• 자원환경지질
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• 제49권1호
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• pp.31-41
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• 2016

본 연구는 절리의 방향분포가 절리성 암반의 수리적 특성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 등가파이프 연결구조에 기반을 둔 이차원 DFN(discrete fracture network) 유체유동 해석 프로그램 코드를 개발하고 수치실험을 수행하였다. 수치실험에 사용된 이차원 DFN 시스템은 경계효과를 고려하여 $32m{\times}32m$ 영역의 중앙에서 $20m{\times}20m$ 크기의 DFN 블록이다. 두 절리군을 사용하여 절리의 빈도와 길이분포를 고정하고 절리군 선주향의 평균과 표준편차를 달리하며 추계론적으로 생성한 총 15개의 DFN 블록에 대하여 매 $30^{\circ}$ 간격으로 회전하면서 총 12 방향으로 구현한 총 180개 DFN 블록에서 블록수리전도도가 산정되었다. 또한, 각각의 DFN 블록에서 이론적 블록수리전도도, 주 수리전도도텐서 및 평균블록수리전도도를 추정하여 비교분석한 결과, 절리군의 평균 교차각이 작을수록 절리 방향분포의 변동성이 이차원 DFN 시스템의 등가연속체 취급 가능성 및 블록수리전도 특성에 더욱 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

• 한국안전학회지
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• 제11권4호
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• pp.143-150
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• 1996

본 연구는 선형, 비선형 hygrothermal 응력 문제를 위한 explicit-Implicit 유한요소 해석 모델 개발에 관한 것이다. 부가적으로 moilsture 확산 방정식, J-적분 평가를 위한 균열 요소 및 가상 균열 진전법이 도입된다. 시간 변화에 따른 균열 추진력을 계산하기 위하여 선형 탄성 파괴 역학(LEFM)이론이 고려되며 재료의 기공은 실온에서 액체 상태의 습기로 포화되어 있으며 온도가 상승함에 따라 증기화된다는 가정하에서 균열 추진력과 증기 효과의 관계가 연구된다. 이상 기체방정식은 각 시간 단계에서 증기에 의한 열역학적 압력을 계산하기 위하여 이용된다. 다공질 재료의 시간 종속 응답을 지배하는 방정식들은 혼합이론에 기초하며 다공질 재료의 유체 흐름을 위한 Darcy의 법칙과 Von-Mises 항복 기준을 포함하고 있는 Perzyna의 점소성 모델이 첨가된다. 또한 Green-Naghdi 응력률이 중첩된 강체 운동하에서 응력 텐서 invariant로 사용되며, 모델링을 위하여 사각요소가 이용되고 비선형 지배 방정식을 풀기 위하여 full Newton-Raphson법에 의한 반복법이 사용된다. 본 연구를 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 1) 본 유한요소 프로그램은 복합재의 hygrothermal 파괴 해석에 매우 유용하게 적용될 수 있다. 2) 습기의 온도에 의한 영향을 가지는 재료의 J-적분을 정확히 예측하기 위하여는 증기 효과를 고려하여야 한다. 왜냐하면 초기단계에 균열 전파력이 가속되기 때문이다. 3) 본 해석을 위해 Uncoupled scheme에 의한 결과도 Coupled scheme에 결과에 비해 아주 타당하므로 CPU 측면에서 매우 경제적인 Uncoupled scheme이 추천된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.223-228
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• 2013

본 연구은 $DWI_{3D}$와 비교하여 6방향의 확산영상을 획득하여 $DTI_{6D}$의 유용성을 평가하고자 한다. 뇌 허혈성질환의 진단을 받은 환자 42명을 대상으로 1.5T 자기공명영상장치(Excite HD, GE, USA)를 이용하여 검사를 하였다. 사용된 펄스시퀀스는 $DWI_{3D}$와 $DTI_{6D}$를 사고하였고, 두 $DWI_{3D}$ and $DTI_{6D}$에 관하여 평균 신호대 잡음비 와 대조도대 잡음비는 $DTI_{6D}$ $42.82{\pm}14.79$, $37.15{\pm}11.43$ (p=0.029) and $18.47{\pm}9.59$, $19.88{\pm}9.10$(p=0.017)이었다. 병소에 수는 $DTI_{6D}$ and $DWI_{3D}$에 관하여 305, 219(p=0.041) 이었다. 총42명의 환자 중 20명의 환자에 대하여 $DTI_{6D}$가 뇌경색(brain infarction)부분에 대하여 더욱더 많은 병소부분이 검출되었다. 그리고 3방향이상의 확산영상은 더욱더 많은 뇌 허혈성지환의 영상정보를 제공하였다. 그러나, 임상적으로 $DWI_{3D}$와 비교했을 때 긴 검사 시간에 대하여 고려할 필요가 있다.

