• 한국토양환경학회지
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• 제1권1호
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• pp.89-102
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• 1996

지하의 유체 유동 및 물질 변환을 해석하기 위하여 다중다상이론을 이용한 통합 모형을 개발하였다 종합적 지배식은 4개의 상내의 화합물들의 물질 및 힘평형 관계를 고려하여 유도되었다. 복합한 이동 및 변환 현상을 설명하고, 공간적 차원을 변동적으로 나타내기 위하여 관계된 모든 변수 및 식들을 함축적이면서 조직적으로 표현하였다. 도출된 비선형시스템은 다차원 유한요소프로_I램으로서 해를 구하였다. 본 개발된 프로그램은 역동적으로 메모리 용량을 조절하여 일이삼차원 문제를 PC부터 SP2슈퍼컴퓨터까지 여러 종류의 기종에서 해석할 수 있다. 계산시간과 저장용량을 줄이기 위하여 시스템식을 분리시키고, 슈퍼컴의 벡터 및 병렬처리를 이용하여 띠행렬의 해를 구하였다. 유속이 우세한 경우의 수치해석상의 불안정한 문제를 해결하기 위하여 상류가중, 질량묶음, 요소별 파라미터 평가법 등을 적용하였다. 일차원 이동문제에 대하여 유한요소법과 유한차분법의 수치해의 안정성 조건을 검토하였다. 구체적인 지하수 유동 및 오염문제에 대한 모델링 예는 본 논문집의 연계 논문에 수록하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권3호
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• pp.111-120
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• 2016

지열발전을 위해 심부에 인공적으로 균열대를 생성시키는 EGS (Enhanced/Engineered Geothermal System) 지열발전 기술에서는 유체의 이동통로가 되는 균열의 연결성 향상이 매우 중요하며, 다단계에 걸쳐 이루어지는 수압파쇄시 발생되는 균열의 정보는 미소진동 모니터링을 통해 확인이 가능하다. 하지만 각 단계별 수압파쇄시 발생되는 균열에 의해 변화된 속도구조를 고려하지 않고 미소진동 모니터링을 수행하게 되면, 다음 단계의 수압파쇄시 발생된 균열의 위치정보는 실제 위치와는 차이를 보이게 된다. 이 연구에서는 Kim et al. (2015)에 의해 개발된 미소진동 위치역산 알고리듬을 심부 수 km 하부를 대상으로 하는 EGS 지열발전에 적합하도록 개선시켰으며, 각 단계별 수압파쇄시 발생되는 균열에 의해 변화된 속도구조를 측정된 미소진동 자료를 이용하여 영상화할 수 있는 3차원 속도역산 알고리듬을 개발하였다. 아이코날 방정식(Eikonal equation)을 사용하여 단순 층서구조뿐만 아니라 복잡한 속도구조의 경우에도 적용가능하도록 하였고 그림자 영역(shadow zone)에 대해서도 어느 위치에서나 정확한 주시계산이 이루어지도록 하였으며, 프레넬 볼륨(Fresnel volume)을 이용한 자코비안(Jacobian) 계산을 통하여 속도역산의 계산시간을 효과적으로 단축시켰다. 또한, EGS 사이트를 모사한 속도모델에서 얻어진 미소진동 자료를 개발된 알고리듬에 적용시킨 결과, 전 단계에 이루어진 수압파쇄에 의해 변화된 속도를 반영하는 향상된 속도모델을 얻을 수 있었고 이를 이용하여 위치 재결정을 수행한 결과 실제 위치와 거의 일치하는 결과를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.225-232
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권4호
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• pp.280-290
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• 2002

유한요소법을 이용한 전자기장의 3차원 모델링은 전자기장의 연속조건을 수치해가 만족하지 못함으로 인해서 발생하는 벡터 기생해(vector parasite)의 문제점을 가지고 있다. 이 연구에서는 벡터 기생해로 인한 오차를 줄이기 위해, 기저함수가 크기와 방향을 가지는 벡터요소를 도입하였다. 유한요소 행렬식은 complex BCG법을 적용하여 계산시간과 기억용량을 줄이고자 하였으며, 반복적인 해의 수렴속도 향상을 위해서 Point Jacobi법을 적용하였다. 개발된 알고리듬을 수직 전기 쌍극자 송신원을 이용한 층서구조 모형에 적용하여 이를 층서구조의 해와 비교함으로써 수치 모델링 알고리듬의 타당성을 검증하였으며, 이 과정에서 기존의 유한요소법에서 발생하는 벡터 기생해의 문제점이 벡터요소를 이용하는 경우에는 나타나지 않는 것을 확인하였다. 개발된 3차원 전자탐사 모델링 기법의 고주파수 영역으로의 적용성을 고찰하기 위하여, 100MHz의 수직 자기 쌍극자 송신원을 이용한 모델링을 유전율 이상층이 존재하는 층서구조 모형에 적용하여, 이를 층서구조 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 확인하였다. 검증된 3차원 전자탐사 모델링 기법을 유전율 이상체에 적용하여 이상체 주변에서의 전기장의 반응을 공간적으로 살펴보았다 이 연구에서 개발된 벡터요소를 사용한 3차원 고주파 전자탐사 모델링 기법은 기존의 전기전도도 이상체 뿐만 아니라 유전율 이상체에 대한 모델링을 가능하게 하여, 고주파 전자탐사법의 새로운 적용 및 해석의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제32권6호
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• pp.497-503
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• 2010

