• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제42권3호
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• pp.258-265
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• 2014

목구조물 접합부에 기존 드리프트핀(Drift pin)을 대체하고자 단판이나 합판을 유리섬유강화플라스틱(GFRP: Glass fiber reinforced plastic)과 복합 적층시킨 GFRP보강적층목재핀을 제작하였다. 더불어 GFRP보강적층목재핀을 사용하여 집성재 접합부의 인장형 전단내력 시험을 실시하였다. GFRP 배열에 따른 보강적층목재핀의 휨강도 시험결과 GFRP를 각층에 1장씩 삽입한 시험편(Type-A)이 가장 양호한 성능을 발휘하였다. 또한 압체압력 $1.96N/mm^2$, 온도 $150^{\circ}C$에서 한 시간 열압하여 고밀화한 시험편이 고밀화하지 않은 시험편과 비교하여 휨강도 성능이 1.57배 향상됨을 확인하였으며, 하중방향에 따라 Edgewise가 Flatwise보다 3.51배 높은 성능을 발휘하였다. 시험을 통해 가장 양호한 성능을 보인 Type-A 보강적층목재핀을 이용하여 전단내력 시험을 실시하였다. 접합구의 종류와 접합판의 종류를 달리하여 시험한 결과 드리프트핀과 강판을 적용한 시험체(Type-DS)와 비교하여 GFRP보강적층목재핀과 GFRP보강목재적층판을 적용한 시험체(Type-WL)가 1.12배 높은 전단내력이 측정되었으며 최대하중 이후에도 매우 양호한 인성이 관찰되었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.289-289
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• 2013

While there are plenty of studies on synthesizing semiconducting germanium nanowires (Ge NWs) by vapor-liquid-solid (VLS) process, it is difficult to inject dopants into them with uniform dopants distribution due to vapor-solid (VS) deposition. In particular, as precursors and dopants such as germane ($GeH_4$), phosphine ($PH_3$) or diborane ($B_2H_6$) incorporate through sidewall of nanowire, it is hard to obtain the structural and electrical uniformity of Ge NWs. Moreover, the drastic tapered structure of Ge NWs is observed when it is synthesized at high temperature over $400^{\circ}C$ because of excessive VS deposition. In 2006, Emanuel Tutuc et al. demonstrated Ge NW pn junction using p-type shell as depleted layer. However, it could not be prevented from undesirable VS deposition and it still kept the tapered structures of Ge NWs as a result. Herein, we adopt $C_2H_2$ gas in order to passivate Ge NWs with carbon sheath, which makes the entire Ge NWs uniform at even higher temperature over $450^{\circ}C$. We can also synthesize non-tapered and uniformly doped Ge NWs, restricting incorporation of excess germanium on the surface. The Ge NWs with carbon sheath are grown via VLS process on a $Si/SiO_2$ substrate coated 2 nm Au film. Thin Au film is thermally evaporated on a $Si/SiO_2$ substrate. The NW is grown flowing $GeH_4$, HCl, $C_2H_2$ and PH3 for n-type, $B_2H_6$ for p-type at a total pressure of 15 Torr and temperatures of $480{\sim}500^{\circ}C$. Scanning electron microscopy (SEM) reveals clear surface of the Ge NWs synthesized at $500^{\circ}C$. Raman spectroscopy peaked at about ~300 $cm^{-1}$ indicates it is comprised of single crystalline germanium in the core of Ge NWs and it is proved to be covered by thin amorphous carbon by two peaks of 1330 $cm^{-1}$ (D-band) and 1590 $cm^{-1}$ (G-band). Furthermore, the electrical performances of Ge NWs doped with boron and phosphorus are measured by field effect transistor (FET) and they shows typical curves of p-type and n-type FET. It is expected to have general potentials for development of logic devices and solar cells using p-type and n-type Ge NWs with carbon sheath.

• 방사선산업학회지
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• 제6권1호
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• pp.31-40
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• 2012

There are two methods to fabricate the readout electronic to a large-area CMOS image sensor (LACIS). One is to design and manufacture the sensor part and signal processing electronics in a single chip and the other is to integrate both parts with bump bonding or wire bonding after manufacturing both parts separately. The latter method has an advantage of the high yield because the optimized and specialized fabrication process can be chosen in designing and manufacturing each part. In this paper, LACIS chip, that is optimized design for the latter method of fabrication, is presented. The LACIS chip consists of a 3-TR pixel photodiode array, row driver (or called as a gate driver) circuit, and bonding pads to the external readout ICs. Among 4 types of the photodiode structure available in a standard CMOS process, $N_{photo}/P_{epi}$ type photodiode showed the highest quantum efficiency in the simulation study, though it requires one additional mask to control the doping concentration of $N_{photo}$ layer. The optimized channel widths and lengths of 3 pixel transistors are also determined by simulation. The select transistor is not significantly affected by channel length and width. But source follower transistor is strongly influenced by length and width. In row driver, to reduce signal time delay by high capacitance at output node, three stage inverter drivers are used. And channel width of the inverter driver increases gradually in each step. The sensor has very long metal wire that is about 170 mm. The repeater consisted of inverters is applied proper amount of pixel rows. It can help to reduce the long metal-line delay.

