• 한국인공지능학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-6
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• 2023

This paper presents a comprehensive scheme for assessing the importance of multiple microgrids (MGs) network that includes distributed energy resources (DERs), renewable energy systems (RESs), and energy storage system (ESS) facilities. Due to the uncertainty of severe weather, large-scale cascading failures are inevitable in energy networks. making the assessment of the structural vulnerability of the energy network an attractive research theme. This attention has led to the identification of the importance of measuring energy nodes. In multiple MG networks, the energy nodes are regarded as one MG. This paper presents a modified PageRank algorithm to assess the importance of MGs that include multiple DERs and ESS. With the importance rank order list of the multiple MG networks, the core MG (or node) of power production and consumption can be identified. Identifying such an MG is useful in preventing cascading failures by distributing the concentration on the core node, while increasing the effective link connection of the energy flow and energy trade. This scheme can be applied to identify the most profitable MG in the energy trade market so that the deployment operation of the MG connection can be decided to increase the effectiveness of energy usages. By identifying the important MG nodes in the network, it can help improve the resilience and robustness of the power grid system against large-scale cascading failures and other unexpected events. The proposed algorithm can point out which MG node is important in the MGs power grid network and thus, it could prevent the cascading failure by distributing the important MG node's role to other MG nodes.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.115-120
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• 2023

Plant leaf diseases and destructive insects are major challenges that affect the agriculture production of the country. Accurate and fast prediction of leaf diseases in crops could help to build-up a suitable treatment technique while considerably reducing the economic and crop losses. In this paper, Convolutional Neural Network based model is proposed to detect leaf diseases of a plant in an efficient manner. Convolutional Neural Network (CNN) is the key technique in Deep learning mainly used for object identification. This model includes an image classifier which is built using machine learning concepts. Tensor Flow runs in the backend and Python programming is used in this model. Previous methods are based on various image processing techniques which are implemented in MATLAB. These methods lack the flexibility of providing good level of accuracy. The proposed system can effectively identify different types of diseases with its ability to deal with complex scenarios from a plant's area. Predictor model is used to precise the disease and showcase the accurate problem which helps in enhancing the noble employment of the farmers. Experimental results indicate that an accuracy of around 93% can be achieved using this model on a prepared Data Set.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.107-112
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• 2024

Plant leaf diseases and destructive insects are major challenges that affect the agriculture production of the country. Accurate and fast prediction of leaf diseases in crops could help to build-up a suitable treatment technique while considerably reducing the economic and crop losses. In this paper, Convolutional Neural Network based model is proposed to detect leaf diseases of a plant in an efficient manner. Convolutional Neural Network (CNN) is the key technique in Deep learning mainly used for object identification. This model includes an image classifier which is built using machine learning concepts. Tensor Flow runs in the backend and Python programming is used in this model. Previous methods are based on various image processing techniques which are implemented in MATLAB. These methods lack the flexibility of providing good level of accuracy. The proposed system can effectively identify different types of diseases with its ability to deal with complex scenarios from a plant's area. Predictor model is used to precise the disease and showcase the accurate problem which helps in enhancing the noble employment of the farmers. Experimental results indicate that an accuracy of around 93% can be achieved using this model on a prepared Data Set.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제23권2호
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• pp.87-91
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• 2024

SiO₂, renowned for its excellent insulating properties, has been used in the semiconductor industry as a valuable dielectric material. High-quality SiO₂ films find applications in gate spacers and interlayer insulation gap-fill oxides, among other uses. One of the prevalent methods for depositing these SiO₂ films is plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) favored for its relatively low processing costs and ability to operate at low temperatures. However, compared to the increasingly utilized atomic layer deposition (ALD) method, PECVD exhibits inferior film characteristics such as uniformity. This study aims to produce SiO₂ films with uniformity as close as possible to those achieved by ALD through the adjustment of PECVD process parameters. we conducted a total of nine PECVD processes, varying the process time and gas flow rates, which were identified as the most influential factors on the PECVD process. Furthermore, ellipsometry analysis was employed to examine the uniformity variations of each process. The experimental results enabled us to elucidate the relationship between uniformity and deposition rate, as well as the impact of gas flow rate and deposition time on the process outcomes. Additionally, thickness measurements obtained through ellipsometer facilitate the identification of optimal process parameters for PECVD.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.655-665
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• 2023

