• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.799-810
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• 2021

When monitoring the structural integrity of a bridge using data collected through accelerometers, identifying the profile of the load exerted on the bridge from the vehicles passing over it becomes a crucial task. In this study, the speed and location of vehicles on the deck of a bridge is reconfigured using real-time video to implicitly associate the load applied to the bridge with the response from the bridge sensors to develop an image-based deep learning network model. Instead of directly measuring the load that a moving vehicle exerts on the bridge, the intention in the proposed method is to replace the correlation between the movement of vehicles from CCTV images and the corresponding response by the bridge with a neural network model. Given the framework of an input-output-based system identification, CCTV images secured from the bridge and the acceleration measurements from a cantilevered beam are combined during the process of training the neural network model. Since in reality, structural damage cannot be induced in a bridge, the focus of the study is on identifying local changes in parameters by adding mass to a cantilevered beam in the laboratory. The study successfully identified the change in the material parameters in the beam by using the deep-learning neural network model. Also, the method correctly predicted the acceleration response of the beam. The proposed approach can be extended to the structural health monitoring of actual bridges, and its sensitivity to damage can also be improved through optimization of the network training.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1995년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.35-40
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• 1995

Considering the higher discharge burnup, lower channel refuelling rate, lower linear element rating(LER), lower coolant void reactivity and axial power shape, CANFLEX-RU fuel bundle is optimized for CANDU-6 by grading the fissile composition in the ring-wise of the bundle and by applying fuel management scheme appropriately. The fissile composition of the fuel bundle is graded as the recovered uranium (0.9 w/o U-235) in the outer and intermediate elements, depleted Uranium (0.2 w/o U-235) in the center element, natural uranium (0.71 w/o U-235) in the inner elements. Enrichment is not required for these fuel. The fissile composition is optimized by lattice calculation and by time-averaged reactor simulation. CANFLEX-RU optimized for CANDU-6 resulted to be the 15% lower channel refuelling rate, acceptable axial power profile and power envelope, 70% higher discharge burnup, 15% lower LER and not increase coolant void reactivity compared with the 37-element natural uranium bundle for CANDU-6.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2701-2717
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• 2023

In this paper, a hybrid fuzzy-based method is suggested for determining India's best system for power generation. This suggested approach was created using a fuzzy-based combination of the Giza Pyramids Construction (GPC) and Recalling-Enhanced Recurrent Neural Network (RERNN). GPC is a meta-heuristic algorithm that deals with solutions for many groups of problems, whereas RERNN has selective memory properties. The evaluation of the current load requirements and production profile information system is the main objective of the suggested method. The Central Electricity Authority database, the Indian National Load Dispatch Centre, regional load dispatching centers, and annual reports of India were some of the sources used to compile the data regarding profiles of electricity loads, capacity factors, power plant generation, and transmission limits. The RERNN approach makes advantage of the ability to analyze the ideal power generation from energy data, however the optimization of RERNN factor necessitates the employment of a GPC technique. The proposed method was tested using MATLAB, and the findings indicate that it is effective in terms of accuracy, feasibility, and computing efficiency. The suggested hybrid system outperformed conventional models, achieving the top result of 93% accuracy with a shorter computation time of 6814 seconds.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제40권5호
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• pp.313-319
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• 2010

The objectives of this study were to evaluate the effect of formulation ingredients on the drug release and to optimize the novel sustained release matrix tablet formulations of bupropion hydrochloride. A three factor, three-level Box-Behnken design was used for the optimization procedure, with the amounts of PEO ($X_1$), citric acid ($X_2$) and Compritol 888 ATO ($X_3$) as the independent variables. The selected dependent variables were the cumulative percentage values of bupropion hydrochloride that had dissolved after 1, 4 and 8 hr. Various dissolution profiles of the drug from sustained release matrix tablets were obtained. Optimization was performed for $X_1$, $X_2$ and $X_3$ using the following target ranges; $30%{\leq}Y_1{\leq}45%$; $70{\leq}Y_2{\leq}85%$; $85%{\leq}Y_3{\leq}100%$. The optimized formulation for bupropion hydrochloride was achieved with 12.5% PEO ($X_1$), 2.5% citric acid ($X_2$) and 10% Compritol 888 ATO ($X_3$). The sustained release matrix tablets with the optimized formulation provided a release profile that was close to predicted values. In addition, the dissolution profiles of the sustained release matrix tablet with the optimized formulation were similar to those of the commercial product Wellbutrin$^{(R)}$ SR tablets ($f_2$=79.83).

