• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.269-272
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• 2006

병원의 각종 측정 장비에서 출력되는 결과지나 의사들이 작성한 기록지를 스캔하여 이미지형태로 저장하는 이미징 시스템 개발이 크게 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 그래픽 기법을 사용하여 대학병원 심전도실에서 사용되는 여섯 종류의 심전도 출력지를 이미지 형태로 저장하고 검색하는 이미징 시스템의 설계와 구현에 대해 논하였다. 구현된 시스템은 여섯 종류의 심전도 출력지를 분류하고, 분류된 각 출력지에 인쇄된 중요한 측정 데이터를 인식하여 데이터베이스에 저장한다. 심전도 출력지의 분류는 각 샘플 서식들의 평균 히스토그램을 구한 다음 새로운 출력지가 들어올 때 평균 히스토그램과의 거리가 가장 가까운 출력지로 분류하는 nearest-neighbor 방법을 사용하였다. 출력지에 인쇄된 데이터의 인식을 위해 먼저 XML로 작성한 출력지별 추출 정보를 기반으로 스캔한 이미지의 영역 분할 작업을 수행한다. 분할된 영역들은 신경망을 이용해 문자 인식을 하고, 인식된 문자들이 데이터베이스의 해당 속성값으로 저장된다. 스캔한 출력지는 의사들이 주석을 붙이거나 조건 검색을 위해 이미지 형태로 저장된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.21 no.4
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• pp.294-301
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• 1989

The Axial Power Distribution Monitoring System(APDMS) program was developed to calculate a detailed axial power distribution using two-level excore detector, cold leg temperature and control rod position signals. The unnormalized two-level excore detector signals were corrected for the rod shadowing factor determined by control rod position and for the temperature shadowing factor calculated based on cold leg temperature. A shape annealing matrix was then applied to the corrected excore detector response to yield peripheral power. After the core average power was obtained using linear relationship bet-ween core average and peripheral power, the boundary point power correction coefficient was applied to core average power in order to obtain boundary power for both upper and lower core axial boundaries. Then, the axial power distribution was synthesized by spline approximation. In spite of burnup, power level, control rod postion and axial offset changes, the comparisons of axial power distributions between BOXER simulation program and APDMS results showed good agreements within 5% root mean square error for Kori Unit 3 Cycle 4.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1993.10a
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• pp.1-1
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• 1993

시뮬레이션 분야에서 출력 분석은 중요한 분야중의 하나로 출력 분석을 정확히 하기 위해서, 지금까지 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재까지 시뮬레이션 출력 분석 분야에서 사용되지 않았던 프로크루스테스 분석(Procrustes Analysis) 방법을 사용하여 시뮬레이션 출력 데이타의 안정상태(steady state)를 분석하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 사용하는 프로크루스테스 분석 방법은 시뮬레이견 출력 분석을 효과적으로 수행할 수 있도록 앨고리듬을 개선하여 적용하며, M/M/1 대기모형을 대상으로 시뮬레이션을 수행한다. M/M/1 대기모형에서 대기열의 평균대기시간과 평균길이라는 두가지 매개변수에 대한 출력 데이타를 동시에 사용하여, 프로크루스테스 분석을 행한 결과와 시뮬레이션 출력 분석에서 일반적으로 쓰이는 반복-제거 방법(replication-deletion approach)을 비교한 결과, 시뮬레이션 실행 횟수를 줄여도 추정하고자 하는 참값에 보다 더 가깝고 신뢰 구간의 폭이 더 좁은 추정치를 얻는다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1996.05a
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.12 no.1
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• pp.71-78
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• 2018

