정적/동적 성능 측정을 통한 객체지향 클라이언트/서버 아키텍쳐 설계 및 검증 기법

김철진 숭실대학교 1998 국내석사

시기별 한강변 공동주택 단지에 대한 경관 만족도 조사 : 대규모 단지에 대한 원경을 중심으로

김철진 한양대학교 도시대학원 2010 국내석사

한강과 그 주위를 둘러싼 자연경관은 서울의 중요한 경관자원이다. 그러나 한강연접지역과 구릉지에 추진된 대형의 고층 아파트 중심의 획일적인 개발로 인해 경관의 질을 저하시켰다. 서울시는 한강변 경관의 심각성을 인지하여‘서울시도시경관관리 방안연구’,‘한강연접지역 경관관리방안연구(1994)’,‘서울의 주요하천변 경관개선방안연구(2003)’등의 경관관련 연구를 시행하였다. 이러한 연구를 통해 재개발․재건축 사업으로 인한 위압경관, 차폐경관, 획일경관, 잠식경관 등 네 가지 문제경관 유형으로 분류하고 있다. 이처럼 경관훼손의 원인을 파악하였음에도 불구하고, 건축물의 물리적 지표 규제의 한계를 가지고 있는 이유는 객관적이고 설득력 있는 경관평가 방법론의 부재이다. 특히, 경관평가는 매우 정성적이고 평가자마다 평가결과가 달라지는 주관적 속성을 지니고 있기 때문에 일반인보다는 객관성과 보편성확보가 용이한 전문가 집단에 의해서 관리 안이 작성되어왔다. 기존의 경관관련 선행연구를 살펴보면, 경관의 정의와 특성, 속성을 파악하고 해석하는 측면에서 연구가 주로 진행되었다. 따라서 실제적인 경관관리를 위한 제도연구나 실증 연구는 매우 부족하다. 특히, 도시경관에 문제와 원인이 무엇인지, 무엇을 관리해야 경관을 개선시킬 수 있는지 등 기본적인 문제인식에 대한 연구도 전무한 편이라고 지적하고 있다. 본 연구에서는 한강변에 연접한 시기별 공동주택단지의 건축형태에 따른 경관을 어떻게 느끼고 평가하는지 한강변을 이용하는 일반시민을 대상으로 분석 하였다. 시기별 경관의 변화를 SD법을 통해서 한강변 주거단지의 경관 인식의 변화를 분석하여 선호도와 문제경관을 도출하여 한강변 경관관리의 기초 자료로 제시하고자 한다. 본 연구에서는 한강변에 연접한 시기별 공동주택단지의 건축형태에 따른 경관을 어떻게 느끼는지에 대해 한강변을 이용하는 일반시민을 대상으로 분석 하였다. 시기별 경관의 변화를 SD법을 통해서 공동주택 단지의 건축형태에 따라 경관의 변화를 분석하였고 어떻게 느끼고 있는지를 파악하여 한강변 주거지 경관의 문제경관을 도출하는 것이 본 연구의 목적이다. 내용적 범위는 도시경관 및 하천변 경관의 분석 및 평가 방법, 실험조사법등이며, 공간적 범위로는 주택법에 의한 사업승인을 받은 기준이 되는 대상지 중에서 근린주구 중심시설을 필요로 하는 1,000세대 이상을 대상으로 1970년 이후 2009년 까지 준공된 아파트 단지를 선정하였다. 분석방법은 두 가지 단계로 나누어서 진행하였는데, 첫째는 사람들이 시기별 한강변 공동주택 단지에 대한 경관의 인식의 변화가 나타나는지 검증하였고, 둘째는 사람들이 경관의 선호도를 평가할 때 주거지 경관의 경관미 값에 미치는 요인들의 차이를 분석하였다. 실험자료 구축 및 조사 설계방법은 한강 연접지역에 위치한 공동주택 단지를 전면성을 두기 위해 대상지의 반대편 한강변에서 현장 사진을 촬영하였으며, SD법을 사용하여 일반 시민들이 한강변 주거지경관을 어떻게 느끼는 지를 설문조사를 통행 평가하였다. 따라서 시기별 한강변 공동주택단지의 건축형태에 따라 경관 인식의 변화를 분석한 결과 다음과 같다. 첫째, 시기별로 주거지 경관의 이미지를 평가하였을 때 시기별 건축형태에 따라 경관의 인식의 변화는 존재하였다. 이러한 결과는 사람들이 선호하는 경관과 선호하지 않는 경관들이 대체로 일치한다는 것을 도출하였다. 둘째, 원경에서의 시기별 주거지 경관의 인지하는 경관형용사로는 「멋없는-멋있는」,「부조하로운-조화로운」,「조잡한-세련된」,「지루한-흥미로운」,「획일적인 다양한」로 주거지 경관을 가장 만족하는 것으로 나타났으며, 반면,「불쾌한-상쾌한」,「답답한-시원한」경관형용사로는 만족하지 못하는 것으로 나타났다. 즉, 디자인적인 다양함과 세련미는 증가한 반면, 높이에 의한 단절은 하락하는 것으로 분석되었다. 따라서, 경관의 만족도를 높이기 위해서는 지역의 특성을 살리는 주거단지의 계획이 경관의 만족도에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되고 특히, 한강변의 문제점으로는 건축물의 높이에 의한 차폐감, 위압감, 주변 녹지의 잠식경관등 문제점으로 개선되어야할 경관으로 나타내고 있으며, 원경에서 조망한 한강변 공동주택단지의 구체적인 지표 값을 제시하는 추가적인 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다.

