• 한국자기학회지
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• 제25권4호
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• pp.129-137
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• 2015

Cu(반경 $r_a$ = $95{\mu}m$)/$Ni_{80}Fe_{20}$(외경 $r_b$ = $120{\mu}m$)의 코어/쉘 복합 와이어를 전기도금방법으로 제작하였다. 제작 된 복합 와이어에 대해 원통 좌표계에서 임피던스 텐서의 두 대각 성분 $Z_{{\theta}{\theta}}$와 $Z_{zz}$를 10 kHz~10 MHz 범위의 주파수(f)와 0 Oe~200 Oe 범위의 외부 정지 자기장의 함수로 측정하였다. Maxwell 방정식으로부터 코어/쉘 복합 와이어의 두 대각 임피던스 $Z_{{\theta}{\theta}}$와 $Z_{zz}$를 각각 복소 투자율 텐서의 두 대각 성분 ${\mu}^*_{zz}$와 ${\mu}^*_{{\theta}{\theta}}$로 표현하는 식을 유도하였다. 유도된 식을 이용하여 측정된 $Z_{{\theta}{\theta}}$(f)와 $Z_{zz}$(f) 스펙트럼으로부터 ${\mu}^*_{zz}$(f)와 ${\mu}^*_{{\theta}{\theta}}$(f) 스펙트럼을 각각 뽑아낼 수 있었다. 뽑아낸 두 대각 투자율 스펙트럼을 자벽이동과 자화회전의 완화과정으로 해석하면 Cu/NiFe 코어/쉘 복합 와이어의 동적 자화과정을 규명하는 유용한 도구가 될 수 있다는 것을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.489-503
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• 2000

다양한 형태의 데이터로부터 의사 결정에 유용한 정보 및 지식을 발견하려는 일련의 데이터분석 및 모형 선정과정을 데이터 마이닝(Data Mining)이라고 할 수 있다. 데이터 마이닝의 적용 예로는 신규고객에 대한 신용평가, 고객이탈방지 등과 같은 분야에서 발생하는 스코링 문제를 들 수 있는데 신용평가에서는 신용이 나쁠 가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 특별관리를 할 수 있을 것이며 고객이탈방지에서는 이탈가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 이탈 방지 캠페인을 벌일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스코링 문제를 사후확률에 대한 모형화 문제로 파악하였다. 폴리클라스를 스코링 문제에 적용하는 방법을 소개한 후 이를 독일 신용 데이터, 국내 모 PC통신회사 데이터 및 국내 모 이동통신 데이터에 적용하였다. 스코링의 성능은 이득률을 이용하여 평가하고자 하는데 나무 모형에 비하여 폴리클라스 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국자기학회지
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• 제27권4호
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• pp.135-139
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• 2017

직경 $190{\mu}m$ Cu 와이어에 $Ni_{80}Fe_{20}$ 연자성 물질을 전기도금법으로 증착하여 금속 코어/연자성 쉘 구조의 복합 와이어를 제작하고 이 와이어에서 자기임피던스 효과(MI 효과)를 연구하였다. 원통 좌표계에서 복합 와이어의 임피던스 텐서의 두 대각 성분 $Z_{{\theta}{\theta}}$와 $Z_{zz}$는 z 방향으로 가한 자기장에 대해 큰 MI 효과를 나타낸 반면, 비대각 임피던스 $Z_{{\theta}z}$의 MI 효과는 매우 약하게 나타났다. 비대각 자기임피던스 효과가 큰 복합 와이어를 만들기 위해 비틀림 스트레인 하에서 전기도금하는 방법을 시도하였다. Cu 와이어의 한쪽 끝을 약 $270^{\circ}$ 이상 회전한 상태에서 전기도금 된 복합 와이어는 뚜렷하게 증대된 비대각 MI 효과를 보였으며 $360^{\circ}$ 회전한 상태에서 도금 된 와이어에서 최대의 비대각 MI 효과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비대각 MI 효과가 큰 복합와이어를 제작하는 방법을 개발한 것은 금속 코어/자성 쉘 복합 와이어의 자기센서 소재로써의 응용가능성을 높일 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.153-161
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• 2018

본 논문은 GPU를 이용한 소프트웨어(SW) 디지털 필터의 성능개선에 대해 기술한다. 기존에 개발한 SW 디지털 필터는 CPU 기반에서 동작하여 속도가 느린 문제점이 있었는데, EAVN 관측데이터의 디지털 필터링을 위해 GPU를 도입하여 연산속도를 개선하였고, 필터링을 통하여 다른 관측국과의 데이터 처리가 가능하도록 하였다. SW 디지털 필터의 연산속도를 개선하기 위해 Tensor Core가 내장된 NVIDIA Titan V GPU 보드를 사용하였으며, 2Gbps (512 MHz BW, 1-IF)의 95초 관측데이터를 필터링하는데 관측시간의 약 1.1배, 1Gbps (16MHz BW, 16-IF)로 필터링하는데 약 0.78배 처리속도를 각각 달성하였다. 또한 KVN으로 1, 2Gbps 동시관측한 데이터에 대해 2Gbps 데이터를 디지털 필터링하여 기존 1Gbps와 비교한 결과, 교차전력스펙트럼, 위상, SNR 등이 유사한 값을 얻어 본 연구에서 개발한 SW 디지털 필터를 활용한 데이터 처리와 분석을 수행하는데 유효함을 확인하였다. 향후에는 여러 개의 GPU 보드를 사용하기 위한 소스 코드의 분산처리 최적화를 수행할 경우 실시간으로 관측데이터를 필터링할 수 있을 것으로 기대된다.