• 한국가스학회지
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• 제8권2호
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• pp.15-27
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• 2004

본 논문은 상용 프로그램인 Fluent를 이용하여 고분자 전해질 연료전지(polymer electrolyte membrane fuel cell)의 바이폴라 플레이트 위에 새겨진 유로형상을 분석함으로서 연료전지의 성능을 향상시키는데 그 목적이 있다. 수소 소모량이 가장 많은 유로크기를 구하기 위하여 0.5 ${\~}$ 3.0mm의 범위에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 유로너비, 지면너비, 유로깊이가 적을수록 아노드에서 수소이용율이 높음을 알 수 있었다. 유로너비가 증가하면 유로의 전체길이를 감소하므로 유로에서 압력하락이 감소하게 되며, 지면너비를 증가시키면 수소가 지면 밑으로 확산하여 수소의 순 소비가 감소하기 때문이다. 또한 유로너비를 변화시키는 것은 지면너비를 변화시키는 것보다 수소 소모에 민감하게 영향을 끼침을 알 수 있었다. 유로깊이에 따른 수소 소모량의 변화는 유로너비에 비해 크지 않으나 유로깊이는 바이폴라 플레이트의 부피에 크게 영향을 미치므로 가능한 한 적게 하여야 한다. 그러나 현실적으로 기계가공이 가능한 1mm이상의 유로에서는 유로너비 1.0mm, 지면너비 1.0mm, 유로깊이 0.5mm에서 수소 이용율이 가장 높았으며 최적 유로크기로 판단된다. 시뮬레이션결과로부터 최적 유로크기로 성형한 2cm${\times}$2cm크기의 대각선형과 5자형 유동장에 MEA를 결합한 단위전지의 성능을 100W 연료전지평가시스템을 이용하여 측정하였다. 측정결과는 대각선형과 5자형에서 유사하게 높은 OCV가 나타났으며, 전류밀도는 0.6V이하에서는 대각선형이 $2-40mA/m^2$ 더 높았으나 0.7-0.8V에서는 S자형이 $5-10mA/m^2$ 더 높게 나타났다.질을 향상시키고 의료자원의 효율적인 이용을 촉진하기 위해 호스피스 완화의료 서비스의 표준화와 제도화가 필요하다.를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다. 스크린의 사용에 있어서 사용자의 시각적 한계성을 극복하기 위한 새로운 GUI의 시도와 제안은 향후 모바일 기기 디자인의 새로운 방향성을 제시하고 있다.각되며 이를 위해서는 호스피스 관련 기관뿐만 아니라 국가적 차원의 아동 호스피스에 대한 관심과 지원이 요구된다고 생각한다. 양상과 일치하였고 표준조건(water flux 1 cm/일)에서 예측된 이동소요시간에 따라 metolcarb는 most mobile, molinate와 fenobucarb, isazofos는 mobile내지 most mobile, dimepiperate는 moderately mobile이나 mobile, diazinon은 mobile, fenitrothion과 parathion은 slightly mobile 또는 mobile, chloipyrifos-methyl은 immobile이나 slightly mobile 등급에 속하는 것으로 나타났다.히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한

• 기독교교육논총
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• 제67권
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• pp.301-337
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• 2021

