• 한국도로학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.135-144
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• 2009

본 연구는 마샬 시험기를 이용하여 아스팔트 혼합물의 균열저항성을 평가할 수 있는 보다 간편하고 합리적인 측정시스템을 개발하는데 목적이 있다. 균열저항성 평가를 위한 파라메타로서 파괴에너지를 이용하였다. 마샬 시험기는 기본적으로 공시체 외부에 거치한 LVDT를 이용하여 수직변형률을 측정하는 시스템이며, 이 같은 외부 수직변형률 측정방식은 하중 스트랩 부분에서 발생하는 국부적인 변형으로 인해 측정오차를 야기할 가능성이 있다. 따라서 추가적인 계측 시스템을 설치하지 않고 기본적인 마샬 시험기를 이용하여 혼합물의 파괴에너지를 측정하기 위해서는 공시체 외부에 거치한 LVDT를 이용한 수직변형률 측정값이 파괴에너지 산정에 적용가능한지 여부를 검증하여야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 공시체 중앙부분에서의 수평변형률과 외부에 거치한 LVDT를 이용한 수직변형률을 측정하는 두 가지 방식의 간접인장강도실험을 수행하여 그 차이를 비교 분석하였다. 실험결과, 외부 수직변형률 측정의 문제점으로 지적되었던 하중 스트랩 부분에서 발생하는 국부적인 변형은 파괴시점 이전에는 극히 적은 것으로 나타나 파괴에너지 계산에 오차를 유발하지 않음을 보여주었다. 또한 외부 수직변형률 측정의 실험변동성을 확인한 결과, 변동계수가 15% 이하로 마샬시험기를 이용한 균열저항성 평가시스템에 이용 가능함을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.541-552
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• 2023

Objective: Detection of pneumoperitoneum using abdominal radiography, particularly in the supine position, is often challenging. This study aimed to develop and externally validate a deep learning model for the detection of pneumoperitoneum using supine and erect abdominal radiography. Materials and Methods: A model that can utilize "pneumoperitoneum" and "non-pneumoperitoneum" classes was developed through knowledge distillation. To train the proposed model with limited training data and weak labels, it was trained using a recently proposed semi-supervised learning method called distillation for self-supervised and self-train learning (DISTL), which leverages the Vision Transformer. The proposed model was first pre-trained with chest radiographs to utilize common knowledge between modalities, fine-tuned, and self-trained on labeled and unlabeled abdominal radiographs. The proposed model was trained using data from supine and erect abdominal radiographs. In total, 191212 chest radiographs (CheXpert data) were used for pre-training, and 5518 labeled and 16671 unlabeled abdominal radiographs were used for fine-tuning and self-supervised learning, respectively. The proposed model was internally validated on 389 abdominal radiographs and externally validated on 475 and 798 abdominal radiographs from the two institutions. We evaluated the performance in diagnosing pneumoperitoneum using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and compared it with that of radiologists. Results: In the internal validation, the proposed model had an AUC, sensitivity, and specificity of 0.881, 85.4%, and 73.3% and 0.968, 91.1, and 95.0 for supine and erect positions, respectively. In the external validation at the two institutions, the AUCs were 0.835 and 0.852 for the supine position and 0.909 and 0.944 for the erect position. In the reader study, the readers' performances improved with the assistance of the proposed model. Conclusion: The proposed model trained with the DISTL method can accurately detect pneumoperitoneum on abdominal radiography in both the supine and erect positions.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.569-577
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• 2014

2009년 영화 "아바타"의 막대한 성공으로 인해 양안식 입체 영화와 TV가 주목을 받고 있다. 또한 2014년에 개봉한 "로보캅 3"와 "트랜스포머 4"와 같은 대다수의 입체 영화와 컨텐츠는 실제로 촬영한 영상과 가상으로 만들어진 영상을 합성하여 만들어진다. 그러나 양안식 입체 영화는 두 대의 카메라를 리그라고 불리는 장치에 연결하여 조정과 촬영에 많은 노력과 비용이 들어가는 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템으로 촬영되게 된다. 이러한 문제는 아바타와 같은 성공적인 양안식 입체 영화 촬영을 어렵게 한다. 본 논문은 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템이 가지고 있는 문제점을 분석하고, 문제의 해결방법으로 새로 고안된 단일렌즈 양안식 입체 영상 카메라 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하나의 광축을 두 영상이 지나가도 서로 섞이거나 간섭을 일으키지 않게 시간적으로 혹은 공간적으로 분리하는 기술을 바탕으로 만들어진다. 위의 시스템은 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템보다 조정과 촬영이 간단하고, 기하학적 왜곡이 적기 때문에 보기 편안한 입체 영상을 촬영할 수 있다. 본 논문은 단일렌즈 양안식 카메라 시스템 중 회전하는 셔터를 사용한 시스템을 설명하고, 실제로 얼마나 왜곡이 적은지 실험한다. 또한 앞으로 더 좋은 결과를 가져올 향상된 단일렌즈 양안식 입체 영상 카메라 시스템에 대하여 논의한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.199-203
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• 2015

