• 한국결정학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.93-98
• /
• 2004

X-선 회절법을 이용하여 C_{28}H_{41}N_4O_4Br\;{\cdo}t\;2H_2O$의 분자 및 결정구조를 해석하였다. 이 결정의 결정계는 Triclinic이고 공간군은 Pl이며, 단위포 상수 a=9.000(1) $\AA$, b=9.312(3) $\AA$, c=9.344(2) $\AA$, $\alpha=89.37(20)^{\circ},\;\beta=68.81(3)^{\circ},\;\gamma=84.70(4)^{\circ},\;V=726.7(8){\AA},\;T=298K,\;Z=1,\;D_c=1.402Mgm^{-3}$이다. 회절반점들의 세기는 Enraf-Nonius CAD4 Diffractometer로 얻었으며 사용한 X-선은 graphite로 단색화한 $MoK{\alpha}$선$(\lambda=0.71073\;{\AA}$을 사용하였다. 분자구조는 Direct method로 풀었으며, $F_o>4{\sigma}(F_0)$인 2521개의 독립 회절 데이터에 대하여 최소 자승법으로 370개의 변수를 정밀화하여 최종 신뢰도 값 $R=5.95\%$를 얻었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제6권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 1995

승법모형식 $Y_{1}={\alpha}_{0}{\prod}^{p}_{k=1}X_{kj}^{{\beta}_K}v_{j}$의 모수는 일반적으로 대수변환한 후에 최소제곱법에 의하여 추정되나 $E(e xp({\beta}_{0})){\neq}{\alpha}_{0})$ 이므로 $e xp({\beta}_{0})$은 ${\alpha}_{0}$의 편의추정량이다. 본 연구에서는 ${\alpha}_{0}$의 불편추정량을 (1) 최소제곱추정량을 수정하는 방법과(2) Finney의 결과를 이용하는 방법으로 추정하였고, 이들 추정량의 분산을 비교하여 효율성을 검토하였다. 아울러 벼의 수량과 수량구성요소와의 관계를 설명할 때 승법모형의 이용 가능성을 검토하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제4권7호
• /
• pp.277-282
• /
• 2015

건강정보의 교환, 통합, 공유, 검색의 표준을 개발하는 Health Level Seven(HL7)에서 발표된 표준들은 글로벌한 의료정보 서비스에 성공적으로 사용되고 있다. 그러나 V2.x Message와 V3 Clinical Document Architecture(CDA)는 습득하고 개발하는 데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 개선된 Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)를 사용함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법인지 모색한다. 개인건강기록이 사회적인 관심을 끌고 있고, 스마트폰 보급률이 급격히 증가하는 점을 반영하여 스마트폰으로 접속 가능한 개인건강기록 프로파일링 시스템을 개발한다. Furore에서 개발한 FHIR Profile editor tools을 통해 profile의 생성, 변경의 개선점을 찾아본다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서 Electronic Medical Record(EMR) 시스템과 Personal Healthcare Record(PHR) 시스템 간의 정보교류를 FHIR Open API로 구성한다. PHR 프로파일링 시스템에서는 이들 트랜잭션을 RESTful 서비스로 제공한다. 본 연구에서는 FHIR를 통해 PHR 프로파일링 시스템 개발의 효율성을 검증한다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제35권2호
• /
• pp.157-162
• /
• 2011

발전설비 및 자동차의 엔진에서 고온과 응력이 발생하므로 안전을 위하여 제품을 생산하기 전에 재료의 수명설계가 필요하다. 본 연구에서는 온도, 응력, 파단 시간으로 이루어진 무기력계수를 이용하여 수명설계를 수식화하였다. 통합수명식을 이용하여 SP-Creep 시험 데이터와 계산된 데이터를 비교하였다. SP-Creep 시험은 X20CrMoV121강의 파단시간을 획득하기 위하여 수행하였고 수명설계식을 통해 하중, 온도, 하중-온도가 작용하는 3가지 경우를 고려하였다. 첫째로, 무기력계수는 SP-Creep 시험에서 획득한 파단응력과 시간에 의해 계산하였다. 두 번째로, 온도 조건을 주어 수명을 예상하였다. 세 번째로, 부재는 피로와 크리프가 동시에 작용할 때 커플링 효과 때문에 더 열악한 상태에 놓이게 된다. 수명은 커플링 효과 때문에 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.159-159
• /
• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제21권4호
• /
• pp.263-271
• /
• 1996

