• 공업화학
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• 제24권6호
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• pp.656-662
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• 2013

원자력발전소의 2차 계통수 중에 존재하는 철산화물(magnetite)은 열전달 튜브의 표면에 침착(fouling)되어 열전달 성능을 떨어뜨리거나 부식을 유발한다. 이와 같은 문제를 방지하기 위해, 원전 2차 계통수 중에 고분자 분산제(polymeric dispersant) 주입을 통해 철산화물의 분산 안정성 향상을 도모하는 연구를 수행하였다. 카르복실기(-COOH, carboxyl group)를 함유한 3종의 음 이온성 고분자(PAA, PMA, PAAMA)를 선정하였으며, 이들에 농도변화(1~1000 ppm)에 의한 마그네타이트 분산 특성을 평가하기 위해 침강시험, 투과율 측정, 입도 측정, 제타전위 측정을 수행하였다. 고분자 분산제는 수용액 중 철산화물 분산안정성에 큰 영향을 미쳤다. 분산제가 주입되면 분산 안정성이 향상되는 경향을 보였으나, 분산제 농도 증가에 따라 마그네타이트의 분산 안정성이 선형적으로 비례하여 증가하지 않았다. 이는 임계 분산제 농도 이상에서는 철산화물 사이의 응집(agglomeration)이 발생하기 때문인 것으로 사료된다. 분산안전성 향상 효과는 분산제-철산화물의 농도비(ppm, 분산제/마그네타이트)가 0.01~0.1 범위에서 현저하였다. 분산제 주입을 통한 철산화물 제거 효과를 최대화하기 위해서는 적용 환경 특성, 철산화물 농도, 분산제 농도 및 철산화물-분산제 농도비의 최적화가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국식품과학회지
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• 제31권2호
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• pp.385-390
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• 1999

혼합실험계획법에 의해 율무-밀가루-물을 사용하여 국수를 제조하였다. 제조한 국수에 대해서 인장응력(tensile stress)과 색도($L^{*}$)를 측정하였고 또 다른 제약 조건으로 관능검사를 실시하여 통계학적인 모형으로 나타내었다. 선형 및 비선형 모델로서 분석한 결과 인장응력과 $L^{*}(lightness)$값, 관능검사는 선형성을 나타내어 각 성분간에 상호작용이 존재하지 않아 독립적으로 작용함을 보여 주었다. 반응에 영향을 미치는 성분과 그 반응을 trace plot을 이용하여 살펴본 결과 율무의 양이 증가함에 따라 국수의 인장응력을 어느 정도 증가 시켰으나, $L^{*}$값을 감소시키며 관능적 품질을 떨어뜨리는 경향을 나타내었다. 모든 인장응력, $L^{*}$값과 관능검사의 값들을 국수의 조건에 만족시키는 범위에서 least cost linear programming에 적용시 최소 가격에 따른 율무 : 밀가루 : 물의 비율이 각각 2.27% : 66.28% : 28.45%의 최적의 배합비 얻었으며, 그 때의 최소 가격은 9.924이고 예상되는 반응결과는 인장응력이 2.234 N, $L^{*}$값은 82.39로 예측되었고, Excel을 이용하여 함량에 따른 예상되는 반응결과를 screen화하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.137-143
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• 2015

Field-programmable gate array (FPGA) 기반 시간-디지털 변환기 (time-to-digital converter: TDC)는 구조가 단순하고, 빠른 변환속도를 갖는 딜레이 라인 (delay-line) 방식을 주로 사용한다. 하지만 딜레이 라인 방식 TDC의 시간 측정범위를 늘리기 위해서는 딜레이 라인의 길이가 길어지므로 사용되는 소자가 많아지고, 비선형성으로 인한 오차가 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 동일한 길이의 딜레이 라인에 펄스 트레인 (pulse-train)을 입력하여 시간 측정범위를 향상시키고, 리소스를 효율적으로 사용하는 방식을 제안한다. 펄스 트레인 입력 방식의 TDC는 긴 시간을 측정하기 위하여 시작신호의 입력과 동시에 4-천이 (transition) 펄스 트레인이 딜레이 라인에 입력된다. 그리고 동기회로 (synchronizer) 대신 천이 상태 검출부를 설계하여 중지신호 입력 시 사용된 천이를 판별하고, 준안정 상태 (meta-stable state)를 피하면서 딜레이 라인의 길이를 줄이는 구조를 갖는다. 제안한 TDC는 72개의 딜레이 셀 (delay cell)을 사용하였고, 파인부 (fine interpolator)의 성능 측정 결과, 시간 측정범위는 5070 ps, 평균 분해능은 20.53 ps, 최대 비선형성은 1.46 LSB였으며, 시간 측정범위는 계단 (step) 파형을 입력신호로 사용하는 기존 방식 대비 약 343 % 향상되었다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.91-96
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• 2007

