• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.25-32
• /
• 2021

본 논문에서는 X-Band 대역에서 이중 편파 특성을 갖는 Magneto-Electric(ME) dipole 배열안테나를 제안하고, 이를 Low Temperature Co-fired Ceramic (LTCC) 공정을 이용하여 구현 및 측정하였다. 제안된 배열안테나는 LTCC로 구성된 1 × 1 ME dipole 안테나 32 개를 Teflon PCB에 배열하여 8 × 4 배열 안테나로 구성된다. 1 × 1 ME dipole 안테나는 두 쌍의 방사체에서 각각 수직 편파와 수평 편파를 방사하여 이중 편파를 구현하게 된다. 2개의 Port 급전은 LTCC를 이용한 적층 공정을 통해 구현하였으며, 각 각의 Port는 포트 간 격리도를 확보하기 위해 Γ-shaped feeding strip을 통해 독립적으로 방사체에 급전된다. 안테나 배열에 사용된 Teflon PCB는 4층 구조로 형성하였으며, 상단 면과 하단 면을 통해 2개의 Port가 급전된다. 그리고 배열되는 안테나와 Teflon PCB의 임피던스 정합을 위해 Teflon PCB의 전송선로에 λ_g/4 변환기를 적용하였으며 시뮬레이션을 통해 최적 파라미터를 얻었다. 구현된 ME dipole 8 × 4 배열안테나의 크기는 15.5 mm × 11 mm × 4.2 mm이며, Port 1 급전 시 측정된 방사 최대 이득은 18.2 dBi, cross-pol은 1.0 dBi이고 Port 2 급전 시 측정된 방사 최대 이득은 18.1 dBi, Cross-pol은 3.2 dBi로 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권12호
• /
• pp.1207-1216
• /
• 2018

본 연구는 물리적 수리 수문모형의 적용이 제한적인 감조하천에서의 수위예측을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 한강 잠수교를 대상으로 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 LSTM 모형을 구성하고 2011년부터 2017년까지의 10분 단위의 잠수교 수위, 팔당댐 방류량과 한강하구 강화대교지점의 예측조위 자료를 이용하여 모형학습(2011~2016) 및 수위예측(2017)을 수행하였다. 모형 매개변수는 민감도 분석을 통해 은닉층의 개수는 6개, 학습속도는 0.01, 학습횟수는 3000번로 결정하였으며, 모형 학습 시 학습정보의 시간적 양을 결정하는 중요한 매개변수인 시퀀스길이는 1시간, 3시간, 6시간으로 변화시키며 모의하였다. 최종적으로 선행시간에 따른 모의 예측능력을 평가하기 위해 LSTM 모형의 예측 선행시간을 6개(1 ~ 24시간)로 구분하여 실측수위와 예측수위와의 비교 분석을 수행한 결과, LSTM 모형의 최적의 성능을 내는 결과는 시퀀스길이를 1시간으로 하였을 때로 분석되었으며, 특히 선행시간 1시간에 대한 예측정확도는 RMSE는 0.065 m, NSE는 0.99로 실측수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한 시퀀스길이에 상관없이 선행시간이 길어질수록 모형의 예측 정확도는 2017년 전기간에 걸쳐 평균적으로 RMSE 0.08 m에서 0.28 m로 오차가 증가하였으며, NSE는 0.99에서 0.74로 감소하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제42권3호
• /
• pp.217-222
• /
• 2019

The purpose of this study is to evaluate the dose distribution by gantry rotation and MLC moving speed on treatment planning system(TPS) and linear accelerator. The dose analyzer phantom(Delta 4) was scanned by CT simulator for treatment planning. The planning target volumes(PTVs) of prostate and pancreas was prescribed 6,500 cGy, 5,000 cGy on VMAT(Volumetric Modulated Arc Therapy) by TPS while MLC speed changed. The analyzer phantom was irradiated linear accelerator using by planned parameters. Dose distribution of PTVs were evaluated by the homogeneity index, conformity index, dose volume histogram of organ at risk(rectum, bladder, spinal cord, kidney). And irradiated dose analysis were evaluated dose distribution and conformity by gamma index. The PTV dose of pancreas was 4,993 cGy during 0.1 cm/deg leaf and gantry that was the most closest prescribed dose(5,000 cGy). The dose of spinal cord, left kidney, and right kidney were accessed the lowest during 0.1 cm/deg, 1.5 cm/deg, 0.3 cm/deg. The PTV dose of prostate was 6,466 cGy during 0.1 cm/deg leaf and gantry that was the most closest prescribed dose(6,500 cGy). The dose of bladder and rectum were accessed the lowest during 0.3 cm/deg, 2.0 cm/deg. For gamma index, pancreas and prostate were analyzed the lowest error 100% at 0.8, 1.0 cm/deg and 99.6% at 0.3, 0.5 cm/deg. We should used the optimal leaf speed according to the gantry rotation if the treatment cases are performed VMAT.

