• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.211-220
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• 2004

새로운 자연과학의 패러다임으로 대두되고 있는 복잡성의 과학인 카오스(Chaos), 프랙탈(Fractal) 이론은 자연을 몇 개의 단순한 요소로 분해 이해하는 것이 아니라 전체적인 관계 속에서 이해하는 것이다. 인간과 자연을 포함한 모든 세계를 바라보는 우리의 시각을 비선형성, 다양성, 시간성, 복잡성으로 향하게 하며 비정수 차원의 자연과 복잡성을 표현하기에 적합한 적용 방법이다. 비선형적 프랙탈 기하학과 카오스 이론을 예술방면으로 응용하는 것은 과학과 예술이 만나는 상상의 영역이며 아직까지 많은 연구가 이루어지지 않은 분야이다. 이러한 프랙탈 형태의 기하학적 특성과 조형 원리를 파악하기 위해 객관적인 자료를 분석해 조형 언어를 추출한 연구이다. 형식에 있어서 수학적인 방법에 의한 프랙탈적 분석이라기보다는 프랙탈의 여러 개념 가운데 특히 자기 유사성(Self-similarity)과 반복성(Recursiveness) 그리고 무작위성(Randomness), 불가능한 공간에 의해 표현되어진 도형과 그래픽디자인과의 조형적인 유사성을 밝혀 보았다. 즉 프랙탈 도형은 부분의 부분, 또 그 부분을 반복해서 확대해 가도 도형의 본직적인 구조가 변하지 않는 특성을 가지고 있다. 이와 같이 무한소까지 확대해도 전체와 일치하는 자기 닮음 구조로 되어있다. 이것은 어느 부분이나 전체를 재구성할 수 있는 정보를 모두 가지고 있음을 뜻한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 그래픽디자인에서 나타난 기하학적 조형성에 대한 프랙탈적 분석 가능성을 주로 검토하는 데 목적을 두고 있다. 그리고 연구의 결과 그래픽디자인은 이미 수학적인 계산 속에서 아름다운 비례를 찾고 있었다는 것을 발견할 수 있었다. 자연을 표현하는 가장 적합한 공식인 프랙탈 기하학은 앞으로 과학과 그래픽디자인의 복합체로서 고유성과 특수성의 고부가가치를 창출해야 한다. 이런 요구를 수용하고 변화에 적응 발전해야 하는 필요성이 대두되는 단계에서 본 연구의 의의가 크다고 하겠다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.122-126
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• 2023

본 논문에서는 복합 미생물 배양기의 제어시스템을 제안하였다. 제안하는 제어시스템은 복합 미생물 배양기의 제어부, 통신부, 전원부, 제어시스템 등으로 구성된다. 복합 미생물 배양기의 제어부는 아날로그 신호와 디지털 신호의 변환, LCD 패널을 이용한 디스플레이, 수위센서, 온도센서, pH 농도센서 등과 같은 센서들의 신호 제어를 하도록 설계 및 제작한다. 사용하는 수위센서는 기존 수위센서가 거품과 같은 이물질 등으로 인해 측정이 어려운 문제점을 해결하고자 직진성이 우수한 IR 레이저 방식을 사용하여 정확한 수위 측정이 가능하도록 설계 및 제작한다. 온도센서는 열 저항 원리를 사용하여 측정함으로써, 높은 정확도와 누적 저항 오차가 없도록 설계하여 사용한다. 통신부는 2개의 LAN 포트와 1개의 RS-232 포트로 구성하여 복합 미생물 배양기에서 사용되는 LCD 패널, PCT 패널, 로드셀 컨트롤러 등의 신호를 제어부에 전달할 수 있도록 설계 및 제작한다. 전원부는 제어부와 통신부가 원활하게 동작할 수 있도록 24V, 12V 5V 등 3개의 전압 공급 단자로 구성하여 전원을 공급하도록 설계 및 제작한다. 복합 미생물 배양기의 제어시스템은 PLC를 사용하여 pH 농도센서, 온도센서, 수위센서 등의 센서값과 배양에 사용되는 써큘레이션 펌프, 써큘레이션 밸브, 로터리 펌프와 인버터 로드셀 등의 동작을 제어한다. 제안된 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인인증기관에서 실험한 결과는 수위 측정감도의 범위가 -0.41mm~1.59mm로, 물 온도의 변화 폭이 ±0.41℃로 현재 상용으로 판매되는 제품들 성능보다 우수한 성능으로 동작됨이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 효용성이 입증되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.109-120
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• 2023

