• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.3-4
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• 2010

다층퍼셉트론의 구조를 결정할 때 중간층 노드 수를 정하는 부분이 성능에 큰 영향을 미친다. 이 논문에서는 처음에 중간층 노드수를 임의로 크게 설정한 다음, 학습의 진행에 따라 중간층 노드 수를 축소시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 중간층 노드들 간의 상관관계를 활용한 방법으로 이전의 방법들보다 훨씬 간단하다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.99-99
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• 2013

나노결정질 다이아몬드(Nanocrystalline Diamond: NCD) 박막은 고경도와 낮은 마찰계수를 가지고 있어 초경합금이나 고속도강과 같은 절삭공구 위에 코팅하여 공구의 성능 향상을 도모하려는 노력이 있어 왔다. 그러나 NCD 박막의 잔류응력이 크고, 초경합금과 철계 금속에 NCD가 증착되지 않는다는 문제점이 있다. 따라서 잔류응력 완화와 다이아몬드 핵생성을 위하여 제3의 중간층 재료가 필요하다. 본 연구에서는 W과 Ti을 중간층으로 하여 초경합금(WC-Co)과 고속도강(SKH51)에 NCD 박막을 코팅하고 기계적 특성을 비교하였다. 초경합금 또는 고속도강기판 위에 W 또는 Ti 중간층을 DC magnetron sputter를 이용해 각 1 ${\mu}m$의 두께로 증착하고 그 위에 MPCVD (Microwave Plasma Chemical Vapor Deposition)를 이용해 NCD 박막을 2${\mu}m$의 두께로 코팅하였다. FESEM을 이용하여 표면과 단면의 형상을 관찰하였고, XRD와 Raman spectroscopy를 통해 NCD 박막의 결정성을 확인하였다. 그리고 tribology test를 실시하여 코팅된 박막의 내마모성을 비교하였으며, Rockwell C indentation test를 이용하여 밀착력을 비교하였다. 초경합금에 적용 시, W이 Ti보다 중간층으로서 더 우수한 것으로 나타났으며 이는 열팽창계수 차이에 의한 잔류응력의 차이에 의한 것으로 여겨진다. 중간층 두께에 따른 박막의 기계적 특성 변화를 알아보기 위해 W 중간층의 두께를 1, 2, 4 ${\mu}m$로 변화를 주었다. 중간층 두께가 2 ${\mu}m$ 이상일 때 박막의 밀착력이 증가되는 것으로 나타났다. 고속도강 위에 같은 방법으로 1 ${\mu}m$의 W 또는 Ti 중간층 위에 2 ${\mu}m$의 NCD 박막을 코팅한 시편들은 초경합금에 코팅한 것과 달리 두 시편 모두 낮은 밀착력을 나타내었다. 열팽창계수 차이에 의한 잔류응력을 완화하기 위해 고속도강에 W/Ti 복합박막을 중간층으로 Ti, W순으로 각각 1 ${\mu}m$ 두께로 증착 후 그 위에 NCD 박막을 2 ${\mu}m$ 두께로 코팅 한 후 특성을 비교하였다. Ti/W 복합 중간층 위에 코팅된 NCD 박막의 밀착력이 W 혹은 Ti 단일 중간층에 코팅된 박막에 비해 우수한 것으로 나타났다. 그러나 실제 공구에 적용하기에는 박막의 밀착력 개선이 요구되며 이를 위해서 더 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2016.11a
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• pp.100-100
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• 2016