IDNet-A : 인셉션 기반의 고밀도 합성곱 신경망

김철진 건국대학교 대학원 2021 국내석사

A lot of interest in A.I.(Artificial Intelligence) and the advance in computer hardware (especially GPUs), many studies on A.I Network structures are being conducted in various fields. Technologies using A.I. in various fields show good performance. Especially in the field of computer vision, solutions using convolutional neural networks (CNNs) have gained much better performance than solutions using image processing algorithms. And the solutions have become overwhelming. Various network structures have been introduced through competitions and studies in the field of computer vision, and among them, various studies have been conducted on a network structure based on a CNNs with good performance. We have studied various network structures based on CNNs introduced in the previous study. And We studied how to increase the network size (depth and width) efficiently to obtain good performance. Increasing the network depth and width in the network structure can increase the network representational power that the network can represent, which can improve performance. However, increasing the size without careful consideration causes an exponential increase in the number of parameters, which can lead to computational and overfitting problems. In addition, in a deep network structure, gradient vanishing/exploding or degradation problems that adversely affect learning may occur. These problems have a critical negative impact on network performance, making it impossible to increase the size of the network. In this paper, we introduce a method of combining the Inception Module in densely connected network structure to solve the above problem. Since densely connected network structure is connected from one layer to all other layers, information from the front of the network is well transferred to the back. This makes it possible to construct the network structure deeply by alleviating gradient vanishing/exploding or degradation. This densely connected network structure has one drawback. Since it is a densely connected structure, when the width of the network is increased, the number of parameters increases a lot, which may cause a problem of computation and overfitting. So, we combined the inception module in densely connected network structure to efficiently increase the network width. The inception module extracts various features of an input value through filters of various scales, which can be used as useful information during learning. And it is possible to reduce the number of parameters and the amount of computation by adjusting the number of channels through the 1x1 Conv inside the module. By combining such an inception module with densely connected network structure, it is possible to increase the