• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2023

고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.265-278
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• 2022

육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권11호
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• pp.215-222
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• 2018

본 논문에서는 슈퍼커패시터를 적용한 에너지 저장장치에 대해서 연구하였다. 납축전지등을 사용하였던 기존방식과는 다르게 슈퍼커패시터를 사용하여 고출력을 달성할 수 있으며, 이러한 특징으로 인하여 연구된 저장장치는 비상전원용 전력을 공급할 수 있을 뿐만 아니라, 전력품질 개선이나 짧은 순간에 큰 출력을 요구하는 고속 기동용 모터등의 전원시스템으로도 사용이 가능한 장점이 있다. 에너지변환 시스템은 양방향 인버터와 컨버터로 구성되어 고속, 고출력의 충전, 방전을 수행할 수 있는 장점도 있다. 양방향 인버터를 이용한 two loop 제어기 설계 방법이 제시되었고, 실험과 제작을 통해 설계 방법의 정합성을 입증하였다. 설계 순서는 먼저 상태공간 평균화 기법과 Decoupling 기법을 이용하여 선형화된 전달함수를 계산하였다. 다음 20% 오버슈트와 안정시간을 만족시키는 전류 제어기 설계를 한 후에 오버슈트 없는 전압과 10배 이상 느린 안정시간을 가지는 전압제어기를 설계한 후 단위계단응답 커브를 통해 원하는 설계특성이 나오는 지를 확인하는 과정으로 이루어진다. 설계된 제어기들은 계통과 단위 역률을 이루며 제어되기 때문에 전력품질 향상을 이룰 수 있으며, 빠른 응답특성과 정상상태 오차를 0으로 만들 수 있는 우수한 제어특성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6B호
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• pp.503-512
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• 2009

물 순환과정을 평가하기 위한 도구로 사용되는 수문모형은 크게 분포형 모형과 집중형 모형으로 구분할 수 있다. 지형 특성 자료의 제공과 활용을 위한 시스템이 등장하고 컴퓨터 계산 능력이 발달하면서 과거 집중형 모형에서 분포형 모형을 이용한 연구와 적용이 진행되고 있다. 개념적, 경험적 의미가 큰 집중형 모형과는 달리 분포형 모형의 경우, 격자 기반의 유역 특성 및 강우 자료로부터 초기 매개변수 값(first-guess value)을 추정하기 때문에 모형 보정 시 미세한 매개변수 조정이 요구된다. 따라서 모형 내 구성된 매개변수별 특성과 민감도를 정확하게 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$모형의 매개변수별 민감도를 분석하기 위하여 중랑천 유역을 대상유역으로 선정하고 적용하였다. 이를 위하여 중랑천 수계 하천정비기본계획(경기도, 1996)을 참고하여 재현기간 100년에 지속시간 6시간 설계강우를 작성하고, 이로부터 각 매개변수 변화에 따른 유출량 변화를 모의하였다. 그 결과, 수리전도도는 유역 전체의 유출고에 영향을 주는 것으로 나타났고 지표면 조도계수는 첨두 발생시간의 변화없이 첨두유량값 즉, 수문곡선의 형태에 민감하게 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 반면, 하도 구간의 조도계수는 비슷한 유출고에 대하여 첨두유량값과 도달시간에 매우 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권4호
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• pp.401-406
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• 2008

