• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.110-113
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• 2019

본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.2089-2090
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• 2011

본 논문에서는 MOF 소손시 비오차 발생으로 인한 전력사용량에 미치는 영향을 분석하기 위해 비오차를 측정하였다. 현재 MOF 고장건수는 전체파급고장의 약 10%이상 발생되고 있으며, 현장 순회시험을 통해 2009년 68건, 2010년 156건을 적출하였다. 이러한 MOF의 고장은 대부분 내부 CT 권선소손에 의해 발생되며, CT의 1차코일 또는 2차코일 단락시 유형별로 실험을 통해 비오차를 분석하였다. 특히 3상 수전고객은 ${\Delta}$-Y결선방식으로 MOF 정상시 불평형 전류는 중성선의 전류가 발생되지 않으나, MOF 이상시 중성선에 이상전류가 발생된다. 따라서 중성선의 이상전류를 측정하여 MOF 이상유무 판정 및 과부족 계량 오차 판정을 하기 위한 자료로 활용하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제7권1호
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• pp.45-53
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• 1995

목적 : 뇌정위 방사선수술은 AVM(ateriovenous malformation)이나 작은 크기의 종양에 1회에 고선량의 방사선을 조사하는 기술이다. 선형가속기를 이용한 방사선 수술을 하기 위하여 최근 본원에 설치한 Philips SL 75-5 선형가속기와 isocentric sub system(ISS)에 의한 뇌정위 방사선 수술에 있어서 표적의 위치선정과, gantry와 couch의 회전시 기하학적 오차가 중요시 되는데 isocentric sub system의 오차를 분석 하였다. 대상 및 방법 : 방사선원으로는 Philips SL 75-5 선형가속기의 5MV 광자선을 사용하였고, 원형의 작은 광자선속을 위하여 isocenter에서의 직경이 26mm인 secondary cone을 gimbal baaring에 삽입하여 사용하였다. 표적의 크기와 좌표를 정하기 위하여 CT나 angio localizer를 이용하고, 표적좌표 선정을 위하여 BRW phantom base와 target pointer를 이용하여 임의의 BRW-coordinator를 바꾸어 가면서 gantry angle와 ISS head 각도를 임의로 바꾸어 가면서 film에 방사선을 조사하였다. 흑화된 film을 view box 위에 놓고 광학판독기구로 film 가장자리의 오차를 scale 확대경으로 측정하여 오차를 분석하였다. 결과 : 표적좌표 선정의 정확도를 확인하기 위하여 임의의 표적좌표에 gantry의 10개각도 ISShead의 10개각도에서 각각 광자선을 조사시켜 film을 이용하여 오차를 측정한 결과 collimator cone의 직경이 26mm일때 전체 평균오차가 0.219+-0.03mm이었다. 결론 : Isocentric sub system은 gantry head와 ISS arm 사이에 gimbal bearing이 있어서 이 부위를 flexible하게 연결함으로 gantry의 회전에 무관하게 정확한 isocenter를 유지시켜 주고 ISS head는 couch와 독립되어 움직이므로 isocentric sub system isocenter의 오차를 최대한 줄일수 있음을 알았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.175-180
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• 2016

광기전공학 기술이 융합된 광학계의 발달은 광학계를 구성하는 부품의 표면이 비구면 또는 자유곡면으로 진화하고 있다. 본 논문에서는 광학식 자유곡면의 국부영역으로부터 직교하는 2방향의 곡률을 정의하여 전체 형상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 8.4 m 자유곡면 형상을 가진 반사거울에 구현된 알고리즘을 적용한 결과 형상 복원 최대오차 0.065 nm, 평균제곱근 오차 0.013 nm로 복원됨을 확인하였다. 프루브의 위치오차 발생에 대한 노이즈 민감도를 해석한 결과, 2 mm 오차에 대해서도 형상복원 최대오차 30 nm, 제곱평균제곱근 오차 8.7 nm로 위치 오차에 매우 둔감한 알고리즘임을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.79-84
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• 2005

현재 위성영상 센서모형화의 정확도에 관한 연구는 자료의 전체적인 오차크기를 추정하는데 초점이 맞추어져 있다. 이러한 유형의 오차평가는 오차의 정량적인 크기만을 고려한 것으로 오차의 분포 특성을 해석할 수 없다는 한계점을 안고 있다. 위성영상 센서모형화 결과의 수치적 평가는 오차의 분포 특성의 부재로 위성영상 모형화 결과의 신뢰성이 떨어지게 된다. 본 연구를 통해 오차의 크기를 잘 표현할 수 있는 RMSE와 더불어 오차의 방향성 계수를 산정함으로써 오차의 분포 특성을 확인할 수 있었다. 또한 방향성 계수가 1에 가까울수록 특정 계통오차가 있으며 0에 가까울수록 우연오차가 있음을 확인 할 수 있어 오차의 방향성 분석을 통하여 오차를 감소시킬 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권2호
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• pp.39-49
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• 2000

