• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.429-435
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• 2021

방사선 근접치료에서 잘못된 선원의 위치는 정상조직에 과도한 선량을 유발할 수 있기 때문에 선원의 위치 정확성 평가는 필수적이다. 이에 본 연구에서는 기존 아날로그 검증방식을 개선시키기 위해 lead (II) oxide (PbO) 기반의 디지털 선량계에 대한 기초연구를 수행하였다. 이에 다결정 PbO 선량계를 제작하였고 Ir-192 선원에 대한 계측 성능을 평가하였다. 그 결과 재현성은 상대표준편차가 0.82%로 평가 기준 1.5% 이내를 만족하였다. 선형성은 선형함수 R²이 0.9998로 우수한 결과를 보였다. 거리 의존성 평가의 경우, 거듭제곱함수 R²은 PbO에서 0.9855, diode에서 0.9974를 보였고, 전체 평균차이는 PbO에서 1.66%, diode에서 2.18% 차이를 보였다. 본 연구는 다결정 PbO 선량계의 Ir-192 선원에 대한 기초 검출성능을 제시하며, 방사선 계측분야에서 기초자료를 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.245-255
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• 2022

수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.95-102
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• 2022

신재생에너지 확대를 위한 배전자동화시스템의 안정성 평가를 위한 연구이다. 정부는 재생에너지 3020 이행계획 정책을 통해 2030년까지 신재생에너지를 확대하여 국민의 삶의 질을 높이는 참여형 에너지 체계로 전환할 계획이다. 정부는 2030년까지 재생에너지 발전량 비중을 국내 보급 에너지의 20%로 목표 설정하였다. 신규 설비용량의 95% 이상을 태양광 풍력 등 청정에너지로 설립할 계획이다. 재생에너지 보급 확대로 에너지 신사업과 분산전원 산업이 육성되어 과거의 대규모 전원 개발이 아닌 근거리, 저압, 소규모 발전이 급속히 확대되었다. 이런 수요로 인해 배전 설비 운영의 중요성이 대두 되었고 배전자동화시스템이 필요성 증대되고 있다. 본 논문에서는 배전자동화시스템의 성능 및 기능 평가를 위한 배전시뮬레이터 개발에 대해 다루었고 이와 배전자동화시스템과의 연동시험 결과를 제시한다. 배전계통에 진보된 시스템을 도입하기 위해서는 송변전시스템의 장점을 취해야 한다. 배전시스템에서 DNP3.0프로토콜을 사용하고 송배전시스템에서 IEC61850 프로토콜을 사용한다. 이 두 프로토콜을 배전자동화시스템에서 혼용하여 사용시 제어, 모니터링 등의 운영에 대한 기능과 성능을 충족한다는 결론을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.47-56
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• 2022

본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.267-277
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• 2021

코로나 바이러스의 영향으로 교수자와 학습자는 비대면 수업을 해야 하는 상황이 되었다. 갑작스러운 상황에 충분한 준비를 하지 못한 상태에서 비대면 수업이 진행되었고 여러 가지 문제점들이 발생했다. 본 연구는 비대면 미디 수업 시 생기는 문제점을 파악하여 개선하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대면과 비대면 수업 시 사용할 수 있는 기자재의 차이로 인한 문제점이 있었다. 이에 컴퓨터 운영 체제에 상관없이 설치 가능하고 기능에 제한 없이 무료 사용할 수 있는 DAW인 리퍼(Reaper)를 사용하는 것으로 개선 방안을 찾을 수 있었다. 둘째, 줌(Zoom)의 화면 공유 기능을 사용할 시 DAW에서 오디오 인터페이스의 드라이버를 선택할 수 없어 레이턴시(Latency)를 줄일 수 없는 문제점이 있었다. 교수자 관점에서는 오디오 아웃풋을 인풋으로 다시 받아 송출하는 방식으로 개선하였다. 또한 Windows 운영체제를 사용하며 오디오 인터페이스가 없는 학습자는 실습 시 레이턴시로 인한 불편함이 생기는데 Asio4all을 설치하여 레이턴시를 줄일 수 있었다. 셋째, 컴퓨터의 리소스 부족으로 화질 저하 및 화면 끊김 현상이 있었다. 이를 개선하기 위해 캡처 보드를 사용하여 2대의 컴퓨터를 연결하여 리소스를 분산하여 고화질을 유지하면서 화면 끊김 현상을 개선할 수 있었으며, 비엔나 앙상블 프로를 사용하여 1대의 컴퓨터를 더 연결하여 추가 리소스를 확보하여 더 많은 플러그인을 사용하면서 비대면 미디 수업을 할 수 있는 시스템 구축에 성공하였다. 연구 결과 비대면 미디 수업의 문제점을 파악하고 개선할 수 있었다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권4호
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• pp.404-411
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• 2022