산업의 발전과 더불어 전력에 대한 수요량이 증가하고 있다. 이에 따라 전기의 생산 및 송전 용량이 커지고 시설이 대규모화될 뿐만이 아니라 높은 신뢰성으로써 동작할 것을 요구받고 있다. 전기의 생산 및 공급 과정에서 요구 되는 높은 신뢰성은 산업 사회의 필수적인 요소라고 할 수 있다. 설비의 사고 및 정전 사고 등은 높은 전기적 의존을 가진 고도 산업 사회에 막대한 경제적 손실 및 장애를 가져다준다. 이 논문에서 운전 중 케이블의 부하 전류와 수명과의 상관 관계에 대한 기초 연구를 제시한다. 본 연구를 위하여, 절연 저항과 부하 전류를 측정하기 위한 CT와 온도 측정 장치를 운전 중인 6.6 kV 케이블 시스템에 설치하였다. 측정 장치는 동작한지 약 20년이 경과한 케이블 시스템에 설치 운영 중이다. 대부분 케이블의 절연 저항은 한계 이상의 값을 나타내었으므로, 잔여 케이블 수명을 발견하기 어려웠으며, 부하 전류는 거의 변동이 없는 시스템이었다. 주변 온도는 $15{\sim}25^{\circ}C$로서 변동폭은 매우 적었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.249-258
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• 2006

본 논문에서는 새로운 구조의 헬리컬 안테나를 UHF 대역 RFID 리더용 안테나로 제안하였다. 제안된 헬리컬 안테나는 안테나의 선로가 다각 구조의 외부단에서 내부단으로 감겨 들어가는 형태를 가져 복사 이득과 복사 패턴의 조절이 용이하고, 감긴 선로의 수평 회전각과 수직 회전각을 조절하여 양질의 원형 편파를 복사할 수 있다. 세부적인 안테나 설계 변수는 Pareto 유전자 알고리즘을 사용하여 RFID 리더 특성에 적합하도록 최적화 시켰다. 최적화된 RFID 리더 안테나들 중 2단 구조의 표본 안테나를 선별하여 유연한 유전체인 종이 위에 스트립 선로로 제작하였으며, 제작된 안테나의 측정간을 시뮬레이션 결과와 비교, 분석하였다. 제작된 안테나는 kr=3.2의 크기를 가지며 21.4 %의 반사 손실 대역폭, 31.9 %의 원형 편파 대역폭, 약 $5.5m^2$의 인식 영역 특성을 보였다. 안테나 선로의 전류 분포와 선로 구조의 민감도를 조사한 결과, 급전 부위 근처에서 선로가 $0.25{\lambda}$ 정합기로 동작하게 되어 광대역의 정합 특성을 가지며, 꺾이는 스트립 선로 구조는 최적의 진행파를 형성하여 양질의 원형 편파를 발생시키는 것을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.66-73
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• 2002

본 논문에서는 1차측 환류 다이오드를 제거한 ZVZCS(영전압 영전류 스위칭) Three Level DC/DC 컨버터에 관하여 논하였다. 제안된 컨버터는 1차측 회로를 Three Level 결선하고, 여기에 위상이동 스위칭 방법을 이용하여, 스위치 전압 스트레스를 저감시킬 수 있으므로, 기존의 Full-Bridge 컨버터에 비하여 스위칭 손실이 적고, 고전압 응용 분야에 적합하다. 기존의 경우 2차측에 한 개의 커패시터와 두 개의 다이오드를 이용한 보조회로를 부가하여, 누설 인덕터와 2차측 보조 커패시터를 이용하여 공진을 일으킴으로써 주 스위치의 영전압 영전류 스위칭(ZVZCS)이 가능하였다. 그러나 새로운 컨버터는 기존의 보조 회로에 결합 인덕터를 추가함으로써, 누설 인덕터, 2차측 보조 커패시터, 2차측 결합 인덕터가 공진을 일으키므로 기존의 경우보다 도전 손실이 저감된 고효율 컨버터를 구현할 수 있다. 또한 1차측 순환 전류의 현저한 감소로 환류 손실이 작아지며, 1차측에 환류 다이오드를 제거한 경제적인 Three Level 컨버터를 구현하였다. 본 논문에서는 제안된 컨버터의 동작원리, 해석 및 특성에 대해서 논하였으며, IGBT를 사용하여 1[㎾］급 시작품을 제작, 50［KHz］에서 실험하였다.

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

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.775-782
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• 2022

본 논문에서는 보다 편리한 튜닝을 위해 Evanescent-Mode Rectangle Waveguide(EMRWG)에 삽입된 새로운 작은 직경의 원통형 포스트 커패시터를 제안하였다. EMRWG급전을 위한 제안된 구조는 입력 및 출력 끝에서 도파관과 동일한 너비와 높이를 갖는 단일 리지 직사각형 도파관을 사용하였다. 삽입된 포스트 커패시터는 EMRWG의 넓은 벽체 하부 중앙에 형성된 원형 홈과 상부에 삽입된 동심원기둥 포스트로 구성된다. 먼저 제안된 구조에 대한 등가회로 모델을 제시하였고, EMRWG와 단일 리지 도파관이 결합될 때 이상적인 변압기의 접합 서셉턴스와 권선비는 각각 HFSS(3d fullwave 시뮬레이터, Ansoft Co.)를 사용하여 두 가지 경우에 대해 시뮬레이션하였다. 얻어진 매개변수와 EMRWG의 특성을 이용하여 삽입된 기둥의 서셉턴스 및 공진 특성을 분석하였다. 중심주파수 4.5GHz, 대역폭 170MHz의 2포스트 필터는 WR-90 도파관을 이용하여 설계하였으며, 등가회로 모델에 대한 계산과 HFSS와 CST를 이용한 시뮬레이션 결과가 서로 일치하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.309-328
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• 2022

본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.195-204
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• 2023

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.