• ICROS
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• v.3 no.5
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• pp.58-64
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• 1997

pH 공정은 비선형이며, 입력흐름의 성분과 농도가 바뀜에 따라 비선형성이 급격히 바뀌는 적응제어가 요구되는 공정이다. 최근 이 공정에 대한 모델링 기법이 확립되고, 매우 작은 수의 변수를 갖는 parameterization이 제안되어 간단한 형태의 우수한 적응제어법이 구성되어 있다. 그러나 estimation의 windup은 선형 시스템의 적응제어법에서와 마찬가지로 큰 문제점으로 남아있다. 본 고에서는 pH 공정의 적응제어법을 간략히 살펴보았으며 좀 더 견실하고 우수한 성능을 주는 방법을 위하여 두 가지 제안을 하였다. 한 제안은 기존의 변수 estimation의 목적함수가 제어기 성능에 직접적이지 못한 것을 바로 잡으려는 것이다. 새로 제안한 것을 적응제어에 바로 이용하는데 아직 걸림돌이 몇몇 남아 있어 연구가 요구되고 있다. 또 한 제안은 estimation windup을 해결하려는 것으로 pH 공정 특성상 나타나는 것으로 바로 pH 공정 적응제어에 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.205.1-205.1
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• 2016

핵융합로에서 고온, 고에너지 플라즈마에 장기간 노출되는 플라즈마 대면재는 고속 입자와 중성자에 의한 열화 및 침식과 높은 열부하를 견뎌야 하므로 높은 수준의 재료기술과 표면 코팅기술의 개발이 필요하다. 텅스텐은 용융점이 높고, 스퍼터링(Sputtering) 현상이 적으며, Tritium 재침적 현상이 제한되는 우수한 특성 때문에 핵융합로 대면제에 적용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 VPS(vacuum plasma spray) 장비를 이용하여 5, 10, $25{\mu}m$ 크기의 텅스텐 분말을FM(ferritic-martenitic) steel 기판에 용사 코팅하였다. 입자 크기를 달리하여 제작한 3종의 시편은 시편 전후 두께 및 무게 변화, 현미경이미지, 비커스 경도, 3D 표면 형상, XRD를 이용하여 코팅층의 특성을 평가하였으며, $10{\mu}m$ 크기의 텅스텐 분말 시편이 가장 우수한 특성을 나타내는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.187-188
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• 2011

본 논문은 SMPS 및 가전기기와 휴대 전자기기 등에서 전원회로로 폭넓게 사용되고 있는 플라이백 컨버터의 트랜스포머를 기존의 샌드위치권선 방식이 아닌 동축권선 방식을 적용하여 기존의 샌드위치권선 방식보다 우수한 1,2차 커플링을 지니는 트랜스포머를 제안한다. 제안된 트랜스포머를 적용한 컨버터는 기존의 컨버터에 비하여 동일한 조건에서 보다 우수한 효율을 나타내고 있다. 제안된 컨버터용 트랜스포머의 구조 및 커플링을 설명하고 커플링계수를 비교 한 후 34[W]급 프로토 타입을 이용하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2000.04a
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• pp.37-37
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• 2000

복합재료는 높은 무게비 강도 및 강성뿐만 아니라 우수한 재료 특성 때문에 경량화와 구조적 안전성이 요구되는 항공기의 구조재로서 사용이 증대되고 있다. 소형 민용항공기는 구조적 안전성과 함께 제작과 정비, 유지보수의 용이성이 중요시된다. 본 연구에서는 복합재료를 구조재로 사용하였을 때의 성능변화와 경량화 등을 검토하기 위하여 기존의 알루미늄 합금을 이용하여 설계된 소형 프로펠러 경항공기 날개의 구조재로서 복합재료를 사용하여 재설계하였다. 날개의 기본 구조는 스킨, 스파, 웹으로 구성된 상자형 단면으로 설계하였으며 날개의 구조재로서 탄소/에폭시를 사용하여 상용 유한요소해석코드인 NISAII를 이용하여 굽힘, 좌굴 등의 응력해석을 수행하였고 기존 설계된 날개와의 성능비교를 위하여 알루미늄 합금으로 설계된 날개를 모델링하여 해석한 결과와 비교하였다. 비교결과 구조재로 탄소/에폭시를 사용하여 설계된 날개가 무게비 성능면에서 더 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.139-142
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• 2008