본 논문에서는 다중 클래스 데이터를 위한 특징 추출 방법을 최적화하는 기법을 제안한다 제안된 특징 추출 기법은 분류 오차에 기반한 방법으로 특징 공간(feature space)을 탐색하여 가우시안 최대우도 분류기 (Gaussian ML Classifier)의 분류오차(classification error)가 최소가 되도록 하는 특징벡터 집합을 구하는 방법이다 제안된 방법은 임의의 초기 특징벡터를 설정한 후 steepest descent 알고리즘을 적용하여 분류오차가 감소하는 방향으로 초기벡터를 갱신시킨다 본 논문에서는 순차탐색 및 전체탐색 두 가지의 방법을 제안하며 순차탐색은 추가로 특징벡터를 구하는 경우 이미 구해진 특징벡터를 포함하여 최소의 분류오차를 얻을 수 있는 특징벡터를 구한다 반면에 전체탐색 방법은 추가의 특징벡터를 구할 경우 새로운 초기 특징벡터 집합을 설정하여 이미 구해진 특징벡터를 포함하는 제약을 받지 않는다. 실험결과 제안된 두 가지 방법은 기존의 특징추출 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제17권1호
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• pp.84-88
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• 1999

목적 : 정위방사선치료에서 디지털화재구성사진(Digitally Reconstructed Radiograph, DRR)과 조사문사진을 비교함으로써 환자의 치료위치를 직접 확인할 수 있는 방법을 개발킨 1명의 하고자 한다. 대상 및 방법 : 분할정위방사선치료를 위해 thermoplastic mask 틀에 고정시환자를 대상으로 4회 촬영한 전후 방향(AP) 및 측면 방향(lateral)에 대한 조사문사진과 DRR을 비교하였다. 치료위치 setup 후에, 혈관조영용 표적조준기와 같은 fiducial marker가 부착된 표적조준기를 정위수술용 틀에 부착한 후 치료용 원형 콜리메이터의 설치 전과 후에 겹조사 방식으로 촬영하여 전후방향 및 측면 방향의 조사문사진을 얻었다. 병변 및 중요 장기와 fiducial marker의 위치를 합성시킨 DRR 영상을 만들어 조사문사진과 동일한 확대율 및 크기로 투명 필름에 인쇄하여 비교하였다. 이로부터 DRR과 조사문사진상에 표시된 해부학적 구조와 치료중심점의 거리 오차(전체 치료 오차), 해부학적 구조와 fiducial marker간의 오차(환자고정 오차), 그리고 치료중심점과 fiducial marker간의 오차(치료조준 오차)를 각각 구하였다. 결과 : 치료조준 오차는 각각 1.5$\pm$0.3mm(AP), 0.9$\pm$0.3mm(lateral) 이었고, 환자고정 오차는 1.9$\pm$0.5mm(AP), 1.9$\pm$0.4mm(lateral), 그리고 전체 치료 오차는 AP 상에서 1.6$\pm$0.9mm, lateral 상에서 1.3$\pm$0.4mm 이었다. 또한 AP와 lateral 오차로 인해 발생될 수 있는 3차원 공간상의 최대 가능 오차($\sqrt{(\DeltaAP)^{2}+ (\Delta$Lat)^{2}$)는 치료조준 오차가 1.7$\pm$0.4mm, 환자고정 오차가 2.6$\pm$0.6mm, 그리고 전체 치료 오차는 $2.3\pm0.7mm$로 나타났다. 결론 : DRR 영상을 재구성하는 프로그램을 개발하였으며, DRR 영상을 조사문사진과 비교함으로써 정위방사선치료에서 직접적인 치료위치 확인이 가능하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1991년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.59-67
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• 1991

공작기계의 정밀도는 가공물의 최종 치수 정밀도와 직접적으로 연계되는 공작기계의 전체적 성능 평가를 위한 주요인자 중의 하나이다. 공작기계 위치 결정 정밀도에가장 큰 영항을 주는 인자로서는 이송계의강성, Back lash, 안내면의 습동저항 그리고 이송 계의 자세변화등이 해당된다. 본 연구에서는 이송나사로구동되는 CNC 원통 연삭기의 숫돌대(Wheel Head)축 이송 구동계의 오차발생 요인에 대해 실험적인 검토를 수행하였다. 이를 위하여 이송 구동계의 정강성에따른 영향과 이송 안내면의 각운동에 의한 위치정밀도 영향 및 위치 검출 장치의 종류에 따른 위치오차의 재현성(Repeatatility)의 유무를 레이 저 간섭계를 이용한 정밀 측정을 통하여 비교 검토함에 의해 이송 오차를 최소화 시킬 수 있는 CNC 공작기계이송 구동축 설계의 기본 방향을 마련하는데 역점을 두고 연구를 수행하게 되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2830-2832
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• 1999

신경망은 선형 시스템 뿐 만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1581-1582
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• 2006

본 논문은 그루빙(grooving), 타이닝(tining), 텍스쳐(texture) 등의 포장도로의 표면 상태를 차량에 장착된 고성능의 레이저 변위센서를 사용하여 주행 중에 정밀하게 측정하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 논문에서는 전체 시스템을 설계 및 시험제작 하였으며, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 이용한 실내 실험 및 시험도로에서의 실제 도로 표면 측정 실험을 실시하였다. 실내 포장도면 모사장비를 이용한 실험 결과 타이닝 폭 오차 2%, 깊이 오차 4%(60km/h)를 얻었으며, 실외에서 차량에 레이저센서를 장착 후 측정한 실험에서는 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5% (50km/h)가 측정되었다. 이러한 실험 결과를 토대로 시험도로 상의 실제 도로 표면 측정 실험에서는 25mm, 18mm, 26mm, 그리고 임의의 간격의 횡 방향 및 종 방향 타이닝을 측정하였고 이를 확인하였다.