• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.53-58
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• 1999

자기공명영상시스템에서 경사자계코일에 전류 펄스를 인가할 때 코일 주변의 도전성 구조물에 유도되는 와전류는 경사자계의 선형성을 열화 시킬 뿐만 아니라 경사자계의 파형을 왜곡시킨다. 특히 경사자계 파형의 왜곡 정도가 공간 위치에 따라 다를 경우 고속촬영법과 같은 고성능의 자기공명영상법을 실현하는 것이 어려워 진다. 본 연구에서는 촬영 공간 내 임의의 지점에서 와전류에 의해 경사자계 파형이 변형되는 정도를 알 수 있는 방법을 유한요소법을 이용해 구하였다. 경사자계코일에 정현파를 인가했을 때 임의의 지점에서 자계의 진폭 및 위상 특성이 주파수에 따라 어떻게 변하는지를 나타내는 와전류 영향 전달함수를 구하였고, 이 전달함수를 이용해 임의의 입력 전류 파형에 대한 출력 경사자계 파형을 예측하였다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 실제로 측정한 경사자계 파형을 예측한 파형과 비교하여 제시하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제9권4호
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• pp.522-524
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• 1999

A discontinuous Percoll gradient was used to separate islets from the collagenase-treated mouse pancreas easily and rapidly. Since the osmolality of Percoll is very low, adjustment of its osmolality to 340 mOs/kg $H_2$O was essential for securing the optimal separation. A discontinuous gradient layering with Percoll solution of 1.09 g, 1.07g, and1.05g/m, respectively, when centrifuged at 800$\times$g for 10 min, resulted in an optimal condition for separation and yielded a banding pattern with an even distribution of islet cells. No significant difference was observed in the morphological features between the Percoll-isolated and the manually-isolated islets. In conclusion, the discontinuous Percoll gradient can be effectively used to isolate the pancreatic islets from mice with four-fold higher efficiency compared to the handpicking method.

• Composites Research
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• 제13권2호
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• pp.40-50
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• 2000

종횡비가 다른 적층복합재료에 경사형 구조를 도입하고, 이것이 일방향으로의 하중을 받을 때의 좌굴특성을 최대화하기 위해서 복합재료의 각 층에서의 섬유부피분율과 두께를 변수로 sequential linear programming method를 이용하여 최적화 하였다. 이로부터 좌굴특성을 최대화 할 수 있는 최적구조를 제안하였다. 적층복합재료는 종횡비의 영향이 커서 종횡비가 1보다 작은 경우는 최외각층의 섬유부피분율을 최대화하는 방향으로 최적화가 이루어졌으나 종횡비가 2인 경우는 각층에서의 섬유부피분율과 두께비가 어느 정도 균형을 이루는 형태로 최적화가 이루어 졌다. 경사형 구조는 전통적인 균일구조의 복합재료에 비해서 섬유부피와 복합재료의 무게 절감에 큰 효과를 가지는 것으로 확인되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.422-433
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• 2001

본 논문에서는 영상의 그래디언트 (gradient)를 구하여 그래디언트 값의 분포를 마치 3차원 지형과 같은 개념으로 간주하고 여기에 물이 흐르는 개념을 적용한 에지 (edge) 검출 방법을 제안하였다 영상에서 그래디언트 값이 큰 부분은 배경과 객체간의 에지라 볼 수 있으며, 이 에지에 물이 고이게 하기 위해서는 반전된 그래디언트 영상을 사용한다. 반전된 그래디언트 영상에서 물의 흐름을 기반으로 한 enhancing 작업과 국부적응 임계값 적용을 실시하여 잡음을 줄인 에지 영상을 찾는 방법을 제안한다. 합성영상과 실제영상에 대한실험을 통해 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제45권3호
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• pp.331-348
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• 2022

The main goal of this article is to develop the finite element formulation based on the nonlocal strain gradient and the refined higher-order deformation theory employing a new function f(z) to investigate the static bending and free vibration of functionally graded porous (FGP) nanobeams. The proposed model considers the simultaneous effects of two parameters: nonlocal and strain gradient coefficients. The nanobeam is made by FGP material that exists in un-even and logarithmic-uneven distribution. The governing equation of the nanobeam is established based on Hamilton's principle. The authors use a 2-node beam element, each node with 8 degrees of freedom (DOFs) approximated by the C¹ and C² continuous Hermit functions to obtain the elemental stiffness matrix and mass matrix. The accuracy of the proposed model is tested by comparison with the results of reputable published works. From here, the influences of the parameters: nonlocal elasticity, strain gradient, porosity, and boundary conditions are studied.

