• 공업화학전망
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• 제22권6호
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• pp.26-40
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• 2019

고령화 사회에 접어들면서 신경, 정신질환으로 인한 사회경제적 부담이 늘어나고 있다. 이를 해결하기 위해서는 관련된 신경 회로를 직접적으로 자극하거나 그곳에서 일어나는 일을 실시간으로 감지할 수 있는 장비의 개발이 필수적이다. 하지만 이를 위한 수많은 공학적 도구의 개발에도 불구하고, 뛰어난 공간적/시간적 분해능, 세포형의 선택성, 장시간 안정성을 보유한 신경 인터페이스의 개발은 아직까지도 연구가 필요한 분야이다. 특히 신경전달 원리를 모두 이용하고자 하는 다기능 인터페이스의 개발은 최근 많은 연구자들의 관심 주제이고, 유연성을 가지는 인터페이스 개발 또한 안정성뿐만 아니라 신경 신호의 수명을 좌우하는 중요한 요소이기에 그 중요성을 인정받고 있다. 이를 해결하기 위한 여러 가지 과학적 시도 중에서도, 열 인장 공정으로 제작되는 섬유 형태의 장비는 그 통합적 기능을 수행하는 한 가지 방법으로써 많은 관심을 받고 있다. 이 기술은 다양한 기하학적 구조, 기능적 요소 등을 통합하는데 매우 유리하며, 또한 기존 반도체 공정으로 다루기 어려운 유연성 물질로 마이크로 스케일의 인터페이스를 제작하는 데에 매우 효과적이다. 본 기고문에서는 먼저 현재까지 개발되고 있는 다기능 유연 신경 인터페이스의 연구동향을 소개하고, 특히 그 중에서도 최근에 주목받고 있는 광섬유 기반의 인터페이스 개발에 대해 이야기하고자 한다.

• 산업공학
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• 제9권3호
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• pp.298-305
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• 1996

Cold rolling mill process in steel works uses stands of rolls to flatten a strip to a desired thickness. Most of rolling processes use mathematical models to predict rolling force which is very important to decide the resultant thickness of a coil. In general, these mathematical models are not flexible for variant coil types and cannot handle various elements which is practically important to decide accurate rolling force. A corrective neural network is proposed to improve the accuracy of rolling force prediction. Additional variables-composition of the coil, coiling temperature and working roll parameters-are fed to the network. The model uses an MLP with BP to predict a corrective coefficient. The test results using 1,586 process data collected at POSCO in early 1995 show that the proposed model reduced the prediction error by 30% on average.