설정하고, 추출된 천연염료의 명도와 색좌표(L, a, b)의 정량적 수치로부터 색도분석을 수행하였다. 반응표면분석법에 의해 예측된 색도분석 중 색좌표 분석은 최적조건인 pH 8.0, 추출온도 $60.9^{\circ}C$에서의 이론적 수치 L (55.0), a (-36.3), b (36.8)를 나타냈고, 실제 실험으로 확인한 결과 L (69.0), a (-35.9), b (31.4)를 나타내, 이론 정확도 73.0%, 실제오차율은 13.8%로 확인되었으며, 색차분석의 ${\Delta}E$의 이론 최적화 값은 pH = 9.2 추출온도 $55.2^{\circ}C$에서 ${\Delta}E$ (12.4)이었고, 실제 실험의 경우 ${\Delta}E$ (13.0)로 나타났다. 색차 분석의 이론정확도 97.5% 및 실제 오차율은 4.5%를 나타냈다. 하지만, 색좌표의 조합이 목표색에 근사한 색을 나타내지 않았고, 단지 산술기하 평균적으로서 목표색에 근사함을 나타냈다. 따라서 천연염료 추출공정에 반응표면분석법을 적용시킬 경우 반응치로 색차 ${\Delta}E$에 비해 색좌표(L, a, b)를 이용하는 것이 색소추출공정의 최적화에 더 우수한 방법인 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권3호
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• pp.144-152
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• 2006

네트워크기술을 이용한 서버-클라이언트 원격의료기술은 특히 의료시설이 낙후된 지방도시의 의료기관에 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있는 기술이다. 이러한 기술은 중앙 집중 방식으로 진단과 검사용으로 사용되는 대형 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 매우 효율적이고 경제적으로 관리할 수 있게 하게 때문에 궁극적으로는 의료수가를 감소시키는데도 기여할 것이다. 각 환자에 대해 환자 맞춤형 방사선 치료계획은 매우 효율적인 암 치료를 가능하게 하기 때문에 환자와 의사 모두에게 매우 유익한 방법이다. 치료계획전문가들은 환자에게 너무 적은 선량을 주면 암이 계속 재발할 확률이 높고 너무 많은 선량을 주면 환자를 다치게 할 수도 있다는 것을 잘 이해한다. 최고의 해법은 가장 정확한 선량을 주는 것인데 이것은 각 환자의 CT 자료를 기반으로 정확한 선량계획 시뮬레이션 시스템을 사용하는 것이다. 우리는 네트워크 기반과 웹 기반을 이용한 환자 맞춤형 치료계획 시뮬레이션 시스템개발을 위해 관련된 4가지 컴퓨터 프로그램을 개발하고 있다. 환자의 CT자료를 이용하여 각 환자의 표적 자료를 만드는 프로그램, 이 표적자료를 바탕으로 방사선 선량 시뮬레이션을 하는 병렬 몬테카를로 프로그램, 선량주사변수들을 최적화시키는 프로그램, 그리고 계산결과를 시각화하는 프로그램들이다. 모든 소프트웨어는 약 100-200개의 개인컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬모드로 운영이 된다. 이와 같이 방대한 하드웨어와 소프트웨어의 효과적인 관리를 각 병원에 맡기는 것은 효율적이지 못하기 때문에 이를 중앙에서 관리하면서 각 병원에서는 네트워크나 웹을 통하여 마치 모든 것이 자기 병원에 있는 것과 같이 편리하게 쓸 수 있게 하는 시스템으로 의사와의 계속적인 의사소통은 클라이언트-서버 시스템의 메신저 기능을 이용한다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2004년도 추계학술발표회 발표논문집
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• pp.99-100
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• 2004