network size efficiently without significantly increasing the number of parameters and computation. It also extracts the various features required for learning, so that the parameters efficiency in densely connected structure can be improved, and good performance can be achieved with a small number of parameters. We introduce a network structure called IDNet-A that applies the idea we introduced in this paper. IDNet-A is a network structure that combines the inception module with DenseNet, densely connected network. And several IDNet-A models with different hyperparameters were constructed and tested with the CIFAR dataset to confirm the performance according to the network size. IDNet-A proposed by us increases the network size by appropriately increasing the depth and width of the network. And IDNet-A shows better performance than DenseNet. 인공지능에 대한 많은 관심과 컴퓨터 하드웨어(특히 GPU)의 발전으로 다양한 분야에서 인공지능 네트워크 구조에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 기술은 좋은 성능을 거두고 있으며, 특히 컴퓨터 비전 분야에서는 합성곱 신경망(CNNs: Convolutional Neural Networks)을 사용한 솔루션들이 기존의 영상처리 알고리즘을 사용한 솔루션보다 훨씬 좋은 성능을 얻어 압도적인 존재로 자리 잡았다. 컴퓨터 비전 분야의 경진대회와 연구들을 통해 다양한 네트워크 구조가 소개되었고, 그 중 좋은 성능을 보인 합성곱 신경망 기반의 네트워크 구조에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 우리는 앞선 연구에서 소개된 합성곱 신경망 기반의 다양한 네트워크 구조들에 대한 연구를 진행하였고, 효율적으로 네트워크 크기(깊이와 넓이)를 키워 좋은 성능을 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 네트워크 구조에서 네트워크 깊이와 넓이를 증가시키면 네트워크가 표현할 수 있는 네트워크 표현력(Representational Power)이 증가해 성능이 좋아질 수 있다. 하지만 심사숙고 없이 무작정 크기를 키우는 것은 파라미터 수의 기하급수적인 증가를 유발하고, 이는 연산량 및 오버피팅(Overfitting) 문제가 발생할 수 있다. 또한 깊은 네트워크 구조에서는 학습에 악영향을 끼치는 Gradient Vanishing/Exploding or Degradation 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제들은 네트워크 성능에 치명적인 악영향을 끼쳐 네트워크의 크기를 키울 수 없게 한다. 본 논문에서 우리는 위의 문제를 해결하기 위해 고밀도 네트워크 구조에 인셉션 모듈(Inception Module)을 결합하는 방법을 소개한다. 고밀도 네트워크 구조는 한 층에서부터 이어지는 다른 모든 층에 연결이 되므로 네트워크 앞 단의 정보를 뒤 단까지 잘 전달이 된다. 이는 Gradient Vanishing/Exploding or Degradation을 완화시켜 네트워크 구조를 깊게 구성할 수 있도록 한다. 이러한 고밀도 네트워크 구조에도 한 가지 단점이 있다. 조밀하게 연결된 구조이다 보니 네트워크의 넓이를 증가시키는 경우에는 파라미터의 수가 많이 증가하여 연산량 및 오버피팅 문제가 발생할 수 있다. 그래서 우리는 고밀도 네트워크 구조에 인셉션 모듈을 결합하여 효율적으로 네트워크의 넓이 또한 키울 수 있도록 구성하였다. 인셉션 모듈은 다양한 스케일의 필터를 통해 입력 값의 다양한 특징을 추출하고, 이는 학습 시 유용한 정보로 사용될 수 있다. 그리고 모듈 내부 1x1 Conv를 통해 채널 수를 조절하여 파라미터 수와 연산량을 감소시킬 수 있다. 이러한 인셉션 모듈을 고밀도 네트워크 구조에 결합하여 파라미터 수와 연산량은 크게 증가시키지 않으면서도 네트워크 크기를 효율적으로 키울 수 있다. 또한 학습에 필요한 다양한 특징을 추출하기 때문에 학습 시 앞 단의 정보가 풍부하여 고밀도 구조에서 파라미터의 효율성(Parameter Efficiency)을 높여 적은 수의 파라미터로도 좋은 성능을 보여줄 수 있다. 우리는 본 논문에서 우리가 소개한 아이디어를 적용한 IDNet-A 라는 네트워크 구조를 소개한다. IDNet-A는 인셉션 모듈을 고밀도 네트워크인 DenseNet에 결합한 네트워크 구조이다. 그리고 각기 다른 하이퍼파라미터(Hyperparameter)를 가진 IDNet-A 여러 모델을 구성하여 CIFAR 데이터셋으로 실험하여 네트워크 크기에 따른 성능을 확인하였다. 우리가 제안한 IDNet-A는 네트워크의 깊이와 넓이를 적절하게 증가시켜 네트워크 크기를 키웠으며, 기존 고밀도 네트워크인 DenseNet보다 좋은 성능을 보여준다.

