• 대한방사선치료학회지
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• 제17권2호
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• pp.105-111
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• 2005

목 적 : 방사선 치료의 성적 향상과 안정성, 정확성을 위해 시행되고 있는 정도관리는 치료과정의 오류를 사전 점검하기 위해 무엇보다 우선되어야 할 항목이다. 최근 방사선 치료기술이 3차원적으로 다양화되면서 정도관리의 중요성이 증대되고 있으며, 일일 정도관리 시 업무능률 향상을 위하며 체계적이고 신속한 방법이 요구되었다. 이에 본원에서는 일일 점검항목을 동시에 확인할 수 있는 Device를 자체 제작하여 그 효율성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 출력선량, laser alignment, field size, SSD indicator 점검을 한 번의 set up으로 시행할 수 있도록 device의 전면중앙 아크릴판 (가로 $30{\times}$ 세로 $30cm^2$)의 2 cm 깊이에 반도체 검출기를 삽입하였다. 상단에 $10{\times}10,\;20{\times}20cm^2$의 정방형 표시를 하여 field size를 확인할 수 있게 하였으며, 좌우 측면에 수직교차선이 표시되어있는 $30{\times}20cm^2$의 아크릴판을 부착하였다. 본 device를 4개월(2005. $2{\sim}5$월) 동안 본원에 설치되어 있는 4대의 선형가속기 일일 정도 관리에 사용하여 오차 점검의 편리성과 업무의 효율성에 관해 적용해 보았다. 결 과 : 측정과정이 간편하고 소요시간이 5분 정도로 기존($10{\sim}15$분)보다 단축되어 일일점검의 효율성이 향상되었고, 출력선량측정은 각 Energy별로 ${\pm}2%$이내였으며, laser, field size, SSD indicator는 ${\pm}1mm$이내의 범위에서 측정되었다. 결 론 : 일일 점검의 소요시간 단축으로 인하며 업무능률이 향상되었고 일일 정도관리 기록을 바탕으로 월간, 연간 정도 관리 기초 자료로써의 활용이 가능하였다. 또한 제작된 Daliy Check Device는 상품화된 고가의 측정 장비를 대체함으로써 비용절감 효과를 얻을 수 있었으며, 사용자의 편의 개선을 위한 장치 재질의 견고성 및 가벼운 소재의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권1호
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• pp.71-79
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• 1998

목적 : 비 상업용 3차원 컴퓨터치료계획시스템인 Plunc의 구축 사례를 소개하고 이의 임상적용 가능성에 대하여 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 미국 North Carolina 대학에서 개발된 3차원 치료계획시스템인 Plunc의 소스코드를 제공받아, PC용 Unix인 Linux 환경의 Pentium Pro 200MHz(128MB RAM, Millennium VGA)에서 설치하였다. 본과의 6MV 광자선(Siemens MXE 6740)에 대한 출력인자, 최대산란비, 최대산란인자, 쐐기의 모양 및 감쇄인자 등의 빔데이터를 입력한 후, 일반적인 치료조건인 loom 깊이의 회전중심점에서의 심부선량백분율, 선량측면도, oblique 입사빔 및 공기간격 하에서의 선량계산 결과를 물팬톰에서의 측정치와 비교, 분석하였다. 결과 : Plunc는 원래 CT 영상데이터를 이용한 모의치료기로써 개발되어, 빔 설계가 매우 편리하도록 사용자 인터페이스가 구성되어 있으며, BEV, DRR 및 영상합성 등의 기능을 갖추고 있다. 선량계산은 10초 정도가 소요되는 3차원 선량분포나 선량체적히스토그람을 제외하고는 거의 실시간으로 실행되었다. Plunc에 의한 선량 계산 값을 측정값과 비교한 결과, 심부선량백분율의 경우, 선량증가영역을 제외하고는 $1\%$이내에서 일치하였다. 또한, 선량측면도의 경우, $5\%$가량의 선량감소를 나타내는 치료영역 크기 밖의 저선량 영역을 제외하고는 $2\%$ 이내에서 일치하였다. Oblique 입사 빔의 경우, 빔 중심축을 포함하는 평면상의 선량분포가 선량이 $30\%$ 이하인 영역을 제외하고는 비교적 잘 일치하였다. 공기간격을 통과한 빔에 대한 선량측면도의 비교 결과, 중심 축에서의 선량 값에 대해 $5\%$의 오차를 보였다. 결론 : Plunc의 광자선량계산의 정밀도는 일반적인 치료조건하에서 약 $2-5\%$ 내외의 오차로써, 측정치에 대한 보정에 근거한 알고리즘을 사용하는 일반 치료계획시스템과 비슷한 수준이라 사료된다. 현재로서는 전자선에 대한 선량계산이 불가능하기 때문에 완전한 형태의 치료계획시스템이 되기 위해서는 향후, 전자선에 대한 계산모듈의 개발과 광자선 선량계산 또한 보다 정밀한 선량계산이 가능한 컨벌루션 방법과 같은 3차원 선량계산모듈의 개발도 필요하다. Plunc는 상업용 3차원 치료계획 시스템의 사용이 현실적으로 어려운 여건의 병원에서 2차원 치료계획시스템과 상호 보완적으로 사용한다면 2차원 치료계획시스템이 갖는 많은 제약을 극복할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1181-1189
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• 2013

