• Journal of Chest Surgery
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• 제29권11호
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• pp.1202-1206
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• 1996

Ebstein기형은 삼첨판, 우심실 및 우심방의 특징적인 변형를 보이는 희귀한 선천성 심질환으로, 삼첨판의 후판막첨과 중격판막첨이 우심실로 나선형의 변형을 보이는 것이 특징적이다. 본 교실에서는 1988년 1월 1일부터 1995년 12월 31일까지 7년간 11명의 환자를 경험하였으며 평균연령은 29.6$\pm$11.1세, 성비는 남자 5명 여자 6명이었고, 주증상으로는 운동시 호흡곤란이었다. 모든례에서 삼첨판의 전형적인 변형을 보였으며 동반된 심기형으로는 개방성 난원창, 심방중격결손, 심실중격결손이 있었다. 9명은 Danielson씨 삼첨판성형술과 주름성형술을 시행하고 2명은 삼첨판막치환술과 주름성형술을 시행하였으며 동반된 심기형을 교정하였다. 수술후 5명의 환자에서 저심박출증, 부정맥, 창상감염 등의 합병증이 발생하였으며 수술사망례는 없었다. 술후 평균 33.3개월의 추적관찰 결과 모든 환자에서 술전보다 양호한 심기능을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권4호
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• pp.339-344
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• 2007

대형 구조물을 지탱하고 있는 케이블은 항상 높은 장력으로 당겨지고 있기 때문에 교량에 과도한 하중이 가해지면 안전에 큰 영향을 미칠 수 있다. 설계 시 하중을 고려하지만 안전관리 측면서 지속적인 감시의 필요성은 매우 크다. 교량 지지용 케이블이 강자성 재료로 구성되어 있고, 강자성 재료는 자구의 운동이 외부 장력에 매우 민감하기 때문이 케이블의 비투자율을 모니터링하면 현재 장력의 크기를 예측할 수 있다. 본 논문에서는 현장에서의 장력측정용 센서의 정확한 성능 평가를 위한 표준 장력 교정 시스템 개발을 목표로 기반 연구를 수행하고 있다. 즉 교정된 로드셀을 기준으로 시험 케이블에 정화한 힘을 가할 수 있는 시스템을 제작하였으며, 자체 제작한 장력 측정용 자기적 센서를 시험 케이블에 설치하고 케이블에 가한 장력에 따라 센서 출력을 정량적으로 분석하였으며, 주위의 환경이 미치는 영향도 함께 분석하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.332-345
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• 2013

본 논문에서는 최근, 압전 변압기 기술의 급속한 발전을 이용하므로 자계의 잡음이 없고, 크기가 소형화되며 고효율과 고 전력 밀도, 누설자속이 없어 노이즈 발생이 없고, 공진주파수만을 이용하므로 출력파형이 정현파에 가까워 고조파 잡음이 없는 점을 이용하여 전기적인 등가회로를 적용하여 DC-DC 컨버터를 구현 하였다. 유도전동기 회전자 속도 개념에 자속 기준 모델 적용 시스템(FMRAS)을 적용하였다. 유도전동기의 벡터제어는 회전자 속도 정의의 추정값을 이용하여 실행 할 수 있고, 부가된 변화되는 모델로 회전자 목표값 계산을 수행 할 수 있다. 이 시스템은 PWM 공간 전압기법과 DC-DC 컨버터를 이용하여 벡터전류제어와 속도제어를 위한 PI제어기로 구성되어 있다. 제어를 위한 실행과 높은 속도계산을 디지털 신호 원칩 마이크로프로세서에 의해 수행 되었고, 시뮬레이션과 실험을 통해서 다양한 제어 방법의 타당성을 제시 하였다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제9권2호
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• pp.115-121
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• 2018

Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권3호
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• pp.415-435
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• 2019

본 연구의 목적은 중서부태평양(WCPFC) 수역 우리나라 원양연승어업의 눈다랑어 생산함수를 추정하여 규모 수익을 분석하는 것이다. 분석에 있어 투입요소는 선원수, 선박톤수, 투입낚시수, 눈다랑어 자원량 그리고 산출요소는 눈다랑어 생산량으로 하는 Cobb-Douglas 형태의 생산함수를 추정하였다. 함수 추정에 앞서 투입요소 중 눈다랑어 자원량은 Bayesian State-space 모델로 추정하였다. 생산함수 추정 결과, 하우즈만 검정을 통해 고정효과 모델이 선택되었고, 선원수를 제외한 선박톤수, 투입낚시수, 눈다랑어 자원량이 눈다랑어 생산량에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추정된 생산함수의 투입요소를 바탕으로 규모 수익 수준을 분석한 결과, WCPFC 수역에서 눈다랑어를 조업하는 원양연승어업은 규모 수익 체증(IRS)의 성격인 것으로 추정되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1061-1067
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• 2019

본 논문에서는 PTWS 방식을 이용한 고집적화된 AMOLED용 3-채널 DC-DC 변환기의 설계한다. 양의 전압 $V_{POS}$는 경부하에서 효율을 제고하기 위해 SPWM 듀얼모드와 PTWS 방식을 적용한 부스트 변환기로 설계한다. 음의 전압 $V_{NEG}$는 전력 손실을 줄이기 위해 PSM 방식을 적용한 0.5x 인버팅 차지펌프를 이용해 설계하고, 추가적인 전압 $V_{AVDD}$는 LDO를 이용하여 설계한다. 제안된 DC-DC 변환기는 $0.18{\mu}m$ BCDMOS 공정을 사용하여 시뮬레이션을 한 결과 부하전류 1mA~70mA에서 전력효율 56.9%~90.2%를 가지고, 양의 전압 $V_{POS}$에서 최대 5mV의 출력 리플을 가졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.41-55
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• 2021

