• 분석과학
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• 제11권1호
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• pp.47-53
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• 1998

본 연구는 당뇨병 진단방법의 개선을 위하여 채혈을 직접적으로 하지 않고 혈당을 측정할 수 있도록 하기 위하여 근적외선 분광법을 적용하였다. 본 연구를 위하여 근적외선 분광법을 이용하여 1 mg/dL에서 200 mg/dL 사이의 표준 시료 80개 글루코오스 흡수 스팩트럼을 측정하고 이를 정량하여 표준 농도와의 상관관계를 비교하였을 때 1.8 mg/dL 오차범위에서 매우 우수하였다. 그리고 실제 혈액중에 존재할 수 있는 전해질 및 피부에 의한 산란의 영향을 연구하였을 때 모두 2.8 mg/dL 및 3.8 mg/dL의 표준오차를 나타내었다. 특히 실제 피부에 적용하기 위하여 검량곡선에 비직선성을 유발하는 빛의 산란 현상에 관한 모델링을 통하여 정확도를 향상시키는 통계적인 방법을 제시하였다.

• 분석과학
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• 제18권6호
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• pp.483-490
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• 2005

TOF 비행시간을 이용한 에어로졸 질량분석기에서 질량분석기의 분해능은 발생하는 이온의 초기에너지와 이온이 움직이는 진행방향에 따라 달라진다. 고출력 펄스형 레이저에 의하여 에어로졸로부터 용발되어 이온화된 원소들은 다른 속도로 사방으로 퍼져 나가게 되어 분해능 저하를 초래하는데 이를 방지하기 위해서 1차 가속된 이온들을 서로 다른 에너지로 후집속하여 같은 시간에 이온센서에 도달하도록 하는 장치에 대하여 연구를 수행하였다. 후집속 전위를 $90^{\circ}$ 방향으로 진행하는 이온을 중심으로 서로 다른 방향으로 걸어 줌으로써 TOF 영역을 지나 센서로 도입되는 이온의 도착 시간이 크게 개선되었음을 알 수 있었으며, 이를 실증하기 위하여 레이저 유도 이온을 만들고 후집속 장치를 구성하여 최적의 시간지연시간 및 전압 조건을 도출하여 그 성능을 증가시켰다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권6호
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• pp.537-544
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• 2009

본 논문에서는 안정성 영역 판별법(stability area) 기반 발사체의 자세제어기 이득결정과정에 대한 내용을 기술하였다. 안정성 영역 판별법은 D-Decomposition 기법으로부터 정의되는 것으로 본 논문에서는 D-Decomposition 기본 이론과 이로부터 산출된 발사체의 자세 안정성 영역을 도시하고, 적용 예로써 일반적인 발사체의 1단 추력 비행구간에서 자세제어기 설계과정을 제시하였다. 제어이득 결정을 위해서 중첩된 안정성 영역을 바탕으로 시스템 파라미터 불확실성을 고려 안정성 영역 경계(stability area boundary)를 설정하고, 선정된 제어이득을 발사체 선형모델에 적용, 자세 안정성 분석 수행 결과를 나타냈다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권4호
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• pp.419-431
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• 2000

본 논문에서는 디지털 스캔 컨버터(DSC, digital scan converter)에 의한 왜곡이 근본적으로 발생하지 않는 새로운 초음파 영상 방법으로서 표시장치의 화소에 직접 수신 집속하는 기법(DPBF, display-pixel-based focusing)과 이를 구현하기 위한 초음파 영상 장치의 구조를 제안한다. 제안한 기법은 극 좌표에 위치하는 샘플링 점들 대신에 직각좌표상의 화소들에 직접 수신 집속 함으로써 DSC의 역할을 제거하였다. DPBF 기법을 적용한 영상에는 DSC에 의한 허상 및 구획화 현상 등이 나타나지 않으며, 일반적인 방법에 의한 영상에 비해 보다 세밀한 영상을 제공한다는 사실을 검증할 수 있었다. 본 논문은 DSC에 의한 보간 효과가 두 개의 비교 영상 A, B 간에 미치는 정도를 정량적으로 평가하기 위해서 영상거침 비(ICRA/B, Image Coarseness Ratio)를 새로운 성능 측정 방법으로 정의하였다. 이 ICRA/B를 이용하여 비교 영상간 거친 정도를 정량적으로 측정하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.101-110
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• 2002

