• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.5 no.1
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• pp.63-72
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• 2001

상부 벽체와 하부 골조로 구성되는 주상복합건물은 전이층에서 수직적인 강성과 강도의 불연속성을 갖는다. 이러한 복합구조는 전이층에서 춤이 큰 보에 의하여 하중이 전달되면 설계시 매우 중요하게 고려하여야 하는 사항이다. 그러나 이에 대한 연구가 충분히 이루어져 있지 않으며 실제 전이보의 설계시 춤을 매우 크게 하여 요구되는 강도보다 큰 안전율이 고려되고 있다. 본 연구에서는 전이층의 단순화모델을 이용하여 보의 높이 및 지지면의 길이에 따른 아치거동의 변화를 조사하였다. 유한요소법을 이용하여 구조물을 분석하고 두 변수를 포함하는 헌치부재를 이용하여 그 효과를 기존 시스템과 비교하였다. 중요 변수와 헌치의 기울기는 1:1의 비율에서 사장 효율이 좋은 것으로 나타났으며, 이러한 결과를 전이보를 대신하여 사용한 결과 중력방향의 상부 아치거동에 대하여 효과적으로 작용하는 것으로 나타났다. 또한 응력 집중부위에서의 응력 감소와 깊이 전이보의 높이감소에 효과적으로 작용하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.617-620
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• 2016

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.26 no.4
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• pp.199-210
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• 2023

The physical properties of rocks in reservoirs change after CO₂ injection, we modeled a reservoir with a transition zone within which the physical properties change linearly. The function of the Wolf reflection coefficient consists of the velocity ratio of the upper and lower layers, the frequency, and the thickness of the transition zone. This function can be used to estimate the thickness of a reservoir or seafloor transition zone. In this study, we propose a method for predicting the thickness of the transition zone using deep learning. To apply deep learning, we modeled the thickness-dependent Wolf reflection coefficient on an artificial transition zone formation model consisting of sandstone reservoir and shale cap rock and generated time-frequency spectral images using the continuous wavelet transform. Although thickness estimation performed by comparing spectral images according to different thicknesses and a spectral image from a trace of the seismic stack did not always provide accurate thicknesses, it can be applied to field data by obtaining training data in various environments and thus improving its accuracy.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.16 no.1
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• pp.19-32
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• 2003

The structural system of a hybrid building is composed of upper shear wall which resist lateral force by bending deformation and lower frame which resist lateral force by shear deformation. A deep transfer girder is used to transfer gravity load safely from super structures to structural frame beneath. Because of the vertical discontinuity, a building with transfer girder must be analyzed by dynamic analysis. However, this structural system has many problems in performing dynamic analysis that cannot be solved by general analysis procedure. The slabs In transfer floor are considered as either a Plate element or a rigid diaphragm in finite element analysis without appropriate evaluation of their characteristics. Therefore, a reasonable analysis method is proposed in this study by evaluating the diaphragm effect of a hybrid structure system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1904-1908
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• 2008

