A model of fulminant hepatic failure by hepatic artery ligation after Intermittent clamping of portal triad in pig 돼지에서 간헐적 문맥 삼분지 clamping 후 간동맥 결찰에 의한 전격성 간부전 모델

Thesis (doctoral)--서울대학교 대학원 :의학과 외과학전공,2000.Docto

GRRI를 이용한 2차원 MT 탐사자료의 역산

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :자원공학과,1998.Maste

HPLC를 이용한 식품보존료의 동시분석에 관한 비교연구

학위논문(석사)--서울대학교 보건대학원 :환경보건학과 환경보건학전공,2002.Maste

Three-Dimensional Imaging of Subsurface Structure Using Controlled-Source Electromagnetic Surveys

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 자원공학과, 2011.2. 신창수.Docto

A Study on Building Façade Design Methodology Using Deep-Generative Design

학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :스마트융합건축학과,2022. 8본 연구는 딥-제너레이티브 디자인(Deep-Generative Design)을 활용하여 설계과정 전반에 걸쳐 설계자의 의사 결정을 지원하는 새로운 건축외피 설계 프로세스의 제안을 목표로 한다. 제너레이티브 모델(Gernerative Design Model)또는 제너레이티브 디자인(Generative Design)을 활용한 기존의 건축 설계 프로세스는 고도화된 컴퓨팅 파워(Computing Power)를 바탕으로 매개변수 기반의 파라메트릭 디자인(Parametric Design)으로서 특성, 그리고 위상 최적화된 설계안들을 병렬적으로 생성할 수 있다는 장점 때문에 건축에서도 다양한 방식으로 활용되고 있다. 그러나 건축외피 설계의 경우, 최적화와 대안생성의 전제가 되는 초기 디자인 레퍼런스(Design Reference)를 수립하기 위해 수치화와 정량화가 힘든, 그러면서도 디지털 논리적인(Digitally Logical) 규칙 및 구속조건 설정이 요구되어 설계과정에서 그 활용도가 떨어진다. 또한, 제너레이티브 디자인을 통해 도출된 대안들은 설계자가 만족할만한 수준의 심미성을 보장하지 못하기 때문에 건축 외피 설계 분야에서 제너레이티브 디자인의 활용은 크게 주목받지 못하고 있다. 이에 본 연구는 제너레이티브 디자인 설계 프로세스에 기계 학습(Machine Learning)의 일종인 심층학습(Deep Learning) 기술을 접목하여 기존의 제너레이티브 디자인 기반 건축외피 설계 프로세스의 단점을 해결하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 건축외피 설계를 위한 딥-제너레이티브 디자인 프로세스는 다음의 세 단계로 구성된다. (1) 초기 디자인 레퍼런스 도출 제안된 설계 프로세스에서 설계자는 먼저, 심층학습 모형을 통해 디자인 레퍼런스 도출 과정에서 요구되는 다양한 기하학적 규칙을 직접 수립하지 않고 간단한 데이터의 형식으로 전달한다. 이를 바탕으로 심층학습 모형은 수집된 데이터 사이의 관계성을 학습하고 이를 분석하며, 그 분석의 결과로 디자인 레퍼런스 구축에 필요한 조건과 규칙을 수립한다. 이후 설계자는 수립된 규칙을 활용해 제너레이티브 디자인을 위한 초기 디자인 레퍼런스를 도출한다. (2) 설계 탐색 다음으로, 도출된 레퍼런스를 통해 제너레이티브 디자인 기반의 설계 탐색을 진행한다. 설계자는 목표하는 최적화 조건을 설정하고 매개변수 조절을 통해 위상 최적화 대안을 생성한다. 이후, 생성된 대안 중 설계자의 심미적 기준에 가장 적합하다고 판단되는 대안 혹은 복수의 대안들을 선택하여 다음 단계의 설계 탐색을 위한 디자인 레퍼런스로 활용한다. 이와 같은 대안생성-선택 과정에서 심층학습 모형은 설계자의 정성적 선호도를 학습하여 다음 탐색과정에 설계자의 심미적 선호가 반영된 대안들을 생성한다. (3) 설계안 선정 설계 탐색과정에서 선별된 복수의 설계안들은 설계자의 심미적 기준과 위상 최적화 조건을 모두 만족하는 결과물로, 이러한 대안생성 및 선택 과정은 설계자가 만족스러운 결과를 얻을 때까지 반복되며 설계자의 최종 선택으로 디자인 프로세스를 마무리한다. 본 연구에서 제안하는 디자인 프로세스는 건축외피 설계에서 심미성을 보장하는 위상 최적화 설계 탐색의 도구로 인공지능의 활용 가능성을 보여준다. 제안된 프로세스에서 인공지능은 제너레이티브 디자인 기반의 대안생성 및 평가에 효율성을 높임과 동시에, 설계자의 심미적 선호도를 정량화하여 생성되는 설계안에 심미성을 확보하는 수단으로 활용된다. 이는 인공지능의 적절한 활용을 통해 건축외피 설계에서 주로 설계안의 대량생산 수단으로만 사용됐던 제너레이티브 디자인의 단점을 보완함으로써, 인공지능 기반의 설계가 기존의 관습적 인식에서 벗어난 창의성 구현의 새로운 방법이 될 수 있음을 보이고, 이를 통해 건축외피 설계 프로세스에서 인공지능 및 컴퓨테이셔널 디자인의 활용에 대한 인식의 폭을 넓히는 데 의의가 있다.1. 서론 1 1.1. 연구의 배경 및 목적 1 1.2. 연구의 방법 및 절차 3 2. 제너레이티브 디자인 및 딥러닝의 이해 5 2.1. 제너레이티브 디자인 5 2.1.1. 제너레이티브 디자인 프로세스 5 2.1.2. 유전적 알고리즘 9 2.1.3. 기존 제너레이티브 디자인의 한계 13 2.2. 딥러닝 15 2.2.1. 딥러닝의 정의 15 2.2.2. 딥러닝 심층 신경망의 이해 17 2.2.3. 딥러닝 심층 신경망 분석 20 2.2.4. 평가 29 2.3. 소결 34 3. 딥-제너레이티브 디자인 기반 건축외피 설계 프로세스 36 3.1. 딥-제너레이티브 디자인 기반 건축외피 설계 프로세스 도출 36 3.2. 딥러닝 기반 초기 디자인 레퍼런스 구축(Deep Learning Process) 38 3.3. 설계 탐색 프로세스(Design Exploration) 42 4. 딥-제너레이티브 디자인 건축외피 설계 실험 46 4.1. 실험 시나리오 46 4.1.1. 실험의 배경 및 범위 설정 46 4.1.2. 활용 소프트웨어 소개 47 4.2. 디자인 실험 48 5. 결론 63 5.1. 실험결과 분석 및 토의 63 5.2. 결론 66 6. 