• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권2호
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• pp.97-106
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• 2015

목 적 : 고주파 온열치료 시 약물투여 및 혈액채취에 사용되는 케모포트로 인한 열적 변화를 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 전극 크기 20 cm인 고주파 온열치료기(EHY-2000, Oncotherm Kft, Hungary)를 이용하여 현재 본원에서 사용 중인 케모포트 중 재질이 플라스틱인 소재, 티타늄을 둘러싼 에폭시 소재와 티타늄 소재 케모포트를 자체 제작한 직경 20 cm, 높이 20 cm 원통형 한천(Agar)팬텀에 삽입하여 온도를 측정하였다. 온도측정기(TM-100, Oncotherm Kft, Hungary) 그리고 Sim4Life(Ver2.0, ZMT, Zurich, Switzerland) 프로그램을 사용하여 실제 측정된 온도변화와 비교 분석하였다. 측정위치는 전극 중심축 및 중심축 측면 1.5 cm지점에 각각 0 cm(표면), 0.5 cm, 1.8 cm, 2.8 cm 깊이별로 하였다. 측정조건은 온도 $24.5{\sim}25.5^{\circ}C$, 습도 30 ~ 32%, 출력 전력 100 W로 5분 간격으로 총 60분을 측정 하였다. 결 과 : 케모포트 미사용, 플라스틱, 에폭시 그리고 티타늄 케모포트를 사용한 경우의 최고온도는 전극 중심축 2.8 cm 깊이에서 측정값 $39.51^{\circ}C$, $39.11^{\circ}C$, $38.81^{\circ}C$, $40.64^{\circ}C$와 모의실험값 $42.20^{\circ}C$, $41.50^{\circ}C$, $40.70^{\circ}C$, $42.50^{\circ}C$이며, 전극 중심축 1.5 cm 측면 2.8 cm 깊이에서 측정값 $39.51^{\circ}C$, $39.32^{\circ}C$, $39.20^{\circ}C$, $39.46^{\circ}C$와 모의실험값 $42.00^{\circ}C$, $41.80^{\circ}C$, $41.20^{\circ}C$, $42.30^{\circ}C$이다. 고안 및 결론 : 고주파 전자기장에 의한 케모포트 주위의 열적 변화량은 부도체 물질인 플라스틱과 에폭시 소재에서 미사용의 경우보다 낮게 나타났으며, 도체 물질인 티타늄 케모포트에서는 약간의 차이를 보였다. 이는 케모포트내 금속 함유량 및 기하학적 구조에 의한 것과 이용 장비의 낮은 고주파 대역를 사용함에 있는 것으로 여겨진다. 즉 본 연구에 사용된 케모포트는 열 변화가 미미하여 장해를 고려하지 않아도 된다고 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제15권3호
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• pp.263-268
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• 2009

한 중 황해환경공동조사 연구는 1993년 11월 한 중 환경협력에 기초하여 1995년 5월 한 중 환경협력공동위원회에서 채택되어, 1997년부터 매년 1회씩 한국과 중국이 황해에 대한 공동조사 및 분석을 격년별로 주관하여 실시하고 있다. 본 연구는 한 중 양국이 황해를 대상으로 양국 과학자가 공동으로 승선조사 및 분석을 실시하는 연구로서, 황해에서 해양환경의 특성과 잠재적 오염압력을 평가하고, 과학적이며 체계적인 데이터베이스를 구축하며, 황해 환경에 대하여 한 중 양국이 국가적 차원에서 공동으로 관리할 수 있는 기반을 마련한다는 데 큰 의의가 있다. 또한 황해 오염현상의 공동연구를 통한 한 중 간 해양환경 협력 기반을 구축하고, 황해에 대한 과학적이며 체계적인 해양학적 자료의 축적 및 황해환경 보전을 위한 자료 제공 등 한 중 간 창해 공동관리 시스템 기반을 조성하기 위한 것이다. 지금까지 조사된 결과, 조사해역의 해양환경은 양호한 상태로서 해역 생활환경 수질기준 I등급을 나타내었다. 그러나 매년 황해의 COD 값이 점차 증가하는 경향을 보이고 있으며, 최근 양국 연안지역에서의 인구밀집과 산업화로 인하여 해양환경오염이 가중되고 있는 실정으로 오염 부하량이 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 지금까지 실시된 한 중 황해환경 공동조사는 연 1회 실시되고 있어, 황해의 다양한 해양환경 특성을 상세히 밝히기는 어려우나, 한 중 양국 간 황해 관련 각종 환경정책을 입안하는 데 필요한 기초 자료를 산출하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 양국은 앞으로 조사 횟수, 조사해역 및 조사항목을 연차적으로 확대할 계획이다.

