• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.31-37
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• 2021

산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.587-594
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• 2023

본 논문은 인체 다리의 골절 회복 모니터링을 위한 쌍 T-형 결함이 있는 온 바디 마이크로스트립 패치 안테나의 설계 및 최적화 과정을 제시하였다. 이 안테나는 T-형 결함의 크기를 조절하여 향상된 반사손실 및 대역폭을 가지면서, 경박단소하도록 설계되었다. 적용된 다리 주변 구조는 5층 유전체 평면으로 구조화 하였으며, 각층의 복소유전상수는 4극 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였다. 골절이 없는 정상인 경우 온 바디 안테나의 반사손실은 4.0196GHz에서 -66.71dB이고, 갤러스 층의 길이 10.0mm, 폭 1.0mm, 높이 2.0mm 인 경우 반사손실 차 ΔS₁₁ 는 37.95dB이다. 반사손실 변화에 대한 갤러스 층 높이를 예측할 수 있도록 3차 다항식 모델을 제시하였으며, 이 다항식의 RSS = 1.4751, R² = 0.9988246, P-value = 0.0001841로서 매우 높은 예측 적합성을 가진다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.401-410
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• 2023

본 논문에서는 NIST LWC 최종후보 중 하나인 SPARKLE을 64-비트 ARMv8 프로세서 상에서 최적화하는 방안에 대해 제안한다. 제안 방법은 두 가지로서 ARM A64 명령어를 이용한 구현과 NEON ASIMD 명령어를 이용한 구현이다. A64 기반 제안구현은 ARMv8 상에서 가용한 레지스터를 효율적으로 사용할 수 있도록 레지스터 스케줄링을 수행하여 최적화한다. 최적화된 A64 기반 제안구현을 활용할 경우 Raspberry Pi 4B에서 C언어 참조구현보다 1.69~1.81배 빠른 속도를 얻을 수 있다. 두 번째로, ASIMD 기반 제안구현은 하나의 벡터명령어를 통해 3개 이상의 ARX-box를 병렬적으로 수행하도록 데이터를 병렬적으로 구성하여 최적화한다. 최적화된 ASIMD 기반 제안구현은 A64 기반 제안구현보다 일반적인 속도는 떨어지지만, SPARKLE256에서 SPARKLE512로 블록 크기가 증가할 때 A64 기반 제안구현에서는 속도가 2.1배 느려지는 것에 비해 ASIMD 기반제안구현에서는1.2배밖에 느려지지 않다는 장점이 있다. 따라서 기존 SPARKLE보다 더 큰 블록 크기를 갖는 SPARKLE 변형 블록 암호 또는 순열 설계 시 ASIMD 기반 제안구현이 더 효율적이므로 유용한 자료로써 활용 가능하다.

• 한국결정성장학회지
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• 제33권2호
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• pp.54-60
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• 2023

본 연구에서는 탈황석고(DG)에 이산화탄소를 반응시켜 만든 탄산화물(CCMs)의 시멘트 혼합재로서 적용 가능성 분석을 위해 탈황석고와 탄산화물의 미세구조 및 기초물성 분석을 실시하였다. 탈황석고의 경우 CaO 및 CaSO₄가, 탄산화물의 경우 CaSO₄, CaCO₃, Ca(OH)₂ 및 CaSO₄·H₂O 결정상이 주 결정상으로 나타났으며 입도분석 결과 두 재료의 평균 입자 크기의 차이는 약 7 ㎛로 나타났다. 또한 탄산화물은 폐기물공정시험기준에 따른 중금속 용출시험 결과 주요 중금속이 불검출되었으며 열중량 분석 결과 탈황석고에 비해 CO₂ 분해가 2배 이상 나타난 것으로 보아 설비 운전 조건 최적화를 통해 건설 소재 원료로 활용 가능할 것이라 판단된다. 탈황석고와 탄산화물의 함량별 강도 거동 측정 결과 탄산화물 혼입 모르타르의 장기강도가 더 높은 것으로 나타났으며 이는 탄산화물에 존재하는 CaCO₃의 충전제 효과 때문인 것으로 나타났다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.75-82
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• 2023

자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.307-327
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• 2023

이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• 한국분말재료학회지
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• 제31권2호
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• pp.169-179
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• 2024

