• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.325-328
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• 2006

고분자 전해질 연료전지의 전극을 gradient catalyst coating 방법을 이용하여 제조하였다. 촉매 잉크제조 시 나피온 이오노머의 함침 구성비를 다르게 하여 조성 비율이 다른 gradient 구조를 갖도록 하여 전극을 제조하였다. Anode Cathode의 두 전극을 각각 나피온 함량비가 다른 두 개의 gradient 층구조의 촉매층으로 9:1, 8:2, 7:3, 6:4 비율의 조성비로 성능을 측정하였으며, 전극의 전기화학적 반응 면적을 알아보기 위해 순위전위법을 그리고 분극 저항(Polarization resistance) 변화를 알아보기 위해서는 0.7V에서 임피던스 측정법의 전기화학분석법으로 전극 제조법에 따른 성능변화를 확인하였다. 특히 Gradient catalyst coating 방법을 이용하여 제조한 MEA는 종래 방식의 MEA보다 high current $density(1000mA/cm^2)$이상에서 향상된 성능을 보였다.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제28권1호
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• pp.25-31
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• 2001

연구목적: $Isolate^{(R)}$ gradient와 swim-up 방법이 정자의 형상 및 정밀정자형태 (strict morphology)에 미치는 영창을 비교분석하고, 이러한 정자처리방법이 정자의 동결-융해과정에 미치는 영향을 비교하고자 하였다. 연구재료 및 방법: 20명의 정상 정자를 대상으로 하였으며 각각의 정자는 두 가지 정자처리방법으로 나누어 정자의 형상과 정밀정자형태를 컴퓨터를 이용한 정자자동분석기를 통하여 측정하였고, 동결보호제의는 TYB 용액을 사용하였으며, 동결 및 융해는 cryo Magic사의 기계를 사용하였다. 통계는 SPSS PC+(version7.0)를 이용하였으며 통계학적인 유의성은 p<0.05로 하였다. 결과: 정자의 농도는 $Isolate^{(R)}$ gradient 처리군이 swim-up 처리군보다 유의성 있게 높았으나 ($51.2{\pm}40.1,\;156.6{\pm}64.3$), 운동성 VCL, VSL, VAP, Linearity, 및 ALH는 swim-up 처리군에서 유의성 있게 높았다. 정밀 정자형태는 swim-up 처리군과 $Isolate^{(R)}$ gradient 처리군에서 차이가 없었다 ($53.7{\pm}6.8$ vs $50.3{\pm}9.1%$). 동결-융해과정 중 두 가지 정자 처리군에서 정자의 형상들은 swim-up 처리군에서 전반적으로 높은 양상을 보였으나, 정밀정자형태는 $Isolate^{(R)}$ gradient 처리군이 swim-up 처리군 보다 감소율이 컸지만 두 군간에 유의한 차이는 없었다 ($12.8{\pm}8.5$ vs $8.6{\pm}6.6$). 결론: 정상 정자에서 swim-up 방법이 $Isolate^{(R)}$ gradient 방법보다 정자 회수율은 우수하였으나, 동결-융해과정 중 정밀정자형태에는 차이가 없어 두 방법을 상호보완적으로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.305-312
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• 2022

본 논문에서는 기초적인 데이터 예측 모델을 만들고 최적화하는 교육에 초점을 맞추었다. 그리고 데이터 예측 모델을 최적화하는 데 널리 사용되는 머신러닝의 경사하강법 교육 방법을 제안하였다. 미분법을 적용하여 데이터 예측 모델에 필요한 파라미터 값들을 최적화하는 과정에 사용되는 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 보여주며, 수학의 미분법이 머신러닝에 효과적으로 사용되는 것을 교육한다. 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 설명하기위해, 스프레드시트로 경사하강법 SW를 구현한다. 본 논문에서는 첫번째로, 2변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 오차 최소제곱법과 비교하여 2변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 두번째로, 3변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 3변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 이후, 경사하강법 최적화 실습 방향을 제시하고, 비전공자 교육 만족도 결과를 통해, 제안한 경사하강법 교육방법이 갖는 교육 효과를 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.120-127
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• 2010

본 논문은 높은 품질 SR 이미지를 획득하기 위해 국소 그라디언트를 기반으로 적응형 보간법을 이용하는 SR 방법을 제공한다. 이 방법에서, 내삽 화소와 인접하는 유효한 화소 사이에 거리는 국소 그라디언트 특징을 이용하여 고려되며, 보간 계수는 LR 이미지의 국소 그라디언트를 고려한다. 픽셀의 국소 그라디언트는 더 작을수록, 그리고 메디안 필터는 보간된 HR 이미지의 블러링과 노이즈를 감소시키기 위해 적용된다. 실험 결과는 특히 이미지의 에지 부분에서, 다른 방법과 비교하여 제안된 방법의 유효성을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.454-458
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• 2001