• 동의생리병리학회지
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• 제22권6호
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• pp.1359-1367
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• 2008

DSOM(Diagnosis System of Oriental Medicine) was made as a computerized assistant program for oriental medicine doctors to be able to diagnose with statistical basis. Then DSOM uses questionnaires filled out by subjects without enough explanatory guide. If the subject misunderstand the meaning of the passages, we might not rely on that result. So I designed this study to investigate the diagnostic correspondent rates between DSOM and practitioners. First, let the respondents answer to DSOM(DSOM-Ⅰ for the rest). After that, three doctors diagnosed the respondents and marked how much they had symptoms about 16 pathogenic factors in the score range 0${\sim}$5('0' means they didn't have that symptom, '1' means they had that symptom but mild, '3' means they had that symptom moderately, '5' means they had that symptom severely. And let the respondents answer to DSOM(DSOM-Ⅱ for the rest) again. Finally, we investigated the correspondent rates of diagnosis between DSOM-Ⅰ,Ⅱ and doctors'. We obtained conclusions as following. In the comparison of output frequency rate of the pathogenic factors, the difference between DSOM-Ⅰ and Ⅱ was 1%. In the correspondent rates of diagnosis between DSOM-Ⅰ,Ⅱ and doctors', In DSOM-Ⅰ and Ⅱ answered by subjects two times respectively, the correspondent rate was highest in insufficiency of Yang(陽虛) and liver(肝) as 93.2%, lowest in damp(濕) as 69.5% and showed 81.9% in all 16 pathogenic factors mean. In DSOM-Ⅰ and Ⅱ, and Doctors' diagnose, they showed the complete correspondent rates of 15.3${\sim}$61.0%, 15.3${\sim}$59.3% in individual pathogenic factor, 36.5%, 37.3% in all 16 pathogenic factors mean each, and within ${\pm}$1 errorrange, they showed the correspondent rates of 32.2${\sim}$93.2%, 35.6${\sim}$89.8% in individual pathogenic factor, 67.6%, 67.3% in all 16 pathogenic factors mean each, and within ${\pm}$2 error range, they showed the correspondent rates of 62.7${\sim}$98.3%, 71.2${\sim}$100% in individual pathogenic factor, 85.1 87.6%% in all 16 pathogenic factors mean each. In the correspondent rates of the severe case, In the cases that the Doctors' diagnostic score mean was over 3(the severity of disease is middle), there were deficiency of qi(氣虛), stagnation of qi(氣滯), blood stasis(血瘀), damp(濕), liver(肝), heart(心), spleen(脾) and they all showed the correspondent rates of over 60 except blood stasis(血瘀). In the cases that the weighed pathogenic factor was above 9, the correspondent rates were 50${\sim}$100%. deficiency of qi(氣虛), blood-deficiency(血虛), stagnation of qi(氣滯), blood stasis(血瘀), insufficiency of Yin(陽虛), insufficiency of Yang(陽虛), coldness(寒), heat (熱), damp(濕), dryness(燥), liver(肝), heart(心), spleen(脾), kidney(腎), phlegm(痰).

• Journal of Chest Surgery
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• 제38권3호
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• pp.204-213
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• 2005

