• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.97-104
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• 2015

This study is a part of the high pressure injection system development on the Turbo GDI engine in order to reduce smoke emission in case of using the low volatile(high DI) fuel which is used as normal gasoline fuel in the US market. Firstly, theoretical approach was done regarding gasoline fuel property, performance, definition of particle matters and its creation as well as problems of the high DI fuel. In this experimental study, 2L Turbo GDI engine was selected and optimized system parameter was inspected by changing fuel, fuel injection mode (single/multiple), fuel pressure, distance between injector tip and combustion chamber, start of injection, intake valve timing in engine dyno at all engine speed range with full load. In case of normal gasoline fuel, opacity was contained within 2% in all conditions. On the other hands, in case of low volatile fuel (high DI fuel), it was confirmed that the opacity was rapidly increased above 5,000 rpm at 14.5 ~ 20 MPa of fuel pressure and there were almost no differences on the opacity(smoke) between 17 MPa and 20 MPa fuel pressure. According to the SOI retard, smoke decrease tendency was observed but intake valve close timing change has almost no impact on the smoke level in this area. Consequently, smoke decrease was observed and 16% at 6000rpm respectively with injector washer ring installed. By removing injector washer to make injector tip closer to the combustion chamber, smoke decrease was observed by 46% at 5,500 rpm, 42% at 6,000 rpm. It is assumed that the fuel injection interaction with cylinder head, piston head, intake and exhaust valve is reduced so that impingement is reduced in local area.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.80-90
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• 2002

클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.458-467
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• 2002

대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• 한국노년학
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• 제40권2호
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• pp.239-255
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• 2020

본 연구의 목적은 단독가구 노인의 가족관계가 지역사회참여에 영향을 미치는지 또한 이러한 관계는 성별에 따라 차이가 있는지 고찰하는 것이다. Baltes와 Baltes(1990)의 선택, 적정화, 보상 이론(SOC)과 Prandini(2014)의 가족구성원이 사회적 자본이 된다는 주장을 바탕으로 노년기에 가족관계가 지역사회참여에 영향을 미칠 수 있는지 검증하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 한국보건사회연구원에서 실시한 2017년 노인실태조사에서 1인가구를 추출해 연구대상자(남 n=370, 여 n=1770)로 삼았으며, 친구·이웃만남과 경로당·복지관 참여를 종속변수로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 남성의 경우 가족관계가 친구·이웃 또는 경로당·복지관 참여에 유의미한 영향을 보이지 않았으나, 여성의 경우는 가족과의 연락빈도가 친구·이웃만남에 정적(+)인 영향을 보였으며, 경로당 복지관 참여에는 가족연락빈도와 자녀관계 만족도가 정적(+) 영향이 나타난 반면 가족만남빈도는 경로당 복지관 참여에 부적(-) 영향이 나타났다. 여성의 경우 가족구성원이 사회적 자본이 된다는 Prandini(2014)의 주장이 지지되는 것으로 보이나, 어떠한 종류의 지역사회참여인가에 따라서 그 영향이 다를 수 있음을 확인하였다. 아울러 이에 대한 실천적 논의와 제언이 제시되었다.

• 자원환경지질
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• 제56권3호
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• pp.331-341
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• 2023

지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.395-401
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• 2009

장대터널의 환기 및 방재시스템 설계시 주요한 요소설계인자 중 하나인 자연환기력은 그 중요성에도 불구하고 관련 영향변수들의 상호관계는 정량화가 매우 복잡하여, 자연환기력에 의한 유입 자연풍에 관한 설계기준을 정량적 근거하에서 제시하고 있지 못하다. 최근 발생한 터널화재에 의한 문제 및 터널 이용자에 의한 보다 나은 공기질에 대한 요구 등으로 터널 환기시스템의 최적화가 시급히 필요하며, 따라서 최적화의 주요 설계인자인 자연환기력에 대한 연구가 절실히 요구된다. 본 연구에서는 국내 최장대 도로터널로 계획된 인제터널(연장 10.9 km)을 대상으로 자연환기력의 예측을 목적으로 하였다. 지형적 요인에 의한 외부풍의 풍압에 기인하는 자연환기력의 최대 가능수준을 예측할 수 있는 기압장벽고의 개념을 적용하여 외부풍에 의한 자연환기력을 추정하고 터널내외부 공기 밀도차로 인한 굴뚝효과에 따른 자연환기력을 동시에 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.171-173
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• 2022

