포항공대 분자 모델링 시스템 개발 및 생화학 분자 내에서의 Zn(II)의 배위에 관한 이론적 연구

윤장우 포항공과대학 1992 국내석사

포항공대 분자그래픽스 시스템 개발 및 물분자 집합체에 관한 이론적 연구

김성욱 포항공과대학 1990 국내석사

PAL-XFEL 입사기에서 전자빔 최적화에 관한 연구 : Study on Electron Beam Optimization at PAL-XFEL Injection Test Facility

채문식 포항공과대학교 일반대학원 2014 국내박사

Pohang Accelerator Laboratory started the construction of the fourth-generation synchrotron radiation facility, PAL-XFEL, in April 2011. This project aims to generate a 0.1 nm hard X-ray radiation using an electron beam of 0.2 nC charge and 10 GeV energy. To get operation experiences and to demonstrate the performances of sub-systems for the PAL-XFEL, Injector Test Facility (ITF) has been constructed. This facility includes an RF gun, two accelerating structures, two modulator and klystron systems, a laser system, a laser heater and several diagnostics. The current RF gun installed at ITF has four holes at the second cell so as to suppress undesirable multipole modes. PARMELA simulation has been carried out to analyse the effect of each multipole mode in the gun cavity to the emittance growth. Experimental calibration was carried out for screens, spectrometers and a transverse RF deflector. The projected emittance were measured at the end of the beamline with various conditions, i.e. various RF phases, transverse laser sizes, laser pulse lengths in order to find an optimized operating condition of an electron beam. The emittance was measured by the single quadrupole scan. The emittance of a low charge electron beam was also measured with various laser beam sizes. Requirements to measure an smaller optimized emittance value are also discussed. 포항가속기연구소에서는 2011년부터 4세대 방사광가속기의 건설을 시작하였다. 이 가속기는 10 GeV, 200 pC의 전자빔을 이용하여 0.1 nm의 엑스선을 발생시키는 것을 목표로 하고 있다. 방사광가속기에서 설계된 방사광을 만들어내기 위해서는 가속기의 입사기 부분에서 계획된 성능을 가지는 전자빔을 만들어내는 것이 중요하다. 입사기에서 목표로 하는 전자빔을 안정적으로 만들기 위한 조건을 파악하고, 4세대 방사광가속기 운영에 필요한 장치나 시스템을 시험하기 위해 입사기 시험시설을 건설하였다. 시험시설은 전자총과 2개의 가속관, 전자석장치, 진단장치, 고주파 장비, 레이저 장비, 진공 및 냉각설비 등으로 이루어져 있으며 본 실험에 앞서서 필요한 기본 실험들이 이루어졌다. 이러한 실험들 중에는 전자빔 펄스의 종방향 길이측정이 포함되어 있었으며, 측정결과 전자총에 입사된 레이저 펄스의 길이와 비슷한 값을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 139 MeV, 200 pC의 전자빔이 최소에미턴스를 가지는 조건을 찾기 위해 전자총 솔레노이드, 전자총의 위상, 전자총으로 입사되는 레이저의 크기와 펄스 길이 등을 조절하면서 전자빔의 모양과 크기, 에미턴스를 측정하였다. 그 결과 35도의 전자총 위상에서 레이저 펄스의 횡방향 반지름이 0.35 mm이고 종방향 길이가 3 ps 일 때에 최소에미턴스가 x, y 방향 각각 0.41 μm, 0.48 μm로 측정되었다. 한편 전자빔의 에미턴스는 레이저 펄스의 분포밀도, 가속관의 전자기장에 의한 효과 등에 의해 민감하게 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. 추가연구를 통해 이러한 요인들의 정량적인 효과를 알아낼 수 있을 것으로 기대한다.