인공심장판막의 성능 향상과 심장 수술의 발전에도 불구하고 심장판막치환술에 따르는 합병증은 아직도 빈도가 높다. 고려대학교 안암병원에서는 지난 26년간 시행한 심장판막치환술의 임상성적을 분석하였다. 대상 및 방법: 1916년 12월부터 2003년 12월까지 고려대학교부속 안암병원에서 심장판막치환술을 받은 환자 571명을 대상으로 하였다. 결과: 승모판치환술이 304예로 가장 많았고 대동맥판막치환은 122예였으며 대동맥판막과 승모판 동시치환은 111예였다. 47명의 환자가 두번째 수술을 받았으며 그 중 재치환술은 승모판재치환술 31예를 포함하여 38예였다. 조직판막치환군의 $32.5\%$가 재치환술을 받았고 평균 10.2$\pm$3.9년만에 재수술을 받았다. $24.3\%$ (139/571)에서 판막관련 합병증이 나타났으며 뇌경색의 빈도가 가장 높았다. 심방세동이 동반된 환자군의 합병증 발생빈도가 높았고 기계판막을 치환한 환자군에서는 출혈합병증이 많았다. 수술사망률은 $3.68\%$였고 수술사망의 원인은 저심박출증후군이 가장 많았다. 90년 이전의 수술사망률이 이후보다 높았으며 기계판막치환군의 수술사망률이 조직판막치환군보다 높았다. 5년 생존율은 $92.2\%$, 10년은 $85.7\%$로 나타났다. 결론: 심장판막치환술의 수술사망률은 향상되었으며 기계판막치환군에서는 출혈합병증이 많았고 조직판막치환군에서는 재치환술의 빈도가 높았다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.249-256
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• 2011

텍스처 영상을 표현할 수 있는 새로운 특징(feature)의 개발은 텍스처 영상 연구에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 모든 종류의 텍스처 영상을 표현하는 완벽한 특징의 집합을 정립하는 것은 불가능하여 텍스처 영상을 분석하는 분야에 따라 적절한 텍스처 특징을 사용하여야 하기 때문이다. 본 논문의 첫 번째 연구 목적은 텍스처 영상을 분할하는데 유용한 새로운 텍스처 특징을 찾아내는 것이다. 실험 텍스처를 통해 본 논문에서 제안하는 새로운 특징의 영상 분할에서의 유용성 검증도 제시하였다. 한편 본 논문에서 제안한 텍스처 특징은 페이즈의 미분 데이터이다. 페이즈 정보는 텍스처에 가버 함수를 필터로 적용한 결과 영상으로부터 구해지는데, 페이즈 정보는 지금까지 텍스처 특징으로 사용하기에는 적절하지 않다고 알려져 왔으며 관련 연구도 미미한 상태이다. 그 이유는 페이즈 정보를 계산하는 방법으로 역탄젠트 오퍼레이터를 적용하여 구하는데, 이렇게 구한 페이즈 값은 $-{\pi}/2$와 ${\pi}/2$ 범위에서 정의 되는 불연속 값들이기 때문이다. 이러한 불연속적인 페이즈 데이터는 텍스처에 대한 정보를 적절하게 표현하지 못하고 왜곡된 정보를 만든다. 물론 불연속적인 페이즈 데이터를 연속적인 페이즈 데이터로 변환하는 언랩핑은 이론적으로는 불연속의 문제를 해결하지만 실제적인 적용에서는 문제점을 노출시킨다. 즉 실수와 허수 부문이 모두 0인 지점을 중심으로 페이즈 불연속을 해결하는 과정에 따라 상이한 페이즈 데이터의 값들이 도출되어 정보가 왜곡된다. 본 논문의 두 번째 연구 목적은 이러한 단점을 근본적으로 회피하는 다른 방법을 찾는 것이다. 본 연구에서 제안하는 새로운 방법은 불연속적인 페이즈를 왜곡되고 복잡한 언래핑을 거치지 않고 바로 미분함으로써 영상분할에 필요한 데이터를 도출하는 것이다. 페이즈 미분 방식은페이즈 언랩핑 절차를 필요로 하지 않기 때문에 언랩핑의 왜곡을 회피하고, 알고리즘이 매우 간단해지며, 가버함수에 적용하는 필터도 자유롭게 선택할 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제시하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 가버 필터를 적용하여 도출된 결과 영상으로부터 새롭게 제시한 방법으로 계산한 페이즈로 구성된 특징 벡터를 구해 텍스처 영상의 분할에 이용하였다. 실험 결과를통해 본 논문에서 제시한 새로운 방식이 텍스처 영상분할에 필요한 유용한 정보를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권4호
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• pp.158-166
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• 2008