참고문헌 68MasterThis study aims to propose a new building façade design process that leverages deep-generative design to support designer's decision making throughout the design process. Traditional architectural design processes using Generative Design are applied in many ways in the field of architecture because of its generation-based characteristics and Topology Optimization as a parametric design method utilizing advanced computing power. However, in the case of building façade design, due to the difficulty of digitization and quantification for establishing the Initial Design Reference which is the premise of optimization and generating design options. Initial Design Reference for Generative Design also requires digitally logical rules and various constraints, making it less useful in the design process. In addition, the use of Generative Design in building façade design is not attracting much attention from architects because the alternatives derived through Generative Design do not guarantee a satisfactory level of aesthetics for designers. Therefore, this study attempted to solve the shortcomings of the traditional Generative Design-based building façade design process by applying Deep Learning technology, a type of Machine Learning, to the Generative Design process. The Deep-Generative Design process for building façade design proposed in this study consists of the following three steps. (1) Derive Initial Design Reference In the proposed design process, designers first pass through Deep Learning Models in the form of simple data without directly establishing the various geometric rules required in the Initial Design Reference derivation process. Based on this, the Deep Learning Models learns and analyzes the relationship between the collected data, and establishes the conditions and rules necessary for Initial Design Reference as a result of the analysis. Afterwards, designers derive Initial Design Reference for Generative Design using established rules. (2) Design Exploration Next, a design search based on a Generative Design is conducted through the derived reference. Designers set target optimization conditions and generate Topology Optimized alternatives through parameter adjustment. Then, among the generated alternatives, an alternative or multiple alternatives that are considered to best meet the aesthetic criteria of the designer are selected and used as design references for the next step of design exploration. In this alternative generation-selection process, the Deep Learning Models learns the designer's qualitative preference and generates alternatives that reflect the designer's preference in the next exploration process. (3) Design Selection Design alternatives selected in the design exploration process are results that meet both the aesthetic and phase optimization conditions of the designer, and this alternative generation and selection process is repeated until the designer achieves satisfactory results and concluded with the designer's final choice. The design process proposed in this study shows the possibility of using Artificial Intelligence as a tool for Topology Optimization design exploration that guarantees aesthetics in building façade design. In the proposed process, Artificial Intelligence is utilized as a means of securing aesthetics by quantifying qualitative data delivered by designers while increasing efficiency in Generative Design-based alternative generation and evaluation. This shows that generative design, which was mainly used as a means of mass production of optimization designs through the proper use of Artificial Intelligence, can be a new way to realize creativity by providing a new approach beyond the conventional perception of designers