• 폴리머
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• 제31권2호
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• pp.160-167
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• 2007

이 논문은 하나의 좌표축과 하나의 종횡비$(\rho_\alpha=a_1/a_3)$를 갖는 2차원적 형태의 섬유 형태$(a_1>a_2=a_3)$ 그리고 디스크 형태$(a_1=a_2>a_3)$의 충전제의 기하학적 형상에 따른 복합체의 열팽창 계수의 변화를 예측하기 위한 모델을 제시한다. 분석은 Eshelby의 equivalent 텐서의 일반적인 접근과 Lee와 Paul의 접근 방식을 이용하여 이미 개발된 탄성 모듈러스의 전개 과정을 따른다. 배열된 등방성 충전제를 포함하는 복합체의 열팽창 계수의 영향이 종횡비에 따라 조사되었다. 이 모델은 복합체를 해석하기 위해서 한쪽 방향으로 배열된 충전제이어야 하며, 균일한 물성의 기지재와 충전제가 완전한 결합을 하고 있다는 가정 하에서 연구된다. 복합체의 열팽창 계수는 배열된 종단방향$(\alpha_{11})$과 횡단방향$(\alpha_{33})$으로 조사되었다. Chow와 Tandon 그리고 Weng이 발표한 에폭시 수지와 유리 섬유의 복합체의 재료특성 데이터로부터 종횡비에 따른 열팽창 값을 얻을 수 있었다. 종횡비가 증가함에 따라 길이 방향의 열팽창 계수 $\alpha_{11}$는 감소하여 충전제의 열팽창 계수에 접근한다. 그러나, 횡단방향의 열팽창 계수 $\alpha_{33}$는 증가 또는 감소하는 경향을 보인다. 충전제의 함량이 증가함에 따라 복합체의 열팽창 계수는 감소하여 충전제의 열팽창 계수에 수렴한다.

• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.57-66
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• 2021

딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있는 대표적인 딥러닝모델 중에 하나이다. 하지만 이러한 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플을 오인식하는 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 데이터에 최소한의 노이즈를 추가하여 사람이 보기에는 이상이 없지만 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식 하게 하는 샘플을 의미한다. 이러한 적대적 샘플은 딥뉴럴네트워크를 활용하는 자율주행차량이나 의료사업에서 차량 표지판 오인식이나 환자 진단의 오인식을 일으키면 큰 사고가 일어나기 때문에 적대적 샘플 공격에 대한 방어연구가 요구된다. 본 논문에서는 여러 가지 파라미터를 조절하여 적대적 샘플에 대한 앙상블 방어방법을 실험적으로 분석하였다. 적대적 샘플의 생성방법으로 fast gradient sign method, DeepFool method, Carlini & Wanger method을 이용하여 앙상블 방어방법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로 MNIST 데이터셋을 사용하였으며, 머신러닝 라이브러리로는 텐서플로우를 사용하였다. 실험방법의 각 파라미터들로 3가지 적대적 샘플 공격방법, 적정기준선, 모델 수, 랜덤노이즈에 따른 성능을 분석하였다. 실험결과로 앙상블 방어방법은 모델수가 7이고 적정기준선이 1일 때, 적대적 샘플에 대한 탐지 성공률 98.3%이고 원본샘플의 99.2% 정확도를 유지하는 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.153-161
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• 2018

본 논문은 GPU를 이용한 소프트웨어(SW) 디지털 필터의 성능개선에 대해 기술한다. 기존에 개발한 SW 디지털 필터는 CPU 기반에서 동작하여 속도가 느린 문제점이 있었는데, EAVN 관측데이터의 디지털 필터링을 위해 GPU를 도입하여 연산속도를 개선하였고, 필터링을 통하여 다른 관측국과의 데이터 처리가 가능하도록 하였다. SW 디지털 필터의 연산속도를 개선하기 위해 Tensor Core가 내장된 NVIDIA Titan V GPU 보드를 사용하였으며, 2Gbps (512 MHz BW, 1-IF)의 95초 관측데이터를 필터링하는데 관측시간의 약 1.1배, 1Gbps (16MHz BW, 16-IF)로 필터링하는데 약 0.78배 처리속도를 각각 달성하였다. 또한 KVN으로 1, 2Gbps 동시관측한 데이터에 대해 2Gbps 데이터를 디지털 필터링하여 기존 1Gbps와 비교한 결과, 교차전력스펙트럼, 위상, SNR 등이 유사한 값을 얻어 본 연구에서 개발한 SW 디지털 필터를 활용한 데이터 처리와 분석을 수행하는데 유효함을 확인하였다. 향후에는 여러 개의 GPU 보드를 사용하기 위한 소스 코드의 분산처리 최적화를 수행할 경우 실시간으로 관측데이터를 필터링할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한근전도전기진단의학회지
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• 제20권2호
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• pp.106-111
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• 2018

