• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.18-21
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• 2004

This paper presents the optimization for shape design of a field coil used High Temperature Superconducting Motor (HTSM). In materials of HTSM, critical current Ic is more sensitive to magnetic fields directed along the axis or the unit cell ($B_{\bot}$). Thus, in the shape design of the HTS magnet. the maximum $B_{\bot}$ should be reduced to limit Ic. In order to reduce the maximum $B_{\bot}$, the shape optimization of the magnet, which is used for the field coil of HTSM, is necessary. It can be accomplished by using Response Surface Methodology (RSM). Finally, the result of RSM is verified by comparison with these experimental results.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.265-288
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• 2023

프로세스 마이닝에서는 일반적으로 SAP ERP와 같은 정보시스템이 남기는 시스템의 디폴트 로그를 분석해왔지만, RPA라는 자동화 소프트웨어의 사용이 확대됨에 따라 RPA 봇이 남기는 로그를 활용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 RPA 봇을 국내 제조기업(코스메틱 분야) 3개 사의 업무에 적용하여 로그를 남긴 후 분석함으로써 현업의 RPA 자동화에 대한 실제 현황을 파악하였다. Uipath와 파이썬을 이용하여 RPA 봇을 구현하고 로그를 남겼으며, 봇이 남긴 로그의 분석을 위해서는 프로세스 마이닝 전용 소프트웨어인 Disco를 사용하였다. 프로세스 마이닝을 통해 봇의 활용성과 성능이라는 두 측면에서 로그 분석을 해 본 결과, 개선 요구사항을 찾아볼 수 있었다. 특히 봇의 활용성 측면에서 활용도를 높여야 하는 경우가 많았고, 수행과정에서 오류나 예외발생 및 수행시간이 길어지는 구간이 발견된다는 점에서 모든 사례에서 개선 지점이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석은 설문이나 인터뷰에 의존했던 기존의 정성적 방법이 아닌 데이터를 활용한 증거 기반의 분석으로 봇의 자동화 현황과 성과를 분석한다는 점에서 매우 과학적이며 또 현업의 업무에 적용된 사례라는 점에서 실증적 의미를 갖는다. 나아가 '로그 마이닝 기반 자동화 현황 분석'은 봇 행동 최적화를 위한 의미있는 기초 단계로, 궁극적으로 프로세스 경영을 수행할 수 있는 토대가 된다고 볼 수 있다.

• 대한수학회지
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• 제47권1호
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• pp.17-28
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• 2010

In this paper we deal with linear chance-constrained optimization problems, a class of problems which naturally arise in practical applications in finance, engineering, transportation and scheduling, where decisions are made in presence of uncertainty. After giving the deterministic equivalent formulation of a linear chance-constrained optimization problem we construct a conjugate dual problem to it. Then we provide for this primal-dual pair weak sufficient conditions which ensure strong duality. In this way we generalize some results recently given in the literature. We also apply the general duality scheme to a portfolio optimization problem, a fact that allows us to derive necessary and sufficient optimality conditions for it.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5219-5226
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• 2011

본 논문에서는 홈서비스 로봇인 맥봇 II(McBot II)의 빌트인(Built-in) 로봇 팔과 핸드를 설계한다. 이 빌트인 타입의 로봇 머니퓰레이터는 각각 3 DOF(Degree-of-Freedoms)의 로봇팔과 3 DOF의 로봇핸드로 구성되어 진다. 제한된 공간에서 인간과 함께 생활하는 홈서비스 로봇에 탑재되는 머니퓰레이터는 최소의 로봇 크기와 최대의 작업 공간이라는 상반된 설계 스펙이 요구되어 진다. 즉, 최소의 질량과 팔 길이에도 불구하고 효율적 작업을 위한 공간 확보가 필요한 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 상반된 문제를 해결하기 위하여 수직 방향으로 움직이는 로봇 허리 구조와 수평방향의 전후방으로 이동할 수 있는 어깨 관절을 이용한 태스크 기반의 설계 방법을 제안한다. 또한, 양손 협업시스템인 로봇 핸드도 4절 링크 핑거를 이용한 작업 기반 설계를 시도한다. 끝으로 본 논문에서는 구현된 빌트인 머니퓰레이터의 실제 동작 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.125-131
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• 2018

In this paper, we propose a homogeneous multisensor-based navigation algorithm for a mobile robot, which is intelligently searching the goal location in unknown dynamic environments with moving obstacles using multi-ultrasonic sensor. Instead of using "sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data, "command fusion" method by fuzzy inference is used to govern the robot motions. The major factors for robot navigation are represented as a cost function. Using the data of the robot states and the environment, the weight value of each factor using fuzzy inference is determined for an optimal trajectory in dynamic environments. For the evaluation of the proposed algorithm, we performed simulations in PC as well as real experiments with mobile robot, AmigoBot. The results show that the proposed algorithm is apt to identify obstacles in unknown environments to guide the robot to the goal location safely.

