• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7109-7117
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• 2015

투자자들은 수익률과 안정성을 동시에 만족시키고자 방법론을 사용하여 기업 가치를 분석한다. 본 연구에서는 기업 가치 분석 방법론을 비교하고 조합하여 최적의 기업가치 분석방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 2가지로 구분할 수 있다. 첫째, 기업 가치 분석을 위한 모형 도출이다. 모형을 도출하기 위해 EVA, 초과이익, 배당할인의 3개 모형을 사용하였으며, 성과를 분석하기 위해 수익성과 안정성 측면에서 살펴보고 최적의 방법론을 제시하였다. 분석 결과, EVA와 초과이익모형은 시장보다 안정적이며, 수익성은 높게 나타나 기업의 가치를 평가하는데 적합했다. 하지만 배당할인 모형은 시장보다 안정적이지만 수익성이 낮게 나타나 기업가치 분석방법에 적용은 적합하지 않았다. 둘째, 기존의 방법론을 계량하여 새로운 분석방법을 제시하였다. 기존 방법론의 조합 및 변형 모형으로 분석한 결과 '초과이익 + DEA 모형'과 '배당할인 + DEA 모형', '초과이익 + EVA 모형'은 시장과 기존의 모형 보다 우수한 것을 알 수 있었다. 초과이익과 배당할인 모형의 변형모형도 시장 및 기존 방법론보다 우수한 것을 알 수 있었다. 이러한 방법으로 시장 환경이 변화하는 상황을 반영하여 적절한 분석방법을 제시할 수 있다는데 본 연구의 시사점을 찾을 수 있다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.15-27
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• 2007

지난 10년간 건설 환경에서 노무비는 재료비에 대해 상대적으로 계속해서 증가하고 있다. 따라서 강구조물의 최적 설계를 위해 널리 쓰이고 있는 최소중량설계는 더 이상 최소경비설계를 의미하지 못한다. 최근의 강 구조물의 제작 시 재료비 외에 부재연결에 소요되는 경비가 실제로 총 제작비에 커다란 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 연구가 최소 중량설계나 구조물의 고등해석에만 이루어지고 있다. 따라서 본 연구는 횡 방향 하중에 효과적으로 저항하도록 보와 기둥이 모멘트 연결된 강 뼈대 구조물을 대상으로 안정성에 문제가 없이 경비절감에 효과적인 설계를 위해 재료비뿐만 아니라 제작비 및 현장에서 가설 시 부재연결에 소요되는 경비를 포함하는 최소 경비 설계를 수행하고자 한다. 하중저항계수설계법에 따른 전단과 처짐 및 보-기둥 상관관계식을 포함하는 비선형 해석과정과 유전알고리즘을 바탕으로 한 최적화 알고리즘을 결합하여 모멘트 부재연결의 수를 줄이고 또한 효과적인 배치를 수행함으로 최적 설계 해 및 모멘트 연결의 수와 총 경비와의 상반관계를 나타내고 이로부터 최적의 모멘트 연결의 수 및 그 배치를 구하였다. 현실적인 하중조건을 고려한 수치 예를 통해 본 연구의 적용성과 효율성을 나타내었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.165-174
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• 2011

본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.28-41
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• 2017

본 논문에서는 사람의 인지특성을 기반으로 대조 민감도에 의해 나타나는 특성을 모델링 한 JND (Just Noticeable Difference) 모델을 비디오 코딩에 적용하여 압축률을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 양자화 단계에서 비가시 신호를 제한하여 주관적 화질을 유지하면서 비트율을 낮추는 방법으로, 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환된 잔차 신호들을 양자화 단계에서 입력으로 받아 신호제한 및 양자화를 수행한다. 양자화 단계에서 주파수 도메인의 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 기준 임계치를 구해 잔차 신호에서 비가시 신호를 제한하고 양자화를 수행한 후, 최적의 율-인지왜곡 비용을 갖는 양자화 계수를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 적용했으며, CTC (Common Test Condition)의 Random Access 모드에서 HM 16.0을 통해 압축된 영상 대비 평균 4.11%, BQTerrace 영상의 양자화 파라미터 22에서 최대 17.22%의 비트율 절감을 보였으며, Low Delay 모드에서 평균 7.16%, 최대 22.55%, All intra 모드에서 평균 13.41%, 최대 21.64%의 비트율 절감을 보였다. 5명의 평가자들의 주관적 화질 측정으로 평균 DMOS (Difference Mean Opinion Score) 값은 최대 약 0.36 최소 0 정도의 분포를 보였다.

