• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제1권1호
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• pp.119-124
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• 1997

목적: 뇌종양에서 자기공명 뇌혈류량지도(MR cerebral blood volume map)의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 15예의 두개강내 종괴(다형성 교모세포종 2예, 저등급 교종 3예, 뇌농양 2예, 뇌수막종 3예, 신경세포종 1예, 배아종 1예, 방사선괴사 1예, 전이암 1예) 에서 관류 MR영상을 수술전에 시행하였다. 환자의 평균연령은 42세였고(22-68), 남자 10명, 여자 5명이었다. MR영상기기는 1.5T unit(Signa, GE Medical Systems, Milwaukee, Wisconsin)를 사용하였다. 조영제 주입후 조영제의 일차 통과시 나타나는 자화율을 얻었다. (조영제는 최오의 MR 촬영시작후 10초부터 시작하여, 총량 15cc 의 Gadopentate dimeglumine(Magnevist)를 약 2ml/sec의 속도로 손으로 주입하였다). 각 환자마다 160초 동안 6 slice에서 slice당 80 image씩 총 480 image를 얻었으며 interleaved single shot gradient EPI기법을 사용하였다. 영상변수는 TR 2000ms, TE 50ms, FOV $240{\times}240mm,{\;}matrix{\;}size{\;}128{\times}128$, slice thickness/gap 5/ 2.5mm, flip angle $90^{\circ}$로 하였다. 얻은 영상데이터는 GE workstation으로 전송한 후, 자체적으로 개발한 software에 의해 각 kvoxel마다 시간경과에 따른 신호크기의 로그변화곡선(${\Delta}R2^{*}=-In(S/S_0$)의 적분값을 구하여 국소뇌혈류량(rCBV)영상을 구성하였다. 이의 시각적 해석을 용이하게 하기 위해 정상 뇌백질의 관류정도를 기준으로 하여 상대적인 RGB 색수치로 변환하여, color rCBV map을 얻었다. 관류의 정도와 조영증강정도를 중심으로 관류 MR 영상소견과 조직학적 소견을 관련지어 분석하였다. 결과: 조영증강 T1강조MR영상에서 환상조영증강을 보이는 다형성 교보세포종 2예에서는 변연부 외륜이 고관류를, 중심부의 괴사부위는 저관류로 나타났다. 저등급 교종은 경계가 불분명한 저관류부위로 보였다. 뇌농양 2예는 변연부 외륜이 경도의 고관류를, 중심부는 저관류로 나타났다. 뇌수막종은 미만성의 균일한 중등도 혹은 고도의 고관류로 보였으며, 임파종과 배아종은 경계가 명확한 저관류부위로 나타났다. 신경세포종은 종괴\ulcorner 일부에 중등도 혹은 고도의 고관류부위가 관찰되었고, 전이암은 다수병변중 일부에서 중등도의 고관류를 보였다. 방사선괴사는 저관류부위내에 국소적 고관류부위를 보였다. 결론: 관류 MR영상은 뇌종양의 관류상태를 비교적 잘 반영하며, 조직학적 특성을 예측하는데에 도움을 주 수 있을 것으로 기대된다. 뇌종야에서의 관류MR영상의 분명한 역할을 규명하기 위해서는 앞으로 더 많은 임상적 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권3호
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• pp.309-319
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• 2011

질소 희석된 프로판 부상화염에서 열손실에 의한 자기진동을 기초로 화염안정화선도를 도출하기 위하여 노즐직경 0.3 mm, 1.0 mm에서 실험적 연구를 수행하였다. 예혼합화염에서 확산화염으로의 전도 열손실에 의한 자기진동 및 매연 복사에 의한 자기진동을 관찰하였다. 0.1 Hz보다 낮은 주파수 성향을 띄는 열손실에 의한 자기진동은 제안된 메커니즘에 의해 잘 묘사되었고 반면 매연복사에 의한 자기진동은 O(0.1 Hz)의 주파수 범위를 나타내었으며 제안된 메커니즘은 항온항습실 실험을 통해 입증하였다. 질소 희석된 프로판 부상화염에서 관찰된 열손실에 의한 자기진동의 특성화는 관련된 변수 및 스트라훌 수에 의해 잘 묘사되었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.306-309
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• 2005

One of the most critical issues in sol id oxide fuel cell (SOFC)running on hydrocarbon fuels is the risk of carbon formation from the fuel gas. The simple method to reduce the risk of carbon formation from the reactions is to add steam to the fuel stream, leading to the carbon gasification react ion. However, the addition of steam to fuel is not appropriate for the auxiliary power unit (APU) and potable power generation (PPG) systems due to an increase of complexity and bulkiness. In this regard, many researchers have focused on so-called 'direct methane' operation of SOFC, which works with dry methane without coking. However, coking can be suppressed only by the operation with a high current density, which may be a drawback especially for the APU and PPG systems. The single chamber fuel cell (SC-SOFC) is a novel simplification of the conventional SOFC into which a premixed fuel/air mixture is introduced. It relies on the selectivity of the anode and cathode catalysts to generate a chemical potential gradient across the cell. Moreover it allows compact and seal-free stack design. In this study, we fabricated honeycomb type mixed-gas fuel cell (MGFC) which has advantages of stacking to the axial direction and increasing volume power density. Honeycomb-structured SOFC with four channels was prepared by dry pressing method. Two alternative channels were coated with electrolyte and cathode slurry in order to make cathodic reaction sites. We will discuss that the anode supported honeycomb type cell running on mixed gas condition.