양자점 패터닝 기술은 최근 QLED, 센서, laser, 태양전지, 양자컴퓨터 등을 포함한 광전자 응용분야에서 많은 수요가 예상되고 있다. 최근 양자점 패터닝을 위한 다양한 기술이 등장했지만 여전히 실제 산업에 적용에는 힘든 실정이다. 1~100 ㎛에 걸친 다양한 패턴 크기를 구현할 수 있는 전사프린팅은 대면적화가 어렵고 공정과정 중 발생할 수 있는 양자점 필름의 불완전한 박리 문제로 인한 패터닝 수율 문제가 보고 되고 있다. 기존 반도체 공정을 활용할 수 있는 포토리소그래피를 활용한 양자점 패터닝은 초고해상도로 픽셀을 패터닝 할 수 있다는 장점이 있지만, 포토레지스트를 제거하기 위해 쓰이는 용매에 의해 양자점 패턴 자체가 손상될 수도 있고 오염되어 광 효율이 낮아질 수 있다는 우려가 있다. 포토레지스트를 사용하지 않고 양자점의 용해도를 활용한 직접 광경화 공정이 주목받았지만, 패터닝 과정 중 생기는 결함과 비방사성 재결합으로 인해 양자점의 발광 효율이 떨어진다는 단점이 있어 표면 처리 등의 연구가 더욱 요구된다. 잉크젯 프린팅은 대면적화가 쉽고 상대적으로 경제적이라는 장점이 있으나 패턴의 불균일성과 낮은 해상도의 단점이 있다. 다양한 양자점 패터닝 방법 기술개발을 통해 QLED 소자에만 국한되는 것이 아니라 태양전지, 양자 통신, 양자 컴퓨터 등에도 적용이 기대된다.

• 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.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권3호
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• pp.128-138
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• 2014

여닫이형 방사선 치료에서, 잔여 움직임으로 인하여 방사선은 실직적인 질병의 부위 뿐만이 아니라 주변 정상조직까지 투여 되도록 되어 있다. 비록 표적이 방사선 투여 중 움직이지만, 방사선이 최소한도로 실질적인 부위 (임상적 표적 체적)에 조사되기를 원한다. 본 연구의 목적은 여닫이형 치료에 있어서 방사선이 실질적인 표적에 투여되는지를 검증하고, 여닫이 범위, 움직임의 정도 및 임상적 표적체적의 크기의 변화에 따라, 표적및 주변 조직에 투여되는 방사선의 경향을 연구하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여, 실험 및 이론적인 연구를 고안하여 수행하였다. 직육각형 및 피라미드형의 표적 체적을 내포하는 팬텀을 만들어 움직이며 4차원 영상을 얻었다. 여러 여닫이 범위를 얻어진 영상에 적용하여 치료계획용 내부표적(표적체적 및 내부 움직임범위포함)을 만들었다. 직육각형 표적에는 전통적인 치료계획을 그리고 피라미드형 표적에는 세기 변조형 치료계획을 세웠다. 평판형 다이오드에 치료계획에서 얻어진 여닫이형 방사선을 수직으로 조사하여 실험적으로 선량평가를 수행하였고 또한 움직이는 상황에서 선량투여를 전산적으로 모사하였다. 본 연구는 두 표적에 대한 반음영 영역의 확장 및 움직임으로 인하여 방해 받았으나 확실하게 수행된 표적 선량투여 그리고 주변 조직에 투여된 상당량의 선량등을 수반하는 잔여움직임의 영향을 정량적으로 그리고 해석적으로 분석하였다. 선량-체적 히스토그램 분석에 따르면, 내부표적에는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 또한 표적체적이 증가함에 따라 선량이 증가함을 보였고, 내부 움직임 범위에 해당하는 체적에 대하여는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 선량이 증가하였고, 마지막으로 주변 정상조직에 대하여는, 내부 움직임 범위와는 반대의 경향을 보였다. 본 연구는 잔여움직임의 영향에 대하여 확실한 이해를 주었고 호흡행태가 재생되는한 불연속적인 투여과 표적의 움직임에도 불구하고 여당이형 방사선 치료는 안전함을 입증하였다. 본연구에서 수반된 절차와 전산적 모델은 여닫이형 치료의 시작점 검증, 주기적인 품질관리 및 환자별 검증에 사용될 수 있다. 환자별 영상에 선량을 재구성하는 방향으로 추후 연구가 필요하다.