ANSI N13.32에서는 선량제의 방향에 따른 반응도가 성능시험의 합격판정의 범주는 아니지만 이에 관한 연구를 요구하고 있다. 본 연구에서는 ANSI N13.32의 말단팬텀 즉, 손가락과 손목팬텀내의 $7mg/cm^2$ 깊이에서 MCNP 코드를 사용하여 단일에너지를 가진 광자 및 ISO narrow X-선 빔에 대하여 선량당량환산인자와 방향의존성인자를 도출하였다. X-선 빔에 대하여는 이들 데이터를 B. Grosswent의 연구 결과와 비교하였다. 그 결과 선량당량환산인자는 낮은 에너지 영역에서 최대 7%를 그리고 다른 에너지 영역에서는 2% 이내였으며, 방향의존성인자는 최대 3% 정도로 잘 일치하였다. 또한 60keV 이하의 낮은 에너지 영역에서 발생된 방향의존성인자는 손가락 팬텀의 경우에 주축을 따라 수평회전각이 증가할수록 감소하지만 그 에너지 영역 이상에서 $90^{\circ}$까지는 증가하고 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.191-207
• /
• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 한국결정학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.99-103
• /
• 2004

X-선 회절법을 이용하여 $C_{16}H_{19}O_2N_3CuCl_2\;{\cdot}\;H_2O$의 분자 및 결정구조를 해석하였다. 이 결정의 결정계는 Triclinic이고 공간군은 Pl이며, 단위포 상수는 $a=7.6202(9)\;{\AA},\;b=8.5943(7){\AA},\;c= 8.6272(6){\AA},\;\alpha=67.518(6)^{\circ},\; \beta= 68.043(8)^{\circ},\;\gamma=74.370(8)^{\circ},\;V=478.89(8)\;{\AA}^3,\;T=295K,\; Z=1,\;D_c=1.504Mgm^{-3}$이다. 회절반점들의 세기는 Enraf-Nonius CAD-4 Diffractometer로 얻었으며 graphite로. 단색화한 $MoK{\alpha}$,$(\alpha=0.7107\;\AA)$을 사용하였다. 분자구조는 Direct method로 풀었으며, $F_0>4\sigma(F_0)$인 1659개의 독립회절데이터에 대하여 최소 자승법으로 234개의 변수를 정밀화하여 최종 신뢰도 값 $R=2.47\%$를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.238-241
• /
• 2019

본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.

• 한국결정학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.119-124
• /
• 1999

X-선 회절법을 이용하여 3,6-bis(6'-methyl-2'pyridyl)pyridazine을 리간드로 한 Zn(Ⅱ) 착물인 [3,6-bis(6'-methyl-2'pyridyl)pyridazine]ZnCl2 (C16H16N4·ZnCl2)의 결정구조를 규명하였다. 이 결정의 결정계는 Monoclinic이며 공간군은 P21/a이다. 단위포 상수는 a=15.053(7) Å, b=14.594(7) Å, c=7.628(3) Å이며, β=93.92(4)°, V=1671.9(13) Å3, T=293(2)K, Z=4, Dc=1.594 Mgm-3이다. 회절반점들의 세기는 Enraf-Nonius CAD-4 diffractometer로 얻었으며 Mo Kα선(λ=0.71073 Å)을 사용하였다. 분자구조는 직접법으로 풀었으며, Fo>4σ (Fo)인 1750개의 독립 회절 데이터에 대하여 최소승자법으로 정밀화하여 최종 신뢰도 값 R=8.31%을 얻었다.