A Study on the Improvement of Indicators for Clinical Decision Support Using Electronic Health Record Data

김혜영 포항공과대학교 융합대학원 2024 국내석사

본 연구는 전자의무기록 데이터와 머신러닝 모델을 활용하여 의료진의 임상 의사결정을 보조하는 지표를 개선시키기 위한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 중환자실에서의 충분한 의료 처치 여부를 기준으로 환자의 중환자실 퇴실 가능 여부를 판단하는 환자 상태 평가 지표의 개선을 사례 연구로 활용하였다. 전자의무기록 데이터와 머신러닝 모델을 활용한 지표 개선 과정은 다음과 같다. 첫째, 개선할 지표의 목적에 부합하는 예측 문제를 설정한다. 둘째, 해당 문제의 결과를 예측하기 위한 머신러닝 모델을 학습시킨다. 셋째, 모델에 활용된 중요 변수를 분석하고, partial dependence를 활용하여 지표 항목을 생성한다. 마지막으로, 모델의 중요 변수들과 기존 임상 현장에서 사용되던 지표의 항목들을 비교 분석하여 지표의 개선점을 탐색한다. 본 연구는 중환자실 퇴실 판단을 위한 환자 상태 평가 지표의 개선을 예시로 위에서 제시된 방법론의 결과를 확인하고자 하였다. 먼저, 중환자실 재입실 시점 간격에 따른 로지스틱 회귀 모델과 오즈비의 비교를 통해, 중환자실 퇴실 후 48시간 이내의 재입실이 중환자실의 의료 서비스가 환자에 미치는 영향을 잘 고려하는 재입실 정의임을 확인하였다. 이어서, 중환자실 퇴실 이후 48시간 이내의 재입실을 예측하는 머신러닝 모델들을 개발하고, 이 모델들의 성능이 베이스라인으로 볼 수 있는 기존의 퇴실 판단 지표보다 우수하게 나타내는 것을 확인하였다. 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈, 그레디언트 부스팅 등의 머신러닝 모델들 중 그레디언트 부스팅 모델이 가장 높은 예측 성능을 보였다. 마지막으로, 그레디언트 부스팅 모델을 활용하여 중환자실 환자들의 퇴실 판단에 유용한 중요 변수들을 추출하고, partial dependence 분석을 통해 이러한 변수들의 영향을 검토하였다. 이러한 변수들을 기반으로 한 퇴실 판단 지표의 예측은 기존 지표를 통한 예측보다 개선된 성능을 보였다. 또한 기존 퇴실 판단 지표의 변수들과는 달리, 환자 상태 경고 알람 횟수와 같은 새로운 변수들이 중요 변수로 도출되었으며, 이는 지표의 보완에 기여할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 활용한 임상 의사결정 보조 지표의 개선 방법론은 병원 내의 다양한 임상 의사결정 보조 지표의 개선에 활용되어, 병원 내 의료서비스 관리에 기여할 수 있을 것이다. 복잡한 모델이 끊임없이 개선되고 활용될 수 없는 병원 환경에서도 이러한 방법론을 통한 지표의 개선은 의료진이 보다 정확하고 신속한 의사결정을 내리는 데 도움이 될 것으로 기대된다. This study aims to present a method to improve indicators that support medical staff in clinical decision-making, by using Electronic Health Record (EHR) data and machine-learning (ML) models. Specifically, it focuses on improving patient status assessment indicators that determine the suitability of intensive care unit (ICU) discharge by quantifying the sufficiency of medical treatments provided in the ICU. The process of improving the indicators by using EHR data and ML involves four steps: (1) define a predictive problem that aligns with the purpose of the indicator to be improved; (2) build an ML model to predict outcomes for this defined problem; (3) interpret the important variables of the model and create indicator items by applying partial dependence analysis; (4) identify potential improvements by comparing the model’s significant variables to the existing clinical indicators. As an example of the proposed method, this study focused on improving patient status assessment indicators for ICU discharge decision-making. Initially, a comparison of logistic regression models and odds ratios that consider the interval of ICU readmission, confirmed that readmission within 48 hours after ICU discharge is a valid criterion to evaluate the effectiveness of ICU medical services on patients. Subsequently, ML models were developed to predict readmissions within 48 hours post-ICU discharge; these models were more accurate than the existing discharge-decision indicators, which can be considered as the baseline. Among various ML models, the Gradient Boosting model was had the highest predictive accuracy. Finally, using the Gradient Boosting model, important variables useful for ICU patient discharge decisions were extracted, and their effects were assessed using partial-dependence analysis. The discharge decision indicators that consider these variables showed higher accuracy than the existing indicators. Additionally, new variables (e.g., frequency of patient-status warning alarms) that differed from those in the existing discharge decision indicators, were identified as important; this result confirms their potential contribution to improving the indicators. The clinical decision-support indicator improvement method that is developed in this study can be applied to enhance various clinical decision support indicators within hospitals, contributing to better management of hospital medical services. Even in hospital environments in which complex models cannot be continuously improved and utilized, the improvement of indicators by using this method is expected to aid medical professionals to increase the speed and accuracy and of their decisions.