• 한국측량학회지
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• 제39권2호
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• pp.93-101
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• 2021

Recently, with the urban redevelopment and the spread of the planned cities, there is increasing interest in the wind environment, which is related not only to design of buildings and landscaping but also to the comfortability of pedestrians. Numerical analysis for wind environment prediction is underway in many fields, such as dense areas of high-rise building or composition of the apartment complexes, a precisive 3D building model is essentially required in this process. Many studies conducted for wind environment analysis have typically used the method of creating a 3D model by utilizing the building layer included in the GIS (Geographic Information System) data. These data can easily and quickly observe the flow of atmosphere in a wide urban environment, but cannot be suitable for observing precisive flow of atmosphere, and in particular, the effect of a complicated structure of a single building on the flow of atmosphere cannot be calculated. Recently, drone photogrammetry has shown the advantage of being able to automatically perform building modeling based on a large number of images. In this study, we applied photogrammetry technology using a drone to evaluate the flow of atmosphere around two buildings located close to each other. Two 3D models were made into an automatic modeling technique and manual modeling technique. Auto-modeling technique is using an automatically generates a point cloud through photogrammetry and generating models through interpolation, and manual-modeling technique is a manually operated technique that individually generates 3D models based on point clouds. And then the flow of atmosphere for the two models was compared and analyzed. As a result, the wind environment of the two models showed a clear difference, and the model created by auto-modeling showed faster flow of atmosphere than the model created by manual modeling. Also in the case of the 3D mesh generated by auto-modeling showed the limitation of not proceeding an accurate analysis because the precise 3D shape was not reproduced in the closed area such as the porch of the building or the bridge between buildings.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.147-161
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• 2022

본 연구는 2000년 이후 시게루 반이 설계한 대표적인 임시전시관 3곳과 상설전시관 3곳을 대상으로 반의 전시공간의 생태적 특성과 디자인 특성에 대한 변화를 고찰하였다. 생태건축에 관한 개념 및 특성, 전시공간의 디자인 특성 등에 대한 문헌고찰을 통해 전시공간의 디자인 특성과 생태건축의 디자인요소에 대한 분석틀을 도출하였다. 연구 결과 건축규모, 공간구성, 기능, 재료 및 기술 측면에서 임시전시관과 상설전시관 사이에 큰 변화가 있다. 시게루 반의 임시전시관은 재활용 가능한 재료로 종이튜브, 컨테이너 등을 현장에서 전시 위주의 단층 공간으로 조립해 조립방법이 단순하고 공기가 짧아 전시회가 끝난 후 전시관이 철거되어 그 재료가 다음 전시장으로 옮겨지거나 재활용됐다. 한편 상설전시관은 철근콘크리트를 주체로 하고 목재와 유리재료를 다량으로 사용해 전시공간과 휴게공간을 분리시킨 다층 복합문화공간을 조성했다. 또한 시게루 반의 전시관을 영구건축으로서 친환경적인 재료와 혁신적인 구조기술, 기후설계 개념을 적용하는 등 지속가능한 건축을 실현하고 있다. 생태적 특성 측면에서 임시전시관은 건축자재를 모두 재활용할 수 있어 철거 후 산업폐기물이 발생하지 않았다. 상설전시관은 지붕, 벽면 등에 친환경 목재를 사용해 교체와 보수가 용이하며 두 가지 유형의 전시관은 모두 자연채광과 환기를 통해 자원과 에너지를 절약을 등 생태적 건축을 보다 지속가능한 방향으로 변화시켜 가고 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.709-718
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• 2017

최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.