본 증례의 환자는 80세 여성으로 #16, 13, 26, 37, 36, 35, 44, 45, 46, 47 치아가 상실되었으며, 하악 구치부의 결손으로 상실된 구치부 지지와 감소한 수직교합고경 및 전치부의 심한 수직피개를 보였다. 심미 및 기능상의 불편을 호소하였고, 보철치료를 통한 정상적인 안모 및 저작기능 회복을 주소로 내원하였다. 임상 소견, 방사선 검사, 안모 및 구내 분석 등을 시행하였다. 교합안정공극은 평균보다 과도하였고 상하악 전치 치은연 사이 거리 및 상하악 순측 전정 사이 거리, 하안면의 비율은 부족하여 수직고경 증가가 필요한 경우로 판단하였다. 소구치부 기준 약 4 mm의 수직고경 거상을 통한 교합 회복을 결정하였다. 본 증례에서는 구치부를 상실하여 전치부의 deep bite 및 수복공간의 부족을 보이는 환자에서 수직고경 거상 및 고정성, 가철성 보철물을 이용한 수복으로 안정된 교합관계 및 전방, 측방유도를 형성하여 환자의 심미적, 기능적인 수복 결과를 이끌어냈기에 이를 보고하는 바이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1231-1237
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• 2022

본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

• 청정기술
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• 제29권3호
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• pp.217-226
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• 2023

본 연구에서는 grand canonical 몬테카를로 전산모사 방법을 이용하여 정사각형 배열을 가지는 단일벽나노튜브에서 나노튜브의 직경과 가장 가까운 튜브들 사이의 거리의 함수로써 수소의 흡착특성을 연구하였다. 그리고 동일한 직경과 간격을 가지는 삼각형 배열을 이용하여 기하학에 대한 영향도 연구하였다. 수소-탄소 그리고 수소-수소의 인력은 단거리 인력의 경우 Lennard-Jones 포텐셜을 사용하였고, 수소-수소의 경우는 정전기적 인력을 저온에서의 양자효과를 고려하기 위해 추가하였다. 194.5 K에서 큰 직경을 가지는 단일벽나노튜브의 경우 Type I과 넓은 간격을 가지는 나노튜브의 경우 흡착과 탈착과정에서 Type IV의 흡착 등온선이 관찰되었다. 200 bar에서 단일벽나노튜브의 중량 수소저장 능력은 미국 에너지부의 목표치에 도달하거나 초과하였다. 그러나 부피 수소저장 능력은 목표치의 약 70%에 해당하였다. 77 K에서는 단일층 형성과 이후 응축 단계가 따르는 두 단계의 흡착이 관찰되었다. 수소는 나노튜브의 내부 표면, 외부 표면, 관 내부의 공간 그리고 나노튜브 다발 사이의 틈새 채널의 순서로 흡착하였다. 1 bar 이하에서도 여러 가지 직경과 간격을 가지는 탄소나노튜브는 중량 그리고 부피 저장 능력이 모두 목표치를 초과하였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권1호
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• pp.90-94
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• 2023

Objective : Cubital tunnel syndrome, the most common ulnar nerve entrapment neuropathy, is usually managed by simple decompression or anterior transposition. One of the concerns in transposition is damage to the nerve branches around the elbow. In this study, the location of ulnar nerve branches to the flexor carpi ulnaris (FCU) was assessed during operations for cubital tunnel syndrome to provide information to reduce operation-related complications. Methods : A personal series (HJY) of cases operated for cubital tunnel syndrome was reviewed. Cases managed by transposition and location of branches to the FCU were selected for analysis. The function of the branches was confirmed by intraoperative nerve stimulation and the location of the branches was assessed by the distance from the center of medial epicondyle. Results : There was a total of 61 cases of cubital tunnel syndrome, among which 31 were treated by transposition. Twenty-one cases with information on the location of branches were analyzed. The average number of ulnar nerve branches around the elbow was 1.8 (0 to 3), only one case showed no branches. Most of the cases had one branch to the medial head, and one other to the lateral head of the FCU. There were two cases having branches without FCU responses (one branch in one case, three branches in another). The location of the branches to the medial head was 16.3±8.6 mm distal to the medial epicondyle (16 branches; range, 0 to 35 mm), to the lateral head was 19.5±9.5 mm distal to the medial epicondyle (19 branches; range, -5 to 30 mm). Branches without FCU responses were found from 20 mm proximal to the medial condyle to 15 mm distal to the medial epicondyle (five branches). Most of the branches to the medial head were 15 to 20 mm (50% of cases), and most to the lateral head were 15 to 25 mm (58% of cases). There were no cases of discernable weakness of the FCU after operation. Conclusion : In most cases of cubital tunnel syndrome, there are ulnar nerve branches around the elbow. Although there might be some cases with branches without FCU responses, most branches are to the FCU, and are to be saved. The operator should be watchful for branches about 15 to 25 mm distal to the medial epicondyle, where most branches come out.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.123-141
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• 2023

인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(N_max, kg/ha)과 N_max의 절반에 도달하는 시간(K_m, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 K_m에서 0.0668, N_max에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 K_m에서 0.0414, N_max에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.