본 연구에서는 일정한 경사와 조도를 갖는 가상 유역에서 10가지 규모의 강수가 순간적으로 발생할 때 단위유량도를 산출하였다. 그런 다음 강수 규모에 대하여 단위유량도 첨두유량의 관계와 첨두발생시간의 관계를 각각 산출하였다. 이때 강수 규모만이 유역의 단위유량도 첨두치에 주는 영향을 파악하기 위해서 자연 유역을 대신하여 마름모 형태, 일정 경사, 일정 조도의 유로 환경 상태 등으로 단순화한 가상 유역을 적용하였다. 그리고 유역에 내린 강수는 유효우량이고 유출은 직접유출이고 낙하지점에서 출구 방향으로 직선적인 등류로 유출된다고 가정하였다. 강수 규모를 10가지로 유효강수 10 mm, 40 mm, 90 mm, 160 mm, 250 mm, 360 mm, 640 mm, 1,000 mm, 1,210 mm, 1,690 mm의 경우로 하여 단위유량도의 첨두유량과 첨두발생시간을 각각의 관계를 산출하였다. 본 연구에서 주목할 만한 성과는 유역의 저류 효과가 없어도 강수 규모가 커질수록 유출 깊이가 커져서 유역의 유속이 빨라지고 단위 시간당 유하 거리도 커지므로 첨두유량은 커지고 첨두발생시간은 빨라진다는 것이었다. 이는 유역 유출의 비선형적 특성이다.

• Journal of Cardiovascular Imaging
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• 제31권3호
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• pp.145-149
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• 2023

BACKGROUND: ¹⁸F-sodium fluoride positron emission tomography/computed tomography (¹⁸F-NaF PET/CT) has been proven to be useful in identification of microcalcifications, which are stimulated by inflammation. Blood speckle imaging (BSI) is a new imaging technology used for tracking the flow of blood cells using transesophageal echocardiography (TEE). We evaluated the relationship between turbulent flow identified by BSI and inflammatory activity of the aortic valve (AV) as indicated by the ¹⁸F-NaF uptake index in moderate aortic stenosis (AS) patients. METHODS: This study enrolled 18 moderate AS patients diagnosed within the past 6 months. BSI within the aortic root was acquired using long-axis view TEE. The duration of laminar flow and the turbulent flow area ratio were calculated by BSI to demonstrate the degree of turbulence. The maximum and mean standardized uptake values (SUVmax, SUVmean) and the total microcalcification burden (TMB) as measured by ¹⁸F-NaF PET/CT were used to demonstrate the degree of inflammatory activity in the AV region. RESULTS: The mean SUVmean, SUVmax, and TMB were 1.90 ± 0.79, 2.60 ± 0.98, and 4.20 ± 2.18 mL, respectively. The mean laminar flow period and the turbulent area ratio were 116.1 ± 61.5 msec and 0.48 ± 0.32. The correlation between SUVmax and turbulent flow area ratio showed the most positive and statistically significant correlation, with a Pearson's correlation coefficient (R²) of 0.658 and a p-value of 0.014. CONCLUSIONS: The high degree of trans-aortic turbulence measured by BSI was correlated with severe AV inflammation.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권7호
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• pp.797-803
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• 2012