• 농업과학연구
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• 제9권1호
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• pp.284-302
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• 1982

식량(食糧)으로서 단백질자원(蛋白質資源)의 개발문제(開發問題)는 동남(東南)아시아에 있어서 특(特)히 중요(重要)하며 한국(韓國)에 있어서도 섭취량(攝取量)이 부족(不足)한 현상(現狀)이다. 이 문제(問題)를 개선(改善)하는 방법으로 특(特)히 영양가(營養價)가 높은 동물성(動物性) 단백질(蛋白質)의 증산(增産)을 목적(目的)으로 한국재래산양(韓國在來山羊)의 사육(飼育)에 관(關)해서 연구(硏究)를 행하였다. 이 실험(實驗)은 우선 한국고유(韓國固有)의 재래산양(在來山羊)을 육자원(肉資源)으로 개발(開發)할 가치(價値)가 있는가를 확인(確認)하기 위해서 소형(小型) 제(第)1위법(胃法)으로 탄수화물(炭水化物)과 휘발성지방산(揮發性脂肪酸)의 흡수(吸收)를 실험(實驗)하였고 한편 in vivo법(法)에 의해서 제(第)1위(胃)의 아미노산 흡수(吸收)에 관해서 실험(實驗)을 했다. 이와 같은 실험(實驗) 결과(結果)에서 한국재래산양(韓國在來山羊)의 사육(飼育) 개선(改善)에 관해서 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 소형(小型) 제(第)1위법(胃法)에 의해서 재래산양(在來山羊)의 영양흡수(營養吸收)에 관하여 실험(實驗)한 결과(結果)는 영양소(營養素)를 주입(注入) 한 후 0.5, 1, 2시간(時間)의 간격(間隔)으로 측정(測定)한 V F A의 흡수율(吸收率)이 푸로피온산 70~86%, 초산 74~87%, 낙산 76~89%였다. 유기물(有機物)의 흡수율(吸收率)은 0.5%의 에칠 알콜이 29~89%였으며, 0.1M의 젖산이 12~27% 흡수(吸收)되었다. 2. 제(第)1위내(胃內)에 유리(遊離) L형(型) 아미노산을 투여(投與)하고 그 흡수(吸收)를 측정(測定)한 결과(結果)는 제(第)1위(胃) 정맥(靜脈)의 아미노산 함량(含量)에 있어서 전요(全要)아미노산구(區)에 비하여 메치오닌 결핍구(缺乏區)의 흡수율(吸收率)이 적었고 메치오닌 3배구(倍區)와 요소첨가구(尿素添加區)의 아미노산 흡수율(吸收率)이 높고 특(特)히 메치오닌을 결핍(缺乏)시켜도 점막층(粘膜層)의 함량(含量)에는 변화(變化)가 없었다. 3. 제(第)1위내(胃內)에 근육층(筋肉層)의 아미노산 흡수(吸收)도 점막(粘膜)과 같은 경향(傾向)을 보였으며 메치오닌 결핍(缺乏)에 의한 영향은 없고, 메치오닌을 3배(倍)로 첨가(添加)하면 전요(全要)아미노산구(區)에 비(比)하여 메치오닌과 글루타민의 함량이 147.44배(倍) 이상으로 증가(增加)되며 또 요소첨가구(尿素添加區)는 글루타민, 프롤린, 발린의 흡수율(吸收率)이 증가(增加)되었다. 4. 제(第)1위(胃) 정맥혈장(靜脈血漿) 중의 아미노산 농도(濃度)는 제(第)1위(胃) 점막(粘膜) 중이나 근육(筋肉) 중에서 보다 일반적(一般的)으로 낮으며 메치오닌의 결핍(缺乏)에 의해서 아미노산의 흡수율(吸收率)이 저하(低下)되고 메치오닌 3배구(倍區)나 요소첨가구(尿素添加區)는 아미노산 흡수(吸收)를 증가(增加)시키는 등 아미노산 조성분(組成分)에 따라서 그 흡수상태(吸收狀態)에 변화가 생긴다. 5. 요소첨가구(尿素添加區)는 제(第)1위(胃) 근육층(筋肉層)의 암모니아태질소(態窒素)와 아미노태질소(態窒素) 및 요소(尿素)의 함량(含量)을 증가(增加)시켰다. 재래산양(在來山羊) 제(第)1위(胃)안을 완전(完全)하게 깨끗이 할 수 없으므로 남아있는 세균(細菌)을 조사(調査)하였으며 암모니아태질소(態窒素)의 변화(變化)는 이러한 조건(條件)의 영향을 받았다. 6. 아미노산의 흡수차(吸收差)에 의한 제(第)1위(胃) 조직(組織)의 변화(變化)를 일반(一般) 현미경(顯微鏡)과 형광(螢光) 현미경(顯微鏡)으로 관찰(觀察)한 결과(結果)는 메치오닌 3배구(倍區)에 있어서 점막(粘膜)의 단층엔주상피(單層円柱上皮)와 고유층(固有層)이 약간 엷어졌으며 요소첨가구(尿素添加區)는 두껍게 변화(變化)하였는데 점막하조직(粘膜下組織)이나 근층(筋層)에 있어서는 각(各) 구간(區間)에 큰 차이(差異)가 인정(認定)되지 않았다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.437-449
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• 2024

딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.