• Smart Structures and Systems
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• 제29권3호
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• pp.433-444
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• 2022

Concrete is a most utilized material in the construction industry that have main components. The strength of concrete can be improved by adding some admixtures. Evaluating the impact of fly ash (FA) and silica fume (SF) on the long-term compressive strength (CS) of concrete provokes to find the significant parameters in predicting the CS, which could be useful in the practical works and would be extensible in the future analysis. In this study, to evaluate the effective parameters in predicting the CS of concrete containing admixtures in the long-term and present a fitted equation, the multivariate adaptive regression splines (MARS) method has been used, which could find a relationship between independent and dependent variables. Next, for optimizing the output equation, biogeography-based optimization (BBO), particle swarm optimization (PSO), and hybrid PSOBBO methods have been utilized to find the most optimal conclusions. It could be concluded that for CS predictions in the long-term, all proposed models have the coefficient of determination (R²) larger than 0.9243. Furthermore, MARS-PSOBBO could be offered as the best model to predict CS between three hybrid algorithms accurately.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제11권2호
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• pp.91-103
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• 1986

가압 경수로형 원자로에서 발생하는 증발기 저부 폐액에서의 Cs-137의 용출에 대한 실험을 수행하였다. IAEA에 의해 제안된 용출실험 방법에 근거를 두고, ANS 방법의 일부를 채용하였다. 용출에 영향을 미치는 여러 인자들로서, 시료채취방법, 양생온도, 양생기간, 용출액 온도, Vermiculite 첨가와 체적 대 표면적비 등이 고려되었다. 준 무한 격판(Semi-infinite Slab)에 대한 확산 모델은 4주간 경화된 시료의 실험치와 좋은 일치를 보이고 있다. 4주간 $25^{\circ}C$에서 양생된 시료의 표면적 확산 계수는 $1.20{\sim}1.47{\times}10^{-11}cm^2/sec$가 됨을 확인했으며, 이 계수에 의해 Cs-137의 장기 용출을 예측을 유한 격판 근사(Finite-slab Approximation) 방법을 이용하여 수행하였다. 또한, 계산 결과로부터 Cs-137은 용출 개시후 약 25년이 되면 초기량의 0.66%인 최대치가 되며 100년 후에는 약 0.25%가 잔류한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.7-13
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• 2021

본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 스마트 그리드와 관련된 프로젝트가 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 특히, 전력 문제의 장기적 안정 대책으로 분산전원이 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산형 전원의 출력 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 조합하여 예측 정보 오차율을 비교분석할 수 있는 3차원 기상 수치 모델을 제안한다. 제안 모델은 분산형 전원의 예측정보를 향상시킬 수 있어 안정적인 전력계통 연계를 위한 예측시스템을 가능하다. 성능평가 결과, 제안모델은 발전량 예측 정확도가 4.6% 개선되었고, 온도보정 예측 정확도는 3.5% 향상되었다. 마지막으로 일사량 보정 정확도는 1.1% 향상되었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권7호
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• pp.591-596
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• 2004