Purpose: The purpose of this study is to induce artificial arthritis on rabbit TMJ by injecting collagenase. Materials and Methods: An experimental animal model of arthritis induced by surgical method or intraarticular injection of chemical agent like LDH, papain, ketorolac. Surgical method is complex and needs a long time in inducing arthritis. Intra-articular injection of chemical agent like LDH, papain, ketorolac is simple. But chemical agent like LDH, papain, ketololac needs multiple injections to induce arthritis and mechanism inducing arthritis was known. Collagenase destroys helical domain of type II collagen in extracellular matrix produced by chondrocyte and then induces arthritis. We injected collagenase (0.5, 1.0, 2.0 mg) into the temporomandibular joint of rabbit. In the control group saline was intra-articularly injected. The condylar cartilage, disk and synovia were histologically examined at 1, 2, 4, 6 weeks after the initiation of collagenase injections. Results: Four weeks after injection of 2.0 mg collagenase, we could see histologic change like arthritis. In other groups, we couldn't see arthritis-like change. Conclusion: In our study, we produce arthritis on temporomandibular joint of rabbit by using injection of collagenase in temporomandibular joint of rabbit. And this experimental osteoarthritis is a useful animal model.

• 한국대기환경학회지
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• 제25권4호
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• pp.275-288
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• 2009

The Korean government strengthened the environmental polices to manage and enhance Metropolitan Area air quality, and also has enforced "Special Act on Seoul Metropolitan Air Quality Improvement (SASMAQI)" issued in Dec. 2004. Recently government expanded the Seoul Metropolitan Air Quality Management District (SMAQMD) to the outskirts satellite cities of Seoul area through the "Revised Law Draft of SASMAQI". The SMAQMD has been alloted the allowable emission loads to the local governments on the basis of the carrying $PM_{10}$ capacity. However, in order to establish the effective air quality control strategy for $PM_{10}$, it is necessary to understand the corresponding sources which have a potential to directly impact ambient $PM_{10}$ concentration. To deal with the situations, many receptor methodologies have been developed to identify the origins of pollutants and to determine the contributions of sources of interests. The objective of this study was to extensively identify $PM_{10}$ sources and to estimate their contributions at the metropolitan area. $PM_{10}$ samples were simultaneously collected at the 3 semi-industrialized local cities in the Seoul metropolitan area such as Hwasung-si, Paju-si, and Icheon-si sites from April 15 to May 31, 2007. The samples collected on the teflon membrane filter by one $PM_{10}$ cyclone sampler were analyzed for trace metals and soluble ions and samples on the quartz fiber filter by another sampler were analyzed for OC and EC. Source apportionment study was then performed by using a positive matrix factorization (PMF) receptor model. A total of 6 sources were identified and their contributions were estimated in each monitoring site. Contribution results on Hwasung, Paju, and Icheon sites were as follows: 33%, 27%, and 27% from soil source, 26%, 26%, and 21% from secondary aerosol source, 11%, 11%, and 12% from biomass burning, 12%, 6%, and 5% from sea salt, 7%, 15%, and 19% from industrial related source, and finally 11%, 15%, and 16% from mobile and oil complex source, respectively. This study provides information on the major sources affecting air quality in the receptor sites and thus it will help to manage the ambient air quality in the metropolitan area by establishing reasonable control strategies, especially for the anthropogenic emission sources.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.773-782
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• 2020

