Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2008.06a
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pp.242-242
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2008
반도체 공정에서 일정한 패턴을 만들기 위하여 Photoresist (PR)를 이용한 식각 공정을 사용하게 된다. 이러한 식각 공정은 반도체 직접도가 증가되면서 더욱 많은 단계의 공정을 요구하게 되었다. 그러나 식각 공정의 증가는 반도체 소자 생산을 위한 더 많은 시간과 비용을 요구하게 된다. 이를 해결하기 위하여 Photoresist를 사용하지 않은 공정으로 공정 단계를 간소화하기 위한 연구를 진행하고 있지만 아직 명확한 대한은 없다. 본 연구에서 는 PR의 strip 시간을 최대한 단축시키고 PR strip 잔여물의 빠른 제거를 위하여 기존 공정에서 사용 중인 strip 약 액을 플라즈마에 의하여 활성화하는 방법으로 PR strip 시간을 최대한 줄이는 방법에 대한 연구를 진행하였으며, 활성화된 strip용액이 더욱 빠른 strip율을 나타내는 것을 확인하였다. 또한 약액 활성화 방법으로 활성화된 strip 용액으로 PR을 일부 제거한 후 PR 표면의 물리적 특성 변화를 분석하여 약액 활성화된 strip 용액으로 인한 PR의 특성을 물리적 방법으로 접근하여 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 기존의 연구에서 독립적인 연구분야로 취급되어 온 기술연관분석을 이용하여 기술 스특을 추계하는 실험적인 방법론을 제시하였으며, 기업의 연구개발 부문에의 실증 적용을 통해 이러한 방법론이 기업차원의 기술수준을 평가할 수 있는 가치 있는 방법론임을 입증하였다. 연구결과 기술지도를 도출할 수 있었으며, 기초연구, 응용연구, 개발연구, 실용화연구 등 연구단계별 기술스톡 추계를 통해 기업의 기술수준을 평가할 수 있는 유용한 정보를 도출하였다.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2003.09a
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pp.77-77
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2003
CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.
A usual method to measure purchase price of apt. complex household is to survey the minimum and the maximum purchase price. However, this method may cause some bias when we are to estimate the average purchase price of a apt complex household. In this paper, we suggest a new measuring method, which inquires the general purchase price in addition to the minimum and the maximum purchase price. A survey result executed on some realtors shows that the proposed measuring method is an applicable and reasonable one.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.357-361
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2010
미래의 연별 최대 강수량 예측의 정확성을 향상시키는데 역사적 자료가 도움이 된다는 많은 연구 결과가 있었다. 관측의 오차와 자료의 손실로 역사자료를 이용한 강수 예측 방법은 절단자료의 분석을 중심으로 연구되었다. 대표적인 역사자료의 이용방법으로 조건부 적률을 이용한 B17B [Interagency Committee in Water Data, 1982], 조건부적률과적률 관계식을 이용한 Expected Moment Algorithm(EMA) [Cohn et al.;1997], 조건부 확률가중적률을 이용한 Partial Probability Weighted Moment (PPWM)[Wang ; 1991] 방법이 있다. 본 연구에서는 역사적 자료를 반영하는 방법에 있어 B17B와 EMA의 관계를 밝히고 그러한 관계가 PPWM에 동일하게 적용할 수 있음을 보였다. 