목적 : 종속조사면 병합 치료방법(FIF : Field In Field)을 이용한 유방절선조사 시 반대편 유방의 표면선량을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : FIF치료방법 이용 시 반대편 유방에 흡수되는 표면선량을 평가하고자 동일한 기하학적 조건과 처방선량을 기반으로 열린조사면(Open), 금속쐐기(MW : Metal Wedge), 동적쐐기(EDW : Enhanced Dynamic Wedge)를 이용한 조사방법과 비교하였다. 3차원 치료계획장치를 이용하여 선량분포 최적화를 수행하였으며 계산 결과의 정확도를 검증하기 위해 인체 팬톰과 모스펫 측정기를 사용하여 측정을 수행하였다. 동측 유방 입사면 가장자리로부터 반대편 유방 쪽으로 2, 4, 6, 8, 10cm 지점을 선정하여 각각 표면(0cm : 가피)과 0.5cm(진피) 깊이에서 선량을 측정하였으며, 0.5cm 깊이 선량측정을 위해서 0.5cm 볼루스를 사용하였다. 선량분포의 계산은 불균질 물질을 보정(modified Batho method)하여 0.25cm 격자 해상도로 수행하였다. 결과 : 치료계획장치에서 각 지점의 평균표면선량은 금속쐐기의 경우 표면 및 0.5cm 깊이에서 $19.6{\sim}36.9%$, $33.2{\sim}138.2%$ 증가했고, 동적쐐기는 $1.0{\sim}7.9%$, $1.6{\sim}37.4%$까지 증가하였다. FIF는 $-18.4{\sim}0.7%$, $-8.1{\sim}4.7%$까지 선량이 변화하였다. MOSFET을 이용하여 측정한 경우는 금속쐐기는 표면 및 0.5cm 깊이의 경우 $11.1{\sim}71%$, $22.9{\sim}161.2%$ 증가했고, 동적쐐기는 $4.1{\sim}15.5%$, $8.2{\sim}37.9%$ 선량이 증가했다. FIF는 표면에서 $-15.7{\sim}-4.9%$로 선량이 오히려 감소했으며, 0.5cm 깊이에서의 선량도 $-10.5{\sim}3.6%$로 나타났다. 치료계획장치의 계산값과 실측값을 비교한 결과, 유사한 경향을 보였으나 치료계획장치의 경우 피부선량이 실제측정값보다 다소 과소평가되고 있음을 알 수 있었다. 결론 : 본 실험을 통해 FIF치료방법의 경우 기존 치료방법(MW, EDW)에 비해 치료표적에 최적화 된 선량 분포를 만들어 내면서도 반대편 유방의 피부에 불필요한 산란선량을 최소화하는 치료방법임을 알 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.98-104
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• 2011

탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.33-49
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• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제48권2호
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• pp.123-158
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• 2009

해충의 저항성발달로 야기되는 문제를 해결하기 위한 정보를 제공함으로써 향후연구를 촉진시키고자 하였다. 농약사용이 지속되는 한 저항성 발달은 필연적이라는 생각으로, 저항성발달을 지연시키기 위해 재배자가 활용할 수 있는 약제성질에 근거를 둔 약종선택, 혼용, 교호, 모자이크 처리 등 약제살포법과, 천적과 양립할 수 있는 선택성 살충제와 저항성 천적의 이용을 중심으로 한 병해충 종합관리(IPM)에 대해 고찰하였다. 저항성관리에 약종의 성질을 이용할 경우 약종별로 작용점과 mode of action(작용방식)이 같거나 다를 수 있고, 2차 해충과 함께 살충제의 활성, 잔류기간, 약제 저항성 발달에 대한 취약성도 다르다. 약제는 섭식, locomotion(거동), 비행, 교미, 포식자 회피 등에도 영향을 미치므로 종합적으로 고려하여 역교차저항성을 나타내는 살충제의 사용이 바람직하다. 농약혼용은 실제 많이 이루어지고 있고 앞으로도 그러하겠지만, 진정한 의미에서 저항성 발달 지연을 위한 혼용, 교호, 모자이크 처리법은 대립유전자의 우성도, 교차저항성, 유입(immigration), fitness 불이익 등과 함께 살충제의 작용방식과 작용점들의 차이에서 구성약제가 매우 높은 비율로 충을 죽이는 부의 교차저항성을 가진 살충제들의 채택에 대하여 논의하였다. 저항성 관리에 약제혼용의 대표적인 사례 22가지와 교호처리 사례 27가지를 표로 제시하였다. 혼용처리의 잠재적 불이익은 생물적 방제의 와해, 이차해충의 저항성발달, 고도의 저항성 개체군 선발, 다양한 살충제에 대한 교차저항성 범위 확대를 내포하고 있다. 교호처리는 살포약량을 높이거나 낮추고, 다른 대사기구를 가진 살충제를 사용하는 것도 고려되었다. 모자이크 처리는 진딧물 같이 정주성 해충인 경우에 연관없는 살충제를 교호로 다른 구역에 처리하거나, 살충제 처리한 열(列)과 그렇지 않은 것을 혼합 배치하여 저항성 발달을 지연시키거나 피해를 감소시킬 수 있다. 해충의 저항성 진화 측면에서 볼 때, 기생자와 포식자의 저항성과 선택성은 농약처리를 요하는 세대 수를 감소시키고 농약으로부터 피난처의 상보적 역할을 수행할 수 있다. 작물별, 기주별, 기생자와 포식자에게 선택성을 보이는 약제를 별도의 표로 요약하여 제시하였다. 기생자의 생존력 향상을 위해 살충제의 선택성과 선택성에 영향을 주는 내 외적 요인에 대하여 검토하였다. 농약사용 하에서 기생자를 사용하기 위해 농약에 대해 저항성이거나 내성이 있는 기생자를 검정, 채집 혹은 선발하는 것을 논의하였다. 포식자에 대한 선택독성에 영향을 미치는 요인들로 농약의 선택성, 선택성의 포장적용과 그에 미치는 요인, 포식자와 기주의 균형, 선택성을 도외시한 방제법의 문제점, 천적과 농약의 양립성 등에 대하여 논의하였다.