Transcranial magnetic stimulation (TMS) has been a gold standard for investigating central motor pathways in humans. Diffusion tensor imaging with fiber tractography (DTI FT) is known for its usefulness in detecting white matter lesion in vivo. We investigated the clinical usefulness of elucidating the integrity and continuity of corticospinal tract (CST) by combined use of TMS and DTI FT in this study. We report two cases who have presented with left hemiparesis and evaluated by both TMS and DTI FT; 10-year-old boy with Mitochondrial Encephalomyopathy with Lactic Acidosis and Stroke-like episode syndrome and 20-year-old woman with traumatic brain injury. Combined use of TMS and DTI FT successfully led to localize the brain lesion that might cause motor impairment in patients with abnormal signal intensities in MRI. The results of this study suggest that TMS and DTI FT might provide the detailed information between function and anatomy of the CST, complementarily.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.555-564
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• 2021

시상은 신경 기능 조절에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 뇌의 중앙에 위치한 시상은 수면, 각성, 감정 조절에 관여하며, 다발성 경화증, 본태성 떨림, 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환과 관련이 있는 것으로 보고되고 있다. 또한, 시상의 철 침전물이 나이가 들면서 우울 증상을 유발할 수 있다는 보고가 있다. 연구 간에 차이가 있지만, 시상과 감정 조절, 처리 등의 신경 기능이 밀접한 관계가 있어 시상 영역이 신경 장애에 분명한 영향을 미친다고 추론할 수 있다. Tractography 분석을 통해 각 피질하 영역의 세부 영역 간의 연결성을 매트릭스 형태로 조사하여 강한 연결성과 약한 반구간 연결성을 보였다. 60세 이상 그룹에서 시상의 WM 연결성이 두 그룹보다 약한 것으로 나타났다. 두 그룹을 비교한 결과 젊은 그룹(10-39세 및 40-59세)가 60세 이상 그룹보다 연결 강도가 높았고 각 반구에서 3개의 연결 경로에서 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 노화로 인한 시상 관련 연결 강도의 감소는 불안 및 우울증과 같은 정서적 및 신경학적 장애에 영향을 미칠 수 있으며 네트워크 측정은 임상 조건 전반에 걸쳐 인지 장애를 평가하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.575-583
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• 2022

AUDIT(Alcohol Use Disorders Identification Test)에서 정상 음주자, 위험 음주자 및 알코올 사용 장애자로 분류하여 뇌 백질 영역의 ROI(Region Of Interest)에 대한 FA 측정값을 분석하였다. TBSS(Tract-Based Spatial Statics) 도구를 사용하여 ROI의 FA 값을 추출하였다. TBSS라는 도구는 뇌 회백질보다는 백질에 대한 FA값과 MD 값의 민감도가 더 높고 뇌 신경섬유의 비등방도를 정량적으로 도출해 낼 수 있는 장점이 있고 백질에 더 특화된 프로그램이라 할 수 있다. 특히 양쪽 맥락총 평균 차이가 높았고 정상 음주자에서는 FA의 평균값이 0.2831과 0.2872로 나타났으며, 알코올 사용 장애자의 경우 0.1972와 0.1936로 나타났다. 즉, AUDIT 척도에서 점수가 높을수록 뇌 백질의 계측한 모든 ROI 영역에서 FA 값이 더 낮게 측정되는 것을 알 수 있었으며 뇌 백질에 신경 섬유로의 손상에 대한 미세구조 변화를 확인할 수 있었다. AUDIT 척도를 사용하여 DTI의 FA 값에 대한 지침을 제시할 수 있으며 혈액학적 인자의 가이드인 처럼 FA 값을 산정한다면 알코올 사용 장애자의 선별 및 진단에 유용한 검사법이라 사료 된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.