본 논문에서는 지진 하중 하에서 파이핑 시스템의 내진성능향상을 위하여 TMD의 적용성을 검토하였다. 이를 위하여 대상 파이프라인의 모드해석을 수행하였고, 이 중 방향별 질량참여율이 비교적 큰 1, 2 및 4번째 모드를 TMD 설치 위치로 선정하였다. 선정된 위치에 TMD 설계를 위하여 각각의 해당 모드를 단자유도 감쇠모델로 치환하고, TMD를 단자유도 감쇠모델로 고려하여 해당 파이프라인을 2자유도 시스템으로 변환하였다. 다음으로, 조화 지반 가진을 받는 변환된 2자유도 시스템의 응답증폭계수를 최소화할 수 있는 TMD의 강성 및 감쇠계수 값을 GA 최적화 방법을 통해 도출하였다. 이렇게 도출된 TMD 최적 설계 값을 파이프라인 수치모델에 적용하여 TMD 설치 유무에 따른 내진성능을 분석하였다. 수치해석 결과, TMD 설치 구간 배관부에서 방향 별 가속도 응답이 18%~51% 가량 감소함을 확인할 수 있었다. 배관부에 발생할 수 있는 최대 수직응력의 크기는 TMD 설치로 인하여 41%의 응력 감소가 있음을 확인할 수 있었다. 파이프라인 시스템의 최하단 앵커지점의 방향 별 반력은 원래의 최대 반력 세기에서 각각 37%, 34%, 43% 감소됨을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 향후 목표로 하는 원전의 주요 파이핑 시스템의 내진성능향상과 관련한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
본 논문은 하이브리드 굴절/회절광학소자를 이용한 초슬림 모바일 카메라 렌즈를 보고한다. 먼저 앞서 보고된 23개의 광학 설계 사양 분석을 통해 전장길이(total track length) 최소화를 위하여, 광시야 렌즈 설계에서 일반적으로 적용되는 음(-)의 렌즈를 제1렌즈로 사용하는 리트로포커스(retrofocus) 타입이 아닌, 양(+)의 렌즈가 제일 먼저 선행하는 텔레포토(telephoto) 타입을 선택하였다. 이후 초기 최적 설계 및 제르니케 다항식 기반 수차 분석을 통한 보정 설계를 진행하였으며, 보정 설계 과정에서 잔여 구면색수차(chromatic spherical aberration)의 효과적 제거를 위하여 굴절 및 회절이 결합된 하이브리드 렌즈 1매를 적용하였다. 적용된 최종 설계는 하이브리드 렌즈 1매 포함 총 6매의 렌즈를 이용하여 F/2.0, 화각 90°, 유효초점길이 2.23 mm, 전장길이 3.7 mm를 달성하였고, 결과적으로 1.7의 낮은 전장길이 대 초점길이 비 즉, 텔레포토비(telephoto ratio)를 달성하였다. 동일 전장길이를 갖는 하이브리드 렌즈 미적용 비교 설계 대비, 공간주파수 180 cycles/mm에서 MTF 값이 중심 시야에서는 63%에서 71~73%로 약 8~10% 개선되었고, 0.5, 0.7, 0.9 시야에서도 2~3% 개선되었다. 또한, 가공성 및 회절 패턴에 의한 산란 등을 고려하였을 때 조리개에 위치한 렌즈가 하이브리드 렌즈로 적절함을 알 수 있었고, 이 경우 2개의 회절존으로도 성능 개선이 확인되었다.
상수관망의 최적설계는 절점의 최소 요구 수압을 만족함뿐만 아니라 관로비용의 최소화 등을 목적으로 한다. 상수관망 설계안의 수는 다양한 관의 배치로 인해 기하급수적으로 증가한다. 상수관망 설계에서 최적화된 설계를 제안하기 위해 다양한 최적화 알고리즘들이 적용되었다. 본 연구에서는 상수관망 최적설계에 자가적응형 매개변수를 개선한 Modified Hybrid Vision Correction Algorithm (MHVCA)을 적용하였다. 기존 Hybrid Vision Correction Algorithm (HVCA)의 Hybrid Rate (HR)를 비선형적 HR로 수정하여 성능을 개선하였다. 제안된 MHVCA의 성능을 확인하기 위해 결정변수가 2개 및 30개로 구성된 수학문제와 제약조건이 있는 수학문제에 적용하였다. MHVCA의 적용결과를 검토하기 위해 Harmony Search (HS), Improved Harmony Search (IHS), Vision Correction Algorithm (VCA) 및 HVCA와 비교하였다. 최종적으로 MHVCA를 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 다른 알고리즘들과 비교하였다. 수학문제 및 상수관망 설계 문제에서 MHVCA가 다른 알고리즘들에 비해 좋은 결과를 보여주었다. MHVCA는 본 연구에서 적용한 문제뿐만 아니라 다양한 수자원공학 문제에 적용하여 좋은 결과를 보여줄 수 있을 것이다.