물리기상증착방법 (Physical vapor deposition)에 의하여 합성된 천이금속 질화물 박막은 경도, 내마모성 등 절삭공구의 성능을 향상시키며, Ti-Al-N, Ti-Zr-N, Zr-Al-N, Cr-Si-N 등의 3원계 경질 박막에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 이중에서도 CrAlN 코팅은 높은 경도, 낮은 표면 조도 등의 우수한 기계적 특성 이외에 고온에서 안정한 합금상 형성으로 인하여 우수한 내열성을 보유하여 공구 코팅으로의 적용 가능성이 크다. 그러나 최근 공구사용 환경의 가혹화로 인하여 코팅의 내마모성 및 내열성 등의 물성 향상을 통한 공구의 수명 향상이 필요시 되고 있으며, 코팅에 적합한 중간층을 합성함으로써 공구 코팅으로의 적용 가능성을 높이는 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 CrAlN 코팅의 물성을 향상시키기 위해 CrAlN 코팅과 WC-Co 6wt.% 모재 사이에 CrN, CrZrN, CrN/CrZrSiN 등의 다양한 중간층을 합성하였으며, 중간층을 포함한 모든 코팅의 두께는 $3{\mu}m$ 로 제어하였다. 합성된 코팅의 미세조직, 경도 및 탄성계수, 내모성을 분석하기 위해 field emission scanning electron microscopy(FE-SEM), nano-indentation, ball-on-disk 마모시험기 및 ${\alpha}-step$을 사용하였다. 코팅의 내열성을 확인하기 위해 코팅을 furnace에 넣어 공기중에서 500, 600, 700, 800, 900, $1,000^{\circ}C$로 30분 동안 annealing 한 후에 nano-indentation을 사용하여 경도를 측정하였다. CrAlN 코팅을 나노 인덴테이션으로 분석한 결과, 모든 코팅의 경도(35.5-36.2 GPa)와 탄성계수(424.3-429.2 GPa)는 중간층의 종류에 상관없이 비슷한 값을 보인 것으로 확인됐다. 그러나, 코팅의 마찰계수는 중간층의 종류에 따라 다른 값을 보였으며, CrN/CrZrSiN 중간층을 증착한 CrAlN 코팅의 마찰계수는 0.34로 CrZrN 중간층을 증착한 CrAlN 코팅의 마찰계수(0.41)에 비해 낮은 값을 보였다. 또한, 코팅의 마모율 및 마모폭도 비슷한 경향을 보인 것으로 보아, CrN/CrZrSiN 중간층을 합성한 CrAlN 코팅의 내마모성이 상대적으로 우수한 것으로 판단된다. 이것은 중간층의 H/E ratio가 코팅의 내마모성에 미치는 영향에 의한 결과로 사료된다. H/E ratio는 파단시의 최대 탄성 변형율로써, 모재/중간층/코팅의 H/E ratio 구배에 따라 코팅 내의 응력의 완화 정도가 변하게 된다. WC 모재 (H/E=0.040)와 CrAlN 코팅(H/E=0.089) 사이에서 CrN, CrZrSiN 중간층의 H/E ratio 는 각각 0.076, 0.083 으로 모재/중간층/코팅의 H/E ratio 구배가 점차 증가함을 확인 할 수 있었고, 일정 응력이 지속적으로 가해지면서 진행되는 마모시험중에 CrN과 CrZrSiN 중간층이 WC와 CrAlN 코팅 사이에서 코팅 내부의 응력구배를 완화시키는 역할을 함으로써 CrAlN 코팅의 내마모성이 향상된 것으로 판단된다. 모든 코팅을 열처리 후 경도 분석결과, CrN/CrZrSiN 중간층을 증착한 CrAlN 코팅은 $1,000^{\circ}C$까지 약 28GPa의 높은 경도를 유지한 것으로 확인 되었고, 이는 CrZrSiN 중간층 내에 존재하는 $SiN_x$ 비정질상의 우수한 내산화성에 의한 결과로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.158-161
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• 2004

RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링하는 층이다. 즉, 이 충의 목적은 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들(homogenous cluster)로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 .것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 적용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크의 학습은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 입력층과 중간층 사이에 퍼지 C-Means 알고리즘이 수행되고, 두 번째 단계는 중간층과 출력층 사이에 지도학습이 수행된다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 실제 주민등록증에서 추출한 숫자패턴에 적용한 결과, 기존의 RBF네트워크 보다 학습 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2014.11a
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• pp.225-225
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• 2014

텅스텐 카바이드(WC) 모재와 CrZrN 코팅 사이의 밀착력을 향상시키기 위해 다양한 Cr-N 중간층이 합성되었다. 질소 분압을 조절하여 Cr-N 중간층 내의 질소 함량을 변화시켰으며, 그 결과 다양한 조성을 갖는 Cr-N 중간층이 합성되었으며 중간층의 물성이 변화하여 밀착력에 영향을 주었다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1282-1289
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• 2017

Since the study of deep convolutional neural network became prevalent, one of the important discoveries is that a feature map from a convolutional network can be extracted before going into the fully connected layer and can be used as a saliency map for object detection. Furthermore, the model can use features from each different layer for accurate object detection: the features from different layers can have different properties. As the model goes deeper, it has many latent skip connections and feature maps to elaborate object detection. Although there are many intermediate layers that we can use for semantic segmentation through skip connection, still the characteristics of each skip connection and the best skip connection for this task are uncertain. Therefore, in this study, we exhaustively research skip connections of state-of-the-art deep convolutional networks and investigate the characteristics of the features from each intermediate layer. In addition, this study would suggest how to use a recent deep neural network model for semantic segmentation and it would therefore become a cornerstone for later studies with the state-of-the-art network models.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• v.28 no.6
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• pp.467-474
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• 2003

