• 정보관리학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.37-50
• /
• 2018

이 연구의 목적은 브라운의 주제분류법 초판을 분석하여 오늘의 분류법 연구에 대한 시사점을 파악하는 것이다. 이를 위해 1906년에 발표한 주제분류법 초판을 분석 대상으로 삼았다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 분류체계의 구성에서 주제분류법의 주류는 크게 11가지로 구분되며, 각 주류는 000에서 999로 세분되어 열거식으로 나열되었다. 둘째, 분류기호 합성 방법은 크게 3가지가 있다. 셋째, 새로운 주제 처리 방법으로 본표에 없는 새로운 주제가 나타나면 적절한 위치에 새로운 분류기호를 삽입할 수 있는 유연성이 있었다. 분류법 연구에 대한 시사점은 크게 네 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 이전의 분류법에는 없었던 혁신적인 방법인 복합 주제에 대한 분류기호 합성 방법을 제시하였다. 둘째, 패싯을 지원하는 보조표 운영을 통하여 주제를 다양한 측면에서 설명하였다. 셋째, 자관별로 유연한 분류체계를 가질 수 있도록 한 분류법으로 분류체계에 새로운 주제를 쉽게 삽입할 수 있거나 도서관 장서 규모에 따라 간략한 분류기호를 사용할 수 있도록 하였다. 넷째, 디지털 자료에 대한 접근점으로 고려할 수 있는 디렉토리를 제공하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.661-666
• /
• 2019

확산형 콜리메이터는 촬영 대상을 축소 촬영하거나 넓은 관심영역을 작은 감마카메라를 사용하여 검출하기 위해서 사용한다. 확산형 콜리메이터와 블록형 섬광체 및 픽셀형 섬광체 배열을 사용하는 감마카메라에서 방사선원이 관심영역 주변에 위치할 때 섬광체 표면에 감마선이 대각선으로 입사하게 되면, 섬광체 깊이 방향으로 대각선으로 검출되기 때문에 공간 분해능이 저하된다. 본 연구에서는 이러한 관심영역 외곽에서의 공간 분해능을 향상하기 위한 새로운 시스템을 설계하였다. 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용하여 각 섬광 픽셀을 콜리메이터 구멍의 각도와 크기에 맞게 일치하도록 구성하면, 감마선이 섬광체의 여러 깊이에서 반응하더라도, 하나의 섬광 픽셀 위치로 영상화 할 수 있다. 즉, 대각선 방향의 여러 지점에서 검출되더라도, 감마선은 하나의 섬광 픽셀과 상호 작용하기 때문에 공간 분해능의 저하가 발생하지 않는다. Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션을 통해 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라와 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라를 설계하여 공간 분해능을 비교 평가하였다. 관심영역 외곽에서 발생한 감마선을 통해 획득한 영상에서 공간 분해능은 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 4.05 mm였고, 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 2.97 mm의 공간 분해능을 보였다. 사다리꼴 셀형 섬광체를 사용한 시스템에서 26.67% 공간 분해능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Composites Research
• /
• 제32권5호
• /
• pp.216-221
• /
• 2019

Piecewise Integrated Composite (PIC) 보는 하중 유형에 따라 구간을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 순서를 배열한 보이다. 본 연구에서는 보의 거동을 고려하여 PIC 보의 구간을 머신 러닝을 통해 나누어 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 우수한 굽힘 특성을 갖게 하는 것이 목적이다. FE 모델의 240개 요소가 참조점으로 선택되었다. 선행 유한요소해석은 머신 러닝의 학습데이터 생성을 위하여 규칙적으로 분포된 참조점에서 3축 특성 값(Triaxiality)으로 나타냈다. 3축 특성 값은 인장, 압축 그리고 전단의 하중유형을 나타낸다. 머신 러닝 모델은 하이퍼파라미터(Hyperparameter)와 학습데이터로 구성되었으며, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 적절한 하중 충실도를 도출하였지만, 거동이 큰 보의 옆면에서는 적절하지 않은 하중 충실도가 도출되었다. 이를 해결하기 위하여 고르게 배치한 참조점을 보의 거동에 따라 배치하여 학습 데이터를 얻었고, 머신 러닝 모델이 생성되었다. 앞서 생성된 머신 러닝 모델을 통하여 보가 매핑 되었고, PIC 보에 대하여 유한요소 해석을 진행한 결과, 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 최대하중과 흡수 에너지가 커지는 특성이 나타났다.