인공 포텐샬장을 이용한 원격조종로봇의 접촉힘제어

채종현 포항공과대학교 대학원 1997 국내석사

Bibliometric Analysis of National Research Activities

김현욱 포항공과대학교 일반대학원 2016 국내석사

National innovation system that represents flows of knowledge and information among agents such as governments, enterprises, and universities enhances country's innovation capacity. Case studies and econometric analysis have been conducted to gain insight into the system. However, there is still a lack of consideration on complicated relationships among agents. This thesis applies network science to national research activities in public policy and Antarctic science to study national innovation system in a comprehensive manner. Network centrality shows national policy interests, and network communities demonstrate knowledge structure of national research activities. Indexed keywords in bibliometric dataset reflect microscopic policy trends and scientific research topics. This work will be developed by handling knowledge indicators such as patent, and by connecting knowledge structure of agents under network science framework. 국가혁신체제(National Innovation System)는 국가 차원에서 정부, 기업, 대학 등 여러 개체 사이의 지식과 정보의 흐름으로 혁신구조를 살펴보는 틀이다. 국가들의 혁신체제를 사례 분석하거나 영향을 주는 요소들을 경제학적으로 분석하는 연구들이 주로 수행되었으나, 개체들 사이의 관계를 고려하는 경우는 많지 않다. 본 학위논문에서는 국가연구활동을 정책연구, 남극연구의 두 갈래로 나누어 네트워크 이론 관점으로 접근하였다. 국가정책 방향의 변화를 네트워크 중심성으로 추적하였고, 국가연구활동의 지식구조를 네트워크 내 군집구조로부터 살펴보았다. 서지정보에 포함된 주제어는 사회이슈 변화의 엄밀한 측정 및 과학연구활동의 전략수립에 도움을 준다. 향후 다양한 지식구조를 네트워크 이론으로 분석함으로써 국가혁신체제를 바라보는 시각을 넓힐 것으로 기대된다.

A Study on the Changing Combustion system of Coke Oven for the Reducing NOx

박성덕 포항공과대학교 철강대학원 2020 국내석사

포항제철소의 코크스오븐은 총 5기가 있으며 ‘73년 1기 건설을 시작으로 2~3년 간격으로 ‘83년 5B 코크스오븐이 건설되었으며, ‘07년 고로 증산 등 생산량 변동에 따른 수급 충족을 위해 5A 설비가 추가로 건설하게 되었다. 최근 건설된 5A 코크스오븐 외 나머지 설비는 건설당시 환경법 기준을 근거로 설계되어 연소 구조가 연소실 하부 1곳에서만 불꽃이 발생하는 1단연소 구조로 구성이 되어있다. 최근 환경법 강화에 따라 과거에는 적용되지 않았던 코크스오븐 설비의 NOx 농도제약이 생기게 되면서 이전에 건설된 코크스오븐이 환경법에 저촉될 Risk가 높아졌다. 코크스오븐 설비는 Silica 연와로 구성되어 있으며, Silica 연와 특성상 온도변화에 따라물리적 강도변화가 크게 발생하므로 조업 중 온도강하를 통한 설비구조 변경이 불가능하다. 통상적으로 코크스오븐은 최초 화입이후 40~50년간 지속적으로 열간상태를 유지하면서 조업 하고, 회사 경영여건에 따라 신설 또는 Shut Down을 결정하게 된다. 따라서 이미 40년 이상 사용하여 수명이 다해가는 노후 코크스오븐에 환경법 기준 충족을 위한 가스처리 설비의 신설 투자는 경제적이지 못하다 이에, 본 연구는 코크스오븐 연소시스템 및 NOx 발생 Mechanism 검토를 통해 설비와 운전조건의 최소한의 변동으로 강화되는 환경법 기준을 충족하고 안정적 조업환경을 구성하도록 하는 것에 있다. There are a total of five coke ovens at Pohang Steel Mill, and 5B coke ovens were built every two to three years, starting with the construction of the first one in 1973, and additional 5A facilities were built to meet supply and demand due to changes in production, including increase of furnace production in 2007. Except for the recently constructed 5A coke oven, the remaining facilities are designed based on environmental law standards at the time of construction, and the combustion structure consists of a single combustion structure in which flames occur only in one lower The recent tightening of environmental laws has created NOx concentration constraints on coke oven facilities that have not been applied in the past, raising the risk that previously constructed coke ovens will violate environmental laws. Coke oven facilities consist of silica refractories, and due to the nature of silica kites, physical strength changes occur greatly due to temperature changes, so it is impossible to change the structure of the facility through temperature drop during operation. Usually, coke ovens operate continuously in hot condition for 40 to 50 years after initial loading, and decide on new or shut down according to the company's management conditions. Therefore, it is not economical to invest in new gas treatment facilities to meet environmental law standards in old coke ovens that have been used for more than 40 years. Thus, this study is designed to ensure that the Coke-Oven combustion system and the NOx-generated Mechanism review meet the environmental law standards strengthened by minimal variation in the facility and operating conditions and form a stable working environment.