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1754-1759
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• 2008

일반사출성형에서는 수지가 캐비티 내를 흐르면서 냉각으로 인한 점도의 상승으로 전사성이 급격히 나빠지기 때문에 미세패턴을 가진 성형품을 제작하는데 많은 어려움이 따른다. 이를 해결하는 방법으로 금형온도를 용융된 수지온도 수준까지 순간적으로 표면만을 가열하여 성형시킨 후 급속히 냉각하는 다양한 순간금형가열방식이 있고, 그 중 본 연구에서는 전열가열방식인 E-Mold을 채택하였다. 특히, 마이크/나노 부품 성형에 필수적인 E-Mold 금형설계에 있어 heating line의 배치는 금형의 온도 제어 및 균일한 온도 분포에 절대적인 영향을 미치므로 최적화된 heating line의 배치가 필수적이다. 본 연구에서는 사출공정의 사이클 타임을 최소화하면서 다양한 해석 프로그램을 사용하여 E-Mold의 최적화 설계를 전산모사 하였고, 이를 실험결과와 비교하였다. 먼저, 3D CAD 프로그램인 Pro-Engineer Wildfire 2.0 을 사용하여 E-Mold 금형을 설계하고, ANSYS사의 ICEMCFD 프로그램을 사용하여 MESH 생성하고, ANSYS사의 FLUENT 프로그램을 사용하여 금형의 초기온도 $60^{\circ}C$에서 $120^{\circ}C$와 $180^{\circ}C$까지 가열하는데 걸리는 시간과 냉각시키는데 걸리는 시간 등을 전산모사 하였다. 그리고 Polycarbonate를 이용하여 LGP 도광판을 실제 사출성형하여 얻은 데이터와 비교 분석을 하였다. 전산모사와 실제 사출결과에서 $3{\sim}4$초가량의 차이가 나타났지만 실제 사출시 고온의 용융된 플라스틱 수지에 따른 냉각시간의 오차를 생각한다면, 전산모사와 실힘결과는 거의 일치한다고 볼 수 있다. 따라서 본 체계적인 전산모사방법을 통해 E-Mold의 Heating Line 최적화 설계가 가능하다는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.749-768
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• 2009

본 논문은 H.264/AVC 화면내 부호화에서 부호화 효율 향상을 위해 율-왜곡 최적화를 이용한 화면내 예측 오프셋 보상 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측 블록으로 활용함으로써 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 제안 방법은 화면내 부호화의 예측 오차를 감소시키기 위해, 율-왜곡 비용 관점에서의 최적 값을 갖는 화면내 예측 오프셋을 기존 화면내 예측 블록에 더하여 예측 블록의 정확도를 높인다. 따라서 예측 오차 신호의 양자화된 변환 계수를 감소시키며 원본 블록과 복원된 블록 간의 왜곡을 감소시켜 화면내 블록의 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 추가적으로, 휘도 성분의 부호화 성능 향상을 위해 화면내 예측 오프셋 보상이 사용되는 화면내 블록의 색차 성분에 JM 11.0에서 화면간 부호화에서 사용되는 계수 임계 처리 방법을 적용한다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 JM 11.0과 비교 실험했을 때 High Profile 환경에서 평균 2.45%의 비트율 감소와 최대 4.41%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보인다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권1호
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• pp.35-41
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• 2007

본 연구의 목적은 비침습적 동맥스핀라벨링(arterial spin labeling) 자기공명영상을 이용하여 다편(multislice) 뇌 관류영상(perfusion-weighted Images)을 얻을 수 있는 최적화 방법을 연구하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 세 가지 인자를 최적화하는 데 초점을 두었다. 첫째, 뇌로 흘러 들어오는 혈액을 최적으로 라벨링할 수 있는 펄스를 만드는 것이다. 시뮬레이션 결과 900도의 각을 이루는 반전펄스(adiabatic hyperbolic secant Inversion pulse)는 반전을 효과적으로 할 수 있고 반전을 이루는 형태가 직각에 가깝게 할 수 있는 최적이었다. 둘째, 영상을 얻고 난 후에 계속하여 남아 있는 자화(residual magnetization)을 최소화하는 것이다. 이를 최소화하기 위해서는 포화 펄스(saturation pulses)와 자화를 손상시키는 자장(speller gradients)을 동시에 사용하는 것이 최상의 방법임을 알았다. 마지막으로, 라벨링하는 영역과 영상을 얻는 영역 사이의 거리를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다. 두 영역 간의 최소 거리는 약 20 mm 정도가 최적임을 발견하였다. 위에서 얻은 최적화된 인자들을 바탕으로 13명의 정상인의 뇌에서 관류 영상을 얻은 결과 매우 좋은 대조도의 영상을 얻을 수 있었다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.332-336
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• 2024

