• 공업화학
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• 제32권2호
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• pp.143-148
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• 2021

본 연구에서는 폴리이미드(polyimide; PI) 막(film)의 열전도도를 향상시켜 그 응용성을 확대하고자, 정전기 방전법을 이용하여 흑연봉으로부터 그래핀을 제조하고 제조된 그래핀을 첨가하여 폴리아믹산(polyamic acid; PAA) 전구체로부터 200 ㎛두께의 폴리이미드 기반 열전도 막을 제조하였다. 정전기 방전 기법으로 생산된 그래핀은 라만, XPS, TEM 등을 이용하여 물성을 평가하였다. 제조된 그래핀은 라만 스펙트럼 분석 결과 ID/IG 값이 0.138이며, XPS 분석 결과 C/O 비율이 24.91로 구조적, 표면화학적으로 우수한 물성을 나타내었다. 또한, 흑연 박리 그래핀의 첨가량에 따라 폴리이미드 막의 열전도도는 지수함수적으로 증가하였으며, 그래핀 함량을 40% 초과 시에는 폴리이미드 막을 제조할 수 없었다. 그래핀을 폴리아믹산 중량 대비40 wt% 첨가하여 제조된 폴리이미드 막의 열원반(hot disk) 열전도도는 51 W/mK를 나타내었으며, 순수한 폴리이미드 막의 열전도도(1.9 W/mK)보다 크게 향상되었다. 이 결과는 정전기 방전기법으로 제조된 박리 그래핀의 우수한 물성에 기인한 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.387-392
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• 2019

본 연구에서는 볼트 접합부 건전성 모니터링을 위하여 이중(dual) 압전재료 기법인 전달 임피던스 기법(transfer impedance technique)을 이용하여 볼트 이완을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 전달 임피던스 기법에서는 하나의 압전재료가 탄성파를 가진하고 다른 압전재료가 이를 센싱함으로서 결함 등에 의한 탄성파 전파의 변화를 감지한다. 한편, 단일 압전재료 기법을 이용하기 위해서는 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)를 이용해야 하지만, 전달 임피던스 기법은 임피던스 분석기를 대체하여 일반적인 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)를 이용한 결함탐지가 가능하기 때문에 저비용의 결함탐지를 수행할 수 있다. 고력볼트 접합부로 구성된 강판 프레임 실험체를 제작하고, 볼트의 조임력을 단계적으로 감소시키며 실험을 수행하였다. 전달 임피던스 기법을 이용하여 손상지수를 구하였고 이를 이용하여 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었으며, 볼트 이완의 정도가 커질수록 손상지수가 증가함을 알 수 있었다. 동일한 실험체에 대하여 임피던스 분석기를 이용한 단일 압전재료 기법에 대한 실험을 수행하여 결과를 비교하였는데, 결함정도가 커질수록 손상지수가 모두 증가하는 유사한 경향을 보였다. 즉, 고가의 임피던스 분석기를 배제하고 저비용으로 볼트 접합부의 결함상태 추정이 가능한 것으로 판단된다. 향후 결함위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 추가된다면 볼트 접합부 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.99-118
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• 2021

4차 산업혁명의 도래로 데이터의 중요성이 커지는 상황에 따라, 해외 각국은 데이터 장기보존 기술 연구를 추진하고 있다. 반면 우리나라는 행정정보 데이터세트가 기록관리 영역으로 법제화됐으나, 구체적인 장기보존 방안이 부재한 상황이다. 이에 본 연구는 여러 선행연구에서 행정정보 데이터세트 보존포맷으로 제안된 SIARD(Software Independent Archiving of Relational Database)에 대한 기초, 교차 검증 시험을 수행했다. 먼저 기초 검증 시험은 SIARD 포맷이 보존할 수 있는 데이터세트의 데이터, 구조, 기능 등을 도출하는데 방점을 두었다. 두 번째 교차 검증 시험은 DBMS 종류에 구애받지 않는 SIARD의 상호호환성 검증에 목적을 두었다. 2차례 검증 시험 결과, SIARD 포맷으로 JSON, UROWID 데이터 타입, FK(Foreign Key), 함수 계열 요소를 보존할 수 없으며, SIARD 2.0 표준에 명시된 기능과 실제 SIARD Suite이 제공하는 기능에 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 실증적 검증 시험을 진행했으며, SIARD Suite의 기능을 보완하는 개발 방안과 SIARD Suite을 국내 환경에 맞춰 효율적으로 개발할 수 있는 방향성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.110-121
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• 2021

산업화에 의해 소실된 갯벌의 중요성이 근래에 주목을 받으며 인공 갯벌의 조성 및 자연 갯벌의 유지 관리에 관심을 기울이고 있다. 하지만, 갯벌을 조성하는 실트, 진흙, 모래 등과 같은 저질에 의한 거동특성에 관해서는 충분한 이해가 부족하다. 갯벌과 같이 혼합토사의 이동특성에 관한 연구가 현지조사와 수리실험을 통해 이루어지고 있으나 이러한 연구결과에 기초한 수치모델의 개발은 미진한 실정이다. 본 연구에서는 갯벌을 구성하는 저질의 동적 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 혼합토사 모델의 구축을 목적으로 한다. 혼합토사에 대한 표사이동 수치모델을 구축함에 있어서 혼합토사를 구성하는 모래와 진흙의 재현 및 이동에 따른 수치적 안정성이 우선 검토되어야 하므로 혼합토사를 구성하는 모래와 진흙의 체적관계를 토사의 기하학적 구조를 나타내는 시상도를 바탕으로 제안하였다. 혼합토사의 건조체적밀도를 고려하기 위해 진흙이 물을 함유하는 함수비를 도입하여 진흙의 건조체적밀도를 고려할 수 있게 하였다. 또한, 제안된 혼합토사의 수치해석 모델을 혼합토사의 사면 붕괴에 적용하여 사면 붕괴에 따른 진흙과 모래의 이동계산이 안정적으로 수행되는 것을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.24-34
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• 2022