An Analysis on the Consumption Structure of Contemporary Popular Culture with Network Science

이정우 포항공과대학교 융합대학원 2022 국내석사

Globalization and the development of information technology have enabled people in different societies to share their culture and consume cultural products through digital devices. This social change has made contemporary popular culture to transcend the borders between countries and penetrate the daily lives of consumers. Our thesis focused on investigating which social factors affect the consumption structure of contemporary popular culture. We constructed a consumption network of mobile games between countries to reflect the characteristics of contemporary popular culture. Using Hofstede's cultural dimensions theory and Facebook's social connectedness index, we revealed cultural distance and social ties between countries play important roles in shaping the consumption structure.

Design and Fabrication of Nanoscale Metal Interconnections for Transparent Deformable Electronic Devices

김동욱 포항공과대학교 일반대학원 2021 국내박사

As transparent displays and touch screens begin to be introduced to the public, the technology for transparent deformable electronic devices is attracting enormous attention as a next-generation electronic technology. Deformable optoelectronic devices, such as displays, solar cells, touch screens, and smart windows that maintain their functions under mechanical deformations have been developed, and various approaches to transparent deformable electrodes have been studied intensively. Despite these interests, transparent deformable nano- and micro-scale integrated interconnections that are easy to be patterned and positioned are receiving somewhat less attention. Since the most successful and feasible concept leading to deformable devices is linking rigid islands of active device components (transistor, light-emitting devices, photovoltaics, etc.) with deformable interconnections, developing transparent interconnections that can retain good electrical performance under high mechanical strain is highly required. In this work, I designed and fabricated three different types of transparent deformable nanoscale metal interconnections; (i) One-dimensional (1D) metal nanolines which were deposited on the flexible substrates by simple and reliable nanofiber (NF) photolithography, (ii) 1D wavy stretchable single metal NF which were individually positioned by the electrohydrodynamic (EHD) printing and metallized through room-temperature electroless plating, and (iii) Two-dimensional (2D) foldable and stretchable gold (Au) film hybrid electrodes which were composed of the anisotropic conductive ultrathin films (ACUFs) and the ultrathin Au film electrodes. These fabricated metal interconnections were not only electrically deformable but also optically transparent due to their nanoscale dimensions, and were able to be individually positioned and patterned in desired positions, shapes, and alignments. Also, all three deformable interconnections are fabricated by low-temperature processes and can easily expanded to large-scale production. The fabricated nanoscale metal interconnections were used as the interconnecting electrodes in the transparent and deformable field-effect transistors (FETs) array and the transparent electrodes of the deformable light-emitting devices.

