• 전기전자학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.225-233
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• 2008

본 논문에서는 고속 무선데이터 통신을 위하여 구형공진기와 SIOS를 사용하여 삽입손실이 작고, 차단특성이 아주 좁고, 광대역 특성을 갖는 마이크로스트립 대역통과필터를 연구하였다. 계단 임피던스 스터브는 일반 0.25${\lambda}$보다 30%의 길이를 줄일 수 있고, 또한 스터브의 임피던스의 크기를 변경할 수를 줄일 수 있는 장점이 있음으로 필터의 특성 개선에 적용할 수 있다. 본 논문의 객관성을 입증하기 위해서 최적화된 광대역 대역통과 필터를 구현하였다. 전송선로 모델을 사용하여 계산한 주파수 특성 결과는 실험값과 아주 잘 일치하였다. 구현된 필터의 모드발생스터브에 의하여 발생한 극점은 저 주파수 대역에서 3.610GHz, 4.265GHz, 고주파수 대역에서 8.494GHz, 9.056GHz이다. 필터의 3dB 대역폭은 58%(3.695GHz)이고, 삽입손실은 0.37dB, 30dB이고, 차단특성은 저 주파수 대역에서 237MHz, 고주파수대역에서 234MHz이다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.47-61
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• 2007

기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.487-501
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• 2020

이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T₀를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권1호
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• pp.13-20
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• 2005

지상 및 우주 천체 망원경용 비구면 반사경면 초기 제작공정에는 고정입자 휠을 사용하는 연삭이 있다. 본 연구에서는 매 연삭 가공 이전에 설정한 목표 표면조도를 달성할 수 있도록 입력 연삭변수들을 결정하고, 표면 가공오차를 추적하며 , 가공 경과시간을 최소화하는 새로운 연삭공정을 개발하였다. 특별히 이 공정 기법은 이전 연삭 가공 작업시 까지 수집된 입력 변수 및 가공 결과 표면조도 자료를 다 변수 회귀분석 방법에 대입하여 목표 표면조도에 따른 최적 연삭가공 입력변수를 매 가공 작업 시 진화적으로 제시하는 지능형 공정 조절 능력을 갖추고 있다. 개발된 공정기법과 초정밀 컴퓨터 수치제어 연삭기를 사용하여 $96.1\~65.0nm(Ra)$ 범위 의 목표 표면조도를 갖는 제로듀어 소재에 대하여 10회 가공 실험을 수행 한 결과 $=-0.906{\pm}3.38(\sigma)nm(Ra)$의 가공 정밀도를 달성하여, 지능형 연삭공정의 효율을 입증하였다. 이러한 연구결과는 천체망원경용 반사경면 연삭 가공 시 정성적 경험에 의존하여 가공하는 기존 기술을 극복하고 정량적 수치 모형에 의하여 가공소요시간 최소화 및 나노미터 급 표면조도를 달성하는 진화형 공정 최적화 기술의 확립이라는 의의를 가지고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.640-647
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• 2016

형광 간섭 현상을 최소화시켜 상대적으로 민감한 측정이 가능한 aequorin기반 luminescence기술은 $G_{{\alpha}16}$ 단백질 도입을 통해 세포 내부의 칼슘 이동 신호를 감지하여 G 단백질 결합 수용체(G protein-coupled receptor, GPCR)의 기능 분석을 가능하게 하는 세포 기반 분석 기술로 수용체 및 G 단백질 유전자 전달의 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구를 위해 corticotropin releasing factor receptor subtype 2(CRF2) 수용체를 모델 시스템으로 CRF2와 $G_{{\alpha}16}$ 단백질이 구축된 세 가지 안정화 세포주를 제작하였고, 이들을 이용한 서로 다른 세 가지 조건의 임시 발현 세포주에서 작용제(sauvagine)와 길항제(K41498)의 반응성을 분석하여 최적의 유전자 전달 방법을 도출하고자 하였다. 그 결과 sauvagine 및 K41498의 농도에 따른 반응에서 CRF2-$G_{{\alpha}16}$ 안정화 세포주가 임시 발현 세포주보다 10배 이상의 유효신호 비율을 나타내었고(z'=0.77) 임시 발현 세포주의 경우 $G_{{\alpha}16}$의 안정화 발현 이후에 CRF2를 전달하는 경우가 다른 임시 발현 조건보다 2배 이상 높은 효율을 보였다(z'=0.84). 따라서 임시 유전자 전달 기술을 GPCR 세포 기능 분석 시스템에 활용할 경우 $G_{{\alpha}16}$ 단백질에 대한 안정화 세포주를 우선적으로 구축하고, 목표하는 다양한 수용체들을 단계적으로 발현시키는 것이 최선의 방법이라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1727-1731
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• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리
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• 제3권3호
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• pp.161-174
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• 2000