이 논문에서는 디지털 영상의 퍼지 시스템 표현으로부터 유도된 Edge 검출 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 Gradient을 기반으로 한 것으로 Convolution Kernel이 기존의 Roberts, Prewitt 또는 Sobel등이 제안한 Gradient Kernel과 다른 새로운 것이다. 사용한 퍼지시스템은 디지털 영상을 근사적으로 표현한 Bicubic Spline 함수를 퍼지시스템 화한것으로서 2차 도함수가 연속이기 때문에 Gradient나 Laplacian 연산이 가능하다. Grid 점들에서 이 함수의 Gradient는 두 개의 축 방향으로 각각 한개의 3$\times$3행렬과 영상과의 Covolution에 의하여 산출됨을 보였으며 이를 이용하여 검출된 Edge들은 기존의 다른 방법을 사용하여 검출된 Edge 영상보다 훨씬 선명함을 확인하였다. 이 알고리듬 적용사례 2개에 대한 기술에 포함되어 있다.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.94-102
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• 1996

유한변형문제에서 변형구배텐서를 탄소성 성분으로 분해하기 위한 가산분해와 곱분해방법에 대해서 설명하고, 이 두 방법에서 파생되는 역학량들의 의미와 그 차이점을 보였다. 변형구배에 대한 기존의 곱분해와 가산분해로 얻어지는 변형속도구배는 가산적으로 표현되지 않으며, 소성변형속도구배는 탄성변형의 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 공축소성 가정을 도입하고, 수정된 곱분해를 통하여 소성변형속도구배가 탄성변형에 영향을 받지 않는 가산적인 변형속도 구배를 얻었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2769-2779
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• 1997

본 논문에서는 공액기울기법과 터널링 시스템을 조합사용하여 신경망의 학습성능을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 빠른 수렴속도의 학습을 위하여 공액 기울기법에 기초한 후향전파 알고리즘을 사용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 다른 연결가중치의 설정을 위해 동적터널링 시스템에 기초한 후향전파 알고리즘을 조합한 학습 알고리즘을 적용하였다. 제안된 방법을 패리티 검사 및 패턴분류 문제에 각각 적용하여 기존의 기울기 하강법에 기초한 후향전파 알고리즘 및 기울기 하강법과 동적터널링 시스템을 조합한 후향전파 알고리즘방법의 결과와 비교 고찰하여 제안된 방법이 다른 방법들 보다 학습성능에서 우수함을 나타내었다．

• 대한교통학회지
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• 제18권2호
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• pp.41-52
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• 2000

우리나라와 같은 개도국은 교통상황이 급변하고, 교통환경이 안정화되지 않은 사정을 고려해보면 비용과 시간이 다소 제약을 받고 있는 상황에 있어서 교통계획을 수립해야 하는 경우가 빈번히 발생한다고 볼 수 있다. 이러한 상황에서 O/D조사(가구방문조사, 노측면접조사 등)를 충실히 행하기에는 많은 어려움이 따르고, 그 결과 또한 만족할 만한 O/D를 구하기에는 현실적으로 매우 힘든 상황이라고 판단된다. 위와 같은 현실적인 문제점과 배경에 힘입어 최근 들어 국내외적으로 교통량을 기반으로 하여 O/D를 추정하는 기법개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나, 현실적인 규모의 교통망상에 적용될 수 있는 연구는 많았지만, 그러한 접근법들의 장·단점을 비교 분석한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구는 기존의 관측교통량을 이용한 O/D추정모형을 교통계획적 측면에서 정적(static)기법을 중심으로 살펴보고, 이러한 관측교통량으로 O/D를 추정하는 모형 중에서 대규모 교통망에서 현실적으로 이용가능성이 높다고 판단되는 2단계모형(bi-level(GLS))과 gradient방법을 중심으로 그 가능성과 타당성을 검토하였다. 연구방법은 2단계모형방법 (GLS방법)과 gradient 방법을 가상교통망에 적용하여 모형의 적정성을 평가한 후, 그 결과를 비교·분석하여 그 예측력을 살펴보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.129-136
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• 1999

특정 이미지에서의 선형적 특정은 이미지를 분석하고 이해하는데 충분한 정보를 제공하기도 한다. 본고에 서는 이미지에서 선형적 특징을 추출하기 위한 신뢰성 있는 방법을 제시한다. 일반적으로 후프 변형 방법은 이러한 선형적 특정을 추출하는 최적의 방법 중의 하나로 인식되어 왔다. 대부분의 후프 기반 방법들은 특정 edge 모델올 선택하고, 인식된 edge 픽셀의 속성을 반영하는 변형식을 활용하여 파라미터 공간에 그 발생빈도 를 기록하는 과정을 거치게 된다. 주로 edge 픽셀의 gradient 크기와 방향이 선형적 특정을 결정하는데 사용되 지만, 본고에서는 그 값틀이 퍼지변수로 활용될 수 있음을 보이고 파라미터 공간에 누적값을 계산하는데 활용한다- 이 방법을 기존의 방법과 비교하기 위하여 에러 측정 방식을 제안하고, 실험을 한 결과, 기존의 방법과 비교하여 우수한 성능을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.422-428
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.