• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.198-201
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• 2006

To produce fine structure with uniform surface of barrier ribs in PDP, acid etching process has been used in manufacture process. It is necessary to understand the mechanism of etching, particularly on the interface of ceramic fillers and matrix glass. We investigated the effect of ceramic fillers (ZnO, $Al_{2}O_3$) on the microstructure of borate glass system to find an etching mechanism of barrier ribs. The harrier ribs was etched with a several steps, dissolving a small amount of residual glass, taking out alumina fillers, and removing a cluster type of ZnO fillers and glass matrix.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.5860-5866
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• 2012

BOLD기법은 자극 횟수가 늘어날수록 시간의 증가 및 검사 실패율이 높아지므로 본 연구를 통해 가장 적절한 자극 횟수를 도출하여 제시함을 목적으로 하였다. 연구대상은 정상인 10명을 대상으로 손 운동 기능검사의 paradigm을, 1회에서 7회까지 자극 횟수로 나누어 피검자에게 시행하였다. 실험장비는 Philips Intera Archieva 3.0T MRI System 및 Invivo사의 Eloquene를 사용하였으며, BOLD-EPI 기법을 이용하여 10번의 휴지기와 10번의 활성기의 block design을 이용하였다. 관심영역인 primary hand motor area의 활성화 여부와 활성화 cluster 수, 활성화도, 비관심영역의 활성화 cluster 수를 비교하였다. 관심영역의 활성화 cluster 수는 2회 자극이 가장 낮았고, 3회부터는 일정하였으며, 활성화도는 자극 횟수가 늘어날수록 증가하지만, 비례하지는 않았다. 비관심 영역의 활성화 cluster 수는 3회부터 일정하였고, 6회부터 다시 증가하였다. 결론적으로 관심영역과 비관심영역의 활성화를 감안하고, 시간 감소에 따른 환자의 피로를 감소시키면서 정확성에 영향을 주지 않는 자극 횟수로 3회가 적정하리라 사료된다.

• 자원리싸이클링
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• 제18권3호
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• pp.55-61
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• 2009

안료 생산 공정의 슬러지로부터 물을 제거하는 감량화 공정은 제품의 질 향상, 건조경비 절감 그리고 안료 운송경비 절감 등의 다양한 측면에서 매우 중요하다. 안료입자는 크기가 $5{\mu}m$ 이하로 미세하여 기계적인 힘에 의한 탈수가 어렵다. 미세입자의 탈수율 향상을 위해 기존의 필터프레스 탈수장치의 압착판 사이에 고정 열판을 장착하고, 열수를 고정열판에 공급하여 케이크 층에 열을 공급하여 슬러지 탈수하는 열필터프레스 탈수장치를 개발하였다. 이 장치를 통해 압착공정의 유무 탈수시간 변화와 같은 변수 실험을 통해 안료슬러지에 대한 탈수율 평가하였다. 그 결과 열 탈수 시 압착공정에 의한 탈수율이 비압착공정에 비하여 약 20% 증가하였다. 압착공정이 있는 경우, 탈수시간을 70분과 80분으로 하여 수행한 결과 탈수시간이 80분으로 길게 하였을 때, 함수율 46.7wt%에서 43.9wt%로 감소하였고, 탈수속도는 $4.0DSkg/m^2{\cdot}hr$에서 $3.5DSkg/m^2{\cdot}hr$으로 감소한 것으로 분석되었다. 열 탈수는 케이크 층으로부터 액체의 배출을 원활이 할 수 있어 장치의 여과포 막힘 현상(Clogging)을 최소화 할 수 있음을 관찰하였다. 따라서 본 연구를 통해, 압착공정이 탈수율 향상에 효과적이며, 탈수시간이 80분으로 길게 할 경우, 저함수율 탈수 케이크를 생산할 수 있지만 탈수속도의 감소로 인한 생산량 저감을 초래할 수 있다. 즉 본 연구에서 개발한 열필터프레스 탈수장치를 안료와 같은 미세입자가 함유된 슬러지에 적용한다면 보다 효과적으로 탈수케이크를 생산 할 수 있을 것으로 분석된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.49-60
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• 2020

교통사고 예방을 위해 설치되는 무인교통단속장비의 운영대수는 매년 경찰청과 지방자치단체의 지속적인 설치로 해마다 증가하고 있다. 하지만 공학적, 체계적인 분석결과가 아닌 민원 위주의 정성적인 판단을 기반으로 설치하고 있어 정량적인 설치기준이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 도로 유형별 사고 심각도를 고려한 설치 판단기준을 제시하고 필요 설치대수를 산출하여 향후 추가 설치대수를 도출하는 것을 목표로 하였다. 사고건수와 KSI를 활용하여 교통사고 심각도를 나타낼 수 있는 ARI 지표를 개발하였으며, 일원배치 분산분석과 군집분석을 통해 도로유형을 4가지 유형으로 분류하고, 도로 유형별 사고 잦은 곳의 사고정보를 분석하여 교통사고 심각도가 높은 군집의 ARI를 도출하였다. 도로 유형별 단속장비의 설치 판단을 위한 ARI 값을 제시하였고, 사고 잦은 곳 중 교통단속장비가 기 설치된 구간을 제외하고 5,244대의 추가 설치가 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7B호
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• pp.450-463
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• 2005

ATCA(Advanced Telecom Computing Architecture)는 장기간의 통신 장비 시장의 침체에 돌파구를 마련하기 위해 100여개의 관련 업계가 모여 만든 차세대 표준 네트워크 설계 규격이다. ATCA는 기존 소수의 대형 벤더들이 자사의 고유 시스템을 공급함으로써 발생했던 이기종간의 호환성 문제, 고가의 장비가격, 시스템 변경 및 확장에 있어 어려움, 수요자의 공급업체에 대한 기술 의존성과 같은 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 ATCA 기반 장비의 잠재 수요자인 기업의 입장에서 어떠한 요인들을 기준으로 시스템을 채택하는 지를 Rogers의 혁신 이론에 근거하여 살펴보고 있으며 91개 기업체를 대상으로 설문 조사를 실시하여 실증 분석하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 ATCA 장비 구매에 유의한 영향을 주는 요인을 기준으로 군집 분석을 실시하여 기업의 특성에 따른 ATCA 장비 도입 전략을 제시한다.