• 한국식품과학회지
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• 제43권6호
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• pp.689-695
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• 2011

모유대체지를 합성하기 위하여 palm stearin을 acetone fractionation으로 획득한 PPP rich fraction과 oleic ethyl ester를 기질로 사용하고, sn-1,3 위치 선택성을 가진 Lipozyme TLIM을 이용하여 에스테르 교환반응을 수행하였다. 반응 조건(반응 온도, 반응 시간, 기질의 비율)을 요인 변수로 하여 중심 합성 계획에 의한 반응표면분석을 이용하였고, 비 용매 계에서의 반응을 통해 sn-2 위치에 팔미트산의 함량이 높고, sn-1,3에 올레산의 함량이 높은 1,3-dioleoyl-2-palmitoyl glycerol(OPO) 합성 조건을 최적화 하였다. 모델에 의하여 구해진 최적화 조건은 반응온도=$55^{\circ}C$, 반응시간 =3시간, 기질비율=1:6이었고 이때 sn-2 위치의 팔미트산($Y_1$, %)의 함량은 70.70%이었고 sn-1,3 위치의 올레산($Y_2$, %) 함량은 69.58% 이었다. 최적조건에서 합성된 모유대체지를 silver ion HPLC분석 결과 SSS(5.22%), SSU(36.28%), SUU(12.94%), USU(31.24%), UUU(11.04%)로 나타났다. 한편, TAG(90.35 g/100 g), 1,3-DAG (5.66 g/100 g)와 1,2-DAG(4.00 g/100 g)로 구성되어 있었고, 1,3-DAG 가 1,2-DAG 보다 많이 생성되는 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제18권5호
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• pp.721-728
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• 2011

Camellia oil과 palmitic, 그리고 stearic ethyl ester를 기질로 하고 Lipozyme TLIM을 촉매로 이용하여 interesterification을 통한 POS를 많이 함유한 반응물을 합성하고자 하였다. 반응 조건(반응효소비율, 반응시간, 기질의 비율)을 독립변수로 하여 중심 합성 계획에 의한 반응 표면 분석을 통하여 POS의 함량은 높이고, sn-2 position의 acyl migration을 낮추어 합성하는 최적화 조건을 얻었다. POS를 많이 함유한 반응물의 합성 최적화 조건은 반응 효소양($X_1$)= 5.9%, 반응시간($X_2$)= 60 min, 그리고 기질비율($X_3$)= 1:3(1 mole의 camellia oil: 3 mole의 palmitic ethyl ester + 3 mole의 stearic ethyl ester)이었다. 이와 같은 조건으로 획득된 실재 효소반응 합성물의 TAG-P/O/S(palmitic, stearic과 oleic 지방산을 각각 1 분자씩 어느 위치이던지 함유한 TAG, 즉 POS 및 PSO/OSP/OPS/SPO)의 합성율($Y_1$)은 20.19%이었고, 이때 acyl migration 등에 의하여 sn-2 위치에 결합(이동)한 palmitic과 stearic acid의 양(P/S-sn-2)인 $Y_2$는 12.71% 이었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권2호
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• pp.311-316
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• 2016

인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.31-37
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• 2020

CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권3호
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• pp.307-313
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• 2010

본 논문에서는 지역난방에 사용되는 이형관인 벤드(bend)의 형상설계에 대한 연구를 수행하였다. 지역난방관은 강관(내부)과 폴리우레탄 보온재(중앙부) 그리고 고밀도폴리에틸렌 외관(외부)의 3개의 중공관으로 구성되며 일반적으로 $10{\sim}120^{\circ}C$ 온도범위의 물이 $16kgf/cm^2$의 내압을 가지면서 수송된다. 이에 따라 작동 중 발생하는 반복적인 열적-기계적 하중을 지탱할 수 있어야 한다. 보통 지역난방관의 벤드부에는 폼패드라고 부르는 신축흡수재가 덧씌워지는데 이 폼패드의 노후에 따른 문제가 종종 발생한다. 본 논문에서는 벤드부에서의 폼패드 노후 문제를 경감시키기 위한 대안으로 폼패드를 없앤 이중보온관의 형상 설계를 제안하였다. 제안된 설계는 벤드부 강관에 전단고리(shear ring)를 적용하는 방법으로 이때 전단고리의 최적치수는 다구찌 방법과 유한요소법을 적용하여 접근하였다. 그 결과로 전단고리의 두께와 높이, 개수 순으로 최적화 효과가 있음을 확언하였다.