진화 프로그래밍 기반의 CLEAN 기법을 이용한 산란점 및 고유주파수 추출

최인식 포항공과대학교 대학원 2003 국내박사

과거의 레이다 시스템은 단순히 표적물을 탐지하고 표적물까지의 거리 및 속도를 측정하는 것이었습니다. 하지만, 오늘날의 레이다는 이러한 속도 및 거리 정보뿐만 아니라,표적물의 종류를 인식하여 아군과 적군을 구별하는 고도의 기술을 요구하고 있습니다.레이다 표적물을 구분하기 위해 사용되는 특성벡터로는 크게 산란점과 공진주파수가 있습니다. 산란점은 표적물에 존재하는 고 에너지 방출점이며, 공진주파수는 표적물의물리적인 크기에 의해 정해지는 고유한 값입니다. 공진주파수는 상대적으로 작은 에너지를 가지고 있으므로 잡음에 매우 민감합니다. 산란점은 상대적으로 큰 에너지를 가지고 있으므로 잡음에는 강한 반면, 각도에 따라서 그 위치와 크기가 변하므로 많은 저장공간을 필요로 합니다. 본인의 연구는 이러한 산란점과 고유주파수를 더욱 정확하게 추출할 뿐만 아니라, 잡음에도 강건한 새로운 기법을 개발하는 것입니다. 먼저, 저는 더욱 정확한 1차원 및 2차원 산란점 추출을 위해서 Evolutionary programming (EP)을 이용한 CLEAN 알고리즘 (EP-based CLEAN)을 개발하였습니다. EP-based CLEAN 기법은 원하는 개수의 산란점을 가장 큰 에너지를 가지는 것부터 차례대로 추출해 내는 방법입니다. 이러한 EP-based CLEAN 기법은 기존의 산란점 추출기법에 비해서 여러가지 장점을 가지고 있습니다. 먼저, 잡음에 강건한 성질을 가지고 있으며, 1 Fbin안에 위치한 산란점들을 구분해 낼 수 있는 해상도를 가지고 있습니다. 둘째, 추출된 파라미터값들이 기존의 CLEAN기법에 비해 매우 정확합니다. 본논문에서는 개발한 알고리즘을 이용하여 포항공대 compact range에서 측정한 데이타에 적용해 보았습니다. 또한, 개발된 새로운 알고리즘의 우수성을 검증하기 위해서 기존의 다른 방법들과 표적인식 성능을 비교해 보았습니다. Multilayer perceptron neural network을 이용한 4개의 서로 다른 표적물에 대한 구분결과로부터 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Prony 방법이나 FFT-based CLEAN방법보다 더 나은 성능을 보임을 알수 있었습니다. 또한 2차원 산란점 추출에 있어서 도 IFFT를 이용한 ISAR 영상, 2-D MEMP (Matrix Enhancement Matrix Pencil) 방법과 본인의 알고리즘을 비교하여 보았습니다.본인의 알고리즘은 기존의 방법과는 달리 직교좌표계가 아닌 극좌표계에서 구현되는 알고리즘입니다. 또한, 2-D MEMP방법과는 달리 산란점의 갯수를 잘못 예측하더라도 추출한 파라미터값의 정확도에는 영향을 받지 않습니다. 본 논문에서는 여러가지 실험을통하여 본인의 알고리즘이 2차원 산란점 추출에서도 뛰어난 성능을 가짐을 보여주었습니다. 고유주파수는 표적물을 구분하기 위한 또 하나의 특성벡터입니다. 일반적으로 고유주파수는 표적물이 정해지면 각도에 상관없이 그 값이 일정합니다. 따라서, 산란점을 이용한 구분방법보다 간단하며 저장공간도 감소하는 장점을 가지고 있습니다. 하지만, 레이다 신호에 있어서 후기 응답신호는 초기 응답신호보다 그 에너지가 훨씬 작으므로,잡음에 민감합니다. 따라서, 훌륭한 고유주파수 추출법은 잡음에 강건해야하며 또한 고유주파수의 갯수를 몰라도 추출이 가능해야 합니다. 왜냐하면 고유주파수의 갯수는 일반적으로 미리 알수없기 때문입니다. 후기 응답에서의 EP-based CLEAN 알고리즘은 위의 두가지 성질을 만족합니다. 우리는 이러한 특성을 보여주기 위해서 기존의 Prony 방법과 E-pulse 방법을 제안한 알고리즘과 비교해 보았습니다. 다음으로, 저는 초기 응답과 후기 응답신호를 구분하지 않고 동시에 적용할수 있는 일반화된 EP-based CLEAN 방법을 제안하였습니다. 일반화된 EP-based CLEAN 알고리즘을 이용하면 한번의 신호처리를 통하여 산란점과 고유주파수를 동시에 추출할 수 있습니다. 위에서 제안하는 방법들은 앞으로 표적인식기법의 구분성능 향상에 매우 유용하게쓰일 것이라 생각합니다. 마지막으로 본 논문에서는 시간-주파수 영역의 EP-based CLEAN 알고리즘을 이용하여 움직이는 물체에 대한 이동보상기법을 제시하였습니다. 시간-주파수 영역의 EP-based CLEAN 알고리즘을 이용한 ISAR 영상기법은 기존의 Adaptive wavelet transform (AWT)기법을 이용하는 방법보다 계산시간은 다소 많이 걸리지만, 더욱 향상된 영상을 얻을수가 있습니다. 앞으로 컴퓨터 기술이 더욱 발전하여 계산시간을 단축시킬 수만 있다면, 본인의 알고리즘은 레이다 신호처리 분야에 아주 유용하게 사용되어 질 것이라 생각됩니다. 하지만, 여전히 해결해야 할 숙제도 가지고 있습니다. 즉, 해상도가 1차원에서 0.5 Fbin으로 제안되는 문제점과 계산시간이 많이 걸리는 문제점, 본 논문에서 사용한 undapmed exponential model이나 damped exponential model보다 더욱 정확한 모델로 알려진 GTD(Geometrical Theory of Diffraction)모델을 이용한 방법의 개발등은 앞으로 계속 연구가 진행되어야 할 것입니다. When a radar target is illuminated by a short-duration electromagnetic (EM) field, the transient response has an early-time response and a late-time response. The early-time response occurs while the field passes across the target, so provides useful information for the local features (scattering centers) on the target. After the field has completely traversed the target, the late-time response which is related to the global features (natural resonance frequencies) of the target begins to appear. Because the selection of proper feature vectors is crucial to the success of target identification it is recommended that feature vectors contain information on early-time scattering centers and late-time natural frequencies simultaneously. In this dissertation, we propose a