• 한국광학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.142-145
• /
• 2019

일반적으로 체적형 방식의 디스플레이에는 큐브-모서리 재귀반사(corner cube retroreflector, CCRR)시트와 반투과 거울판이 사용되며, 이는 광원의 빛을 재귀반사시켜 부양영상(floating image)을 만든다. 이러한 기존 CCRR 방식은 광원의 강도를 1/4로 줄이는 반투막 투과 2회의 광손실과 각 단위 CCRR 크기에 의한 영상의 퍼짐 현상이 있다. 본 연구진이 제안하는 '혼성-병풍형' 구조 재귀반사(hybrid-t(transverse directional)-RRMA)는 광퍼짐을 최소화하여 부양영상의 품질을 향상시킬 뿐만 아니라, 광도를 4배로 높이며, 제작상의 편리함도 제공한다. '선형 v자 홈' (linear v-shaped groove)을 '포물선 v자 홈' (parabolic v-shaped groove)모양으로 조절한 재귀반사로 영상의 퍼짐을 개선하여 부양영상을 최적화하였고, '평면(flat wall) 재귀반사' 대신 '곡면(curved planar wall)-재귀반사' 구조를 적용한 '곡면-병풍형-재귀반사판'을 사용하여 반투과 거울판을 없애 반투막에 의한 광손실을 개선하고, 시스템을 단순화하였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.161-171
• /
• 2021

본 연구에서는 20,000 톤급 해양플랜트 상부구조물(Topside)의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 수동형 갑판 지지 프레임(Deck support frame)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구를 수행하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로 선정하였다. 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법, 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최소중량설계를 위해 최상 설계안의 결과로 부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등을 평가하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 구조설계에 대해 Box-Behnken 설계법이 가장 적합한 설계 결과를 나타내었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.697-702
• /
• 2022

PET에서 영상화를 위해서는 검출기에 입사한 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 측정해야한다. 이를 위해서 기존 시스템에서는 섬광 픽셀의 평면 영상을 획득하여, 각 섬광 픽셀이 영상화된 영역을 분리한 후, 섬광 픽셀의 위치를 특정하여 디지털 신호로 획득한다. 본 연구에서는 검출기의 광센서에서 형성되는 신호를 바탕으로 딥러닝 방법을 적용하여, 여러 절차를 거치지 않고 직접 디지털 신호로 획득하는 방법을 개발하였다. 이에 대한 검증 및 위치 측정의 정확도 평가를 위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 6 × 6 섬광 픽셀 배열과 4 × 4 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 섬광 픽셀의 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜, 앵거 식을 통해 4채널의 신호로 합산하였다. 획득된 신호를 사용하여 딥러닝 모델을 학습한 후, 섬광 픽셀의 서로 다른 깊이 방향에서 발생된 감마선 이벤트에 대한 위치를 측정하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀 및 위치에서 정확한 결과를 보였다. 본 연구에서 개발한 방법을 PET 검출기에 적용할 경우, 보다 편리하게 섬광 픽셀의 위치를 디지털 신호로 측정할 수 있을 것이다

