• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1997년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.52-55
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• 1997

여과가 진행됨에 따라 막의 표면에서 발생하여 여과선속을 저하시키는 케이크층의 형성은 막을 이용한 고-액 분리공정에서 발생하는 가장 큰 문제점의 하나로서 이는 막 분리공정의 경제성을 좌우하는 중요한 인자가 된다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 유체와 막 사이의 상대속도를 증가시켜 여과속도를 향상시키는 십자흐름 여과, 즉 CFF(crossflow filtration)에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이러한 심자흐름 여과에서도 막과 유체 사이의 상대속도의 증가에 한계가 있고 또한, 막의 기공보다 작은 입자가 막의 기공 내에 침투하여 막을 오염시키는 현상을 예측하기 어렵기 때문에 여과기의 설계에 있어서 많은 문제점이 발생하고 있다. 이에 오염된 막을 재생시키기 위하여 기계적.화학적인 여러 가지 방법들이 개발되고 여과선속을 향상시키는 방법이 꾸준히 연구되어 분리막 기술의 경제성을 향상시켜 왔다. 본 연구에서는 매우 안정된 유동의 하나로서 막 표면의 전단력을 향상시키는 데에 효과가 있다고 알려진 Taylor와류를 응용한 회전막 여과기를 사용하여 여러 가지 크기의 입자에 대한 여과실험을 수행함으로써 이러한 유동이 케이크의 형성에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 여과선속에 영향을 미치는 여러 매개인자를 알아보고 실험결과를 간단한 모델식에 적용해 봄으로써 막의 저항을 예측할 수 있는 모델식으로의 개선 방향을 제시하고자 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제33권1호
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• pp.31-36
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• 2010

현재 SPECT 영상에서 가장 많이 활용되는 콜리메이터는 저에너지 고해상도(low energy high resolution : LEHR) 콜리메이터이다. LEHR은 해상도에서 이점을 가지고 있으나 작은 구멍크기와 높은 차단막으로 인하여 높은 민감도 획득에 어려움이 있다. SPECT의 생산성 향상을 위해서는 LEHR보다 높은 민감도를 획득할 수 있는 콜리메이터를 사용하여 단위시간당 획득 카운트의 양을 늘림으로써 민감도를 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 LEHR보다 넓은 구멍을 가진 콜리메이터를 사용할 경우 고민감도 획득과 함께 발생하는 해상도 저하 문제를 해결하기 위한 시스템 모델을 개발하여 이를 반복적 영상재구성에 적용함으로써 저하된 해상도를 개선하는 데 그 목적이 있다. 방법으로는 시스템 모델에서 흔히 사용되는 평행빔 기반의 검출 확률계산 방식 대신 고민감도 콜리메이터 사용 시에 발생하는 퍼짐현상을 팬빔으로 모델링 하였다. 또한 검출확률에 대한 가중치를 거리에 대한 함수로 정의하여 팬빔모델에 적용함으로써 정확성을 향상시켰다. 시뮬레이션으로 생성된 사이노그램에 적용한 결과 본 연구에서 제안된 모델이 평행빔 모델에 비해 동일 카운트에서 유사한 해상도를 달성하면서 촬영시간을 단축시킬 수 있었으며, 동일 촬영시간에서는 해상도를 향상시킴을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 현재 부각되고 있는 반도체 기반 픽셀방식 검출기를 위한 픽셀형 콜리메이터의 해상도 향상에도 효과적으로 적용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.329-346
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• 2022

최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.225-234
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• 2011

본 연구는 교육기반 작업치료 서비스 전문가가 사용하는 중재모델, 중재장소와 중재시간, 중재모델 선택시 고려사항, 중재모델과 중재 영역 간에 상관관계를 알아보기 위해 특수교육지원센터에 근무하고 있는 작업치료사와 작업치료를 전공한 치료교사를 대상으로 설문지를 발송하고, 회수한 총 46부를 분석에 사용하였다. 연구결과 첫째, 학생의 수행 기술을 향상시키는데 초점을 둔 개별치료 모델을 자주 사용하였다. 둘째, 아동수행을 향상시키는 중재모델과 다른 팀 전문가에게 작업치료의 중요성을 인식시킬 수 있는 모델로 개별 치료를 선택하였다. 셋째, 중재모델을 선택하는 요인으로 수행구성요소의 결함과 팀 책임자의 마인드를 들었다. 넷째, 중재모델의 효과성에 대한 학교작업치료사의 의견과 적용시간, 중재 영역과 중재모델 적용시간 간에 유의한 상관관계는 나타나지 않았다. 연구결과를 종합해 보면 학교기반 작업치료사는 여전히 의료모델에 가까운 중재모델을 사용하는 것으로 나타나 학교기반에 효과적인 중재모델을 개발하고 적용하는 연구가 필요할 것이라 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.121-128
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• 2018