호박과실파리(Bactrocera depressus)는 파리목 과실 파리과에 속한 곤충으로 박과류 작물의 중요한 해충이다. 이 연구는 호박과실파리의 호박 피해관련 기초생태를 구명하고 성충우화시기 예찰모형을 개발하고자 수행하였다. 애호박 생산농가에서 호박과실파리 산란 흔적은 7월 중하순부터 발생되기 시작하여 8월 하순 최성기를 보였으며 9월 하순부터는 발견되지 않았으며, 이 기간이 호박과실파리 산란활동 시기로 판단되었다. 숙과호박 농가에서는 7월 하순 어린 과실에 산란 흔적이 발견되었고 8월 이후 유충에 의한 호박의 부패가 시작, 10월까지 피해과가 급격히 증가하였다. 호박과실파리 산란흔적은 호박 과실 당 평균 2.2개가 발견되었으며, 과실 당 $28.8{\sim}29.8$개의 산란수를 보였다. 우화트랩으로 조사한 호박과실파리 월동번데기의 우화시기는 초발일이 5월 중순에서 하순 사이로 나타났고, 최성기는 5월 하순 내지 6월 상순이었다. 호박과실파리 월동번데기의 우화까지 발육기간은 $15^{\circ}C$에서 59.0일, $20^{\circ}C$ 39.3일, $25^{\circ}C$ 25.8일, $30^{\circ}C$ 21.4일이었고 $35^{\circ}C$에서는 발육하지 못하였다. 온도와 월동번데기 발육기간 관계에 대한 선형모형 추정결과는 발육영점온도는 $6.8^{\circ}C$로 추정되었고 발육완료에 필요한 적산온도는 482.3 DD 이었다. 또한 월동번데기 발육률과 온도와 비선형적 관계는 Gaussian 모형으로 잘 설명되었다. 적산온도 모형으로 50% 성충우화일을 예측한 결과 실측치와 편차가 1일로 적중률이 높았다. 또한 발육모형과 발육완료시기 분포모형(Weibull 함수)을 이용한 발율률 적산모형의 예측치는 실측치의 우화양상과 유사하였다. 본 연구결과는 향후 호박과실파리의 관리전략 수립에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제28권3호
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• pp.1-7
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• 2021

본 논문에서는 Bare-die Chip 형태의 Drive amplifier를 Ajinomoto Build-up Film (ABF)와 FR-4로 구성된 PCB에 내장함으로써 28 GHz 대역 모듈에서 적용될 수 있는 내장형 능동소자 모듈을 구현하였다. 내장형 모듈에 사용된 유전체 ABF는 유전율 3.2, 유전손실 0.016의 특성을 가지고 있으며, Cavity가 형성되어 Drive amplifier가 내장되는 FR4는 유전율 3.5, 유전손실 0.02의 특성을 가진다. 제안된 내장형 Drive amplifier는 총 2가지 구조로 공정하였으며 측정을 통해 각각의 S-Parameter특성을 확인하였다. 공정을 진행한 2가지 구조는 Bare-die Chip의 패드가 위를 향하는 Face-up 내장 구조와 Bare-die Chip의 패드가 아래를 향하는 Face-down내장 구조이다. 구현한 내장형 모듈은 Taconic 사의 TLY-5A(유전율 2.17, 유전손실 0.0002)를 이용한 테스트 보드에 실장 하여 측정을 진행하였다. Face-down 구조로 내장한 모듈은 Face-up 구조에 비해 Bare-die chip의 RF signal패드에서부터 형성된 패턴까지의 배선 길이가 짧아 이득 성능이 좋을 것이라 예상하였지만, Bare-die chip에 위치한 Ground가 Through via를 통해 접지되는 만큼 Drive amplifier에 Ground가 확보되지 않아 발진이 발생한다는 것을 확인하였다. 반면 Bare-die chip의 G round가 부착되는 PCB의 패턴에 직접적으로 접지되는 Face-up 구조는 25 GHz에서부터 30 GHz까지 약 10 dB 이상의 안정적인 이득 특성을 냈으며 목표주파수 대역인 28 GHz에서의 이득은 12.32 dB이다. Face-up 구조로 내장한 모듈의 출력 특성은 신호 발생기와 신호분석기를 사용하여 측정하였다. 신호 발생기의 입력전력(P_in)을 -10 dBm에서 20 dBm까지 인가하여 측정하였을 때, 구현한 내장형 모듈의 이득압축점(P_1dB)는 20.38 dB으로 특성을 확인할 수 있었다. 측정을 통해 본 논문에서 사용한 Drive amplifier와 같은 Bare-die chip을 PCB에 내장할 때 Ground 접지 방식에 따라 발진이 개선된다는 것을 검증하였으며, 이를 통해 Chip Face-up 구조로 Drive amplifier를 내장한 모듈은 밀리미터파 대역의 통신 모듈에 충분히 적용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.