• 대한교통학회지
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• 제27권4호
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• pp.145-154
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• 2009

본 연구는 도로상의 화물차량 관측교통량과 가장 잘 부합하는 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비통행배정과 통행배정(GM모형)을 순차적으로 사용한 통합모형(Hybrid Method)을 개발하고, 통합모형과 GM모형을 수도권에 적용하여 비교 평가한 결과 평균오차율과 %RMSE에서 통합모형이 더 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 것으로 나타났다. 통합모형으로 보정된 수도권 화물차량 기 종점통행량은 첫째, 화물차량을 차종별로 구분하여 제시함으로써 활용 영역을 확장시켰다. 둘째, 기존 화물차량 기 종점통행량 보다 평균오차율과 %RMSE가 낮은 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 산출하였다. 셋째, 현재뿐만 아니라 장래 화물차량 기 종점 자료를 제시함으로써 타당성 조사 등에 활용이 가능하게 하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.494-494
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• 2000

This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent $\lambda$ of recurrent neural networks can be controlled by a gradient method. The method minimizes a square error $e_{\lambda}=(\lambda-\lambda^{obj})^2$ where $\lambda^{obj}$ is desired exponent. The $\lambda$ can be given as a function of the network parameters P such as connection weights and thresholds of neurons' activation. Then changes of parameters to minimize the error are given by calculating their gradients $\partial\lambda/\partialP$. In a previous paper, we derived a control method of $\lambda$via a direct calculation of $\partial\lambda/\partialP$ with a gradient collection through time. This method however is computationally expensive for large-scale recurrent networks and the control is unstable for recurrent networks with chaotic dynamics. Our new method proposed in this paper is based on a stochastic relation between the complexity $\lambda$ and parameters P of the networks configuration under a restriction. Then the new method allows us to approximate the gradient collection in a fashion without time evolution. This approximation requires only $O(N^2)$ run time while our previous method needs $O(N^{5}T)$ run time for networks with N neurons and T evolution. Simulation results show that the new method can realize a "stable" control for larege-scale networks with chaotic dynamics.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.39-44
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• 2011

마이크로 스케일에서 다결정 재료의 소성 거동을 살펴볼 때, 결정의 geometrically necessary dislocation(GND) 효과에 의한 소성 구배(plastic gradient)를 고려하는 것은 재료의 소성 거동에 큰 영향을 줄 수 있다. 이러한 영향을 확인하기 위하여, 본 연구에서는 소성 구배의 영향을 고려한 다결정 고체(polycrystalline solids)의 거동을 유한요소해석을 이용하여 살펴보았다. 소성 구배의 영향을 살펴보기 위해 구배 경화 계수(gradient hardness coefficient)와 먼 거리 변형률에 대한 재료 길이 변수 (material length parameter)가 사용되었다. 재료 길이 변수에 의한 영향을 확인하기 위해, 재료 길이 변수의 차이에 따른 다결정 고체의 거동을 분석하였다. 또한 소성 구배 효과의 고려 및 재료 길이 변수에 따른 다결정 고체 내부에 위치한 단결정이 받는 영향을 살펴보았다. 재료 길이 변수에 따라 결정이 받는 영향을 비교하여, GND에 의한 다결정 고체 거동의 영향을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.98-106
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• 1998

본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.141-146
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• 2017

본 논문에서는 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 하드웨어 폴딩 기법 기반 저면적 Gradient magnitude 연산기 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 Gradient magnitude 벡터의 특징을 분석하여 기존 알고리즘을 하드웨어를 공유하여 사용할 수 있는 알고리즘으로 변경하여 Folding 구조가 적용될 수 있도록 했다. 제안된 하드웨어 구조는 기존 알고리즘의 특징을 최대한 이용했기 때문에 데이터 품질의 열화가 거의 없이 구현될 수 있다. 제안된 하드웨어 구조는 Altera Quartus II v16.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 41%의 logic elements, 62%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다.