4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.281-290
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• 2012

경상북도에 소재한 3개 종합병원 영상의학과의 MDCT 검사 중 두부, 복부, 흉부 각 10건씩 30건을 대상으로 CTDIl, DLP, Slice 수, DLP/Slice 수를 조사하여 병원 간 프로토콜의 차이로 인한 MDCT의 피폭선량의 차이를 분석하였고, CT검사의 가장 많은 검사건수를 차지하고 프로토콜이 비교적 단순한 두부 CT를 Helical Scan과 Normal Scan으로 2회 실시하여 영상의 화질, CTDI, DLP, 안구의 피폭선량, 갑상선의 피폭선량의 차이를 분석하였다. 두부CT에서 조사대상 병원의 3분의 2에서 CTDI 참조준위(IAEA 50mGy, 우리나라 60mGy)를 초과하지 않은 A병원에 비하여 유의하게 높았다(p<0.001). DLP에서 조사병원의 3분의 1은 참조준위 IAEA 1,050mGy.cm, 우리나라 1,000mGy.cm의 권고량 보다 높았고, 3분의 2가 우리나라의 권고량을 초과하고 있었다. 참조준위를 초과하지 않은 A병원에 비하여 유의하게 높았다(p<0.001). Abdomen CT에서도 3분의 1은 CTDI 참조준위 IAEA 25mGy, 우리나라 20mGy보다 높은 119mGy를 보였고, DLP에서는 모든 조사대상 병원이 우리나라 권고량 700mGy.cm보다 높았다. 조사대상 병원 중 모든 검사에서 높은 선량을 보인 C병원은 MPR, 3D 검사의 비중이 높아 낮은 pitch, 높은 관전류 검사로 인한 피폭선량이 높았다. Scan 방법에 따른 피폭선량의 차이를 분석하고자 동일환자의 두부CT를 Normal scan과 Helical scan으로 각각 실시하여 분석한 결과 CTDI 및 DLP에서 Helical CT가 Normal scan에 비해 63.4%, 93.7% 높은 선량을 보였다(p<0.05, p<0.01). 그러나 갑상선의 피폭선량은 Normal scan이 87.26% 높았다(p<0.01). Helical CT의 선속은 종심부와 변연부의 모양이 종의 형태를 취하고 있어 두부CT에서 갑상선은 중심선속에서 벗어난 적은 선량으로 피폭된다. 또한 Helical scan시 Gantry 각을 수직으로 사용하였고, Normal scan시에는 Orbitomeatal line에 평행으로 정렬된 Gantry 각을 사용하여 Helical scan에서 갑상선은 피폭선량이 감소하였다. 그러나 본 연구에서 사용된 프로토콜은 식약청의 표준준위에 비해 높은 피폭선량을 보여 식약청의 권고량을 지키기 위해서는 낮은 관전류 높은 Pitch의 사용이 요구되었다. 이번 연구에서 Normal scan과 Helical scan에 따른 화질의 차이는 없는 것으로 분석되어 특별한 경우가 아니면 Normal scan의 표준화된 프로토콜을 사용하고 갑상선의 보호장구를 사용하는 것이 필요하였다. 이번 연구는 일지역의 CT검사 중 일부를 조사하여 분석하였으므로 CT검사의 전체를 평가하는데 무리가 있었다. 그러나 경우에 따라 환자피폭선량의 가이드 권고량을 초과하고 있음을 알 수 있었고, 병원 간의 피폭선량 편차도 있음을 확인 할 수 있었다. 이것을 개선하기 위하여 영상의학과 의사 및 방사선사는 CT 방사선량을 줄이는 최적화된 프로토콜로 CT검사를 시행해야 하고, 환자의 알권리를 위하여 피폭선량은 공개되어야 한다. 그러나 아직 많은 의사들과 방사선사는 이에 대한 인식이 부족하므로 개선을 위하여 CT선량 저감화의 교육프로그램, CT검사에 따른 피폭선량의 공개, 병원의 서비스평가 및 병원인증제 평가항목에 CT검사 피폭선량관리 및 공개항목을 추가 등의 관련기관의 노력과 의료종사자가 CT검사에서 행위의 최적화를 실현하는 최선의 프로토콜을 사용하는 노력이 필요하였다.