• 멤브레인
• /
• 제32권6호
• /
• pp.367-382
• /
• 2022

유기 전구체와 금속 이온, 또는 금속-옥소 클로스터 간의 규칙적 배열을 통한 종의 다양성을 장점으로 하는 금속-유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)는 에너지 사용량이 높은 상변화 기반 분리공정을 대체할 수 있는 에너지 효율적인 막 기반 분리 기술의 개발 가능성을 열어주었다. 이에 최근 10년 동안 다결정 MOFs 분리막 합성 기술에서 상당한 진전이 있었지만, 매우 제한된 종류의 MOFs만이 활용되고 있다. 이러한 기술 개발의 정체는 다결정 분리막의 비 선택적인 확산 경로인 결정 사이 결함(intercrystalline defects)에 대한 명확한 해결법이 없기 때문이다. 후처리 성능 제어기술(postsynthetic modifications, PSMs)은 기존 분리막을 플랫폼으로 활용하고 이를 물리적 그리고/혹은 화학적으로 처리함을 통해 분리 특성을 개선 혹은 변경하는 기술을 말한다. PSMs 기술은 특정 분리막을 개발하는 데 있어서 새로운 MOFs를 설계하거나 막 합성 기술을 개발하지 않아도 된다는 장점이 있어서 다결정 MOF 분리막의 다양성을 제공하기 위한 새로 부상하는 전략으로 평가 된다. 본 총설에서는 PSMs 기술을 7개의 세부기술((1) 공유결합법, (2) 결정간 결함 플러깅법, (3) 결정 내부 결함 치유법, (4) 기공내 기능성 소재 함침법, (5) 기공 경화법, (6) 전구체 치환법 및 (7) 비정질화법)로 분류하고, 각 세부기술의 연구 동향 및 도전과제 그리고 향후 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제26권1호
• /
• pp.35-43
• /
• 2010

본 연구에서는 수치해석과 현장계측을 연계하여 압밀과 재하폭의 영향을 고려한 연약지반 상 팽이말뚝기초의 최적 침하량을 평가하여 기존의 침하량 산정법을 수정한산정 기법을 제안하였다. 팽이기초공법이 적용되는 연약지반(점성토, 사질토)을 선정하고, 3차원 유한요소해석을 통해 현재 팽이기초공법에서 고려치 못하는 압밀과 재하폭의 영향을 분석하였다. 분석 결과, $7\times7$ 이상의 팽이배열을 가지는 경우, 재하폭의 증가에 따라 영향깊이가 더 이상 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이 때, 팽이말뚝 1개의 폭 BT(=0.5m)에서, 최대 영향깊이는 점성토지반의 경우에 28BT 정도를 보였으며, 사질토지반은 최대 $18B_T$로 나타났다. 본 연구 결과, 현재 재하폭과 압밀의 영향을 고려하지 못하는 팽이기초 침하량 산정식은 실제 계측 침하량과 비교하여 약 2배 이상 과다하게 산정하고 있음을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 연약 단일지반에 따른 bilinear 형태의 영향깊이 산정식과 하중분산각을 제안하였고, 이를 통해 산정된 침하량은 실제 침하량과 비교적 유사하게 나타나 국내 현장조건을 적절히 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.246-246
• /
• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.23-38
• /
• 2009

본 연구는 어린이들이 보다 편리하게 도서관 자료에 접근할 수 있도록 어린이도서관의 컬렉션코드 및 청구기호 간략화 방안을 제안하였다. 이를 위해 국내외 대표적인 공공도서관에서 사용하는 분류체계 및 저자기호표, 분류기호의 확장전개 수준, 컬렉션 구성과 컬렉션별 청구기호 조합 방식을 설문 및 방문하여 조사하였다. 분석 결과 해외 어린이도서관에서는 소설, 그림책, 전기 등과 같이 어린이의 이용이 많은 자료를 중심으로 별도의 컬렉션을 구성하고, 분류번호를 사용하지 않고, 컬렉션에 맞게 컬렉션코드와 저자의 성으로 간략하게 청구기호를 부여하였다. 국내 도서관에서도 컬렉션코드를 활용하였으나 다양하지 않고, 각 컬렉션 내에서 한국십진분류표를 이용해 배열하였다. 사례조사를 바탕으로 우리나라 도서관을 위한 컬렉션의 종류를 비소설, 소설, 소설/미스터리, 소설/공상과학, 그림책, 만화, 언어별, 옛이야기, 전기, 신화, 개념책, 명절, 수상작, 공룡, 곤충, 만들기, 탈것, 큰책, 팝업책, 그림연극, 보드책, 참고, 잡지, 시리즈, 새 책, 비디오, 오디오로 제안하였고, 여기에 연령구분표를 첨가하여 컬렉션의 추가적인 확장이 가능하도록 하였으며, 소설의 경우 하위 컬렉션으로 장르를 추가할 수 있도록 하였다. 또한 청구기호도 컬렉션 코드를 활용하여 간략화 방안을 제안하였다.