우리는 B17B와 EMA의 관계를 적률방정식으로 표현하였고 PPWM에서 확률가중 적률 방정식을 정의함으로써 PPWM을 확장하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 역사 자료를 이용한 강수예측 방법론을 Expected Probability Weighted Momemt (EPWM) 방법이라고 부르고 그 예측 방법의 성능을 다른 예측방법과 시뮬레이션 결과를 통해 비교하였다. 역사 자료 방법론의 비교는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포를 이용하여 이루어졌으며, 각 방법론은 GEV분포의 형태모수(shape parameter)따라 다른 특성을 나타난다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 여기서 제안한 EPWM 방법은 대부분의 경우에 좋은 추정량을 준다는 것을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2003.09a
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pp.58-58
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2003
목적 : 본 연구에서는 C-arm과 CT에 사용 가능한 자궁경부암용 팬톰을 개발하고 이를 이용하여 기존의 필름 방법에 기반한 위치 확인 방법과 CT 재구성 방법의 정확성을 비교 연구하고자 한다. 정확성이 검증된 후에는 두 방법의 장점을 이용하기 위해 CT로 재구성된 좌표를 필름의 좌표로 변환시켜 현재 사용되고 있는 필름에 기반한 근접 치료 계획 시행에 도움을 주고자 한다. 방법 : 자체 제작한 자궁경부암용 팬톰은 인체 등가 물질인 물과 아크릴을 사용하였고, 크게 localizer 부분과 팬톰 부분으로 구성되어 있다. 또한, 실제 자궁경부암 환자의 임상적인 구조를 모사하여 제작하였다. 자궁경부암 치료시 중요 장기인 방광과 직장을 구와 원기둥으로 설계하였고, 고선량율 applicator는 아크릴 판의 흠으로 고정시켜 제작하였기 때문에 CT 촬영시 applicator를 제거한 영상에서도 applicator의 구조가 정확하게 묘사될 수 있도록 제작하였다. 두 시스템에서 재구성된 좌표를 비교하기 위해 각각의 시스템에서의 얻은 재구성 좌표와 팬톰 자체의 localizer와 재구성 알고리즘을 바탕으로 개발된 프로그램을 이용하여 얻은 좌표로 두 재구성 좌표의 비교 연구를 수행하였다. 정확성이 검증되고 장기의 정보가 담긴 CT의 좌표는 자체 개발된 프로그램으로 2 차원의 필름 좌표로 변환되었다. 본 연구에 사용된 모든 프로그램은 ILD 5.5를 사용하여 개발되었다. 결과 : 두 시스템의 좌표 비교 결과 x, y 축은 차이가 2mm 이내로 비교적 정확한 실험 결과를 얻을 수 있었고, z 축의 경우 CT 슬라이드의 굵기에 따라 2mm-3mm 이내의 차이가 있음을 관찰할 수 있었다. z 축을 제외한 좌표의 차이는 획득한 영상에서 컴퓨터로 좌표를 옮기는 localizer 좌표 선택 과정에 발생했을 것으로 예상된다. 또한, 이 검증된 좌표와 개발된 프로그램을 이용하여 우리는 CT의 좌표를 2차원의 필름 좌표로 정확하게 변환할 수 있었다. 결론 : 이 연구로부터 기존의 C-arm 재구성 방법과 CT 재구성 방법의 비교를 통해 각 치료 기기의 신뢰성을 직접 확인할 수 있었으며, 비교를 통해 검증된 CT의 좌표를 필름 좌표로 변환시킴으로서, 각 시스템의 장점만을 결합한 효과적인 치료 계획을 세울 수 있는 가능성을 제시하였다. 또한 물과 아크릴을 사용한 비교적 간단하고 경제적인 방법으로 C-arm, CT 그리고 MRI에 모두 이용 가능한 팬톰을 제작하여 쉽고 정확하게 위치를 확인할 수 있었다. 더 나아가, 본 연구에서 제작된 자궁경부암 팬톰은 근접치료를 포함하여 관련 팬톰 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.70-70
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2011
기후변화 연구는 불확실한 미래를 전망하는 과정이므로 '불확실성'은 모든 기후변화 영향평가의 키워드임에 분명하다. 하지만 불확실성 평가를 위해 IPCC에서 제공되고 있는 수많은 GCM 시나리오를 모두 활용하기에는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 필요하다 본 연구에서는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 이용하여, 수많은 GCM 시나리오 대신 몇 개의 대표적 GCM 시나리오로도 충분히 불확실성을 유지할 수 있는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 수립하고 제시하였다. IPCC 기후시나리오 중 20C3M과 A & B 배출시나리오를 바탕으로 생산되는 71개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 월평균 기온과 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교결과, 기온 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 시나리오 저감방법은 시나리오 분류(scenario cluster)방법과 시나리오 선정(scenario selection) 방법으로 구성된다. 