본 논문에서는 역지향 배열 안테나 시스템을 제안하고, 이를 기반으로 대응 신호를 발생시켜 전자기파를 능동적으로 상쇄할 수 있는 가능성에 대하여 알아보았다. 제안한 시스템은 전자기파가 입사할 경우 입사 방향에 대한 사전 지식이 없더라도 입사 방향으로 신호를 발생시켜 송신할 수 있다. 이를 레이더 전자기파 상쇄에 응용할 경우, 물체에 반사되어 레이더로 되돌아 가는 반사 신호의 진행 방향과 같은 방향으로 대응 신호를 송신하여 상쇄시킬 수 있다. 이때 상쇄 효과를 최대화하기 위해서는 역지향 배열 안테나 시스템의 입력과 출력 사이의 높은 격리도가 필수적이다. 본 연구에서는 이를 위해 이중 변환 믹서 방식의 시스템을 제안하였다. 주파수가 동일한 믹서의 입출력 신호 사이에 높은 격리도를 확보하여 시스템에서 발생된 신호의 송신 방향과 레이더 신호의 입사 방향 사이의 오차를 최소화시킴으로써 반사 신호 억제 효율을 극대화할 수 있다. 실험적 검증을 위해 이중 변환 믹서 방식 $2{\times}2$ 역지향 배열 안테나 시스템을 설계, 제작하여 사각 금속판과 원통에 대하여 반사파 상쇄 실험을 수행하였다. 최대 29 dB까지 반사파가 감소되는 결과를 얻음으로써 제안된 방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.3600-3607
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• 2009

본 논문에서는 300~3800MHz 주파수 대역에서 150mW~150W의 평균전력과 피크 전력을 검출할 수 있는 무선전력 검출센서의 개발에 대하여 기술하고 있다. 제안된 무선전력 센서는 기본적으로 전력의 크기를 검출하는 기능 외에 입력 신호의 주파수를 알아낼 수 있는 기능과 VSWR 측정 기능을 가지고 있다. 본 논문의 검출 센서는 듀얼 방향성 결합기의 설계, 입력 전력을 검출하여 DC 데이터로 분석할 수 있는 전력 검출부의 설계, 정확한 캘리브레이션 데이터 추출 방법 등의 세부 과정을 통하여 개발이 완성된다. 개발된 듀얼 방향성 결합기는 300~3800MHz 대역에서 0.085dB의 삽입손실과 3.8GHz에서 최소 30dB의 directivity 성능을 가지고 있다. 개발된 무선전력 센서는 주파수 결정능력과 함께 순방향 입력전력의 크기를 0.25dB 이내의 오차로 분석할 수 있고, 300~3800MHz의 주파수에서 150W의 고출력 동작에서도 1.17~1.96의 VSWR을 측정할 수 있는 성능을 지닌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1068-1072
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• 2005