본 연구에서는 해안가 암반대수층에서 전기전도도의 수직적인 변화를 관측하여 조석에 의한 해수와 담수 전이대의 특성을 파악하였다. 연구지역은 부경대학교 대연캠퍼스 주변 해안대수층이며, 응회질퇴적암과 안산암 및 안산암질 화산각력암 등이 분포한다. 연구에 이용된 지하수 관측공 (PK1공)은 부경대학교 대연캠퍼스 내 기숙사 동측에 위치하고 있다. 지하수공의 개발심도는 지표 면하 120 m, 케이싱은 지표면하 19 m까지 설치되어 있으며, 내경은 0.2 m로서 해안가에서 180 m 정도 이격되어 있다. 해안대수층 내 해수와 담수 전이대를 파악하기 위하여 관측공 내에 TLC Meter(Model 107, Solinst)를 삽입하여 전기전도도의 수직적인 변화를 지하수공 내 심도 50 m 까지 측정하였다. 전기전도도의 수직적인 관측은 썰물(low tide)일 때, 썰물에서 밀물(high tide)로 될 때 및 밀물일 때로 나누어 총 3회 수행되었다. 전체적인 전기전도도의 분포는 썰물일 때 $630{\sim}47300{\mu}S/cm$, 썰물에서 밀물로 되는 시기에는 $672{\sim}61900{\mu}S/cm$ 및 밀물일 때는 $678{\sim}67900{\mu}S/cm$로 나타났으며, 따라서 밀물일 때가 썰물일 때보다 전기전도도의 농도가 높은 것으로 나타났다. 해수와 담수 전이대의 분포는 썰물일 때 약 $20{\sim}50\;m$, 밀물일 때 약 $20{\sim}38\;m$ 정도로 나타났으며, 이는 밀물 시 해수의 침투로 인해 전이대 하부구간의 농도가 상승하였기 때문이다. 해수와 담수 전이대의 구간을 세분화하여 분석하기 위해, 담수가 우세한 전이대, 주 전이대 및 해수가 우세한 전이대 구간으로 구분하였다. 담수가 우세한 전이대는 썰물과 밀물일 때 모두 지표면하 $20.0{\sim}25.5\;m$ 구간이었으며, 주 전이대에서는 지표면하 $25.5{\sim}25.7\;m$ 정도로 나타났다. 그러나, 해수가 우세한 전이대에서는 썰물일 때 지표면하 $25.7{\sim}50.0\;m$ 구간, 밀물일 때는 지표면하 $25.7{\sim}38.0\;m$ 로서 전이대의 폭이 19 m 정도의 차이를 보였다. 본 연구를 통해 해안가 암반대수층에서 해수와 담수의 전이대는 조석에 의해 영향으로 인해, 썰물 시의 전이대가 밀물에 비해 그 폭이 더욱적음을 확인할 수 있었다.

• Fire Science and Engineering
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• v.24 no.6
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• pp.1-6
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• 2010

A smoldering ground fire can be a probable cause of reignition of surface fire when transmitted from Fermentation layer to Humus layer with temperature higher than that of ignition. Purpose of this paper is to identify experimental methodology on the potential risk of a smoldering ground fire, which is similar to the real surface fuel bed, and its combustion characteristics. The fuel model designed in this study is composed of 3 layers such as Litter layer, Fermentation layer and Humus layer and 8 Thermocouples are set through 3 layer at each boundary and in between to detect the temperature change and duration of smoldering and propagation velocity. As a result, it was observed that ignition conditions in the boundary between L layer and F layer determined transmission and non-transmisstion to F-H layer. In addition, range of critical humidity at which a smoldering ground fire was transmitted in a material layer was 33~44% and when temperature exceeds $350^{\circ}C$, likelihood of transmission of a smoldering ground fire was high. In the research, the experimental model for multi-layer smoldering ground fire is suggested and information about propagation of smoldering fire, possibility of reignition according to moisture content, propagation velocity and temperature change are obtained, Also, the built-up methods were established to help analyze basic characteristics of smoldering ground fire.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.4 no.2 s.12
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• pp.53-61
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• 2004

Recently, most of residential-commercial buildings and apartment houses which are being constructed in the downtown area mainly adopt hybrid structural systems to compose various spaces. Especially, column-supported wall system which is one of the hybrid systems includes shear wall and rigid frame structure and these structures are connected by the transfer floor. But this system is very disadvantageous from the viewpoint of structural safety and is difficult to find out the stress distribution at the transfer floor. Therefore, this study analyzes the behavior and stress distribution according to the shear wall layout of transfer girder system subject to vertical and static lateral loads. Also, this study recognizes load paths and stress concentration based on the analysis results nearby the transfer floor and presents guidelines for the effective design of wall and transfer girder.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.193-193
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• 2013