• 대한방사선치료학회지
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• 제34권
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• pp.51-60
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• 2022

목 적: 이중 표적 척추 전이암의 체부정위방사선치료 시 Halcyon 선형가속기의 용적변조회전치료 계획의 질 및 전달 효율을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본원의 이중 표적 척추 전이암 환자 12명을 선정하여 Dual Layer MLC를 장착한 Halcyon®과 High Definition MLC를 장착한 Truebeam® 을 이용하여 단일치료중심 척추 SBRT 계획을 수립하였다. 모든 치료 계획은 Eclipse를 이용하여 동일한 조건 및 최적화 과정을 통해 생성하였으며, 치료계획 비교를 위해 C.I, H.I, G.I(Gradient Index), 척수 선량 및 저선량 영역을 평가하고, 전체 MU를 비교하였다. 또한 BOT(Beam On Time)를 측정하여 치료 시간을 비교하였다. 결 과: C.I 와 H.I에서는 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 다만, G.I의 평균은 Halcyon이 4.64으로 Truebeam에 비해 5.5%로 감소하였으며(P<0.001), Halcyon의 50% 및 25% isodose volume 평균은 각각 487.56 cc (-3.82%, P<0.001), 1859.45 cc (-4.75%, P<0.001) 으로 Truebeam보다 축소된 용적을 보였다. 또한 척수 선량 평가에서는 Overlap volume이 1 cc이하인 표본집단에서 Halcyon의 평균 선량 및 V₁₀의 평균은 6.802 Gy (-3.504%, P=0.067), 5.766±1.683 cc (-8.199%, P=0.002)으로 Truebeam보다 낮았다. MU와 각 장비의 최대선량률을 사용한 BOT는 Halcyon에서 증가했으나, 동일한 선량률로 조사 시 Halcyon의 평균은 648.33 sec (-1.74%, P<0.001)으로 단축되었다. 결 론: 이중 표적 척추 전이암의 SBRT 시 Halcyon의 치료 계획은 Truebeam의 치료 계획과 유사한 타겟 내선량 분포 및 척수 보호효과를 가지면서, 가파른 선량 기울기로 저선량 영역에서 이점을 보였다. 이를 통해 이중 표적 척추 전이암 SBRT 시 Halcyon의 적용은 선량학적으로 향상된 치료계획을 제공함을 알 수 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.71-86
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• 2022

해양환경을 정량적으로 평가하기 위해 수질평가지수(water quality index, WQI)가 사용되고 있다. 우리나라는 해양수산부고시 해양환경기준에 따라 WQI를 5개 등급으로 구분하여 수질을 평가한다. 하지만, 방대한 수질 조사 자료에 대한 WQI 계산은 복잡하고 많은 시간이 요구된다. 이 연구는 기존의 조사된 수질 자료를 활용하여 WQI 등급을 예측할 수 있는 기계학습(machine learning, ML) 기반의 모델을 제안하고자 한다. 특별관리해역인 시화호를 모델링 지역으로 선정하였다. AdaBoost와 TPOT 알고리즘을 모델 훈련을 위해 사용하였으며, 분류 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, F1, Log loss)로 모델 성능을 평가하였다. 훈련하기 전, 각 알고리즘 모델의 최적 입력자료 조합을 탐색하기 위해 변수 중요도와 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 저층 용존산소(dissolved oxygen, DO)는 모델의 성능에서 가장 중요한 인자였다. 반면, 표층 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN)와 표층 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)은 상대적으로 영향이 적었다. 한편, 최적 모델의 시공간적 민감도와 WQI 등급 별 민감도를 비교한 결과 각 조사 정점 및 시기, 등급 별 모델의 예측 성능이 상이하였다. 결론적으로 TPOT 알고리즘이 모든 입력자료 조합에서 성능이 더 우수하여 충분한 자료로 훈련된 최적 모델은 새로운 수질 조사 자료의 WQI 등급을 정확하게 분류할 수 있을 거라 판단된다.