최근 수부 다한증에 비해 안면 다한증에 대한 교감신경 차단술은 점차 기피되고 있는 실정이다. 최근 저자들은 남성과 여성에서의 술 후 만족도의 차이로 인해 남성에서의 수술은 배제하고 여성에서만의 선택적인 수술을 권장할 것을 보고한 바 있다. 이에 여성의 안면 다한증에 대해 제2번 흉부교감신경 차단술 후 장기결과를 분석하여 여성에서의 수술 적정성을 재검토하고 향후 새로운 치료지침을 정립하기 위해 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 1998년 5월부터 2001년 7월까지 순수한 안면 다한증으로 제2흉부 교감신경 차단술을 시행 받고 수술 후 최소 2년이 경과한 27명의 여성 환자 중 전화 설문조사가 가능하였던 20명의 환자를 대상으로 하였다. 수술 방법은 2 mm 흉강경 기구를 이용하여 제2번 흉부 교감신경절 상부 신경줄기만을 절단하였다. 7명에서 미각성 발한이 동반되었다. 나이는 최소 25세부터 62세까지 평균 46.4세였다. 걸과: 수술 직후 모든 예에서 증상은 소실되었으며, 수술 1주 후에 환자의 만족도는 15예에서 “아주 만족한다”고 하였으며, 5예에서는 “대체로 만족한다” 고 하였다. 그러나 수술 후 25개월부터 63개월까지 평균 46.3개월의 장기추적 관찰에서 9예(45 %)는 “대체로 만족한다”, 8예(40%)는 “그저 그렇다”, 그리고 3예(15%)는 “불만(수술후회)”이라고 하였다. 미각성 발한으로 인해 16명(80%)이 불편하다고 호소하였고, 모든 예에서 보상성 발한이 발생하였는데 10예(50%)에서 “심하다”, 6예(30%)에서 “심하나 참을 만하다”,나머지 4예(20%)에서는 “보통이다” 라고 하였다. 보상성 발한의 위치는 가슴, 등, 액와부 및 하지부위로 전체에 걸쳐 위치하였다. 걸론: 여성에서 안면다한증에 대한 제2흉부 교감신경 차단술은 아직도 고려될 만한 수술이고 수술 만족도에 미치는 주요인은 미각성 발한과 보상성 발한에 대한 개인적인 적응정도의 차이이다. 그러므로 수술 후 만족도를 높이기 위해 이를 예측할 수 있는 수술 전 위험인자를 찾는 노력이 요구되고, 이를 통해 보다 세밀한 수술 대상 환자의 선택이 필요하며 새로운 치료 방법의 개발이 요구된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권5호
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• pp.231-237
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• 2021

Enhancing the performance of maritime wireless communication has been highlighted by the issue of cell planning in the sea area because of lack of an appropriate Propagation Loss Model (PLM). To resolve the cell planning issue in vast sea areas, it was essential to develop the (PLM) matching the intended sea area. However, there were considerable gaps between the prediction of legacy PLMs and field measurement in propagation loss and there was a need to develop the adjusted PLM (A-PLM). Therefore, cell planning was performed on this adjusted model, including modification of the base station's location, altitude, and antenna azimuth to meet the quality objectives. Furthermore, in order to verify the availability of the cell planning, Communication Service Quality Monitoring System (CS-QMS) was developed in the LTE-Maritime project to collect LTE signal quality information from the onboard equipment at regular intervals and to ensure that the service quality was high enough to satisfy the goals in each designated grid. As a result of verification, the success rate of RSRP was 95.7% for the intensive management zone (IMZ) and 96.4% for the interested zone (IZ), respectively.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.69-78
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• 1999

본 논문에서는 한반도의 지역별 강수량 예측을 위한 신경망 기법을 소개한다. 시계열 패턴 예측 문제에 적용될 수 있는 기존의 다양한 신경망 모델의 특성을 분석하고 이로부터 강수량 예측 문제에 적합한 모델 및 학습 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 계층적구조의 신경망으로 각 노드의 출력값은 일정기간동안 버퍼에 저장되어 상위계층에 입력으로 작용한다. 본 연구에서는 제안된 모델에 대하여 이중연결형태의 시냅스 구조를 채택하고, 이에 대한 네트워크의 동작특성과 학습알고리즘 등을 정의한다. 이러한 이중연결구조는 기존의 다층퍼셉트론에서 바이어스 노드의 역할을 담당하며, 노드가 갖는 특징들간의 관계를 효과적으로 반영함으로써 기존의 전형적인 시계열 예측 신경망인 FIR(Finite Impulse Response) 네트워크와 비교할 때 학습의 효율을 개선시킨다. 제시된 이론은 월별 및 계절별 강수량 예측 실험에 적용하였다. 신경망 예측기의 학습자료로서 과거 수십년동안 관측된 강수량 데이터와 해수표면온도 데이터를 사용하며 예측 실험결과로부터 제시된 이론의 타당성을 고찰한다.