실리콘 박막 태양전지는 광 흡수층에서 형성된 정공과 전자를 효과적으로 분리하기 위해 p형과 n형으로 도핑된 층을 형성하는 p-i-n구조를 갖게 된다. 이러한 도핑 층을 형성하기 위해 B2H6와 PH3와 같은 독성 가스를 사용하기 때문에, 공정 안정성과 환경적인 이슈가 대두된다. 또한 도핑은 추가적으로 실리콘 박막 태양전지의 안정화 효율을 지속적으로 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 창층으로 MoO3, V2O5, WO3 등과 같이 높은 일함수를 갖는 전이금속 산화물을 사용하고, 광 흡수층으로 i-Si:H을, 후면 전극으로 낮은 일함수를 나타내는 LiF/Al을 사용하였다. 전이금속 산화물과 LiF/Al의 큰 일함수 차이에 의해서 흡수층인 i-Si:H 에서 생성된 캐리어들은 효과적으로 분리되고 수집이 된다. 금속 산화물은 스퍼터링 공정에 의하여 이루어졌으며, 스퍼터링 공정조건에 따라 산화도가 조절되며, 이러한 산화도에 따라 태양전지의 셀 특성이 결정된다. 도핑 층이 없는 새로운 형태의 실리콘 박막 태양전지는 기존 비정질 실리콘 박막 태양전지에 비해 높은 안정화 효율을 나타내며, 이는 도핑 층이 없기 때문에 기존 실리콘 박막 태양전지의 열화현상에 따른 효율저하가 발생하지 않는 장점을 지내고 있다.

• Journal of Chest Surgery
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• v.37 no.8
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• pp.665-671
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• 2004

Background: Lymph node metastasis is commonly reported in thoracic esophageal cancer, even in the early esophageal cancer which may be localized only in the mucosa or within the submucosal layer. Although lymph node metastasis greatly influence long-term outcome and cure of the disease, endoscopic mucosal resection or photodynamic therapy without lymph node dissection is widely attempted. The investigation of the pattern of lymph node metastasis and results of surgical resection of superficial esophageal cancer is needed. Material and Method: Pattern of lymph node metastsis and depth of tumor invasion were studied retrospectively from 44 patients with early esophageal cancer who underwent radical resection of the tumor from December, 1995 to August, 2001. Result: Lymph node metastasis was found in 10 patients (22.7%) out of total of 44 patients. Lymph node metastasis was found in 0% (0 of 3), 0% (0 of 4), 50% (2 of 4), and 24.24% (8 of 33) of tumors that invaded the intraepitherium, lamina propria, muscularis mucosa, and submucosa respectively. Anatomically distant lymph node metastases were found more frequently in recurrent laryngeal nerve node(5 cases of 10 patients) and in intraperitoneal node (8 cases of 10). than intrathoracic node (3 cases of 10). There was no operative mortality, however, there were 1 hospital death in patient with lamina propria cancer, 1 late death in patient with submucosal cancer. Three-year survival rates (except hospital death) were 100% in mucosal cancer and 97.0% in submucosal cancer (p>0.05), and 100% in the node negative group and 90.0% in the node positive group (p>0.05). Conclusion: The survival rate of superficial esophageal cancer patient who was recieved operative resection was excellent. But, lymph node metastasis were found in superficial esophageal cancer, even in esophageal cancer limited to the muscularis mucosa. Systemic lymph node dissection which includes recurrent laryngeal nerve nodes and intraperitoneal nodes was recommended for favorable outcome in superficial esophageal cancer.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.4
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• pp.203-210
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• 2017

In this paper, we propose an effective neural network model for image caption generation and model transfer. This model is a kind of multi-modal recurrent neural network models. It consists of five distinct layers: a convolution neural network layer for extracting visual information from images, an embedding layer for converting each word into a low dimensional feature, a recurrent neural network layer for learning caption sentence structure, and a multi-modal layer for combining visual and language information. In this model, the recurrent neural network layer is constructed by LSTM units, which are well known to be effective for learning and transferring sequence patterns. Moreover, this model has a unique structure in which the output of the convolution neural network layer is linked not only to the input of the initial state of the recurrent neural network layer but also to the input of the multimodal layer, in order to make use of visual information extracted from the image at each recurrent step for generating the corresponding textual caption. Through various comparative experiments using open data sets such as Flickr8k, Flickr30k, and MSCOCO, we demonstrated the proposed multimodal recurrent neural network model has high performance in terms of caption accuracy and model transfer effect.