• 터널과지하공간
• /
• 제29권3호
• /
• pp.197-213
• /
• 2019

본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석기법을 이용하여 Mont Terri 지하연구시설에서 수행된 단층 내 물 주입시험을 수치적으로 모델링하고, 단층의 재활성과 수리역학적 거동 특성을 살펴보았다. TOUGH2 해석에서는 단층을 Darcy의 법칙과 삼승법칙(Cubic law)을 따르는 연속체 요소로 모델링하였으며, FLAC3D 해석에서는 미끄러짐과 개폐가 허용되는 불연속 인터페이스 요소를 통해 모사하였다. 현장에서 획득한 단층의 균열개방압력(fracture opening pressure), 주입율, 모니터링 압력, 변위 곡선 등을 바탕으로, 단층의 탄성적 변형과 파괴에 의한 수직팽창 특성을 반영할 수 있는 수리간극모델과 수리역학 커플링 관계를 해석모델에 반영하였다. 한편, 현지응력 조건, 단층의 강도 및 변형 특성에 따른 파라미터 해석을 실시하여 각 입력변수가 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였으며, 이를 통해 현장시험 결과를 가장 잘 재현할 수 있는 파라미터 조합을 선정하였다. 해석 결과, 균열개방압력에서 단층의 주입율과 모니터링 압력이 크게 증가하는 현상을 합리적으로 재현할 수 있었다. 하지만, 동일한 입력 변수 조건에서 단층의 전단변위와 파괴영역의 범위는 현장시험 결과에 비해 과대평가되는 결과를 보였다. 이는 해석모델에서는 고압의 주입조건에서 단층의 지속적인 전단파괴가 유도되는 반면, 현장에서는 수리간극의 변화가 전단 미끄러짐보다는 인장력에 의한 단층면의 개방(tensile opening)에 크게 의존하는 것으로 추정되기 때문이다.

• 터널과지하공간
• /
• 제29권3호
• /
• pp.172-183
• /
• 2019

Hoek et al.(2002)이 개발한 일반화된 Hoek-Brown(GHB) 파괴기준식은 암반의 파괴응력 조건을 정의하는 비선형 함수이다. 관련 강도정수들은 GSI 지수값을 이용하여 체계적으로 결정된다. GSI 지수는 현장 암반의 상태를 정량화한 수치이므로 GHB 파괴기준식은 현장의 암반조건을 파괴기준식에 반영할 수 있는 실용적인 암반파괴함수이다. 대부분의 암반공학 기술자들이 선형 Mohr-Coulomb 파괴기준식에 익숙하며, 다수의 암반공학 소프트웨어들이 Mohr-Coulomb 식을 채택하고 있음을 고려하여 등가마찰각과 등가점착력 계산식이 GHB 파괴기준식 발표와 함께 제시되었다. 그러나 이 목적으로 제시된 등 가마찰각 및 등가점착력 계산식은 선형 최적화가 수행되는 최소주응력 범위의 하한 값을 암반의 인장강도로 고정시키고 있다. 따라서 해석영역에 인장응력이 분포하지 않은 경우 Hoek et al.(2002)의 제안식을 이용한 등가마찰각 및 등가점착력 산정결과는 정확성이 떨어질 수 있다. 이러한 기존 등가마찰각 및 등가점착력 산정수식의 단점을 극복하기 위하여 이 연구에서는 임의의 최소주응력 구간에 대해서도 최적 등가마찰각과 등가점착력을 계산할 수 있는 해석적 수식을 유도하고 결과식의 정확성을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.67-77
• /
• 2018

최근 학령인구 감소에 따라 많은 문제점들이 나타나고 있다. 우리나라는 인구대비 가장 많은 대학을 보유하고 있기 때문에 각 대학의 생존에 필요한 최소한의 학생 유지율 관리가 점점 더 중요해 지고 있다. 따라서 본 연구는 계속되는 학력인구의 감소에 따라 각 대학들이 생존 방안으로 학생 유지율의 적절한 관리 방안을 모색한다. 이를 위하여 특정 대학에 입학한 학생들을 대상으로 성별, 출신고, 출신지역, 성적, 졸업여부 등의 데이타를 분석하여, 학생들이 입학에서 졸업에 이르기까지 지속적으로 유지될 수 있는 학생 유지율을 관리하기 위한 기본적인 방향이 어떤 것인지 알아본다. 또한, 최적의 입력 변수를 파악하고, 최적의 입력 파라메터를 기초로 apriori 알고리즘을 이용하여 연관 분석을 실행하여 유지율 관리에 가장 적합한 자료를 수집할 수 있도록 한다. 이를 바탕으로 각 대학들이 학생들을 모집하고 유지하는데 도움이 되도록 가장 효율이 높은 딥러닝(Deep Learning) 모듈을 개발하기 위한 기초 자료로 만들고자 한다. 의사결정트리를 활용하여 졸업여부를 측정한 결과는 딥러닝의 정확도 보다 낮은 75%로 나타났다. 의사결정트리에서 졸업여부를 결정하는 요인은 일반고를 졸업하고, 도시지역에 거주하면서 여성이면서 성적이 높은 학생들이 졸업확율이 높은 것으로 나타났으며 결과적으로 의사결정트리 보다는 개발된 딥러닝듈이 더 효율적으로 학생들의 졸업여부를 평가할 수 있는 모델로 나타났다.