최근, 복잡해진 도심지의 토지이용률을 향상시키기 위해 원형 강기둥 구조물의 건설이 점차 요구되고 있다. 원형강기둥 구조물은 유효단면적을 감소함과 동시에 내하력 증가 효과를 기대할 수 있다. 그러나 이러한 원형 강기둥 구조물은 지진 및 피로와 같은 반복하중 작용시 국부좌굴 및 대변형 현상이 발생하며 이로 인하여 대상구조물의 성능이 감소된다. 이러한 내하력 감소 현상을 방지하기 위해 최근 원형 강기둥에 환보강재(다이아프램)의 적용을 고려할 수 있다. 수직보강재의 적용으로 인한 좌굴내하력 및 내진성능의 증가효과는 이미 연구된 바 있으나 다이아프램에 관한 연구는 아직 전무한 실정이다. 단조 및 반복하중 작용시 국부좌굴 및 변형을 효과적으로 방지하기 위해서는 원형강교각에 적용된 다이아프램 설치위치가 중요한 역할을 한다. 그러나 설치위치의 변화에 따른 다이아프램의 내진성증 증가효과에 관해서는 아직 명확히 밝혀지지 않았다. 본 연구에서는 기하학적, 재료학적 비선형을 고려한 유한요소프로그램을 이용하여 탄소성해석을 수행하였다. 즉, 다이아프램 설치위치를 파라메타로하여 내진성능을 검토하였다. 본 연구에서는 각 해석모델의 내하력 및 에너지 소산효율을 비교함으로서 원형강교각에 적용된 다이아프램에 관한 내진성능을 명확히 하였다.

• 대한화학회지
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• 제39권12호
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• pp.902-909
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• 1995

Ion trap 질량분석기와 Quadrupole 질량분석기를 이용한 밀가루 중 유기인제(dimethoate, diazi-non, parathion-methyl, fenithion, malathion) 및 인삼 중 BHC 이성질체들의 정성 정량 분석에 대한 유용성을 평가하기 위해 검출한계를 구하고, 검량선을 작성하였다. 이온화 방법으로 EI와 CI를 사용하여 mass fragmentation pattern을 비교하여 정성분석에 적용하였으며, scan과 selected ion monitoring(SIM) mode로 미량분석법으로서의 유용성을 평가하였다. 검출한계는 ion trap에서 scan시 0.008-0.225ng이었으며, quadru-pole에서는 scan시 0.23-3.1ng, SIM 측정시 0.032-0.68ng으로ion trap이 quadrupole의 scan시 보다 2-300배, SIM보다 4-30배까지 검출한계가 낮았다. 검량선의 직선성은 ion trap과 quadrupole모두 0.9이상이었다. 밀가루 추출물은 Bio-Bead S-X3를 사용하여 정제하였고, 인삼은 Florisil column으로 정제하였다. 5종의 유기인제의 회수율은 80% 이상이었으며, BHCs의 회수율은 60-90%이었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권11호
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• pp.83-94
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• 2003

본 논문에서는 빠른 정착시간을 갖는 전류셀(Current Cell) 매트릭스의 구조와 출력의 Gain error를 보정할 수 있는 Self calibration current bias 회로의 기능을 가진 고성능 10-bit D/A 변환기를 제안한다. 매트릭스 구조 회로의 복잡성으로 인한 지연시간의 증가 및 전력 소모를 최소화하기 위해 상위 6MSB(Most Significant Bit)전류원 매트릭스와 하위 4LSB(Least Significant Bit)전류원 매트릭스로 구성된 2단 매트릭스 구조로 설계되어 있다. 이러한 6＋4 분할 구조를 사용함으로써 전류 원이 차지하는 면적과 Thermometer decoder 부분의 논리회로를 가장 최적화 시켜 회로의 복잡성과 Chip 사이즈를 줄일 수 있었고 낮은 Glitch 특성을 갖는 저 전력 D/A 변환기를 구현하였다. 또한 self Calibration이 가능한 Current Bias를 설계함으로서 이전 D/A 변환기들의 칩 외부에 구현하던 Termination 저항을 칩 내부에 구현하고 출력의 선형성 및 정확성을 배가시켰다. 본 연구에서는 3.3V의 공급전압을 가지는 0.35㎛ 2-poly 4-metal N-well CMOS 공정을 사용하였고, 모의 실험결과에서 선형성이 매우 우수한 출력을 확인하였다. 또한 소비전력은 45m W로 다른 10bit D/A 변환기에 비해 매우 낮음을 확인 할 수 있었다. 실제 제작된 칩은 Spectrum analyzer에 의한 측정결과에서 100㎒ 샘플링 클럭 주파수와 10㎒ 입력 신호 주파수에서 SFDR은 약 65㏈로 측정되었고, INL과 DNL은 각각 0.5 LSB 이하로 나타났다. 유효 칩 면적은 Power Guard ring을 포함하여 1350㎛ × 750 ㎛ 의 면적을 갖는다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제2권1호
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• pp.103-114
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• 2001