본 논문에서는 근사 인코딩 기법을 이용한 H.264/AVC 비디오 코덱에서의 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264는 기존의 동영상 압축 표준보다 월등한 압축 성능을 나타내지만, 구조적 복잡성으로 인해 비트율 제어 측면에서는 과거에 제안된 H.264를 위한 비트율 제어 알고리즘들의 성능은 기대에 미치지 못하였다. 제안된 알고리즘은 근사 인코딩 기법을 사용하여 실제 H.264 인코딩이 이루어지기 이전에 향후 발생될 인코딩 비트를 미리 예측할 수 있고, 비트율 제어에서 매우 높은 중요성을 차지하는 프레임의 복잡도 예측에서 우수한 성능을 나타낸다. 알고리즘의 연산량 측면에서도 제안된 근사 인코딩 기법은 간단한 구조로 이루어져 있어 장점을 나타낸다. 본 논문에서는 DCT 영역에서의 각 프레임의 zero의 개수를 분석하여 얻어낸 영상의 특성을 비트율 제어에 활용한다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 H.264 레퍼런스 소프트웨어의 가장 최신 버전인 JM12.2 환경에서 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2003.11a
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• pp.174-174
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• 2003

ZnO는 상온에서 3.36 eV의 wide band gap과 60 meV의 큰 엑시톤 결합 에너지를 가지며, GaN(28 meV)와 ZnSe(19 meV)와 같은 wide band gap 재료와 비교해서 가장 우수한 exciton emission을 가진다. 이러한 특성 때문에 UV 레이저 및 LED와 같은 광학소자로서 그 응용의 잠재성이 높다. 박막의 우수한 광학적 특성과 결정성을 개선하기 위해 다양한 공정조건(RF 파워, 공정압력, 산소분압, 온도)에서 마그네트론 스퍼터링을 이웅하여 Si 기판상에 ZnO 박막을 성장 하였다. 또한, 저온 self-buffer를 이용하여 박막의 광학적 특성과 결정성을 더욱 개선 할 수 있었다. RF 파워와 공정압력은 박막의 PL(phothluminescehce) 특성이나 결정성에는 큰 영향을 주지 않았고 산소분압은 PL intensity의 변화를 가져왔으며, 온도는 결정성에 큰 영향을 주었다. 산소 분압이 증가 할수록 비화학량론적(산소 공공, 침입형 아연) 결함으로 인한 visiable 영 역의 peak 의 강도가 감소하는 것을 관찰하였다. 온도가 증가할수록 박막의 결정성에 나쁜 영향을 주었는데 저온 self-buffer를 도입하므로써 ZnO 박막의 결정성과 PL특성을 함께 개선하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.2
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• pp.137-144
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• 1999

Error diffusion is excellent for reproducing grey-scale images to binary images. The output of conventional error diffusion produces correlated pattern. In this paper, a new error diffusion coefficient set is proposed to reduce correlated pattern and to enhance edge through frequency analysis of the error diffusion coefficients. The error diffusion coefficients of the previous line are designed to enhance the edge. The error diffusion coefficient of the previous pixel of the current pixel is selected to symmeterize the coefficient set. Because the proposed coefficient-set consists of 1 and 2, a few computations are required. As results of experiments, it is shown that the binary image using the proposed coefficients have better quality than conventional ones.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.177-182
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• 2003

많은 경제 시계열 자료 중에서 주가는 국내외 경제상황은 물론 정부정책 등 시장 외적인 영향에 가장 민감하게 반응한다. 하지만, 지금까지의 주가예측에 있어서는 이러한 외부의 영향, 즉 개입(Intervention)이 발생했을 때 주가의 변동에 능동적으로 대처하는 모형이 부재하였다. 실제로 이러한 개입사실을 예측모형에 반영하지 않는다면, 주가예측 있어 그 예측력을 따진다는 것은 무의미하다고 판단된다. 따라서, 개입시점을 발견하고, 이 개입효과를 측정하여 이를 모형에 반영한다면 좋은 예측결과를 얻을 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이상점 탐지절차를 이용하여 개입 시점을 발견하고 개입의 효과가 개입시점에만 영향을 주는 모형과 효과가 일정기간 지속되는 모형으로 두 개의 개입시계열모형을 구축하고, 이러한 두 모형의 예측성과와 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 비교하였다. 초단기예측(개입 직후 예측)에 있어서 개입의 효과가 지속되는 경우에는 개입시계열이 인공신경망보다 좋을 결과 를 나타내긴 했지만 그 차이는 크지 않았으며, 개입의 효과가 시점에만 영향을 준 경우에는 인공신경망의 결과가 더 우수한 것으로 나타났다. 단기예측(개입 후 20 일후의 예측)에 있어서는 개입 효과의 지속여부에 상관없이 인공신경망이 개입시계열모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.288-305
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• 2007

본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.