다이리스터 쵸퍼로 制御되는 直流直捲 電動機의 過渡解析에 관한 硏究

김철진 漢陽大學校 大學院 1982 국내석사

不良住宅再開發事業의 改善方案에 관한 硏究 : 서울特別市 麻浦區 桃花洞 再開發事業을 中心으로

김철진 檀國大學校 1988 국내석사

축소형 로켓 연소기에서 화염응답 및 연소 안정성 향상에 관한 연구

김철진 세종대학교 대학원 2011 국내석사

연소 불안정은 연소기내 압력 섭동과, 연료/산화제의 화학반응으로 인한 열 방출의 상호연계에 의해서 발생하며 현재까지 연소 불안정의 메커니즘을 명확히 규명하지 못한 실정이다. 이러한 연소 불안정이 에너지 밀도가 높은 액체 및 고체 로켓엔진(liquid rocket engine)에 발생할 경우 심각한 문제를 초래하기 때문에 연소기 설계 단계부터 연소 불안정은 중요한 인자이다. 이러한 연소 불안정을 제어 및 연소 안정성 향상을 위해 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 연소 안정화를 위해 수동적 제어기구 중 하나인 헬름홀츠(Helmholtz) 공명기의 성능향상을 위해 수치해석을 수행하였으며 실험적 방법으로 검증하였다. 헬름홀츠 공명기의 표면적이 증가할 경우 경계흡수계수(boundary absorption coefficient)의 증가와 동일한 흡음성능을 특성을 가지며, 헬름홀츠 공명기 공동부분에 멤브레인(membrane) 설치할 경우도 멤브레인 증가에 따라 흡음률이 향상되었다. 또한 일반적은 헬름홀츠 공명기는 단일 주파수만 동조가 가능하며 흡음대역 폭이 좁다. 이러한 단점을 보안하기위해 일반 헬름홀츠 공명기와 동일한 체적을 가지지만 여러개의 동조 주파수를 가지는 다중 동조 헬름홀츠 공명기를 고안하였다. 둘째, 실체 액체 로켓과 동일한 음향학적 특성을 가지는 축소형 연소실을 설계 제작하였다. 연소 실험은 소형 액체로켓의 작동조건의 체적유량 포함하는 여러 유량조건에 대해서 실험을 실시하였으며 연소 불안정 영역을 구하였다. 연소 불안정 영역은 크게 2개의 영역이 존재하며, 불안정 영역은 분사기의 충돌점의 위치, 화염의 최대 반응위치와 관련이 있음을 알 수 있었다. 셋째, 고성능화된 다중 동조 헬름홀츠 공명기를 축소형 연소실에 장착하여 연소불안정 안정화를 하였다. 그 결과 기존 헬름홀츠 공명기 보다 1T 모드(mode)에 관해서 12.9 %의 감쇠인자 향상을 보였다.