하나의 종교를 집중적으로 본다면 신앙과 믿음의 문제이지만, 세계종교 전체를 보면 역사, 문화, 인간의 삶과 생활이 담겨진 콘텐츠가 된다. 종교를 콘텐츠로 보고 세계종교 13개를 중심으로 각 네트워크를 만들어 네트워크의 구조를 분석하였다. 13개 종교를 합쳐 전체 네트워크를 구축하였는데, 일반적인 사회네트워크와 같은 멱함수 분포를 가지는 척도없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 세계종교 네트워크는 일반적인 척도없는 네트워크와 달리 뭉침계수 값이 매우 적었다. 이는 종교를 설명하는 용어들의 다양성의 결과라 보여 진다. 전체 네트워크에 단순하지만 핵심 네트워크를 만드는데 사용되는 K-코어 알고리즘을 적용하여 코어 네트워크를 구축하였으나 K-3를 적용했을 때는 너무 복잡하고, K-4를 적용했을 때는 너무 단순하여 유의미한 결과를 얻기 어려웠다. 뭉침계수가 낮은 네트워크에 K-코어 알고리즘을 적용하기 어려운 것으로 판단되어, 허브 노드 중심의 핵심단어 수에 따른 네트워크를 구축하여 세계종교의 특성을 분석하였다. 이외에도 세계 5대 종교 네트워크와 동아시아 종교 네트워크를 만들어 유의미한 정보를 도출하였다. 본 연구에서는 세계종교를 콘텐츠로 보고 분석하여 다양한 정보를 얻었으며, 뭉침계수 값이 적은 네트워크는 핵심단어를 기반으로 코어 네트워크를 만들어 분석하는 새로운 방법을 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.506-513
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• 2021

철근콘크리트 구조물의 내구성 및 안전성은 콘크리트의 균열 및 강도와 더불어 철근의 배근상태나 콘크리트 피복 두께에 크게 의존한다. 콘크리트 내에 매립되어 있는 철근 정보를 정확히 파악하는 방법엔 국부 파괴법과 비파괴 철근 탐사 시험이 있다. 일반적으로 부재 손상을 최소화하기 위해 비파괴 철근 탐사 시험을 통해 파악하며, 비파괴 철근 탐사 시험에는 전자파레이더법, 전자기유도법, 방사선법 등이 있다. 콘크리트의 함수율과 온도는 콘크리트의 전기적 특성인 유전율에 영향을 미쳐 비파괴 철근 탐사 시험 결과에 간섭을 방생시킨다. 따라서 본연구에서는 콘크리트의 표면수율과 온도에 따라 전자파레이더법과 전자기유도법이 받는 영향을 분석하였다. 장비와 기술의 발달로 원리와 상관없이 24℃ 시험체에서는 평균 오차율이 5% 이하로 나타났으며 특히 전자기유도법의 경우 매우 높은 정확성을 갖는 것을 확인하였다. 전자파레이더법은 습윤상태보다 건조상태에서 상대적으로 오차율이 작은 특성을 나타내었으며, 고온에서는 다소 높은 오차율이 나타났다. 탐사 대상의 온도가 낮고 건조한 경우 전자파레이더법을 적용하고, 탐사 대상이 습윤상태이거나 고온에서는 전자기유도법을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있음이 확인되었다.

• 한국광학회지
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• 제33권1호
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• pp.11-21
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• 2022

본 연구에서는 자율주행차의 라이다 센서용 광위상배열(optical phased array, OPA)에서 우수한 신호 품질을 얻을 수 있는 방법에 대해 조사하였다. OPA를 구성하는 광 안테나가 주기적으로 배치되어 있는 경우에는 grating lobe의 형성으로 인해 빔 조향의 범위가 제한된다. 광 안테나가 비주기적으로 배치된 OPA에서는 한 개의 main lobe만 형성되어 넓은 조향 범위가 가능하지만 side lobe에 의한 잡음의 영향으로 신호 품질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 비주기적인 OPA에서 발생하는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 향상시키기 위한 최적화 연구를 수행한 결과를 보고한다. 최적화를 위한 목적 함수로는 side-lobe level (SLL)을 이용하였고, SLL이 가장 낮은 안테나 배열을 구하기 위한 최적화 기법으로는 입자 군집 최적화(particle-swarm optimization, PSO), 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA), 패턴 검색 알고리즘(pattern-search algorithm, PSA) 등을 적용하였다. 128 채널의 광 안테나 배치로 이루어진 비주기적 OPA에서 위 3가지 최적화 기법을 적용하여 결과를 비교하였다. 전반적으로 PSO와 GA는 서로 유사한 최적화 결과를 보였고, PSA는 이와는 약간 차별적인 특성을 보였다. 최적화가 이루어진 각도가 45도보다 작을 때에는 최적화 각도가 작을수록 모든 조향 각도에서의 평균적인 SLL 값이 증가하는 경향을 보였지만, 최적화가 이루어진 각도가 45도 이상일 경우에는 최적화 알고리즘에 관계없이 -13 dB 이하의 평균 SLL 값을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비주기적인 OPA에서 고품질의 신호를 얻기 위한 최적의 안테나 배열을 구하는 데 있어서 PSO, GA, PSA의 최적화 알고리즘이 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.