• 한국결정성장학회지
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• 제33권4호
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• pp.145-152
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• 2023

2.31 × 10⁴ ≤ Gr_t ≤ 4.68 × 10⁴의 범위에서 온도 Grashof 수(Gr_t)의 변화에 대하여, 소스와 결정영역에서의 평균 Nusselt수를 나타내고 있다. 결정영역에서의 평균 Nusselt 수가 소스영역에서의 평균 Nusselt 수 보다 2배 이상 큰 것으로 나타나고 있다. 소스영역에서의 평균 Nusselt 수는 온도 Grashof 수(Gr_t)에 대하여, 증가하는 경향을 보여주고 있으며, 반면에 결정영역에서의 평균 Nusselt 수는 온도 Grashof 수(Gr_t)에 대하여, 감소하는 경향을 나타나고 있다. 3.28 × 10⁵ ≤ Gr_s ≤ 4.43 × 10⁵의 범위에서 농도 Grashof 수(Gr_s)의 변화에 대하여, 소스와 결정영역에서의 평균 Sherwood 수를 나타내고 있다. 소스영역과 결정영역에서의 평균 Sherwood 수는 농도 Grashof 수(Gr_s)가 증가함에 따라, 감소하는 경향을 보이고 있다. 결정영역에서의 평균 Sherwood 수는 소스영역에서의 평균 Sherwood 수보다 약 4배 정도 크다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.575-586
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• 2023

하천 식생은 하천 생태계의 서식처 제공과 하안의 물리적 안정 등의 중요한 기능을 한다. 그러나 조도계수와 항력의 증가로 홍수 피해 가중 등의 악영향을 미치기도 한다. 하천 식생 관리는 홍수와 생태 관리의 균형점을 찾는다는 점에서 매우 중요하다. 그러나 식생이 하천에 미치는 영향에 대해서는 아직도 불확실한 것이 많다. 본 연구에서는 식생이 흐름이 미치는 영향을 분석하기 위하여 임진강 초평도 구간을 대상으로 식생 조도 설정에 따른 흐름 양상을 2차원 부정류 모형을 통해 분석하였다. HEC-RAS 2D 모형에 의한 2차원 흐름 해석 결과에 의하면 초평도 식생 조도에 따라 임진강 만곡부의 유속 분포가 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 현재와 같이 초평도 만곡부 외측에 홍수시에 주흐름이 형성되는 것은 초평도의 목본과 초본의 영향으로 판단된다. 초평도 전체에 목본류가 분포하면 만곡부 외측의 유속이 더욱 강하게 나타날 것으로 예상된다. 하천의 식생은 단순히 수위를 상승시키는 영향만 발생시키는 것이 아니라 유속 분포 변화를 유발할 수 있음을 확인하였다.

• 한국운동역학회지
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• 제33권3호
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• pp.110-117
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• 2023

Objective: The purpose of this study was to find out kinematic and kinetic differences the lower extremity joint according to the landing type during vertical jump movement after jump landing, and to present an efficient landing method to reduce the incidence of injury in youth players. Method: Total of 24 Youth players under Korean Sport and Olympic Committee, who used either heel contact landing (HCG) or toe contact landing (TCG) participated in this study (HCG (12): CG height: 168.7 ± 9.7 cm, weight: 60.9 ± 11.6 kg, age: 14.1 ± 0.9 yrs., career: 4.3 ± 2.9 yrs., TCG height: 174.8 ± 4.9 cm, weight: 66.9 ± 9.9 kg, age 13.9 ± 0.8 yrs., career: 4.7 ± 2.0 yrs.). Participants were asked to perform jump landing consecutively followed by vertical jump. A 3-dimensional motion analysis with 19 infrared cameras and 2 force plates was performed in this study. To find out the significance between two landing styles independent t-test was performed and significance level was set at .05. Results: HCG showed a significantly higher dorsi flexion, extension and flexion angle at ankle, knee and hip joints, respectively compared with those of TCG (p<.05). Also, HCG revealed reduced RoM at ankle joint while it showed increased RoM at knee joint compared to TCG (p<.05). In addition, HGC showed greater peak force, a loading rate, and impulse than those of TCG (p<.05). Finally, greater planta flexion moment was revealed in TCG compared to HCG at ankle joint. For the knee joint HCG showed extension and flexion moment in E1 and E2, respectively, while TCG showed opposite results. Conclusion: Compared to toe contact landing, the heel contact landing is not expected to have an advantage in terms of absorbing and dispersing the impact of contact with the ground to the joint. If these movements continuously used, performance may deteriorate, including injuries, so it is believed that education on safe landing methods is needed for young athletes whose musculoskeletal growth is not fully mature.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.231-238
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• 2023