연구자는 현대 한국 사회에 큰 충격을 던져주었던 N번방 사건을 계기로 한국 청소년성교육을 둘러싼 각종 논쟁들과 시각의 차이를 살펴보았다. 한국 청소년 성교육은 학교 성교육과 및 청소년성문화센터를 통해 이루어지는 공적 성교육과 보수적·전통적 개신교 성교육으로 나누어질 수 있다. 공적 성교육은 여성주의 성윤리 및 해외의 포괄적 성교육의 영향을 일부 받아 성인지 감수성 및 성적 자기 결정권을 기본으로 성희롱, 성매매, 성폭력, 가정폭력 예방의 4가지 예방을 주요 사업으로 실시 중이다. 단, 학교 성교육표준안은 성역할 고정관념 및 성차별적 내용, 성폭력에 대한 왜곡된 통념 강화 및 성적 다양성과 다양한 가족 형태의 배제 등으로 비판받았으며, 청소년성문화센터 교육의 일부 내용 역시 마찬가지의 비판을 받고 있다. 보수적·전통적 개신교는 양성에 의한 결혼 등의 정상 가족 이데올로기와 혼전순결주의, 결혼 관계 안에서만 인정되는 성관계 윤리 등을 기본으로 하여 청소년들에게 피임법을 성에 대한 생물학적이고 의학적 지식을 가르치는 것-피임법 등-에 대해 강하게 반대하면서 공적 성교육과 대치하는 형태를 이루고 있다. 연구자는 한국 청소년 성교육을 위한 커리큘럼을 구성하면서 먼저 공적 성교육, 보수적·전통적 개신교 성윤리와 성교육, 여성주의 성윤리와 성교육, 해외 청소년성교육의 특징을 각각 분석하였다. 그리고 청소년 성교육의 보다 근본적인 해결책으로 금욕주의나 혼전순결주의, 성인지 감수성과 성적 자기결정권 교육으로는 한계가 있음을 지적하면서 이의 대안을 여성신학에서 말하는 몸과 성 개념에서 찾았다. 연구자는 다양한 여성신학자의 연구를 중심으로 왜곡된 성인식과 성문화는 이원론적 성과 몸 이해가 가장 근본적인 원인이라는 인식 하에 몸과 성에 대한 재개념화가 필요하다고 지적하며 이를 통전적 성, 타인과의 관계 속에서 이해되는 상호연대적인 성, 전 지구적인 공동체로 확장되는 영성으로서의 성 개념의 세 가지로 개념화하였다. 그리고 각각의 영역을 위한 교육과정으로 1)통전적 성: 호흡하기, 내러티브, 자신의 몸과 마음의 형태를 만들어보기 2)타인과의 관계성 안에서 이해되어지는 상호연대적인 성: 다른 사람의 호흡 느껴보기, 의식화를 통한 미디어 리터러시, 선한 바람 보내기 3)전 지구적 관심으로 확장되는 영성으로서의 성: 자연에 주의를 기울이고 공동 경작하기, 지구의 신음을 듣고 새로운 삶의 형식 만들어가기, 지구 및 동료 생명체들과 함께 하는 기도문 작성하기로 제안하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.991-998
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• 2021

본 연구의 목적은 뇌 자기공명영상에서 확산강조 검사에 대한 SE-EPI 기법과 SSH - TSE 기법에 대한 영상의 질을 알아보고자 한다. MRDWI 검사를 시행한 환자를 무작위로 선정한 PACS 전송 데이터 35명 중 정상 남자 12명, 정상 여자 13명, 뇌경색 10명 중 남자 5 여자 5, 평균나이 68 ± 7.32를 대상으로 데이터를 분석하였다. 사용된 장비는 Ingenia CX 3.0T을 사용하였고 데이터 획득을 위하여 SSH-TSE, SE-EPI 펄스시퀀스와 32 Channel Head Coil를 이용하였다. 영상평가는 paired t-test와 Wilcoxon 검정을 하였으며 p 값이 0.05 이하 일 때 유의성이 있는 것으로 간주하였다. DWI 영상에 대한 SNR대한 정량적 분석 결과 ADC(s/mm2), Diffusion b=0, 1000영상에서 4 부위(WM, GM, BG, Cerebellum)의 평균 및 표준편차 값이 SE-EPI기법(ADC:120.50 ± 40, b=0: 54.50 ± 35.91, b=1000: 91.61 ± 36.63)이 SSH-TSE(ADC:99.69 ± 31.10, b=0: 43.52 ± 25.00 , b=1000: 60.74 ± 24.85) 보다 높게 나타났다(p<0.05). GM-WM, BG-WM 부위에 대한 CNR 값 또한 SE-EPI기법(ADC:116.08 ± 43.30 , b=0: 27.23 ± 09.10 , b=1000: 78.50 ± 16.56)이 SSH-TSE(ADC:101.08 ± 36.81, b=0: 23.96 ± 07.79 , b=1000: 74.30 ± 14.22) 보다 높게 나타났다(p<0.05). 관찰자의 시각적 평가로서 SSH-TSE, SE-TSE에 대한 Ghost 인공물 자화율 인공물, 전반적인 영상의질 모두 SSH-TSE 기법이 높은 결과를 얻었다(ADC:3.6 ± 0.1, 2.8 ± 0.2, b=0: 4.3 ± 0.3, 3.4 ± 0.1 b=1000: 4.3 ± 0.2, 3.5 ± 0.2, p=0.000). 결론적으로, SSH-TSE, SE-EPI를 사용한 SNR, CNR 측정에서 SE-EPI 기법이 우위의 결과를 얻었다. 정성적 분석에서는 펄스시퀀스 특성에 따라 SSH-TSE 펄스시퀀스가 높은 결과를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.