• 미생물학회지
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• 제28권2호
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• pp.151-157
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• 1990

식물근권에서 분리된 협생의 미호기성 및 내산성인 A. amazonense Kpl의 질소고정은 용존산소농도 0.2 KPa에서 최대활성을 보였다. 혐기상태 또는 고농도의 산소조건에서는 가역적으로 활성이 저해되였고, 암모늄처리는 350mM 농도까지 점차적으로 활성을 억제하였다. 최대 질소고정활성을 갖는 균체로부터의 효소추출액을 DEAE-52 크로마토그래피, 열처리 및 PAGE에 의해 순수분리한 질소고정효소계인 MoFe 단백질은 분자량이 210,000달톤으로 55,000 및 50,000 달톤인 각각 2개의 서브유닛트를 갖고,2원자의 MO,24원자의 Fe 및 28원자의 S를 함유하며, 등전점이 5.2 그리고 최대비활성이 2,200nM $C_2H_4mg^{-1} min^{-1}$였다. Fe 단백질은 분자량이 66,000달톤으로 35,000 및 30,000달톤인 서브 유닛트로써 구성되고, 4원자의 Fe 및 6원자의 S를 함유하며, 등전점이 4.6으로 산성이고, 최대비활성이 1.700nM $C_2H_4mg^{-1} min^{-1}$였다. 이 효소계는 pH7, 온도 $35^{\circ}C$에서 최척할성을 나타내었고, $4^{\circ}C$에서 MoFe 단백질과 Fe단백질은 각각 30일과 10일 정도 활성을유지하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.109-123
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• 2004

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교 연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권3호
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• pp.137-145
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• 2014

본 논문에서는 브리징 스케일 분해를 기반으로 멀티스케일 문제에 대한 설계민감도 해석법을 개발하였다. 나노 기술의 급속한 발전으로 인해 나노 수준의 해석의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 최근 분자동역학과 연속체역학의 연성문제에서 많은 해석 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 연성시스템 해석을 위해 브리징 스케일 기법을 사용한다. 전체 영역의 분자동역학 시스템의 해석은 많은 양의 계산 비용이 들기때문에 분자동역학과 연속체 시뮬레이션의 연성시스템을 선호한다. 분자동역학과 연속체 수준 사이의 정보 교환은 분자동역학과 연속체의 경계에서 일어난다. 브리징 스케일 법에서 일반화된 랑지벵 방정식은 축소된 영역의 분자동역학 시스템 해석을 위하여 요구되고, 시간이력 커널을 사용하여 구한 GLE 힘은 분자동역학 시스템에서 경계에 있는 원자들에 작용한다. 그러므로 분자동역학과 연속체 수준의 시뮬레이션을 분리해서 해석할 수 있으며 계산 과정을 가속시킬 수 있다. 연성문제의 시뮬레이션 이후에는 설계의 최적화를 위해 설계민감도 해석의 필요성이 자연스럽게 나타나며 전체 시스템의 성능은 나노 스케일의 효과를 고려해서 최적화된다. 설계구배 기반 최적화에서 설계민감도가 요구되지만 유한차분법으로 구한 민감도는 문제가 대형화될 때 계산비용의 제한때문에 비실용적이나 해석적 설계민감도는 효율적인 강점을 갖는다. 본 연구에서는 연성된 분자동역학-연속체 멀티스케일 문제에서 해석적 설계민감도를 유도하여 정확성과 향후 최적설계로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.67-78
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• 2017

교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제14권3호
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• pp.42-50
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• 2020

우주용 적외선 센서의 탑재 교정용 흑체 시스템은 궤도상에서 센서 출력특성 교정을 위해 다양한 기준온도에서 한정된 개수의 온도센서로부터 고정밀의 대표표면온도 추정이 가능해야 한다. 본 논문에서 제안된 흑체 시스템은 흑체 가열 후 잔열 수송을 위한 히트파이프를 흑체 후면 중앙의 일체형 플랜지에 결합하는 방식을 적용하였다. 따라서 흑체 표면온도구배 최소화와 함께 원형 대칭 형태의 온도구배를 얻을 수 있어 표면온도 추정이 용이하면서도 발사 및 궤도환경에서 하중이 가해지더라도 안정적인 히트파이프 접속부를 갖도록 하며, 복수의 히트파이프 적용에 따른 Fail Safe 설계가 가능하도록 한다. 또한 온도센서 부착작업이 용이하도록 센서를 흑체 외부 표면에 적용하더라도 높은 정확도로 표면온도 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안된 흑체 시스템의 설계 유효성 입증을 위해 궤도 열해석을 수행하였으며, 해석결과를 기반으로 온도센서 개수 및 위치에 따른 대표표면온도 추정을 실시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.