In this study, human mimic phantoms outputted by three-dimensional (3D) printing technology are reported. Polylactic acid and a personal 3D printer - fused deposition modeling (FDM) - are used as the main material and the printing device. The output of human mimic phantoms performed in the following order: modeling, slicing and G-code conversion, output variable setting, 3D output, and post-processing. The students' learning satisfaction (anatomical awareness, study interest) was measured on 5-point Likert scale. After that, Twenty of those phantoms were outputted. The total output took 11,691 minutes (194 hours 85 minutes) and the average output took 584.55 minutes (9 hours 7 minutes). The filament used for the experiment was 2,390.2 g, and the average use of the filament was 119.51 g. The learning satisfaction of anatomical awareness was 4.6 points on the average and the interest of the class was on average 4.5 points. It is expecting that 3D printing technology can enhance the learning effect of imaging anatomy education.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.9-12
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• 1991

방전가열형 구리증기레이저의 비축형 불안정공진기를 사용하여 레이저의 빔발산각을 안정공진기의 경우에 비해 25배 (200 $\mu$rad) 까지 줄였다. 이때 불안정공진기의 배율 M 은 50 이었으며, 평균출력은 안정공진기를 사용할 경우에 비해 53 %를 얻었다. 또한, M이 8.5 일 때 (750 $\mu$rad) 평균출력은 안정공진기의 94% 까지 도달하였다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2003.12a
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• pp.89-93
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• 2003

1.8V 구동전압에서 10Mbps 이상의 높은 데이터 전송율을 갖는 새로운 광선로 수신기를 제작하였다. 10Mbps 입력신호 (duty ratio=50%, VIL(저준위 입력전압) = 0.5V, VIH(고준위 입력전압) =1.5V)에 대한 제작된 소자의 평균 출력 전압은 VOL(저준위 출력전압) = OV, VOH(고준위 출력전압) =1.15V로 나타났으며, 1.5V 고준위 입력전압 아래에서 평균 소비전류는 4.6mA로 나타났다.

• The Optical Journal
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• s.98
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• pp.29-31
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• 2005

휴대폰 소비자를 대상으로 한 시장의 품질 조사에 의하면‘모바일 이미징’의 성공 요소로는 인화 품질과 출력 솔루션이 중요하다고 한다. 극동에서 행해진 경험적인 연구에서 알 수 있듯이 휴대폰 사용자들은 사진을 찍는데는 적극적이지만 이를 인화하는데는 그렇지 않다. 예컨대 일본에서는 평균적인 휴대폰 사용자가 하루에 한 장 정도의 사진을 찍고, 그렇게 촬영한 사진 중에 연 평균 6% 정도만 출력한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.316-317
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• 2000

펄스형 $CO_2$레이저는 적외선 영역인 10.6 $mu extrm{m}$ 파장의 매우 안정된 고출력 펄스를 방출시킬 수 있으므로 산업용, 군사용, 의료용, 각종 물리.화학의 기초 연구용 등의 광범위한 응용 분야에서 각광을 받고 있다. 특히 금속의 정밀절단, 심용접에서는 수 십 Hz로부터 수 kHz의 펄스 출력이 필요하다. 펄스방식은 Normal Pulse와 Super Pulse로 크게 나눌 수 있다. Normal Pulse의 경우에는 Pulse의 파고치가 연속파의 파고치와 동일하기 때문에 펄스시의 평균 출력은 연속파의 경우보다 낮다. Super Pulse의 경우에는 Pulse 파고치를 연속파의 파고치보다 훨씬 높게 할 수 있으므로 평균 출력은 낮지만 첨두 출력이 높아서 유리 등 세라믹 재료의 가공에 널리 사용된다$^{(1)}$ (중략)

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.10B
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• pp.1807-1814
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• 1999

This paper considers connectivity-related reliability measures for a class of fault-tolerant shuffle exchange networks to characterize the degrading features over time in the presence of faulty switching elements. The mean number of connected input/output pairs, the mean number of survivable input are considered as connectivity measures. The measures for the unique-path shuffle exchange network(SEN) and its two fault-tolerant variants, extra-stage SEN(SEN+) and INDRA network are derived analytically, and then are compared with numerical experiments.