비례솔레노이드밸브는 코일전류에 비례하는 전자기력을 이용하여 밸브 변위를 연속적으로 가변시키는 밸브이다. 대용량 비례유량제어밸브는 발전소나 화학 플랜트에서 물, 스팀, 가스 등과 같은 공정유체의 대용량 유량제어에 사용되며 공압이나 모터를 이용하는 밸브에 비하여 우수한 응답성능과 소형화의 장점을 가진다. 본 연구에서는 비례제어밸브를 대상으로 밸브의 동적 특성을 식별한 후 목표 성능이 만족되도록 위치제어기의 비례적분이득을 자동으로 조정하는 기능을 설계하였다. 동특성 식별은 릴레이 피드백을 통하여 한계 안정 상태에서의 임계이득과 임계주기로 파악하였으며, 비례적분이득 결정에는 Ziegler-Nichols 방법을 적용하였다. 구현된 기능은 시험을 통하여 성능을 검증하였으며 밸브 작동점과 릴레이 제어기 변수가 자동조정에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5412-5418
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• 2014

참돔 이리도바이러스(RSIV)는 이리도바이러스과에 속하며, 많은 아시아 국가에서 감염성 어류 질병을 유발하여 양식산업에 커다란 경제적 손실을 입히는 바이러스이다. 우리는 최근에 효모표면발현(yeast surface display, YSD)를 사용하여 다양한 해양바이러스를 동정하고 검출할 수 있는 새로운 실험시스템을 개발하였다. 이 연구에서 우리는 참돔 이리도 바이러스(RSIV)의 외피단백질을 효모표면 발현 기법을 이용하여 발현시켰다. 바이러스 외피단백질 유전자는 염기서열 데이터베이스에 기초하여 합성되었고, 효모발현벡터인 pCTCON2으로 서브클로닝되었다. 이 벡터는 효모 strain EBY100으로 형질전환 되었다. Flow cytometry와 Western blot analysis를 통해 RSIV 외피단백질의 발현을 확인하였다. ${\beta}$-mercaptoethanol 처리에 의해 발현된 바이러스 외피단백질을 효모 표면로부터 분리하였다. 이 연구의 결과는 YSD 시스템이 해양바이러스 외피단백질을 획득하기 위한 매우 좋은 발현시스템이라는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.111-117
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• 2020

최근 머신러닝의 높은 관심과 더불어 물리적 장치에 연동하기 위한 교육용 컨트롤러의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 기존 컨트롤러는 교육용으로서의 고비용과 활용 영역면에서 제한적이다. 본 논문에서는 학생들의 머신 러닝 학습을 목적으로 뇌파를 이용한 동작 제어 컨트롤러를 제안한다. 특정 행위를 상상할 때 발생하는 뇌의 동작 상상 뇌파를 측정하여 표본화 한 후, Tensor Flow를 통하여 표본값을 학습시키고 게임 등의 콘텐츠에서 동작을 인식할 수 있도록 설계하였다. 동작 인식을 위한 움직임 변이는 상하좌우의 방향성과 점프 동작으로 구성된다. 인식 동작의 식별 정보를 언리얼 엔진으로 제작한 게임에 전송하여 게임 속 캐릭터를 동작시키는 절차로 이루어 진다. 구현된 컨트롤러는 뇌파 외에도 입력 신호에 따라 다양한 분야에 활용될 수 있으며 머신 러닝 학습 등의 교육적 용도로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제37권2호
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• pp.92-98
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• 2018

본 논문은 모형 프로펠러를 대상으로 공동수조 시험, 수중 충격시험, 유한요소해석 및 전산유체해석에 기반하여 수행한 명음 발생 메커니즘 연구이다. 선미 유동을 모사하기 위해 반류망, 프로펠러 및 방향타를 설치하고 수중청음기와 가속도계로 프로펠러 명음 현상의 발생과 소멸을 계측하였다. 유한요소해석을 통해 프로펠러 날개의 고유진동수를 예측하고 접촉 및 비접촉식 충격시험으로 이를 검증하였다. RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes) 방정식 기반 전산유체해석을 통하여 프로펠러 날개 각 단면의 유속과 유효 받음각을 계산하였으며, DES(Detached Eddy Simulation) 기반 고해상도 해석을 통해 명음 발생 위치에서 2-D 날개 단면 뒷전의 와류흘림주파수(vortex shedding frequency) 계산을 수행하였다. 수치적으로 예측된 와류흘림주파수는 모형시험으로 계측한 명음 발생 주파수 및 날개 고유진동수와 일치함을 확인하였다.