본 논문에서는 3고조파를 주입한 정현파 PWM 인버터의 과변조 영역에서, 인버터 전압을 선형적으로 제어하기 위한 방법을 제시한다. 정현파 PWM에 3고조파를 삽입하면 단순한 정현파 PWM에 비해 선형영역을 확장할 수 있다. 그러나 이 경우에도 선형영역은 six-step 인버터에 비해 90% 정도까지가 된다. 따라서 PWM 인버터를 six-step 인버터의 출력에 이르기까지 선형적으로 제어하기 위해, PWM 인버터의 과변조 영역에서의 변조지수와 인버터 출력의 기본파 전압 크기와의 관계를 분석하여, 과변조 영역에서 기준전압을 보정해 줄 수 있는 방법을 제시하였다. 보정된 기준 전압을 명령 값으로 사용함으로써 반복 계산 없이 3고조파 주입형 정현파 PWM에서 출력전압을 six-steP에서의 전압에 이르기까지 선형적으로 제어할 수 있게 된다. 제안된 방법을 인버터-유도전동기 시스템에 대한 시뮬레이션을 통하여 확인하였고 실험으로 입증하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제49권3호
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• pp.254-258
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• 2006

내분비계장애물질에 노출된 어류의 에스트로겐 활성에 대한 생물지표단백질인 vitellogenin을 검출하는 압전류적 면역센서를 잉어 vitellogenin에 대한 항체와 AT-cut 수정진동자를 생물요소와 변환기로 사용하여 구성하고 이를 이용한 잉어 vitellogenin 검출을 행하였다. 이형이기능성의 티올화 가교화제인 sulfosuccinimidyl 6-[3-(2-pyridyldithio)propionamido]hexanoate 처리에 의하여 티올화된 항체를 수정진동자상의 금전극에 화학흡착법에 의하여 고정화하여 센서 chip을 제조하였다. 센서반응을 위한 반응완충용액을 0.1M sodium phosphate(pH 7.4)로 선정한 후 $0.4864{\sim}486.4000\;nM$의 vitellogenin 용액을 가하였을 때 농도의존적인 센서반응의 증가가 나타났으며 이 때 잉어 vitellogenin에 대한 검출한계는 0.4864 nM로 추정되었다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.416-422
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• 2001

BLDC (Brushless DC) 전동기는 선형적인 토크 대 전류, 속도 대 전압특성을 갖고 있으며 기계적 전기적인 잡음이 없고, 가감속 제어가 용이하며, 토크 대 관성의 비가 매우 높아 소형으로 높은 출력을 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 전기자 전류의 전환 (Commutation)시 고정자 권선의 인덕턴스 성분과 역기전력으로 인해 발생되는 전류리플은 BLDC 전동기의 구동시 발생되는 토크리플의 중요한 원인이 되어, 고정밀 서보계통에 대한 응용에 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 퓨리에 시리즈계수를 사용한 새로운 전류제어 알고리즘을 개발하여 상전류 전환시 발생하는 전류리플을 최소화함으로서 토크리플을 현저히 감소 시켰으며, BLDC 전동기의 구동을 위해 널리 사용되고 있는 UNIPOLAR PWM 방식과 시뮬레이션 및 실험을 통해 비교함으로써, 새로운 알고리즘의 효용성을 입증하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.38-39
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• 2007

Recently, utility network is becoming more and more complicated and huge due to IT(Information Technology) and OA(Office Automation) devices. In addition to, demands of power conversion devices which have non-linear switching devices are getting more and more increased. Voltage sag from sudden increasing loads is also one of the major problems inside of the utility network. In order to compensate the voltage sag problem, power compensation devices systems could be a good solution method. In case of voltage sag, it needs an energy source to overcome the energy caused by voltage sag. Superconducting Magnet Energy Storage (SMES) is a very good promising source due to the high response time of charge and discharge. This paper presents a real-time simulation algorithm for the SMES by using Real Time Digital Simulator (RTDS). With this algorithm users can easily do the simulation of utility power network applied by SMES system with the SMES coil modeled in RTDS.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1772-1781
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• 2017

In this study, the design methodology for alleviating the overfitting problem of Polynomial Neural Networks(PNN) is realized with the aid of two kinds techniques such as L2 regularization and Sum of Squared Coefficients (SSC). The PNN is widely used as a kind of mathematical modeling methods such as the identification of linear system by input/output data and the regression analysis modeling method for prediction problem. PNN is an algorithm that obtains preferred network structure by generating consecutive layers as well as nodes by using a multivariate polynomial subexpression. It has much fewer nodes and more flexible adaptability than existing neural network algorithms. However, such algorithms lead to overfitting problems due to noise sensitivity as well as excessive trainning while generation of successive network layers. To alleviate such overfitting problem and also effectively design its ensuing deep network structure, two techniques are introduced. That is we use the two techniques of both SSC(Sum of Squared Coefficients) and $L_2$ regularization for consecutive generation of each layer's nodes as well as each layer in order to construct the deep PNN structure. The technique of $L_2$ regularization is used for the minimum coefficient estimation by adding penalty term to cost function. $L_2$ regularization is a kind of representative methods of reducing the influence of noise by flattening the solution space and also lessening coefficient size. The technique for the SSC is implemented for the minimization of Sum of Squared Coefficients of polynomial instead of using the square of errors. In the sequel, the overfitting problem of the deep PNN structure is stabilized by the proposed method. This study leads to the possibility of deep network structure design as well as big data processing and also the superiority of the network performance through experiments is shown.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.