• 전기학회논문지
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• 제60권12호
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• pp.2352-2360
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• 2011

In this paper, we introduce a comprehensive design methodology of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) that is based on mechanism of clustering and optimization algorithm. We can divide some clusters based on similarity of input dataset by using clustering algorithm. As a result, the number of clusters is equal to the number of nodes in the hidden layer. Moreover, the centers of each cluster are used into the centers of each receptive field in the hidden layer. In this study, we have applied Fuzzy-C Means(FCM) and K-Means(KM) clustering algorithm, respectively and compared between them. The weight connections of model are expanded into the type of polynomial functions such as linear and quadratic. In this reason, the output of model consists of relation between input and output. In order to get the optimal structure and better performance, Particle Swarm Optimization(PSO) is used. We can obtain optimized parameters such as both the number of clusters and the polynomial order of weights connection through structural optimization as well as the widths of receptive fields through parametric optimization. To evaluate the performance of proposed model, NXT equipment offered by National Instrument(NI) is exploited. The situation awareness system-related intelligent model was built up by the experimental dataset of distance information measured between object and diverse sensor such as sound sensor, light sensor, and ultrasonic sensor of NXT equipment.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.99-109
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• 2010

기존의 반도체 생산 공장에서 운용되는 공정설비의 자동화된 웨이퍼 이송을 위한 스케줄링 운용전략에 대한 연구는 일반적으로 특정 공정 환경과 시스템 형태에서 운용되는 이송패턴에 최적화시킨 규칙기반으로 진행되어 왔다. 그러나 이러한 방식은 시스템이나 공정이 달라지면 새로운 규칙이 필요하거나 전체 운용 전략을 변경해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 규칙이 추가될수록 확장, 유지 보수 시에 추가된 규칙들의 상호 연관 작용에 대한 고려가 부족한 경우 예기치 않은 문제를 유발할 시킬 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 이송패턴이나 설비의 형태에 일반적으로 적용 가능한 동적 우선순위 기반의 기본 이송작업 선택 알고리즘을 제시하였다. 또한 특수한 요구 사항에 대해서는 범용성을 저하시키지 않는 범위 내에서의 최소한의 규칙 처리부를 별도로 관리하는 방식으로 운용 환경 변화에 일관된 스케줄링 정책을 유지하고 확장 시의 안정성 저하를 최소화하여 생산성 향상을 이끌 수 있는 범용 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이에 대한 검증을 위하여 트윈 슬롯 형태의 반도체 공정설비를 대상으로 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하였고, 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.252-256
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• 2009

본 논문에서는 산재되어있는 비상등을 운용관리센터에서 항시 점검 및 관리할 수 있고, 데이터 병목현상에 구애받지 않는 안정된 데이터 통신이 가능한 클러스터 구조형 감시망을 이용하여 비상등감시장치를 설치함에 있어 비상등 위치에 구애받음 없이 비상등의 감시장치를 설치할 수 있고, 감시 통신망을 구축함에 있어 게이트웨이로 지정된 감시장치가 고장나더라도 사각지대 없이 비상등의 상태를 감시 및 관리가 가능한 비상등관리시스템을 제안한다.

• 한국재료학회지
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• 제5권1호
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• pp.63-74
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• 1995

클러스터형의 다중 공정용 장치에 부착키 위해 제작된 콘택 산화막 식각용 공정모듈에 대한 적정 식각 공정조건을 확립하기 위해, Taguchi 방법을 활용하여 공정최적화 실험을 수행하였다. Taguchi 실험은 2회에 걸쳐 시행되었는데, 제1차 실험은 장비변수에 대한 식각공정변수의 개괄적 거동을 타진하기 위함이었고, 제2차 실험은 상세 공정조건 확립을 위해서였다. 실험 및 분석 결과 $CHF_{3}/CF_{4}$ 가스유량은 72/8sccm, 공정압력은 50 mTorr, RF 전력은 500 Watts, 자계강도는 90 Gauss일때 최적 공정 성능을 발휘함을 알 수 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제56권4호
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• pp.384-394
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• 2020

This paper proposes an outlier detection model based on machine learning that can diagnose the presence or absence of major engine parts through unsupervised learning analysis of main engine big data of a ship. Engine big data of the ship was collected for more than seven months, and expert knowledge and correlation analysis were performed to select features that are closely related to the operation of the main engine. For unsupervised learning analysis, ensemble model wherein many predictive models are strategically combined to increase the model performance, is used for anomaly detection. As a result, the proposed model successfully detected the anomalous engine status from the normal status. To validate our approach, clustering analysis was conducted to find out the different patterns of anomalies the anomalous point. By examining distribution of each cluster, we could successfully find the patterns of anomalies.