The shape optimization of hydraulic crane boom

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학과, 1998.2, [ vi, 76 p. ]한국과학기술원 : 항공우주공학과

CCD-based EPID의 엑스선 계측기 특성에 관한 연구

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 원자력공학과, 1999.2, [ vi, 48 p. ]The combination of the metal plate/phosphor screen as a x-ray detector with a CCD camera is the most popular detector system among various electronic portal imaging devices (EPIDs). There is a need to optimize the thickness of the metal plate/phosphor screen with high detection efficiency and high spatial resolution for effective transferring of anatomical information. In this study, the thickness dependency on the detection efficiency and the spatial resolution of the metal plate/phosphor screen was investigated by calculation and measurement. The result can be used to determine the optimal thickness of the metal plate as well as of the phosphor screen for the x-ray detector design of therapeutic x-ray imaging and for any specific application. Bremsstrahlung spectrum was calculated by Monte Carlo simulation and by Schiff formula. The detection efficiency was calculated from the total absorbed energy in the phosphor screen using the Monte Carlo simulation and the light output was measured. The spatial resolution, which was defined from the spatial distribution of the absorbed energy, was also calculated and the edge spread function was measured. It was found that the detection efficiency and the spatial resolution were mainly determined by the thickness of metal plate and phosphor screen, respectively. It was also revealed that the detection efficiency and the spatial resolution have trade-off in term of the thickness of the phosphor screen. As the phosphor thickness increases, the detection efficiency increases but the spatial resolution decreases. The curve illustrating the trade-off between the detection efficiency and the spatial resolution of the metal plate/phosphor screen detector is obtained as a function of the phosphor thickness. Based on the calculations, prototype CCD-based EPID was developed and then tested by acquiring phantom images for 6 MV x-ray beam. While, among the captured images, each frame suffered from quantum noise, the frame averaging ...한국과학기술원 : 원자력공학과

A Study of Flutter Analysis for the Composite Box Wings with Various Laminates

본 연구에서는 실제 구조형상의 사각형 상자형 날개와 전투기 날개에 대하여 구조재를 표피(skin)부분은 복합재료로 대체하고, 나머지 스파(spar)와 리브(rib)는 알루미늄으로 하여 플러터 해석을 수행하였다. MS/PATRAN을 이용하여 실제 날개 구조에 근사한 3차인 유한 요소 모델이 구축되었고, MSC/NASTRAN을 이용하여 고유진동 해석이 수행되었다. 유한 요소는 멤브레인(membrane)요소, 1차원 막대(rod)요소, 전단패널(shear panel)요소를 사용하였다. 복합재료의 적층은 실제적인 적층각을 이용하여 다양하게 변화시켜 해석하였다. 아음속 영역에서 비정상 공력 해석을 위하여 주파수 영역에서의 선형 공기력 이론인 DLM코드가 적용되었고, 주파수 영역 공탄성 지배방정식의 해법으로 V-g방법 및 p-k방법이 적응되었다