Sequence-to-sequence(Seq2seq) 모델은 입력열과 출력열의 길이가 다를 경우에도 적용할 수 있는 모델로 한국어 형태소 분석에서 많이 사용되고 있다. 일반적으로 Seq2seq 모델을 이용한 한국어 형태소 분석에서는 원문을 음절 단위로 처리하고 형태소와 품사를 음절 단위로 출력한다. 음절 단위의 형태소 분석은 사전 미등록어 문제를 쉽게 처리할 수 있다는 장점이 있는 반면 형태소 단위의 사전 정보를 반영하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Seq2seq 모델의 후처리로 재순위화 모델을 추가하여 형태소 분석의 최종 성능을 향상시킬 수 있는 모델을 제안한다. Seq2seq 모델에 빔 서치를 적용하여 K개 형태소 분석 결과를 생성하고 이들 결과의 순위를 재조정하는 재순위화 모델을 적용한다. 재순위화 모델은 기존의 음절 단위 처리에서 반영하지 못했던 형태소 단위의 임베딩 정보와 n-gram 문맥 정보를 활용한다. 제안한 재순위화 모델은 기존 Seq2seq 모델에 비해 약 1.17%의 F1 점수가 향상되었다.

• 전자통신동향분석
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• 제2권4호
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• pp.3-9
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• 1987

본 고는 기존 소프트웨어 산업에서의 기술적인 문제점을 검토하고, 생산성 향상을 통하여 소프트웨어 수급격차를 해소하고, 현재의 소프트웨어 위기를 극복할 수 있는 방안으로서 전통적인 개발모델을 기반으로 하는 진화론적인 접근방식과 automation-based 개발모델을 기반으로 하는 혁신적인 접근방식에 대하여 기술한다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권121호
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• pp.121-129
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• 2003

최근 데이터베이스 관련 업계에서는 DB의 바람직한 활용모델 설정과 질적 개선 등 산업활성화를 위한 움직임이 활발해지고 있다. 특히 데이터베이스 산업의 경쟁력을 키우기 위해서는 '양적성장'보다는 '질적 수준 향상'이 시급하다는 목소리가 높다. 이에 한국데이터베이스진흥센터는 지난 5월 14일 전자신문사와 공동으로 '데이터베이스 품질향상을 위한 좌담회'를 개최, 국내 데이터베이스 품질의 현주소를 짚어봤다. 이 자리에서는 최근 DB산업의 문제점과 품질향상을 위한 다양한 방안 등이 심도 깊게 논의됐다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.49-50
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• 2011

본 연구에서는 독립형 마이크로그리드의 신뢰도를 향상시키기 위한 최적시스템 개념 설계를 제안하고 그 성능과 동작을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 제안하는 시스템의 동작 타당성을 체계적으로 분석하기 위해 PSCAD/EMTDC 소프트웨어를 이용한 시뮬레이션 모델을 개발하였으며 개발한 시뮬레이션 모델을 이용하여 제안하는 시스템의 동작특성을 다양하게 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.40-42
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• 2003

최근 국내 기업들은 소프트웨어 프로세스 심사를 통하여 기업의 프로세스 성숙도 향상과 개발되는 제품의 품질을 향상시키고자 하는 관점에서 CMM과 SPICE와 같은 프로세스 모텔을 적용하고 있다. 이 모델들은 소프트웨어 프로세스가 일정 수준의 성숙도를 지나면 측정을 활용하여 성숙도를 높일 수 있도록 모델을 제시하고 있으며, 이는 소프트웨어 개발의 지표들을 정량적인 수치로 객관화하여 관리하도록 권고하고 있다. 본 논문에서는 Embedded 소프트웨어를 개발하는 기업에서 측정을 통하여 지표들을 정량적으로 관리하고 각 지표들 간의 상관 관계를 분석하여 메트릭스와 시장 점유율간의 의존도 분석 사례를 제시한다.