novel method for scattering centers and complex natural resonance (CNR) frequencies extraction. One-dimensional (1-D) and two-dimensional (2-D) scattering centers have been used as important features for automatic target recognition (ATR). There-fore, many researchers have developed various scattering center extraction techniques. The well-known techniques are model-based methods and a FFT (fast Fourier transform)-based CLEAN method. The model-based method has a high resolution, but is not robust to random noise. The FFT-based method has robustness, but does not have high resolution. In this dissertation, we pro-pose a novel method, called evolutionary programming (EP)-based CLEAN, which has high resolution and robustness at the same time. The 1-D and 2-D EP-based CLEAN use the 1-D and 2-D undamped exponential models and EP for an optimization of cost function. The EP-based CLEAN algorithm has many advantages compared to conventional methods. First, it takes advantage of the FFT-based CLEAN method and model-based methods simultaneously. Second, it is very fast compared to the genetic algorithm (GA)-based method since it extracts the parameters of each scattering center step-by-step. Third, false estimation of the number of scattering centers does not affect the accuracy of parameter extraction, as does the model-based methods. Fourth, the extracted parameters of the scattering centers are very accurate since they do not have a bias, as is the case with the model-based methods. Fifth, it does not require transforming of the coordinates of the measured data from polar to Cartesian in 2-D scattering center extraction. For the verification of the proposed algorithm, we use synthesized data composed of several ideal point scatterers and measured data at the compact range of Pohang University of Science and Technology (POSTECH). We will show the high-resolution characteristic and the robustness to random noise through simulations. We will also show the accuracy of extracted parameters compared with the matrix enhancement and matrix pencil (MEMP) method, a high-resolution method. The natural frequencies are also used as efficient features for radar target recognition. For natural frequency extraction, we use a late-time EP-based CLEAN which is a time-domain CLEAN algorithm. The late-time response has small energy compared to the early-time response. Therefore, a good resonance frequency extraction method must be robust to random noise and insensitive to the estimation of model order. Our algorithm meets these requirements. We will show these characteristics using the synthetic data and measured data at the Michigan State University arch range. Finally, we performed a motion compensation using time-frequency EP-based CLEAN. When a target has a complex rotational and translational motion, the radar image by using IFFT can be blurred. The inverse sythetic aperture radar (ISAR) image contains the information of a two-dimensional distribution of scattering centers. Therefore, the motion compensation is needed for obtaining a cleaned ISAR image. Time-frequency motion compensation replacec the Fourier transform with the time-frequency transform. In this dissertation, we use the time-frequency EP-based CLEAN algorithm which is more accurate than the conventional adaptive wavelet transform (AWT). We used the simulated MIG-25 data for the verification of our algorithm.