복합레진에 의한 구치부 2급 와동의 수복에서 치은부 변연이 법랑-백아 경계 하방에 위치하는 경우 복합레진의 중합 수축에 의한 응력은 변연부의 폐쇄능력을 저하시키고 이로인한 미세누출은 2차적인 우식이나 술후과민증을 일으켜 임상에서의 성공을 위협한다. 본 연구에서는 2급 와동에서 복합레진으로 수복하기 전에 치은 변연부를 중합수축에 의한 응력을 완화시킬 수 있는 것으로 알려진 몇가지 재료들을 중간층으로 먼저 충전한 후 충전용 복합레진으로 충전한 뒤 치은부 변연에서 이들 중간층과 치질 사이의 미세누출의 정도를 비교하였다. 20개의 발거된 구치의 근, 원심면에 각각 상자 모양의 2급 와동을 형성하고 40개의 와동을 무작위로 10개씩, 4개의군으로 나누었다. 1군은 중간층의 수복없이 Clearfil SE Bond과 Clearfil AP-X로 충전하였으며 2, 3 및 4군은 중간층으로 각각 Revolution, Dyract그리고 FujiII LG를 먼저 충전한 후 1군과 동일한 방법으로 복합레진을 충전하였다. 충전된 시편은 열순환후 2% methylene blue 용액에 12시간 침잠시킨 후 색소의 침투도를 stereomicroscope로 관찰하였으며 실험결과는 Kruskal-Wallis non-parametric independent analysis 및 Mann-Whitney U test로 통계분석하여 다음의 결론을 얻었다. 1. 레진강화형 글라스아이오노머를 중간층으로 먼저 수복하고 복합레진으로 충전한 경우에서 더 적은 미세누출을 보였다(p<0.05). 2. 유동성 레진과 콤포머를 중간층으로 수복한 경우와 복합레진만으로 수복한 경우는 미세누출에 있어서 유의한 차이를 나타내지 않았다(p>0.05).

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.33-38
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• 2014

The FCM based hybrid RBF network is a heterogeneous learning network model that applies FCM algorithm between input and middle layer and applies Max_Min algorithm between middle layer and output. The Max-Min neural network uses winner nodes of the middle layer as input but shows inefficient learning in performance when the input vector consists of too many patterns. To overcome this problem, we propose a dynamic learning rate control based on fuzzy logic. The proposed method first classifies accurate/inaccurate class with respect to the difference between target value and output value with threshold and then fuzzy membership function and fuzzy decision logic is designed to control the learning rate dynamically. We apply this proposed RBF network to the character recognition problem and the efficacy of the proposed method is verified in the experiment.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.118-118
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• 2010

현재 반도체 제조 공정 중 많은 비중을 차지하는 식각 및 증착 공정에는 대부분 플라즈마를 사용하고 있으며, 이러한 반도체 장비내의 공정 부분품들은 수율과 생산성을 향상시키기 위하여 내플라즈마 특성이 우수한 세라믹 또는 세라믹 코팅막으로 구성되어 있다. 더욱이 최근에는 미세공정을 위해 고밀도 플라즈마 공정이 요구되면서, 노출된 세라믹 층이 침식되어 파티클이 떨어져 나오거나 모재와 세라믹 막 사이의 박리현상과 같은 심각한 문제들이 발생되고 있다. 따라서 보다 우수한 내플라즈마 특성을 갖는 세라믹 코팅 기술 개발이 시급한 실정이다. 현재 내플라즈마성 세라믹 코팅막 제조를 위한 코팅기술로서는 주로 용사법이 이용되고 있으나 기공률이 높고 치밀하지 못한 등의 문제점으로 인하여 사용수명이 짧다는 한계에 봉착하였다. 이에 본 연구에서는 상온에서 치밀하고 고속으로 세라믹 후막 형성이 가능한 Aerosol Deposition (AD)법과 AD법의 단점인 edge, corner, hole에서 코팅이 잘 안 되는 점을 보완할 수 있는 Arc Plasma Anodizing (APA)법을 조합하여, 상용화된 Al 모재위에 APA법을 사용하여 $Al_2O_3$ 후막 중간층을 형성한 뒤 그 위에 AD법으로 치밀한 $Al_2O_3$ 후막 성막함으로써 내 플라즈마 향상을 위한 새로운 개념의 제조기술개발을 시도하였다. 이를 위해 우선 Al 모재 위에 APA를 사용하여 중간층인 $Al_2O_3$막을 제조하였으며, 중간층의 두께에 따른 특성을 확인한 결과, $Al_2O_3$중간층의 두께가 두꺼워질수록 표면조도가 증가함을 확인 할 수 있었다. AD법으로 $Al_2O_3$중간층 위에 치밀한 $Al_2O_3$막을 제조하는데 있어 중요인자를 확인하기 위해, AD법으로 중간층 위에 $Al_2O_3$막을 제조한 후 성막특성을 관찰하였다. 그 결과, 중간층의 표면조도가 $0.8-1\;{\mu}m$인 경우에는 수 ${\mu}m$의 두께로 성막 되었으나, 표면조도가 $1\;{\mu}m$ 이상인 $Al_2O_3$중간층 위에서는 성막 되지 않았다. 이를 통해 AD법으로 치밀하고 두꺼운 $Al_2O_3$ 후막을 $Al_2O_3$중간층 위에 성막하기 위해서는 표면조도가 중요인자임을 확인하였다.