• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.4
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• pp.423-429
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• 1998

Human pharynx is unique, acting as a complex interchange between the oral cavity and esophagus, and between the nasal cavity and lungs. It is actively involved in the transport of food and liquid, producing the forces that guide that bolus into the upper esophagus and away from the adjacent larynx and lungs. This study intended to develop a biomechanical model of the human pharynx, utilizing Finite Element Method(FEM). Within each model changes in cross sectional intralumenal area were calculated and compared with the area from the computer-generated FE model. Area matching allowed estimation of intraluminal pressure gradients during swallow. The estimated pharyngeal pressure gradient varies from one region to another. The estimated pharyngeal pressure gradients showed different patterns for upper four levels and lower four levels. The contraction velocity for upper four levels is much higher than lower four levels. The higher contraction velocities and pressure gradients in the upper levels are consistent with the bolus velocities required for efficient swallow.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.2
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• pp.15-23
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• 2022

In the field of patents, as NLP(Natural Language Processing) is a challenging task due to the linguistic specificity of patent literature, there is an urgent need to research a language model optimized for Korean patent literature. Recently, in the field of NLP, there have been continuous attempts to establish a pre-trained language model for specific domains to improve performance in various tasks of related fields. Among them, ELECTRA is a pre-trained language model by Google using a new method called RTD(Replaced Token Detection), after BERT, for increasing training efficiency. The purpose of this paper is to propose KorPatELECTRA pre-trained on a large amount of Korean patent literature data. In addition, optimal pre-training was conducted by preprocessing the training corpus according to the characteristics of the patent literature and applying patent vocabulary and tokenizer. In order to confirm the performance, KorPatELECTRA was tested for NER(Named Entity Recognition), MRC(Machine Reading Comprehension), and patent classification tasks using actual patent data, and the most excellent performance was verified in all the three tasks compared to comparative general-purpose language models.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.37 no.5
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• pp.47-63
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• 2021

Recently, the demand for three-dimensional (3D) underground maps from the perspective of digital twins and the demand for linkage utilization are increasing. However, the vastness of national geotechnical survey data and the uncertainty in applying geostatistical techniques pose challenges in modeling underground regional geotechnical characteristics. In this study, an optimal learning model based on multi-layer perceptron (MLP) was constructed for 3D subsurface lithological and geotechnical classification in Seoul, South Korea. First, the geotechnical layer and 3D spatial coordinates of each borehole dataset in the Seoul area were constructed as a geotechnical database according to a standardized format, and data pre-processing such as correction and normalization of missing values for machine learning was performed. An optimal fitting model was designed through hyperparameter optimization of the MLP model and model performance evaluation, such as precision and accuracy tests. Then, a 3D grid network locally assigning geotechnical layer classification was constructed by applying an MLP-based bet-fitting model for each unit lattice. The constructed 3D geotechnical layer map was evaluated by comparing the results of a geostatistical interpolation technique and the topsoil properties of the geological map.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.26.3-27
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• 2009

한 기의 영상레이더 위성을 이용하여 동일한 촬영지역에 대해 적절한 기선벡터(Baseline)을 유지하는 두 장(scene)의 영상을 획득하여 그 지역의 정밀 표고차를 추출하는 레이더 간섭계(Interferometry) 임무를 수행하기 위해서는 반복지상궤적을 유지하도록 위성의 궤도를 주기적으로 조정해 주어야 한다. 이 연구에서는 반복지상궤적 유지 정밀도를 극대화시키기 위하여 최적의 기준궤도를 생성하고 이를 유지하기 위한 속도증분 및 궤도 조정 일정을 산출할 수 있는 궤도최적화 S/W 를 개발하였다. 이 연구의 최적 궤도 설계 문제는 다음과 같다. "시작시간 $T_0$에서 초기 접촉궤도 상태벡터 (ECEF 위치 및 속도벡터) $x_0$이고, 지상궤적반복주기 p 이후의 시간 $T_0+p$에서도 초기 접촉궤도 상태벡터와 동일한$x_0$가 되도록 궤도를 유지하려고 할 때, 여명 궤도(dawn-dusk and sun-synchronous orbit)에서 운영되는 위성의 연료소모(또는 속도증분)를 최소화시키는 가상의 궤도조정(maneuver) 횟수, 시기, 크기를 찾아라." 이 연구에서는 궤도최적화 문제를 풀기 위하여 GRACE 중력모델(GGM02C)이 적용된 수치적 방법의 위성궤도예측 알고리즘을 시스템 설계에 적용하였고, 매개변수 최적화 방법 중 구속조건이 있는 비선형 최적화 기법의 하나인 연속 2차 계획법(sequential quadratic programming)을 사용하여 해를 구하였다. 개발된 궤도최적화 S/W의 성능을 분석하기 위하여 고도 550km의 여명궤도를 돌며 지상궤적반복주기가 28일인 영상레이더 위성에 대해 적용하였다. 해석 결과를 통해, 비록 시스템의 비선형이 큼에도 불구하고 최소의 속도증분으로 정밀한 반복지상궤적이 유지됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.1
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• pp.15-20
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• 2017