베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권7호
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• pp.69-78
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• 2004

본 논문에서는 역해석 방법 중 직접법의 성능에 큰 영향을 미치는 최적화 과정을 인공지능의 한 기법인 유전자알고리즘을 이용하여 역해석 프로그램을 구성하였다. 유전자 알고리즘 및 역해석 기법의 효용성을 검증하기 위하여 과거 역해석 연구 사례 중의 하나인 Gens et al(1987)과 동일한 암반조건을 가진 모델에 대한 역해석을 실시하여 그 결과를 비교${\cdot}$검토하였다. 경부고속철도 터널 현장의 내공변위 및 천단침하에 대한 계측자료로부터 최종 내공변위의 예측함수를 결정하는 방법으로 터널의 총 변위를 분석하였다. 이를 역해석에 필요한 입력자료로 활용하여 역해석을 실시하고 터널 주변 암반의 거동을 반영할 수 있는 지반의 특성치를 구하였다. 각 현장 시험에서 얻어진 지반의 특성치와 비교한 결과 본 연구에서 적용된 유전자 알고리즘을 이용한 역해석 방법이 유의한 수준의 결과를 도출하고 있다는 사실을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.473-476
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• 2007

RSSI 방법에 의한 모바일 사용자의 위치확인은 최근에 매우 주목을 받는 연구영역이지만, 모바일사용자에 의해 쉽게 변화하는 RSSI의 신호전파특성의 복잡성 때문에 여전히 문제가 많은 부분으로 남아있다. 따라서 본 연구에서는 분할기반의 선형 보간법이 이러한 복잡한 환경에서의 무선신호의 활발한 변화패턴을 안정시키기 위해 제안되었다. 제안된 최적화 알고리즘은 IEEE802.15.4 표준에서 운영되는 현재의 무선 위치인식(CC2431, 칩콘사, 노르웨이) 알고리즘에 추가의 형태로 제안되었다. 첫단계는 다른 정적 위치에서의 RSSI값이 모아지고 정해진 거리에 대한 평균값과 표준편차를 얻기 위한 단계를 거치는 캘리브레이션 모델로 구성된다. RSSI 평탄화알고리즘은 사용자가 움직일 때 각 레퍼런스노드에서 받는 무선신호의 동적변동을 최소화하기 위해 제안되었다. 거리는 첫 번째 단계에서 얻어지는 분할공식을 사용하여 계산되어진다. RSSI값이 하나의 분할보다 크게 떨어지는 경우에는, 확률적 접근방법에 의해서 그 거리가 결정된다. 각 거리에 대한 거리확률분포함수가 계산되고 특별한 RSSI에서 가장 높은 함수값이 거리로 결정되게 된다. 마지막으로 각 레퍼런스 노드로부터 얻어진 거리를 사용하여 삼각측량 알고리즘이 사용되어서 위치 가 결정되게 된다. 실험 결과 제안된 알고리즘에 의해 계산된 위치는 위치추적을 위한 알고리즘으로 매우 가능성있는 결과를 제시하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권1호
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• pp.20-26
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• 2007

목적 : 본 연구는 3 T MRI 장비에 적합한 동물영상용 솔레노이드 (solenoid) 코일을 개발하고 최적화한 후, 실제 동물모델에 대한 영상을 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 대상 및 방법 : 솔레노이드 코일은 반경 4 cm, 길이 10 cm의 아크릴 구조물에 너비 2 cm, 두께 0.05 cm, 길이 10 cm의 구리테잎으로 3번 감긴 형태로 제작하였고, 구리테잎을 감을 때는 실린더 축과 수직이 되도록 감았으며 테잎간의 간격은 2 cm로 하였다. 축전지(capacitor)는 2-100 pF사이의 용량을 이용하였고, 코일은 수신 전용으로서 디자인되었다. 결과 : 개발된 솔레노이드 코일의 신호대 잡음비 (Signal to Noise Ratio; SNR)는 CuSO4수용액 팬텀(CuSO4; 0.7 g/L)에서 985, 쥐 (rat)를 이용한 동물실험에서 995이었고, Qfactor는 unload된 경우 203-206, load된 경우 84-89정도로 측정되었다. 솔레노이드 코일을 이용하여 획득한 영상은 상대적으로 해상도 (resolution)가 높았으며, 코일 시뮬레이션(simulation)을 통해서 얻은 RF field의 균질성 (homogeneity) 또한 매우 우수하였다. 결론 : 본 연구를 통하여 고자장 3T MRI 장비에서 쥐와 같은 작은 동물의 영상을 획득할 때 솔레노이드 코일을 사용하면 보다 향상된 영상의 대조도, 해상도, 선명도를 얻을 수 있는 가능성을 확인 할 수 있었다.