현대인에게 가장 보편적이고 융합적인 미디어인 스마트 폰은 애플리케이션이라는 비히클을 갖는 뉴미디어이다. 이 연구는 미디어 사용자들은 어떻게 레퍼토리를 구성하여 미디어를 이용하고 있는지를 파악하고자 2019년 11월, 4주 동안의 개인별 모바일 이용행동 로그 데이터를 이용하여 모바일 애플리케이션 카테고리별 미디어 이용량을 중심으로 군집 분석을 실시하고, 최종적으로 8개의 모바일 미디어 레퍼토리 유형별 집단을 분류하였다. 8개의 각 미디어 레퍼토리 그룹은 애플리케이션 카테고리별 절대적 이용량과 타 그룹 대비 상대적 이용량에서 차이를 보였으며, 데모그라픽적 분포에서도 집단간 차이를 보였다. 이 연구는 모바일 미디어 레퍼토리를 규명해 냈다는 학문적 기여뿐만 아니라 기존의 k-means clustering에 의존적이었던 군집 분석을 SOM(Sefl-Organized Map)을 이용하여 프로토벡터를 추출하고 이 프로토벡터를 이용하여 k-means clustering을 실시하는 이단계 접근법(two-step approach)을 시도함으로써, 기존 k-means clustering이 갖고 있는 '이상치(outlier)'나 '결측치'에 민감했던 한계점을 극복하고 더 나은 성능의 분석 결과를 도출하고 있음을 보여준다는 점에서 방법론적으로도 의미를 갖는다. 또한 모바일 미디어 이용 행동의 유형 분류 연구는 전자거래 서비스를 이용하는 고객을 유형분류하고, 각 고객 유형에 맞는 고객 관리 서비스를 집행해야 하는 실무진이 고객 행동 로그 데이터를 기반으로 고객의 구조를 파악하고 각 고객 집단에 적합한 서비스 또는 마케팅 의사결정을 차별적으로 집행해야 하는 전자거래 커뮤니티에 실무적 가이드를 제공한다는 점에서도 의미를 갖고 있다.
Grand canonical Monte Carlo 전산모사 방법에 의하여 77.16 K에서 국부분자배향 모델을 가지는 나노 기공 탄소 흡착제에 대한 질소의 평형 흡착량을 계산하였다. 국부분자배향 모델은 일정한 공간을 가지는 규칙적인 격자에 동일한 크기를 배열하였다. 국부분자배향 영역의 연속적인 평면의 직교(out-of-plane)의 제거에 의해 미세기공을 도입하였고, 기본구조단위의 기울임을 통해 기울어진 기공을 도입하였다. 이런 기공 구조는 틈새형 기공 구조보다 나노기공을 가지는 탄소계 흡착제의 흡착 연구에 보다 현실적인 모델이 된다. 또한 이들 기공 구조에 대해 기공도, 표면적 그리고 제한된 비선형 최적화 기법을 활용하여 기공크기분포에 구하였다. 또한 참고 자료로써 틈새형 기공에서의 등온 평형흡착량도 계산하였다. 틈새형 기공에서는 질소분자의 5배 이상의 기공에서 hysteresis 루프가 관찰되었고, 모세관 응축과 응축의 역과정인 증발이 한 압력에서 한 번에 일어났다. 국부분자배향 기공모델에서는 질소분자의 크기의 6배 큰 기공에서 기저 슬립면, armchair 슬립면 그리고 상호연결된 채널에서 각각 세 가지 연속적인 응축이 관찰되었다. 탈착 과정의 hysteresis 루프에서는 단일 또는 두 압력에서 응축의 반대인 증발이 관찰되었다.
본 연구는 높은 관전압과 낮은 관전류로 인한 복부 영상 노이즈 발생을 BSRGAN (Deep Bline Image Super-Resolution Generative Adversarial)기법으로 보정하고, 최소화된 방사선량을 가진 촬영 조건을 제시하는 것을 목표로 하였다. 먼저 각 촬영 조건에 따른 입사표면 선량(entrance surface doses, ESD)을 측정하였고, 해당 촬영 조건들의 복부 영상을 획득한 후 그 획득한 모든 복부 영상들은 BSRGAN 기법을 통해 재구성하였다. 영상 분석방법으로는 복부의 기준 촬영 조건인 80 kVp, 320 mA의 영상과 비교 분석하였고, 그 방법으로는 평균제곱오차(mean squared error, MSE), 최대 신호 대 잡음비(peak signal-to-noise ratio, PSNR), 그리고 구조적 유사도 지수 측정(structural similarity index measure, SSIM)을 사용하였다. 또한, BSRGAN 기법으로 재구성된 복부 영상효과를 검증하기 위해 절편 신호강도 분석은 실행되었다. MSE가 가장 낮은 조사조건은 90 kVp, 125 mA와 100 kVp, 100 mA (약 0.285)이었고, PSNR은 37.694와 SSIM은 0.999로 나타났다. 그 촬영 조건들은 ESD를 약 52 ~ 53%를 감소시켰다. 게다가, 최적화된 조건들의 신호 강도의 변화는 기준 복부 영상보다 오히려 감소하였다. 이 결과는 방사선량을 크게 줄임과 동시에 기준 복부 영상과 유사한 영상을 획득할 수 있음을 의미하며, 이는 방사선방호의 원리인 ALARA 개념을 충분히 반영할 수 있음을 시사한다.
본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 NP-완전 문제로 분류된 기업 세금 구조 최적화 문제를 O(n2)의 다항시간으로 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 목적지(T)인 본사 노드를 레벨 1으로, 세금코드 범주 Te=1, 4, 3, 2의 노드들을 레벨 2,3,4,5 순서로 배치하였다. 원천(S)-목적지(T)의 최대세금감면 경로를 찾기 위해, 첫 번째로 노드 u에서 v 노드로 송금 시 u 관점에서 부과되는 유출 과세(rw(u, v))를 최소화시키는 방법으로 minrw(u, v)의 호를 연결하였다. 이 결과 모든 S로부터 T까지의 신장트리를 구성하여 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로, v 관점에서 자국에 유입되는 이익금에 대한 외국 소득세(rfi)를 최소화시키는 minrfi(u, v)의 대체 경로를 찾아 두 경로 중 최대 세금감면 경로를 선정하였다. 제안된 휴리스틱 알고리즘을 10개의 벤치마킹 데이터에 적용한 결과 선형계획법이나 메타휴리스틱의 일종인 Tabu 탐색 법에 비해 보다 최적의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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