• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권9호
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• pp.25-33
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• 2007

본 논문에서는 높은 격리특성과 광대역 특성을 갖고 IF 발룬을 필요로 하지 않는 94 GHz MIMIC(Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit) single balanced cascode 믹서를 설계 및 제작하였다. 또한 믹서의 높은 격리특성과 광대역 특성을 위한 94 GHz 대역의 3 dB tandem 커플러를 설계 및 제작하였다. MIMIC single balanced cascode 믹서는 $0.1{\mu}m$ InGaAs/InAlAs/GaAs Metamorphic HEMT(High Electron Mobility Transistor)를 이용하여 설계 및 제작되었다. 제작된 MHEMT는 드레인 전류 밀도 665 mA/mm, 최대 전달컨덕턴스(Gm)는 691 mS/mm를 얻었으며, RF 특성으로 $f_T$는 189 GHz, $f_{max}$는 334 GHz의 양호한 성능을 나타내었다. 94 GHz MIMIC 믹서의 개발을 위해 MHEMT의 비선형 모델과 CPW 라이브러리를 구축하였으며, 이를 이용하여 MIMIC 믹서를 설계하였다. 설계된 믹서는 본 연구에서 개발된 MHEMT MIMIC 공정을 이용해 제작되었다. 94 GHz MIMIC single balanced cascode 믹서의 측정결과 변환손실 특성은 LO 신호의 크기가 10.9 dBm 일 때 94 GHz에서 9.8 dB의 양호한 특성을 나타내었다. 제작된 믹서의 LO-RF 격리도는 94 GHz에서 29.5 dB 그리고 100 GHz에서 39.5 dB의 측정 결과를 얻었다. 또한 제작된 믹서는 외부의 IF 발룬을 필요하지 않아 소형화가 가능하다. 본 논문에서 설계 및 제작된 94 GHz MIMIC single balanced cascode믹서는 기존의 balanced 믹서와 비교하여 높은 격리 특성을 나타내었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제43권4호
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• pp.446-455
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• 2015

국내외 기계등급제재목(구조재 및 층재)의 등급기준 및 설계강도 산출방법을 비교 분석하고 국내 제재산업 실정을 고려한 평균 탄성계수(modulus of elasticity, 이하 MOE) 기준방법 적용을 제안하였다. 먼저 올바른 기계등급제재목 기준 정착을 위해 기계등급구조재와 기계등급층재의 공통점과 차이점을 설명하였다. 최소 고정 MOE 기준 등급을 사용하는 국내 기준은 등급구분에는 편리하나 휨강도(modulus of rupture, 이하 MOR) 예측과 자원이용도 측면에서는 효율성이 낮은 것으로 파악되었다. 해외에서 사용되는 평균 MOE 기준 방법은 초기 컴퓨터 기반 작동을 요구하나 MOR-MOE 직선회귀에 근거한 합리적인 MOR 예측과 품질관리 측면에서 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 무엇보다도 현 국내 기계등급구조재 등급체계는 수종별 강도 특성을 반영하지 못하고 있다는 것이 가장 큰 문제점으로 분석되었으며 이러한 결과를 기반으로 MOR-MOE 직선회귀분석에 근거한 기계등급제재목 등급기준 및 기준설계값 산출방법 적용을 제안하였다. 이를 통하여 궁극적으로 부가가치가 높은 국산 기계등급구조재 생산 활성화를 이루고, 기계 등급구조재의 층재 전용 가능에 따른 구조용 집성재 가격경쟁력 제고 효과를 얻을 수 있다고 사료되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.455-468
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• 1998

이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• 제10권E호
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• pp.371-386
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• 1994

본 연구소는 최근 대기오염과 산성비 때문에 남산의 소나무가 죽어간다는 일부 학자들의 주장의 진위를 실증적으로 검정하기 위하여 남산에 생육하는 소나무의 생장변화를 정밀분석하고 그것에 대한 생태학적인 해석을 시도함과 아울러, 현재 상태의 대기오염이 소나무의 생육에 미칠 수 있는 영향을 추론하고자 시도되었다. 남산의 3개 지점에서 40그루 나무의 나이테를 조사한 바, 대다수의 남산소나무들은 최근 10년동안에 지금까지 자라온 평균생장량에 비하여 더욱 빠른 생장을 보여주었고 그동안 솔잎혹파리나 아까시나무 등과 같이 생물적인 요인에 의하여 생장의 장해를 받아온 기록을 많이 볼 수 있었다. 더욱이 나무가 생장하는데 가장 중요한 인자의 하나인 토양수분요인이 수목의 생장에 미치는 영향을 조사해 보았을 때 남산위에 분포하는 나무들은 가뭄현상에 대하여 매우 민감하게 그 생육이 조절되는 생장유형을 보여 주었다. 다양한 환경오염 요인들에 대하여 면밀한 검토없이 제기된 일부 학자들의 상기 주장은 설득력을 갖지 못할 뿐만 아니라 매우 성급한 것인 바, 본 연구를 통하여 필자는 남산에 있는 소나무를 대상으로 대기오염의 피해를 논하는 것은 적절하지 못하다는 것을 밝혔다. 특히 현재단계에 있어서 서울 중심지역인 남산에 있어서 대기오염물질과 강우산도와 같은 환경요인은 장기적으로 만성적인 피해를 줄 수도 있는 것으로 추정할 수 있다. 이러한 결과는 수목의 나이테에 대한 집중적 조사와 다양한 환경요인의 변화양상에 관한 연구를 통하여 제시할 수 있었던 바, 추후 남산내 다른 지점의 소나무 뿐 만 아니라 신갈나무와 아카시아나무와 같은 다른 수종의 생장 및 환경오염물질의 부하와 생태계내에서 그들이 변화하는 동태를 포함한 더욱 광범위한 생태계 생태학적 차원에서의 연구가 시행되어야 할 필요가 있다.