AMBIDEXTER-NEC의 천이노심은 $^{Nat}Th$과 $^{Nat}U$의 주입만으로 전 출력의 Break-even 노심에 도달하기위한 중간 단계이다. 선행연구에서 수행한 전 출력노심인 평형노심의 핵종수밀도에 도달하기 위해서 평형노심에서의 기저물질, 잠재핵분열성물질, 핵분열물질의 수밀도를 각 SEU-기반, Pu-기반, ADS-기반에서 그대로 유지하여 초기노심을 구성하였다. 또 각 시나리오에 대해 최대첨두출력과 원자로의 안전성을 고려해 Excess Reactivity를 5mk 내에서 초기노심을 결정하였다. 각 노심은 주 핵분열성물질 $^{235}U$, $^{239}Pu$ 및 $^{233}U$의 핵반응단면적 특성에 따라 평균 전환율이 각각 0.95, 0.83 및 1 .21 로서 핵연료물질의 적절한 선택만으로도 전환로, 연소로 및 증식로로 설계할 수 있음을 보여준다. 이러한 $Th/^{233}U$, U/Pu 핵연료주기를 사용하는 AMBIDEXTER-NEC 용융염핵연료 원자로의 초기노심에서 시작한 천이노심은 평형노심에장전할 충분한 $^{233}U$ 양을 확보해야 하므로 천이노심의 목표는 평형노심 $^{233}U$의 요구량에 최소한의 기간에 가장 적은 외부주입을 통해 도달하는 것이다. 천이노심에서 임계가 유지되는 AMBIDEXTER-NEC 원자로시스템의 3군 핵종변환 코드인 HELIOS-SQUID-AMBIBURN 체제를 개발하였고 그림 1.에 나타내었다. 이 알고리즘은 각 초기노심 중원소의 미시단면적, 중원소를 제외한 원소들의 거시단면적, 임계도를 만족하는 중성자속 및 외부주입율을 계산하여 SQUID 및 AMBIBURN 입력자료를 제공한다. 또한 일정시간 중원소의 핵종농도, 외부주입율과 중성자속이 일정하다는 가정 하 에 반복수행 하고 SEU-기반과 Pu-기반의 경우에는 각각 핵변환을 거쳐 재순환되는 $^{233}U$ 및 $^{239}Pu$의 양을 바로 주입하는 최대재순환 경우와 평형노심 요구 장전량에 이를 때까지 시설 내 저장하는 최소재순환 경우로 상황을 모사하였다. 그림 2 는 각 시나리오별 초기노심에서부터 200FPD까지 단위 용융염 체적당 $^{233}U$의 수밀도 시간변화를 나타낸 것이다. 그림을 보면 50일 이후부터는 수밀도의 변화가 일정한 기울기를 보이고 있고 재처리공정에서 $^{233}Pa$를 분리하는 최소재순환의 경우에는 최대재순환보다 2-3%정도에 지나지않아 그림에서 나타내지않았다. SEU-기반 및 Pu-기반에서 $^{233}U$의 증가율이 각각 2.54E+13, 2.81E+13 #/cc/d 로 Pu 기반이 조금 더 큰 증가율을 나타내고 있지만 평형노심 농도 1.04E+20 #/cc/d 에 도달하기 위해서는 두 경우 모두 매우 긴 시간이 걸릴 것을 예상할 수 있다. 요컨대 250MWth AMBIDEXTER-NEC가 평형노심을 이루기 위해 필요로 하는 $^{233}U$을 생산하는데 제안한 SEU-기반, Pu-기반 시나리오는 천이노심주기기간이 전형적인 원자로 수명 3-40년 보다 매우 큰 것으로 나타났다. 따라서 장전될 $^{233}U$의 확보를 위한 최적옵션은 초기노심부터 ADS와 같은 외부생산시설로부터 전량을 공급 받아 운전하는 것이라 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.247-255
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• 2008