조석이란, 해면의 완만한 주기적 승강을 말하며, 보통 그 승강은 1일 약 2회이나, 곳에 따라서는 1일 1회의 곳도 있다. 조석에 있어서는 이 밖에 수일의 주기를 갖는 약간 불규칙한 승강, 반년, 또는 1년을 주기로 하는 다소 규칙적인 승강까지 포함하여 취급한다. 그러나, 각 항만마다 갖는 특정적인 주기인 수분내지 수십분의 주기의 승강은 조석으로 취급하지 않는다. 조석은 해양의 제현상 중에서 예측가능성이 가장 큰 현장으로 이는 조석이 천체의 운행과 연관되기 때문이다. 조석이란 지구로부터 일정한 거리에서 각 고유의 속도를 가지는 적도상을 운행하는 무수의 가상천체에 기인하는 규칙적인 개개의 조석을 합성한 것이며 이 개개의 조석을 분조(Constituent)라 한다. 여기에서 사용되는 신경망 모형은 입력과 출력으로 구성되는 블랙박스 모형으로서 하나의 시스템을 병렬적으로 비선형적으로 구축할 수 있다는 장점 때문에 과거 하천유역의 강우-유출과정에서의 경우 유출현상을 해석하고 유출과정을 모형화 하기 위해 사용하였다. 본 연구에서는 기존의 조위 예측방법인 조화분석법이 아닌 인공신경망을 이용하여 조위예측을 실시하였다. 학습이라는 최적화 과정을 통해 구조와 기능이 복잡한 자연현상을 그대로 받아들여 축적시킴으로써 이를 지식으로 현상에 대한 재현능력이 뛰어나고, 또한 신경회로망의 연상기억능력에 적용하여 수학적으로 표현이 불가능한 불확실한 조위곡선에 적용하기에 유리한 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 과거 조위이론을 통해 이루었던 조위예측을 우리가 알기 쉬운 여러 기후인자(해면기압, 풍향, 풍속, 음력 등)에 따른 조위곡선을 예측하기 위해 신경망 모형을 이용하여 여수지역의 조위에 적용하여 비교 분석하고자 한다. May가 제안한 공식을 더 확장하여 적용할 수 있는 실험 공식으로 개선하였으며 다양한 조건에 대한 실험을 수행하여 보다 정밀한 공식으로 개선할 수 있었다.$10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선

• 한국광학회지
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• 제10권6호
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• pp.500-506
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• 1999

레이저 다이오드와 수신광검출기가 집적된 소자를 V-홈을 가진 실리콘 광학벤치에 flip-chip 본딩하고, 경사면을 가진 하나의 단일모드 광섬유와 수동정렬하는 방법을 사용하여 가입자망을 위한 저가의 양방향 송수신 모듈을 설계, 제작하였다. 광섬유의 단면 경사각에 따른 송신광결합 효율과 수신광결합 효율사이의 병목점을 찾기 위해 Gaussian빔 모델을 사용하여 수평정렬거리, 광섬유 단면 경사각, 수직정렬오차등의 변수에 따른 광결합계수를 계산함으로써, 최적의 광정렬조건을 예측하였다. 또한 실리콘 광학벤치에서 광결합효율을 측정하여 광섬유의 수직정렬오차에 따른 광결합계수의 감소가 광섬유의 경사각에 의해 보상될 수 있다는 계산결과의 타당함을 확인하였다. 실제의 sub-module 제작 및 광결합 실험에서 송신빔이 광섬유 단면에 반사되어 PD로 입사되는 것을 최소화하기 위하여 광섬유 단면을 경사절두원추형으로 제작함으로써 PD의 수신 잡음을 $30mu$m 이상의 정렬거리에서 -35dB이하로 유지할 수 있었다. 같은 조건에서 단면 경사각이 $12^{\circ}$인 광섬유에 의해 -12.1dB의 송신출력과 0.2A/W의 responsivity를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.265-272
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• 2007