심층신경망 기반 하이브리드 유한요소해석을 위한 조인트 모델 방법 구축을 소개한다. 트렉터의 앞차축에서 다양한 체결 조건에 의해 유발되는 복잡한 거동 상태를 가지는 볼트와 베어링의 재료 모델을 심층신경망으로 대체했다. 볼트는 6자유도를 갖는 1차원 티모센코 빔 요소를 이용했고, 베어링은 3차원 솔리드 요소를 이용했다. 다양한 하중 조건을 바탕으로 유한요소해석을 한 뒤, 모든 요소에서 응력-변형률 데이터를 추출하고 텐서플로를 이용하여 학습시켰다. 신경망 기반 유한요소해석을 할 때 추출된 데이터를 바탕으로 학습된 심층신경망은 ABAQUS 서브루틴 안에 포함되어 현재 해석 증분의 응력을 예측하고 접선강도행렬을 계산할 수 있게 했다. 학습된 심층신경망 조인트 모델의 일반화 성능은 훈련에 사용되지 않은 새로운 하중 조건에서 해석하여 검증하였다. 최종적으로 이 방법을 이용하여 심층신경망 기반 앞차축 해석을 진행하고 응력장 분포를 검증했다. 또한, 실제 트렉터의 3점 굽힘 실험 결과와 비교하여 심층신경망 기반 해석의 타당성을 검토했다.

• Mycobiology
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• 제45권4호
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• pp.297-311
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• 2017

Saprolegniasis is one of the most devastating oomycete diseases in freshwater fish which is caused by species in the genus Saprolegnia including Saprolegnia parasitica. In this study, we isolated the strain of S. parasitica from diseased rainbow trout in Korea. Morphological and molecular based identification confirmed that isolated oomycete belongs to the member of S. parasitica, supported by its typical features including cotton-like mycelium, zoospores and phylogenetic analysis with internal transcribed spacer region. Pathogenicity of isolated S. parasitica was developed in embryo, juvenile, and adult zebrafish as a disease model. Host-pathogen interaction in adult zebrafish was investigated at transcriptional level. Upon infection with S. parasitica, pathogen/antigen recognition and signaling (TLR2, TLR4b, TLR5b, NOD1, and major histocompatibility complex class I), pro/anti-inflammatory cytokines (interleukin $[IL]-1{\beta}$, tumor necrosis factor ${\alpha}$, IL-6, IL-8, interferon ${\gamma}$, IL-12, and IL-10), matrix metalloproteinase (MMP9 and MMP13), cell surface molecules ($CD8^+$ and $CD4^+$) and antioxidant enzymes (superoxide dismutase, catalase) related genes were differentially modulated at 3- and 12-hr post infection. As an anti-Saprolegnia agent, plant based lawsone was applied to investigate on the susceptibility of S. parasitica showing the minimum inhibitory concentration and percentage inhibition of radial growth as $200{\mu}g/mL$ and 31.8%, respectively. Moreover, natural lawsone changed the membrane permeability of S. parasitica mycelium and caused irreversible damage and disintegration to the cellular membranes of S. parasitica. Transcriptional responses of the genes of S. parasitica mycelium exposed to lawsone were altered, indicating that lawsone could be a potential anti-S. parasitica agent for controlling S. parasitica infection.

• 공업화학
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• 제8권4호
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• pp.560-567
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• 1997

안정한 $W_1/O/W_2$ 다중에멀젼을 얻기 위한 새로운 시도가 연구 되었다; 오일상에 분산된 친유성 유화제와 PCL-PEO-PCL triblock copolymer 사이의 계면상호 작용이 연구되었다. $W_1/O/W_2$ 다중에멀젼은 2단계 방법으로 제조하였다. 친유성 유화제로서 Arlacel P-135와 친수성 유화제로서 Synperonic PE/F 127을 사용하였으며, Eutanol-G를 오일상으로 사용하였다. 다중에멀젼의 내부수상에 시약 방출물질로서 NaCl을 첨가하였으며, 이의 방출속도가 연구되었다. 다중에멀젼의 안정성은 분리도 측정과 광학현미경을 이용하여 평가하였다. 오일상에 PCL-PEO-PCL triblock copolymer를 용해하여 실험한 결과 2k-4k-2k와 6k-4k-6k의 조성 갖는 copolymer로 제조한 다중에멀젼에서 NaCl의 방출이 크게 감소하였다. 이것은 copolymer와 유화제가 안정성 증대와 방출 속도를 조절하는 효과적인 계면 복합체를 형성하기 때문이라고 사료된다. 2k-4k-2k의 조성 갖는 PCL-PEO-PCL triblock copolymer 1.2wt%의 함량으로 제조한 다중에멀젼에서 NaCl의 확산계수는 $2.64{\times}10^{-15}gcm^2/s$이고, 6k-4k-6k에서는 $3.23{\times}10^{-16}gcm^2/s$값을 얻었다. NaCl의 초기 농도의 증가에 따라 NaCl 방출이 감소하였고, Higuchi의 방출 모델식을 개정하여 적용한 결과, 고분자 matrix에 분산된 시약의 방출모델과 유사한 kinetic모델이 다중에멀젼에서 NaCl의 방출에 적당함이 발견되었다.