시나리오 분류방법에서는 k-mean방법을 이용하여 5개의 cluster로 나누었으며, 시나리오 선정방법에서는 GCM 시나리오 선정기법을 조사 분석하여 연구방향과 목적에 따라 GCM 시나리오 선정기법을 선택할 수 있는 표를 제시하고, 이 중 시나리오의 확률밀도함수를 이용하는 PDF method를 적용하였다. 본 연구에서는 불확실성 정량화를 위해 maximum entropy를 이용하였다. 또한 시나리오 저감방법이 불확실성을 유지하는지 비교하기 위해 PDF method를 이용하여 정확성이 높은 순으로 5개의 GCM 시나리오를 선정(best 시나리오)하여 불확실성을 정량화하였다. GCM 시나리오의 분산을 이용하여 maximum entropy를 산정한 결과, 20C3M 배출시나리오에서는 모든 시나리오의 entropy는 3.08, 시나리오 저감방법은 2.75, best 시나리오는 2.28이었으며, 이는 시나리오 저감방법은 모든 시나리오의 89.3%의 불확실성을 설명하고 있으나 best 시나리오는 74.0%밖에 설명하지 못한다는 것을 나타낸다. A & B 배출시나리오에서도 시나리오 저감 방법을 사용한 GCM 시나리오가 best 시나리오보다 모든 시나리오의 불확실성을 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이와 같이 수많은 GCM 시나리오를 사용하는 것보다 몇 개의 대표 시나리오를 이용하여 기후 변화 불확실성을 유지하면서 미래전망을 할 수 있다면, 매우 효율적으로 기후변화 연구를 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
이 논문은 O-D 접근방법과 P-A 접근방법을 이론적으로 서로 비교한 연구이다. O-D 접근방법은 전통적인 교통수요 4단계 분석기법의 모든 과정에서 통행수 산출을 통행 유출과 통행유인의 개념을 적용하여 O-D 통행량을 사용한 기법으로 정의되었다. 이러한 O-D 접근방법은 우리 나라에서 보편적으로 사용되고 있는 기법이다. P-A 접근방법은 통행 발생, 통행분포, 교통수단선책 분석과정까지 통행생성과 통행유인의 개념을 적용하여 P-A 통행량을 사용한 기법으로 정의되었으며, 노선배경 분석단계에 앞서 P-A 통행량을 O-D 통 행량으로 전환되어져야 한다. P-A 접근방법은 구미국가들에서 보편적으로 사용되는 기법이 다. 이러한 두 접근방법은 통행목적 분류에서 귀가통행이 별도로 분류되어있는가 혹은 아닌 가에 따라 쉽게 구분되어 질 수 있다. 만일 귀가통행이 통행목적의 분류에서 별도로 구분되 어 있으면 O-D 접근방법이 적용되고 있음을 의미하는 것이다. 이 연구는 전통적 교통수요 4단계 분석과정 중 통행발생, 통행분포 및 교통수단선택의 각 분석과정에서 두 접근방법간 의 이론적 차이점을 명확히 비교 분석하고자 하였다. 그러므로써 형태적 통행패턴을 상대적 으로 잘 설명하며 또한 집합적 오차를 상대적으로 초 lth화할 수 있는 기법이 어느 것인가 를 이론적으로 찾고자 하였다. 이 연구에서는 행태적 측면에서 통행패턴을 P-A 접근방법이 더 잘 표현하고 있으며 또한 집합화 오차도 P-A 접근방법이 더 적으므로 P-A 접근방법이 O-D 접근방법보다 이론적으로 더 우수하다고 결론지었다. 또한 이 연구는 통행발생, 통행 분포, 교통수단선택 분석과정이 끝난 후 P-A 통행량에서 O-D 통행량으로 전환하는 것이 통행발생, 통행분포의 분석과정이 끝난 후에 O-D 통행량으로 전환하는 것보다 더 바람직하 다고 추천하였다.
전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.
서로 다른 위치에서 동시에 관찰된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 공간자료에 대한 세미베리오그램 모형의 추정과 관측되지 않은 지점에 대한 공간예측기법을 정리하였으며, 또한 공간이상치 탐지를 위한 두가지 방법론으로 분포론적 방법과 p-Deletion 방법을 제시하였다. 방법론의 예시를 위하여 강우강도 자료를 이용하였으며 서로 상관되어 있는 공간데이터에 대한 시뮬레이션을 통하여 두가지 방법을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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