• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.313-316
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• 2001

본 논문에서는 입력변수들의 차원을 감소시켜 polynomial adaline의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 입력변수의 특징을 추출하고 이를 polynomial adaline의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 입력데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 데이터에 따른 polynomial adaline이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 polynomial adaline을 5 개의 입력변수를 가진 패턴분류 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 다차원 polynomial adaline보다 더욱 우수한 분류성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.1-6
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• 2013

For predicting defect-prone module in software, SVM classifier showed good performance in a previous research. But there are disadvantages that SVM parameter should be chosen differently for every kernel, and algorithm should be performed iteratively for predict results of changed parameter. Therefore, we find these parameters using Genetic Algorithm and compare with result of classification by Backpropagation Algorithm. As a result, the performance of GA-SVM model is better.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.307-307
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• 2019

General Ciculation Model (GCM) 모형에 대한 평가를 본 연구에서 수행한다. 모형의 적용을 위해서는 국지적 일 강우량 및 기온자료를 이용한다. 31개의 GCM 모의를 통해 도출되는 결과가 성능 평가에서 활용되었다. 일 최대, 최소 기온와 강우량이 파키스탄 지역을 대상으로 모의되었다. 모의를 위해서는 Gridded 데이터가 적용되었으며 각각 Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Toward Evaluation, Berkeley Earth Surface Temperature, Princeton Global Meteorological Forcing, Climate Prediction Centre에 해당된다. GCM의 순위를 결정하기 위해서는 Symmetrical Uncertainty 방법이 이용된다. 결과를 통해서 Gridded 데이터의 종류에 따라 가장 높은 효율을 나타내는 GCM의 공간 분포가 달라진다는 점을 확인하였다. 이러한 특성은 기온과 강우량 자료 모두에서 확인된다. 기온의 경우에는 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia-MK3-6-0과 Max Planck Institute-ESM-LR이 우수한 결과를 모의하는 것으로 나타났다. 반면 강우량의 경우에는 EC-Earth와 MIROC가 우수한 것으로 나타났다. 파키스탄 지역에서의 기온 및 강우량 자료의 합리적 반영을 위해서는 ACCESS1-3, CESM1-BGC, CMCC-CM, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, MIRCO5와 같은 6개 GCM을 이용하였을 때 다양한 기상 인자를 고려한 모의가 가능한 것으로 평가된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.12 s.161
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• pp.1029-1037
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• 2005

Urban Storm Sewer Optimal Design Model(USSOD) was developed to compute pipe capacity, pipe slope, crown elevation, excavation depth, risk and return cost in the condition of design discharge. Rational formula is adopted for design discharge and Manning's formula is used for pipe capacity. Discrete differential dynamic programming(DDDP) technique which is a kind of dynamic programming (DP) is used for optimization and first order second moment approximation method and uncertainty analysis is also for developing model. USSOD is applied to hypothetical drainage basin to test and verify. After testing the model, it is also applied to Ulsan drainage basin which was developed by Korea Land Cooperation(KOLAND). Comparing the design results of USSOD with those of KOLAND, discharge capacity 0.35 $m^3/sec$, the crown elevation is 0.77m higher and return cost is $9\%$ less than design results of KOLAND, which verify the improvement of USSOD. Layout design model using GIS and optimization including detention or retention effect are needed in the future study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.264-268
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• 2011