부호화 구경 카메라는 바늘구멍 카메라의 고분해능 특성을 유지하면서 신호대잡음비를 향상시키기 위해 개발되었다. 이 연구의 목적은 몬테칼로 모사방법을 이용하여 부호화 구경 카메라의 최적화 및 성능 분석을 통해 갑상선 영상의 가능성을 평가하는 것이다. GATE 코드를 이용하여 부호화 구경의 두께에 따른 부호화 구경 카메라의 Tc-99 m 선원에 대한 공간분해능, 신호대잡음비, 균일도를 평가하였다. 그리고 부호화 구경 카메라와 바늘구멍 카메라의 영상 획득 성능을 비교하였다. 연구 결과 부호화 구경 마스크 두께에 따른 분해능 차이는 거의 없었으나, 신호대잡음비는 구경 두께가 두꺼워질수록 향상되어 최고값을 보인 뒤 다시 감소하는 추세를 보였다. 이는 두께에 따른 마스크의 투과율과 관계가 있었다. 균일도는 구경 두께가 두꺼워질수록 성능이 향상하였다. 부호화 구경 카메라의 공간분해능은 바늘구멍 카메라와 거의 비슷하였으나, 신호대잡음비는 약 30배 정도 향상되는 것을 확인하였고, 이는 부호화 구경 카메라로 고분해능, 고 신호대잡음비의 갑상선 영상 획득이 가능함을 보여준다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권9호
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• pp.597-604
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• 2016

본 연구에서는 GPU를 이용한 비압축성 유동장의 병렬연산을 위하여, P2P1 유한요소를 이용한 분리 알고리즘 내의 행렬 해법인 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient)의 CUDA 기반 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 이용해 비대칭 협착관 유동을 해석하고, 단일 CPU와의 계산시간을 비교하여 GPU 병렬 연산의 성능 향상을 측정하였다. 또한, 비대칭 협착관 유동 문제와 다른 행렬 패턴을 가지는 유체구조 상호작용 문제에 대하여 이중공액구배법 내의 희소 행렬과 벡터의 곱에 대한 GPU의 병렬성능을 확인하였다. 개발된 코드는 희소 행렬의 1개의 행과 벡터의 내적을 병렬 연산하는 커널(Kernel)로 구성되며, 최적화는 병렬 감소 연산(Parallel Reduction), 메모리 코얼레싱(Coalescing) 효과를 이용하여 구현하였다. 또한, 커널 생성 시 워프(Warp)의 크기에 따른 성능 차이를 확인하였다. 표준예제들에 대한 GPU 병렬연산속도는 CPU 대비 약 7배 이상 향상됨을 확인하였다.

• 에너지공학
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• 제26권2호
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• pp.1-11
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• 2017

최근 합성천연가스(synthetic natural gas, SNG)의 사용과 합성천연가스를 생산하는 플랜트의 실증 운영이 증가하고 있다. SNG 플랜트는 다양하게 개발된 여러 합성 공정 기술이 적용되고 있으며, 이러한 공정의 특성상 고온, 고압의 운전 조건을 가진다. 기존 여러 연구들은 주로 합성천연가스 생산을 위한 화학적 합성 공정의 변수와 공정 최적화에 대한 연구에 집중되어 왔다. 이에 비해, 기존 산업 플랜트와는 다소 차별되는, 공정 특성으로 인한 SNG 플랜트의 기계적 손상과 유지보수 기법에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 SNG플랜트의 주요 배관계통에 대해 ASME B31.3에 의거한 배관 시스템 응력 해석을 수행하였다. 또한 특이 부위에 대해 상세 국부 응력 해석을 수행하였다. 해석 결과로부터 배관 주요부위 중 파손 리스크가 높은 취약부의 위치를 선정하였다. 이 위치들은 배관 위험도 관리 대상으로 활용할 수 있다. 배관 시스템 응력 해석은 설계 운전조건과 실제 운전조건을 고려하여 수행되었다. 배관 시스템 응력 해석을 통해 도출된 주요 부위에 대해서는 국부적 상세 응력 해석을 위해 유한 요소 해석이 수행되었다. 발생되는 상세 응력 값은 가스화 반응기 및 하부 곡관부 대한 ASME B31.3 코드 표준을 만족하였다. 하부 곡관부의 경우 수직 변위를 제한하는 것이 구조적으로 안전 향상에 좋을 것으로 파악되었다. 수행된 해석결과는 향후 위험도 기반 유지 보수 검사 및 안전 운영에 대해 기반 정보로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.