본 연구에서는 근래에 퇴적된 습지토양의 유기물질에 느린 흡착부분이 존재하는지 살펴보기 위해 흡착실험을 행하였다. 최근 퇴적된 민물 습지토양에서의 소수성 유기화합물 (chlorobenzene and phenanthrene)의 흡착 특성을 회분식 흡착법을 사용하여 결정하였다. 유기물질의 나이의 상대 척도로서 산소/탄소 원소비 등을 포함한 여러 방법으로서 평가하였다. 토양의 나이가 유기화합물의 습지토양에서의 흡착에 차이를 유발하는지에 대해 조사하기 위하여 습지 토양의 표층부(상층부 0-2cm, 5년 미만)과 하층부(below 10cm, 20년 이상)에 대한 느린 흡착 특성을 상대적으로 오래된 PPI(Petro Processors, Inc. Superfund site), BM(Bayou Manchac) 토양과 비교하였다. 느린 흡착모델 변수의 비선형성(KF와 N)의 증가로서 느린 흡착부분이 존재함을 알 수 있었다. 느린 흡착모델의 분석결과 상당한 크기의 느린 흡착부분이 존재하였으며 습지 토양의 경우 흡착된 chlorobenzene의 25.4-263%가 phenanthrene의 경우 흡착된 양의 1.4-1.9%(phenanthrene)가 각각 느린 흡착 부분에 해당하였으며, PPI 토양과 BM토양의 경우 흡착된 chlorobenzene의 40.0-55.93%와 흡착된 phenanthrene의 2.9-3.19%가 각각 느린 흡착 부분에 해당하였다. 느린 흡착 부분은 상층부 < 하층부 < PPI < BM 토양의 순으로 증가하였는데 이것은 토양 유기물질의 나이가 증가할수록 느린 흡착부분의 크기가 증가함을 나타낸다.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2715-2720
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• 2014

미디언 필터링은 임펄스 형태의 잡음의 제거에 매우 효과적이어서, 많은 신호처리 응용분야에서 널리 사용되어왔다. 하지만, 비선형성에 의한 시간 복잡도로 인하여, 미디언 필터링은 주로 작은 필터윈도우 크기를 사용하였다. 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되었지만 대부분 영상과 같은 한정된 정수값을 갖는 입력데이타에만 적용될 수 있으며, 실수형 2차원 데이터의 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 간단하면서도 실수형 2차원 데이터를 고속으로 미디언 필터링할 수 있는 알고리즘을 제안하고 Matlab의 2차원 미디언 필터와 힙(heap)기반의 2차원 미디언 필터와 성능을 비교하였다. 다양한 필터윈도우 크기에 대해서 제안된 알고리즘이 Matlab의 필터보다는 훨씬 빠르고, 힙기반의 필터보다는 대부분 일관되게 더 빠른 결과를 내었다. 또한, 한정된 데이터 값 범위를 갖는 실수형 2차원 데이터는 비트수가 큰 정수형 고속 2차원 미디언 필터링 알고리즘을 이용하여 거의 오차없이 매우 빠르게 미디언 필터링을 할 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2B호
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• pp.36-43
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• 2005

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 특성을 가진 웹 클러스터링 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크 구조를 응용하여 효율적인 최적의 부하분산 알고리즘 모델을 제안한다. 기본적으로 리눅스 환경의 웹 클러스터 시스템을 바탕으로 하였으며 이는 부하를 실제 서버(리얼서버)로 분배해주는 로드밸런서와 그 하단에 실제 부하를 처리하는 여러 대의 리얼서버로 구성된다. 기존의 부하분산 방법에서는 각각의 리얼서버들에 대한 접속수 등 단편적인 판단정보를 기준으로 부하분산을 결정하였다. 즉, 리얼서버의 네트워크 처리량 중 입력에 관련된 정보만으로 부하분산을 결정하였으므로 실제 시스템 성능 향상에 적당하지 않다. 이에 대한 대안으로 리얼서버의 시스템 상태 정보로 네트워크 부하량의 입 출력 두 가지 측면 모두를 기준으로 판단한다. 즉, 로드밸런서가 리얼서버에게 요청을 전달할 때의 리얼서버 상태(접속수) 및 그 요청에 대해 클라이언트에게 응답을 보낼 때의 리얼서버 상태 등을 종합적으로 고려한다. 또한 그에 따른 시스템의 CPU 상태로만 한정하여 부하분산을 결정하지 않고 각 리얼서버의 CPU 및 메모리 상태를 모두 고려하여 보다 효과적인 부하분산 스케줄링 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 좀 더 향상된 최적화 모델을 구축하며 보다 나은 지능형 로드밸런서 모델을 생성함을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다.