급속한 도시화 및 이상강우의 발생은 우수 량을 증가시켜 하류부의 천변주변과 저지대에 대한 침수위험을 증대시키므로 풍수해 예방을 위해 각 시 도 지자체에서는 이러한 지역을 방재지역으로 지정하여 방재대책을 수립하고 있다. 본 연구는 침수피해 위험이 높은 광영동 하광마을을 연구대상지역으로 선정하여 상습침수구역을 토대로 현장조사를 실시하였다. 현장조사에서 과거 1988년 6월 택지 조성이 준공도면과 현 주택가 침수지역 침하량 분석결과 택지조성 당시보다 대략 0.4m이상 침하가 발생한 것을 확인할 수 있었다. 또한 우수관거에 대해 침하조사를 실시하였으며, 그 결과 1998년 우수관거 정비 사업을 실시하여 현재 관거침하 및 관거유실은 발생하지 않는 것으로 조사되었다. 그러나 현재 관가 실태는 우수발생시 약간의 토사유입으로 인해 부분적으로 퇴적된 구간이 조사되었으나, 일반적인 모래 질이며 퇴적깊이는 5~15cm정도이고 이는 강우발생시 우수 관거의 일반적인 토사 퇴적 침식 작용의 현상으로 판단되었다. 외수침수는 해안도로 지반침하와 조성당시의 조위에 의한 계획 고는 적용되었으나 하천 계획홍수위의 미적용으로 인해 강우발생시 조위 상승과 하천유출과의 관계에 있어 상습침수지역의 천변 해안도로로 외수유입이 발생 하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 과거 침수실적을 바탕으로 기상조건 및 조위조건 등을 고려하여 HEC-HMS모형을 적용하여 9개의 소유역으로 분할된 유역에서 홍수유출량을 분석하였으며, 외수위 조건을 SWMM모형에 적용하여 우수관거 검토를 실시하였다. 그 결과 대상구역 조위 상승으로 우수관거의 내수배제가 되지 않는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 분석들로 외수유입 방지대책으로 조위영향 및 하천 계획홍수위를 고려하여 20년, 100년 빈도별 외수위를 산정하고 방지대책으로 도로 숭상 및 파라펫 설치방안을 검토하였다. 내수침수 방지대책으로 저류조+배수펌프+게이트펌프 또는 관로신설+게이트펌프를 설치, 복합방식 (지하저류조+승수로(도로 또는 산지)+게이트펌프장)설치, 도수터널계획 방안을 제시하여 상류지역에 발생하는 유출량을 유출부로 직접 배출하거나 침수영향이 없는 타 지역으로 연계 방류하여 총 유출량을 저감시키는 방안을 제시하였다. 이와 같은 여러 방안을 제시함으로써 관련 지자체에서는 보다 효과적인 침수방지 대책계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2018.06a
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• pp.131-131
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• 2018

최근 절삭공구산업은 자동차, 항공기, IT, 선박, 에너지 등 첨단산업의 증가로 인해 CGI, CFRP, 내열합금 등 난삭재의 수요가 증가하고 있다. 난삭재는 고내열, 고경도, 초경량 같은 특성을 지니며 우수한 기계적 물성을 갖지만 가공의 어려움이 있어 산업에 적용하는데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 개발된 가공기술 중 하드 코팅은 공구코팅비용 대비 공구의 표면경도와 수명을 효율적으로 향상시킬 수 있다고 알려져 있다. 대표적인 하드코팅으로는 AlN계, TiN계 코팅이 있다. 이러한 코팅의 경우 높은 기계적 물성과 우수한 내마모성으로 인해 절삭공구의 성능을 향상시킬 수 있기 때문에, 많은 연구가 진행되고 있으며 절삭공구산업에서 각광받고 있다. 기존 선행연구 결과에 따르면 질화물 코팅의 우수한 물성은 질화물(Nitride) 생성 및 질화 공정에 의한 코팅층의 고밀도화에 의해 나타난다고 알려져 있다. 그 중에서 AlCrN coating은 우수한 내마모성 및 향상된 고온경도를 갖고 있다. AlCrN based coating에 미량의 원소를 첨가하여 기존 AlCrN coating의 기계적 특성을 더욱 향상 시킨 coating은 일반적인 고성능 코팅 대비 공구수명이 길다고 알려져 있으며, 전반적으로 우수한 특성에 의해 전 세계적으로 습식 및 건식 기계 가공 용도로 사용되고 있다. 본 연구에서는 AlCrN based coating에 미량의 원소를 첨가한 coating의 우수한 기계적 특성의 원인을 규명하기 위해 텅스텐카바이드(WC) 기판 위에 아크 이온 플레이팅 장비를 이용하여 AlCrN based coating을 증착 시킨 sample을 분석하였다. 결정구조 및 상 분석을 위해 X선 회절분석(XRD)을 실시하였으며, 미세 구조를 분석하기 위해 전계방출형 주사전자현미경(FE-SEM), 투과 전자현미경(TEM) 분석을 실시하였다. 또한 코팅층의 화학적 성분 분석을 위해 EDX분석을 실시하였으며 기계적 특성 평가를 위해 나노압입시험(Nano-indentation test)을 진행하였다.