• 상하수도학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.17-29
• /
• 2019

This study developed prediction models of chlorine bulk decay coefficient by each condition of water quality, measuring chlorine bulk decay coefficients of the water and water quality by water purification processes. The second-reaction order of chlorine were selected as the optimal reaction order of research area because the decay of chlorine was best represented. Chlorine bulk decay coefficients of the water in conventional processes, advanced processes before rechlorination was respectively $5.9072(mg/L)^{-1}d^{-1}$ and $3.3974(mg/L)^{-1}d^{-1}$, and $1.2522(mg/L)^{-1}d^{-1}$ and $1.1998(mg/L)^{-1}d^{-1}$ after rechlorination. As a result, the reduction of organic material concentration during the retention time has greatly changed the chlorine bulk decay coefficient. All the coefficients of determination were higher than 0.8 in the developed models of the chlorine bulk decay coefficient, considering the drawn chlorine bulk decay coefficient and several parameters of water quality and statistically significant. Thus, it was judged that models that could express the actual values, properly were developed. In the meantime, the chlorine bulk decay coefficient was in proportion to the initial residual chlorine concentration and the concentration of rechlorination; however, it may greatly vary depending on rechlorination. Thus, it is judged that it is necessary to set a plan for the management of residual chlorine concentration after experimentally assessing this change, utilizing the methodology proposed in this study in the actual fields. The prediction models in this study would simulate the reduction of residual chlorine concentration according to the conditions of the operation of water purification plants and the introduction of rechlorination facilities, more reasonably considering water purification process and the time of chlorination. In addition, utilizing the prediction models, the reduction of residual chlorine concentration in the supply areas can be predicted, and it is judged that this can be utilized in setting plans for the management of residual chlorine concentration.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권12호
• /
• pp.485-496
• /
• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.140-147
• /
• 2019

본 연구의 목적은 비보이들이 선호하는 기존 신발 5종류를 대상으로 인간공학적 사용성 평가를 통하여 최적신발제작을 위한 생체역학적 변인을 규명하는 것이다. 실험대상자는 전문가 10명, 비전문가 10명이 참가하였고, 자료획득을 위하여 적외선카메라 12대(Qualisys, Oqus), 지면반력기(Kistler, 9286AA)와 족저압력기(Zebris Gmbh, Zebris PDM-System)를 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 접지능력과 안전성 면에서 마찰계수 0.38, 자유모멘트가 $0.32N{\cdot}m/kg$인 P사 신발이 바람직하다. 둘째, 쿠션면에서 충격량이 숙련자, $2.51N{\cdot}m/kg$과 비숙련자, $2.86N{\cdot}m/kg$인 N사 신발이 적절한 것으로 나타났다. 셋째, 보행균형성은 전족부의 평균 족저압력이 10.11 KPa(우측), 10.05 KPa(좌측)인 C사 신발, 후족부의 평균 족저압력이 8.40 KPa(우측), 8.36 KPa(좌측)인 V사 신발 적정하다고 판단된다. 결론적으로 접지능력과 안전성은 P사, 쿠션면은 N사와 보행 균형성은 C사와 V사 신발들의 구조와 재질을 조합한 신발을 개발하여야 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.255-261
• /
• 2019

본 시험은 이유자돈 사료 내 동애등에(Hermetia illucens)의 사용 수준에 따른 성장, 영양소소화율 및 경제성을 평가하여 이유자돈 사료 내 동애등에의 적정 사용수준을 도출하기 위해 실시하였다. 본 시험을 위해 총 192 두의 이유자돈($Landrace{\times}Yorkshire{\times}Duroc$; $6.51{\pm}0.15kg$)을 공시하여 4 처리 6 반복, 반복당 8 두씩 완전임의 배치하였다. 시험 처리구는 옥수수-대두박 기초사료를 대조구로 하여 기초사료 내 동애등에를 각각 1, 2 및 3% 첨가하였다. Phase I, II 및 overall의 사양성적에서 유의적인 차이가 나타나지 않았으나, overall의 일당증체량에서 동애등에 첨가 수준에 따라 선형적으로 증가하는 것으로 나타났다(p < 0.05). 건물 소화율이 동애등에 첨가수준에 따라 유의적으로 증가하는 것으로 나타났으나, 다른 항목에서 유의적인 효과는 나타나지 않았다. 경제성 분석에서 overall의 총증체량이동애등에의 첨가수준이 증가함에 따라 증가하였으며(p < 0.05), 이를 제외한 모든 항목에서 유의적인 효과가 나타나지 않았다. 본 연구결과를 요약하면, 사료 내 동애등에의 첨가는 경제성의 영향 없이 이유자돈의 성장과 건물 영양소소화율 개선에 유의한 효과를 미치며, 이는 이유자돈 사료 내 3%까지 사용이 가능한 것을 시사한다.