등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.557-564
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• 2023

본 연구에서는 차폐성능의 우수함이 증명된 납 사용에 있어 나타나는 단점을 보완하고 불필요한 인체 피폭을 제어하기 위하여 3D 프린팅 기술을 이용하였다. 3D 프린터는 3차원 형상 구현이 가능하며, 개인의 아이디어를 즉각적으로 적용할 수 있어 시제품 제작 비용 및 기간을 줄여주면서 기술 보완 유지에 큰 장점이 있다. 다양한 특증의 3D 프린터 중 FDM 방식을 채택하였으며, 출력에 사용되는 필라멘트를 폴리락트산 (Polylactic acid, PLA)와 텅스텐 두 가지 소재를 혼합하여 연구용 압출기를 활용해 제작하였다. 출련된 혼합 필라멘트를 형태학적 차폐체로 구현하였으며, 선량평가를 통해 유효성 검증과 동시에 다양한 물질의 차페체 제작에 기초 정보 제공에 목적을 두었다. PLA와 텅스텐을 혼합하여 연구용 압출기로 제작된 필라멘트는 텅스텐 함유 비율에 따라서 10 %, 20 %, 30 %, 40 %, 50 %로 구분하여 제작하였다. 3D Modeling, STL File 저장, G-code생성, 출력등의 처리과정으로 10 cm × 10 cm × 0.5cm의 크기로 각각 제작하였고, 관전압 60 kVp, 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp와 관전류 20 mAs, 40 mAs의 조건으로 선량 및 차폐성능 평가 실험하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.293-301
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• 2023

표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.123-141
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• 2023

인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(N_max, kg/ha)과 N_max의 절반에 도달하는 시간(K_m, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 K_m에서 0.0668, N_max에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 K_m에서 0.0414, N_max에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권12호
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• pp.4571-4584
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• 2022

The analysis of rapid flow transients in Reactor Coolant Pumps (RCP) is essential for a reactor safety study. An accurate and precise analysis of the RCP coastdown is necessary for the reactor design. The coastdown of RCP affects the coolant temperature and the colloidal crud in the primary coolant. A realistic and kinetic model has been used to investigate the behavior of activated colloidal crud in the primary coolant and steam generator that solves the pump speed analytically. The analytic solution of the non-dimensional flow rate has been determined by the energy ratio β. The kinetic energy of the coolant fluid and the kinetic energy stored in the rotating parts of a pump are two essential parameters in the form of β. Under normal operation, the pump's speed and moment of inertia are constant. However, in a coastdown situation, kinetic damping in the interval has been implemented. A dynamic model ACCP-SMART has been developed for System Integrated Modular and Advanced Reactor (SMART) to investigate the corrosion due to activated colloidal crud. The Fickian diffusion model has been implemented as the reference corrosion model for the constituent component of the primary loop of the SMART reactor. The activated colloidal crud activity in the primary coolant and steam generator of the SMART reactor has been studied for different equilibrium corrosion rates, linear increase in corrosion rate, and dynamic RCP coastdown situation energy ratio b. The coolant specific activity of SMART reactor equilibrium corrosion (4.0 mg s^-1) has been found 9.63×10^-3 µCi cm^-3, 3.53×10^-3 µC cm^-3, 2.39×10^-2 µC cm^-3, 8.10×10^-3 µC cm^-3, 6.77× 10^-3 µC cm^-3, 4.95×10^-4 µC cm^-3, 1.19×10^-3 µC cm^-3, and 7.87×10^-4 µC cm^-3 for ²⁴Na, ⁵⁴Mn, ⁵⁶Mn, ⁵⁹Fe, ⁵⁸Co, ⁶⁰Co, ⁹⁹Mo, and ⁵¹Cr which are 14.95%, 5.48%, 37.08%, 12.57%, 10.51%, 0.77%, 18.50%, and 0.12% respectively. For linear and exponential coastdown with a constant corrosion rate, the total coolant and steam generator activity approaches a higher saturation value than the normal values. The coolant and steam generator activity changes considerably with kinetic corrosion rate, equilibrium corrosion, growth of corrosion rate (ΔC/Δt), and RCP coastdown situations. The effect of the RCP coastdown on the specific activity of the steam generators is smeared by linearly rising corrosion rates, equilibrium corrosion, and rapid coasting down of the RCP. However, the time taken to reach the saturation activity is also influenced by the slope of corrosion rate, coastdown situation, equilibrium corrosion rate, and energy ratio β.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.195-208
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• 2023

본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.