• Korean Journal of Microbiology
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• v.36 no.2
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• pp.97-102
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• 2000

In order to use Metarhizizmn~ anisopliae as a biological pesticide, effect of envrionmental factors on nlycelial growth, spore formation, and extracellular enzyme activity in culture broth of M. anisopliae DGUM 35001 was determined. Optimal temperature was 26^{\circ}C.$ and optimal pH ranged from 5 to 9. Among the complex media tested, MCM and SDPY media were the most favorable for mycelial growth. When Czapek-Dox agar was used as a mnimal medium, glucose and sucrose among the saccharides were very excellent source of carbohydrate. Among the biopolyners tested. chitin was the most favorable source for mycelial growth and produced high aerial inycelia. Urea and ammonium phosphate as an inorganic nitrogen source and bacto-peptone and soytone as an organic nitrogen source enhanced the mycelial growth When serine as a source of amino acid was supplemented, excellent mycelial growth was shown. Large amount of spores could be obtained from the aerial mycelia of starch medium. When the culture broth was filtrated and then the concentrate with ammonium sulfate was used as a crnde enzyme solution, high enzyme activities of amylase and protease were shown. However, lipase and chitinase activities were comparatively low.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.646-646
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• 2013

그래핀은 이차원의 탄소 원자들이 벌집구조를 이루는 탄소 원자 한 층의 물질이다. 우수한 기계적, 전기적, 광학적 특성으로 인해 투명전극, 가스 센서, 트랜지스터 등과 같이 다양한 응용이 가능하고 연구가 행해지고 있다. 최근 몇 년 동안, 그래핀의 우수한 특성을 이용해서 마이크로센서나 신축성 있는 전자소자를 위한 전도막과 같은 응용이 시도되고 있다. 본 연구에서는 화학기상증착법 (CVD)으로 합성한 그래핀을 이용해서 암모니아 가스 센서 소자를 제작, 센서 특성을 관찰하였다. 구리 기판을 이용하여 화학기상증착법으로 그래핀을 합성하였으며 진공로에서 수소(H2)와 메탄(CH4) 가스를 사용하였다. 그래핀 합성 온도, 가스 유량 등을 변화시키며 그래핀을 합성하고, 합성된 그래핀을 구리기판을 식각용액을 이용해 제거하는 방법으로 그래핀을 전사시키는 공정거쳐 Au/Ni 전극패턴 위에 전사시킴으로 가스 센서 소자를 제작하였다. 제작된 센서 소자를 이용해 상온에서 암모니아(NH3) 가스의 유량을 변화시키며 실험하였다. 암모니아 가스가 흐를 때 그래핀에 암모니아 분자가 흡착되어 그래핀의 전기저항을 증가시켜 이를 이용해서 암모니아 가스를 감지할 수 있었다. 본 연구에서 제작한 소자는 상온에서 암모니아 가스에 민감하게 반응했으며 이는 기존의 금속산화물을 이용한 암모니아 센서는 대부분 고온에서 작동하는 점과 비교 하였을 때 가스 센서 소자로써 큰 장점이라고 할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.39-48
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• 2005

This paper proposes novel texture segmentation method using Bayesian estimation method and neural networks. We use multi-scale wavelet coefficients and the context information of neighboring wavelets coefficients as the input of networks. The output of neural networks is modeled as a posterior probability. The context information is obtained by HMT(Hidden Markov Tree) model. This proposed segmentation method shows better performance than ML(Maximum Likelihood) segmentation using HMT model. And post-processed texture segmentation results as using multi-scale Bayesian image segmentation technique called HMTseg in each segmentation by HMT and the proposed method also show that the proposed method is superior to the method using HMT.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.6
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• pp.43-54
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• 2005

This paper proposes a novel texture segmentation method using Bayesian image segmentation method and SOM(Self Organization feature Map). Multi-scale wavelet coefficients are used as the input of SOM, and likelihood and a posterior probability for observations are obtained from trained SOMs. Texture segmentation is performed by a posterior probability from trained SOMs and MAP(Maximum A Posterior) classification. And the result of texture segmentation is improved by context information. This proposed segmentation method shows better performance than segmentation method by HMT(Hidden Markov Tree) model. The texture segmentation results by SOM and multi-sclae Bayesian image segmentation technique called HMTseg also show better performance than by HMT and HMTseg.