광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.51-58
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• 2019

핵의학 체외 검사실 에서는 시약 Lot가 변경될 때, Lot 간의 결과가 신뢰성이 있는지를 판단하기 위해 Lot 간 동등성 검사(comparability test between reagent lots) 또는 시약 병행 검사(reagent parallel test)를 시행하는데, 다수의 국내 검사실에서는 두 lot 간 결과 차이로부터 %difference를 구하여 저농도에서는 20% 이내, 중 고농도에서는 10% 이내로 설정하고 있으며 범위를 벗어 날 경우 재검사 시행으로 범위를 맞추는 실정이다. 따라서 본원의 핵의학 체외 검사실에서 시행되는 몇 가지 검사를 선정하여 parallel test의 결과를 분석해보았고, 검사별 맞춤 %difference 값 선정에 도움 될 만한 참고 자료를 마련해 보고자 하였다. Thyroid-stimulating hormone(TSH), Free thyroxine(FT4), Carcinoembryonic antigen(CEA), CA-125, Prostate-specific antigen(PSA) 그리고 HBs-Ab, insulin, 7종목에 대해 2018 1월부터 2018년 11월까지의 기간 동안의 시약 lot 변화에 따른 정도 관리 물질의 결과를 분석하였다. TSH, F-T4, CEA, CA-125, PSA의 측정에는 IRMA의 원리를 이용한 RIA-MAT 280 system이 사용되었고, Insulin의 측정에는 TECAN 자동화 분주 장비와 GAMMA-10 측정 장비가 사용되었다. HBs-Ab의 측정에는 HAMILTON 자동화 분주 장비와 GAMMA-10 측정 장비가 사용되었다. 각각 전용 시약과 전용 칼리브레이터, 전용 정도 관리 물질이 사용되었다. 1. TSH [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [14.8 / 4.4 / 3.7 / 0.0 ] C-2(중농도) [10.1 / 4.2 / 3.7 / 0.0] 2. FT4 [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [10.0 / 4.2 / 3.9 / 0.0] C-2(고농도) [9.6 / 3.3 / 3.1 / 0.0 ] 3. CA-125 [%diffrence Max / Mean / median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(중농도) [9.6 / 4.3 / 4.3 / 0.3] C-2(고농도) [6.5 / 3.5 / 4.3 / 0.4] 4. CEA [%diffrence Max / Mean / median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [9.8 / 4.2 / 3.0 / 0.0] C-2(중농도) [8.7 / 3.7 / 2.3 / 0.3] 5. PSA [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [15.4 / 7.6 / 8.2 / 0.0] C-2(중농도) [8.8 / 4.5 / 4.8 / 0.9] 6. HBs-Ab [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(중농도) [9.6 / 3.7 / 2.7 / 0.2] C-2(고농도) [8.9 / 4.1 / 3.6 / 0.3] 7. insulin [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(중농도) [8.7 / 3.1 / 2.4 / 0.9] C-2(고농도) [8.3 / 3.2 / 1.5 / 0.1] 모두 정도 관리 물질의 lot 변경 시에도 유의미한 차이가 없었으며 표본 수가 늘어남에 따라 검사실과 검사 종목 별 맞춤 허용 기준을 설정할 수 있을 것이라 기대할 수 있었다. 면역 방사 계수 측정법에서 비교적 검출률이 높은 종목들을 선정해서 일 것이라 판단되며 여러 번 재 측정된 결과 값이기 때문일 수도 있겠다. 대부분의 검사 결과에서 허용 기준인 10%에 크게 못 미치는 차이를 보였으며 저농도 target 값을 가진 경우에도 허용 기준인 20%에 가까운 수치를 보이진 않았다. 더 오랜 기간 동안의 관찰과 연구를 통해 평균의 균질화가 이루어진다면 종목 별 검사실 맞춤 허용 기준을 얻을 수 있을 것으로 판단되며 더 다양한 변수를 고려한 관찰과 연구도 필요할 것이다.