Pixellated crystal array and compact gamma imager system having pixellated crystal array

본 발명은 국부 영역의 감마선의 위치를 측정하는 소형감마영상시스템에서 입사된 감마선과 반응하여 빛을 생성하는 섬광체에 관한 것으로서, 두께 6㎜ 크기의 무기결정을 가로 2㎜, 세로 2㎜ 크기의 다수의 픽셀 배열로 구조화하여, 상기 다른 픽셀들과 인접하는 하나의 픽셀의 윗면 및 측면은 폴리싱(polishing)하여 매끄럽게 다듬은 후, 반사체인 테프론(teflon)을 붙이고, 상기 섬광체의 윗면과 측면은 알루미늄으로 쉴딩(shielding)하고, 광전자증배관과 접착되는 아랫면은 유리로 쉴딩한 섬광체와 이를 구비한 소형감마영상시스템을 제공한다. 본 발명에 따르면, 섬광체의 구조를 픽셀화함으로써, 생성된 빛이 광전자증배관까지 도착하기 전에 일어나는 빛의 퍼짐과 측면에서의 반사효과를 줄여주는 동시에 빛의 분포 상에서 매우 큰 피크점을 생성시켜 감마선의 위치를 더욱 정확하게 검출할 수 있는 효과가 있다

Detector modules for positron emission tomography and the positron emission tomography using the same

본 발명은 양전자방출 단층촬영장치용 검출기 모듈 및 이를 이용한 양전자방출 단층촬영장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 방사상으로 다수개 배치되어 환형의 검출링(Ring)을 형성하여 감마선을 검출하는 양전자방출 단층촬영장치용 검출기 모듈에 있어서, 섬광층을 구성하는 다수개의 막대형 섬광체를 검출링의 축방향(axial)과 평행하게 배열하되, 사다리꼴 형상의 픽셀 어레이로 배열하여 사다리꼴 직육면체 형상의 검출기 모듈을 구성함으로써, 검출링 형성시, 각 검출기 모듈들 사이의 공백공간을 최소화하여 감마선이 검출링의 외부로 손실되는 것을 방지함으로써 감마선의 검출효과를 향상시키고, 또한, 감마선을 섬광체의 길이방향의 측면으로 직접 입사받아, 섬광체를 통과하는 감마선의 LOR(Line Of Response) 폭을 균일화하여, 고해상의 영상을 얻을 수 있는 양전자방출 단층촬영장치용 검출기 모듈 및 이를 이용한 양전자방출 단층촬영장치에 관한 것이다.이를 위하여 본 발명은, 방사상으로 다수개 배치되어 환형의 검출링을 형성하여 감마선을 검출하는 양전자방출 단층촬영장치용 검출기 모듈에 있어서, 상기 검출링의 축방향과 평행하게 배열된 다수개의 막대형 섬광체가 픽셀 타입의 어레이로 배열되어 구성되되, 상기 다수개의 막대형 섬광체가 배열된 픽셀 어레이는 상기 검출링의 래디얼(radial) 방향 단면이 사다리꼴 형상을 형성하도록 배열되어 구성되는 섬광층; 상기 섬광층의 양단에 각각 연결되어, 상기 섬광층을 구성하는 각각의 섬광체로부터 전달되는 섬광신호를 확산시키는 한 쌍의 광확산층; 상기 한 쌍의 광확산층에 각각 연결되어 상기 광확산층으로부터 전달되는 섬광신호를 전기적 신호로 변환하는 한 쌍의 광센서 어레이; 및 상기 한 쌍의 광센서 어레이에 각각 연결되어, 상기 광센서 어레이로부터 전달되는 전기적 신호를 미리 설정된 검출 알고리즘을 통해 비교 분석하여 섬광층 내에서의 감마선의 반응 위치를 검출하는 한 쌍의 검출회로부;를 포함하여 구성되어, 촬영 영역으로부터 방출되는 감마선을 상기 검출링의 축방향과 평행하게 배열된 다수개의 막대형 섬광체의 측면부를 통해 입사받도록 구성되는 것을 특징으로 한다