High-energy bandgap material silicon carbide (SiC) is gaining attention as a next-generation power semiconductor material, and in particular, SiC-based MOSFETs are developed as representative power semiconductors to increase the breakdown voltage (BV) of conventional planar structures. However, as the size of SJ (Super Junction) MOSFET devices decreases and the depth of pillars increases, it becomes challenging to uniformly form the doping concentration of pillars. Therefore, a structure with different doping concentrations segmented within the pillar is being researched. Using Silvaco TCAD simulation, a SJ VVD (vertical variation doping profile) MOSFET with three different doping concentrations in the pillar was studied. Simulations were conducted for the width of the pillar and the doping concentration of N-epi, revealing that as the width of the pillar increases, the depletion region widens, leading to an increase in on-specific resistance (R_on,sp) and breakdown voltage (BV). Additionally, as the doping concentration of N-epi increases, the number of carriers increases, and the depletion region narrows, resulting in a decrease in R_on,sp and BV. The optimized SJ VVD MOSFET exhibits a very high figure of merit (BFOM) of 13,400 KW/cm², indicating excellent performance characteristics and suggesting its potential as a next-generation highperformance power device suitable for practical applications.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권4호
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• pp.474-483
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• 2003

인터넷 관련 국제 표준화 기구인 Internet Engineering Task Force(IETF)에서는 이동 환경에서의 인터넷 사용을 위한 Mobile Ipv6 프로토콜을 제안하였으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 경로 최적화를 기본 원칙으로 하는 Mobile IPv6은 최적화된 경로를 따라 이동노드로 패킷의 전달을 가능하게 하지만 이를 위해서 이동 노드들은 이동시마다 자신의 위치를 HA(Home Agent)나 CN(Correspondent Node)에게 알려야 한다. 만일 빈번하게 이동하는 노드는 그 만큼 자주 위치갱신 및 등록 작업을 수행하여야 한다. 이를 보완하기 위하여 계층적 기법들이 제안되었다. 즉, 계층적 기법들은 중간 이동성 에이전트를 두어 매크로 이동성과 마이크로 이동성을 분리하여 지역성을 이용한다. 그리나 이런 계층적 기법들은 패킷 전송에 있어서 경로 최적화를 보장하지 못한다. 따라서 CN에서 이동 노드를 향하는 모든 패킷들은 반드시 중간 이동성 에이전트를 통과하여야 한다. 이는 중간 이동성 에이전트의 패킷집중과 불필요한 패킷 지연을 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 이 중간 이동성 에이전트의 패킷 집중을 완화시키고, 패킷의 지연을 줄이기 위한 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 계층 기법에 프로파일의 개념을 도입한다. 프로파일은 각 서브넷에서의 이동노드의 상주시간에 대한 기록을 보유하고 있으며 이 프로파일을 이용하여 중간 이동성 에이전트가 패킷 전송을 위해 기존의 패킷 전송 경로와 최적화된 경로중에서 이동노드에 적절한 위치정보를 CN들에게 알린다. 이렇게 함으로서 제안 기법은 최적화된 경로로 패킷을 전송할 수 있으므로 중간 이동성 에이전트로의 패킷 집중을 완화시키고, 이에 따르는 불필요한 패킷 지연을 완화시킬 수 있다.

• 한국기계가공학회지
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• 제13권5호
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• pp.15-20
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• 2014

The wind industry grew in the first decade of the 21st century at rates consistently above 20% a year. For wind turbine, gearbox failure can be extremely costly in terms of repair costs, replacement parts, and in lost power production due to downtime. In this paper, gear tooth micro-modification for the high speed stage was used to compensate for the deformation of the teeth due to load and to ensure a proper meshing to achieve an optimized tooth contact pattern. The gearbox was firstly modeled in a software, and then the various combined tooth modification were presented, and the prediction of transmission under the loaded torque for the helical gear pair was investigated, the normal load distribution and root stress were also obtained and compared before and after tooth modification under one torque. The simulation results showed that the transmission error and normal load distribution under the load can be minimized by the appropriate tooth modification. It is a good approach where the simulated result is used to improve the design before the prototype is available for the test.