• 디자인학연구
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• 제12권4호
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• pp.231-241
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• 1999

본 연구의 목적은 리챠드 마이어 미술관의 설계방식과 형태요소를 분석하는 데 있으며 분석을 통해 미술관의 공간적 특성을 파악하는 데 있다. 리챠드 마이어의 미술관은 전시공간으로서 미술품을 효과적으로 전시하고 있을 뿐 아니라 문화공간으로서 방문자에게 건축이라는 예술을 경험하게 한다. 마이어는 자신의 미술관을 설계하기 위하여 미스 반 데르 로에와 르 꼬르뷔제로부터 배운 설계방법과 형태언어를 지혜롭게 활용하였다. 그는 구조격자를 기초로 하는 합리적인 사각형 형태는 전시공간을 위하여 역할을 하게 하는 한편, 원, 부분원과 같은 기하학적 형태언어는 조형적 공간을 위하여 사용함으로써 기능적 공간과 조형적 공간 사이의 균형을 유지하였다. 그의 미술관에서 구조와 분리된 유리벽과 램프는 중요한 표현수단이 된다. 램프는 건축적 산책로로서 건축물의 내.외부공간을 감상하게 할 뿐 아니라 전시통로로서 다양한 거리와 각도에서 미술품을 반복해서 보게 하며 커다란 유리벽은 변화로운 미술관의 실내를 외부로 전달해 준다. 두 사람의 거장으로부터 계승된 설계방법과 언어와 비교하여 마이어에 의해 발전된 설계원칙과 요소는 주로 미술관의 배치와 전시계획, 입면구성에 적용되어 독창성을 발휘하게 된다. 부지 주변의 도시적 짜임과 역사적 건물로부터 이끌어진 배치원칙은 그의 미술관을 주변환경과 조화되게 하였으며 비틀어진 축의 도입은 배치계획에 변화와 전환의 효과를 가져다 주었다. 미술관의 전시공간은 질서있게 배치된 전시집기에 의해 활기를 띠게 된다. 간막이와 전시선반, 니체, 스테이지 등의 요소를 융통성있게 결합시킨 형식의 전시집기는 공간을 분할하는 간막이로서, 미술품을 진열하는 가구로서, 형태를 창조하는 형태요소로서 복합적인 역할을 수행하게 된다. 정연하게 배치된 전시집기는 또한 여러개의 시각적 축과 중심을 발생시켜 사람들로 하여금 다양한 각도에서 투시적 시각으로 미술품을 감상하게 하는 독특한 환경을 창조하게 된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.