To detect thunderstorms occurring in Korea, National Meteorological Satellite Center (NMSC) also introduced the rapid-development thunderstorm (RDT) algorithm developed by EUMETSAT. At NMCS, the H-RDT (HR) based on the Himawari-8 satellite and the K-RDT (KR) which combines the GK2A convection initiation output with the RDT were developed. In this study, we optimized the KR (KU) to improve the detection level of thunderstorms occurring in Korea. For this, we used all available data, such as GK2A/AMI, RADAR, lightning, and numerical model data from the recent two years (2019-2020). The machine learning of logistic regression and stepwise variable selection was used to optimize the KU algorithms. For considering the developing stages and duration time of thunderstorms, and data availability of GK2A/AMI, a total of 72 types of detection algorithms were developed. The level of detection of the KR, HR, and KU was evaluated qualitatively and quantitatively using lightning and RADAR data. Visual inspection using the lightning and RADAR data showed that all three algorithms detect thunderstorms that occurred in Korea well. However, the level of detection differs according to the lightning frequency and day/night, and the higher the frequency of lightning, the higher the detection level is. And the level of detection is generally higher at night than day. The quantitative verification of KU using lightning (RADAR) data showed that POD and FAR are 0.70 (0.34) and 0.57 (0.04), respectively. The verification results showed that the detection level of KU is slightly better than that of KR and HR.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제36권5호
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• pp.177-185
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• 2020

The building energy performance indicator, called Energy Performance Index (EPI), has been used for the past decades in South Korea. It has a list of design variables assigned with weighting factors (a, b). Unfortunately, the current EPI method is not performance-based but very close to a prescriptive rating. With this in mind, this study aims to propose a new performance-based EPI method. For this purpose, a global sensitivity analysis method, Sobol, is employed. The Sobol method is suitable for complex nonlinear models and can decompose all the output variance due to every input. The Sobol sensitivity index of each variable is defined as 0 to 1 (0 to 100%), and the sum of all sensitivity indices is equal to 1 (100%). In this study, an office building was modeled using EnergyPlus and then the Latin Hypercube Sampling (LHS) was conducted to generate a surrogate model to EnergyPlus. The sensitivity index was suggested to replace weight (a) in the existing EPI. In addition, the discrete weight (b) in the existing EPI was replaced by a set of continuous regression functions. Due to the introduction of the sensitivity index and the continuous regression functions, the new proposed approach can provide far more accurate outcome than the existing EPI (R²: 0.83 vs. R²: 0.01 for cooling, R²: 0.66 vs. R²: 0.01 for total energy). The new proposed approach proves to be more rational, objective and performance-based than the existing EPI method.

• 상하수도학회지
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• 제35권1호
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• pp.93-100
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• 2021

Forward osmosis (FO) process is a chemical potential driven process, where highly concentrated draw solution (DS) is used to take water through semi-permeable membrane from feed solution (FS) with lower concentration. Recently, commercial FO membrane modules have been developed so that full-scale FO process can be applied to seawater desalination or water reuse. In order to design a real-scale FO plant, the performance prediction of FO membrane modules installed in the plant is essential. Especially, the flux prediction is the most important task because the amount of diluted draw solution and concentrate solution flowing out of FO modules can be expected from the flux. Through a previous study, a theoretical based FO module model to predict flux was developed. However it needs an intensive numerical calculation work and a fitting process to reflect a complex module geometry. The idea of this work is to introduce deep learning to predict flux of FO membrane modules using 116 experimental data set, which include six input variables (flow rate, pressure, and ion concentration of DS and FS) and one output variable (flux). The procedure of optimizing a deep learning model to minimize prediction error and overfitting problem was developed and tested. The optimized deep learning model (error of 3.87%) was found to predict flux better than the theoretical based FO module model (error of 10.13%) in the data set which were not used in machine learning.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.641-648
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• 2022

본 논문은 3D 프린터 출력 방식 중 하나인, 전자빔용해법(EBM)의 공정 간에 발생하는 결함에 영향을 미치는 요인들을 데이터 분석을 통해 규명하는 연구이다. 선행 연구들을 기반으로 결함발생에 주요한 원인으로 지목되는 요소들을 참고하였으며, 공정 간 발생하는 로그파일 분석을 통해 결함 발생과 연관된 변수들을 추출하였다. 또한, 해당 데이터가 시계열 데이터라는 점에 착안하여 window의 개념을 도입하여, 현재 공정 층으로부터 총 3개 전 층까지의 데이터를 포함하여 분석에 사용 될 변수들을 구성하였다. 해당 연구의 종속변수는 결함발생유무이기에 이진분류를 통한 분석을 하였으며, 이때 결함 층의 비율이 낮다는(약 4%) 문제로 인해 SMOTE 기법을 적용하여 균형잡힌 훈련용 데이터를 만들었다. 분석을 위해 Gridsearch CV를 활용한 XGBoost를 사용하였고, 분류 성능은 혼동행렬을 기반으로 평가하였다. 마지막으로, SHAP값을 통한 변수 중요도 분석을 통해 연구의 결론을 내렸다.