The main purpose of the ball valve ball is to be moved by the rotation of the stem when fully open or completely closed. In this study the heat of the initial model, which used a structure interaction analysis technique, tried to examine the structural safety of the high temperature for the ball valve. In the initial model the stress of the exiting sheet was more than the yield strength. We selected two design shapes with variables of length and thickness for the optimization of the sheet. The Kriging interpolation method was applied to a meta-model-based optimization technique. As a result, it was possible to find a thickness and length for the sheet within the yield strength. This was done by measuring the value of the capacity coefficient of the valve and evaluating the performance of the ball valve.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.22 no.3
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• pp.21-27
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• 2018

In this paper the laminate design parameters are researched to maximize the performance index of a composite pressure vessel. To maximize the performance index, the three design variables that the thickness of each of helical and hoop layers and the length of hoop layer are considered under the assumption of fixed internal space. To optimize the variables, the response surface method is introduced for construction of the surrogate model and the ANOVA(analysis of variance) is performed to evaluate the effects of the variables. The optimization problem is formulated to maximize performance index under the burst pressure constraint. To verify the effectiveness of the research, numerical analyses are performed for the optimum model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.458-460
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• 2019

최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.2
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• pp.115-127
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• 2020

In this paper, a sustainable close-loop supply chain (SCLSC) model is proposed for effectively managing the production, distribution and handling process of mobile phone. The proposed SCLSC model aims at maximizing total profit as economic factor, minimizing total CO₂ emission amount as environmental factor, and maximizing social influence as social factor in order to reinforce sustainability in it. Since these three factors are represented as each objective function in modeling, the proposed SCLSC model can be taken into consideration as a multi-objective optimization problem and solved using a hybrid genetic algorithm (HGA) approach. In numerical experiment, three different scales of the SCLSC model are presented and the efficiency of the HGA approach is proved using various measures of performance.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.432-436
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• 2007

본 연구의 목적은 3차원 풍력터빈 블레이드 최적형상설계를 위한 실용적이고 효율적인 설계 과정을 구현하는 것이다. 국내 연안의 해상풍력에 적용하기 위해서 통계적 모델을 이용하여 풍황 자료를 분석하였다. 설계에 관련된 많은 수의 설계변수를 효과적으로 관리하기 위해서 설계과정은 운용조건 최적화와 블레이드 형상설계의 2단계로 구성하였다. 실험계획법에 의해 추출된 각 운용조건점은 형상설계를 위한 입력값으로 제공된다. 형상설계 단계에서는 최소에너지손실 조건과 결합된 BEMT를 이용하여 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 블레이드 단면 익형은 NREL S830을 이용하였고, 익형의 공력성능은 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 설계된 블레이드 형상의 성능해석을 수행하고 그 결과를 바탕으로 반응면을 구성하였다. 좀 더 나은 성능을 가진 블레이드 형상을 찾기 위해서 초기설계공간에서 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 운용조건 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 연평균발생에너지를 최대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 제시된 최적설계과정은 풍력터빈블레이드 개발에 실용적이고 신뢰성 있는 설계툴로서 사용이 가능하다.