본 논문은 비선형 휘도 출력을 요구하는 영상장치 기기를 위한 감마 보정에 관한 것이다. 제안된 감마 수정 시스템은 일반적인 공식에 의해 만들어지는 비선형적 특성을 지닌 감마 커브와 제안된 알고리즘에 의해 생성되는 결과와 차이를 최소화하기 위한 시스템이다. 오차를 최소하기 위해, 제안된 시스템은 Least Squares Polynomial을 사용하였다. 이 알고리즘은 샘플간의 점들에 대해서 최적의 다항식을 계산하는 방법이다. 각각의 시스템들은 연속적인 여러 개의 방정식으로 구성되어 있으며, 정밀도를 높이기 위해서 각 구간마다 고유의 중첩 구간을 가지고 있다. 최종적으로 알고리즘을 검증하여, 시스템들은 Verilog-HDL를 사용하여 구현되었다. 본 논문에선 가장 초기적 알고리즘인, Seed Table을 이용한 기존 시스템과 이를 개선하기 위해 만들어진 제안된 감마 시스템을 비교하려고 한다. 제안된 시스템과 기존 시스템은 클럭 대기(clock latency)가 1과 2의 값을 지닌다. 그러나 에러 범위(LSB)는 $0{\sim}+36$에서 $-1{\sim}+1$으로 향상되었다. 삼성 0.35 worst case 환경에서 합성된 gate count는 2,063에서 2,564으로 증가되었으나, maximum data arrival time은 29.05[ns]에서 17.52[ns]으로 더 빨라졌다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구에서는 다항식 회귀분석(Polynomial regression analysis) 방법을 이용하여 비선형 특성을 갖는 전자저울의 질량 추정 모델 개발이 이루어 졌다. 전자저울에 사용되는 로드셀의 출력 단자 전압을 기준 질량 추를 사용하여 직접 측정하였고 이 데이터를 이용하여 MS Office 엑셀의 행렬식 계산과 데이터 추세선 분석 기능을 이용하여 다항식 회귀모델을 구하였다. 5kg까지 측정 가능한 로드셀 전자저울을 사용하여 100g단위로 질량을 측정하였고 다항식 회귀분석(Multiple regression analysis) 모델을 구하였으며, 단순(1차), 2차, 3차 다항식 회귀분석에 대한 오차를 구하였다. 각 모델에 대한 회귀 방정식의 적합도 분석을 위해 결정계수(Coefficient of determination)를 제시하여 추정 질량과 측정 데이터와의 상관관계를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 3차 다항식 모델을 이용하여 추정 값의 표준편차가 10g, 결정계수 1.0으로 상당히 정확한 모델을 얻었다. 본 연구에 사용된 선형 회귀 분석 이론을 바탕으로 최근 인공지능 분야에서 많이 사용되고 있는 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression analysis)을 활용하여 기상예측, 신약개발, 경제지표 분석 등의 분야에 대한 다양한 연구를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.133-144
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• 2006

FRP 판은 외부 부착된 보강 판의 효과적인 부착강도의 증진으로 실질적으로 부착강도에 대한 많은 연구가 수행되어왔다. 선행연구자들은 이러한 부착강도를 알아보기 위하여 다양한 변수를 설정하여 실험을 통하여 FRP 판의 부착강도를 규명하였다. 그러나, 이러한 부착강도를 알아보기 위한 실험은 장비구축의 비용과 시간 소비가 많이 되고 수행하기 어렵기 때문에 국한적으로 수행되고 있다. 본 연구는 선행연구자들의 부착실험 데이터를 다양한 신경망 모형과 알고리즘을 적용하여 최적의 인공신경망 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 인공신경망 모형의 출력층은 부착강도, 입력층은 FRP 판의 두께, 폭, 부착 길이, 탄성계수, 인장강도와 콘크리트의 압축강도, 인장강도, 폭을 변수로 선정하여 학습을 수행하였다. 개발된 인공신경망 모형은 역전파 학습 알고리즘을 적용하였으며, 오차는 0.001범위에 수렴되도록 학습을 하였다. 또한, 일반화 과정은 Bayesian 기법을 도입함으로써 보다 일반화된 방법으로 과대적합의 문제를 해소하였다. 개발된 모형의 검증은 학습에 이용되지 않은 다른 선행연구자들의 부착강도 결과 값과 비교함으로서 실시하였다.