소형 아파트 단위세대 가변 전·후 평면유형 분석에 관한 연구 : 2009년~2011년 현상 당선사례를 중심으로

김철진 경기대학교 2012 국내석사

우리나라 아파트 계획은 1990년대까지 공급적인 측면을 우선시하여 주거 환경의 악화, 도시 환경의 파괴라는 결과를 초래하게 되었다. 하지만 오늘날 아파트의 계획방향은 다양한 거주자들의 요구에 대응하기 위한 평면으로써 단일화 된 양적인 공급의 주거 보다는 질적인 주거, 더 나아가 자신을 나타낼 수 있는 아이덴티티적 주거로 변모하고 있다. 이러한 질적인 주거의 방법으로는 공간의 부분적 확장, 마감재의 고급화, 경제적 논리에 의한 문화 밀집지역으로의 이동 등을 열거할 수 있다. 그러나 진정한 의미의 질적인 주거란 자기 자신이 직접 주거의 생활공간을 바꾸고, 재창조 하는 것으로 어느 의미에서는 소비자가 새로운 공급자의 역할을 하게 된다는 것을 의미한다. 2009년 11월 18일 서울시는 자유로운 평면변화가 가능하며 쉽게 리모델링할 수 있는 ‘지속 가능형 공동주택’ 제도를 도입하겠다고 밝혔다. 이것은 한번 세워지면 점차 낡고 수명이 다 되어 20∼30년마다 부수고 새로 짓기를 반복해야 했던 기존 아파트의 관례가 ‘지속가능한 가변 개념’의 방향으로 발전해 나가야 함을 암시하고 있다. 이에 본 연구에서는 가변의 개념에 대한 이해와 이론 및 적용사례를 학습하고 가변유형을 분류하여 그것을 바탕으로 우리나라 소형 아파트 단위세대 가변 평면에 대한 경향을 연구하고자 한다. 본 연구의 전개는 다음과 같다. 제 1 장은 서론으로, 본 연구의 당위성을 설명하기 위한 배경 및 목적을 제시한다. 연구의 범위는 시간적, 공간적, 내용적으로 제시하였다. 제 2 장에서는 가변의 개념과 가변의 건축이론에 대해 학습하고 국외 적용사례를 대상으로 조사하였다. 이를 통해 가변건축이 주거에 있어서 어떻게 적용되어 왔는지 고찰한다. 제 3 장에서는 우리나라 가변 아파트의 발전과정을 살펴보고 2009년부터 2011년까지 최근 아파트 현상설계 21개 지구 60개 평면 단위 세대를 통해 가변유형을 조사 분석하여 가변요인에 따른 유형으로 분류하고 그 안에서 가변 전‧후 평면의 단위 실 형태에 따른 구성방식을 도출하여 분석틀을 마련한다. 제 4 장에서는 3장에서 도출된 단위세대 가변유형 및 구성방식의 분석틀을 바탕으로 유형의 특징이 나타난 17개 평면을 사례대상으로 선정하여 분석 한다. 이를 통해 최근 소형 아파트 단위세대 가변 전‧후 평면 의 유형별 특징을 고찰한다. 제 5 장 결론에서는 4장의 분석으로부터 최근 소형 아파트 단위세대 가변 전‧후 평면의 특징과 유형을 정리한다. 현재 단위세대 내에 적용되고 있는 가변의 유형을 파악하여 가이드라인과 향후 소형 아파트 가변 평면의 지침을 제시한다.

MW급 풍력터빈 하중저감 제어 성능향상을 위한 연구

김철진 강원대학교 일반대학원 2018 국내석사

This thesis focuses on the NREL(National Renewable Energy Laboratory) 5-MW reference wind turbine. It proposes two methods for improving load reduction control performance. One is “Pitch loop individual gain-scheduling method,” the other is “ Tower damper gain-scheduling method.” Power and Tower root moment DEL(Damage Equivalent fatigue Load) was set as a performance index to verify the load reduction algorithm. The simulation was performed at a duration of 600 seconds under the wind conditions of NTM(Normal Turbulence Model), TI(Turbulence Intensity)16 % and 12~25 m/s average wind speed. The effect of the proposed Methods was confirmed through PSD(Power Spectral Density). Pitch loop individual gain-scheduling method reduced the fore-aft Moment DEL of the tower up to 9.2% at 13m/s, while the Tower damper gain-scheduling method reduced the fore-aft Moment DEL of the tower up to 7.9% 최근 20년 동안에 풍력터빈은 경제성을 높이기 위해 로터회전면적과 타워 높이가 크게 증가하였다. 로터 회전 면적이 증가함에 따라서 바람으로부터 풍력터빈에 가해지는 하중은 증가하게 되고 20년 이상의 설계수명을 만족하기 위하여 풍력터빈의 타워와 지지구조물은 충분한 강성을 가지게 설계된다. 하지만 타워와 지지구조물은 해상풍력 풍력터빈의 경우 총비용의 40 %를 차지함으로 풍력터빈의 단가경쟁력을 갖추기 위해서는 풍력터빈 타워 작용하는 하중에 대한 해석과 하중을 저감하는 연구가 진행되어야한다. 본 논문은 풍력터빈 타워에 작용하는 하중성분을 저감하기 위하여 피치루프에 개별게인 스케쥴링을 적용하는 알고리즘과 추력 민감도 스케쥴링과 PI구조를 가지는 개선된 타워댐퍼(tower damper) 알고리즘을 제시한다. 제시한 두 가지 알고리즘의 효과를 검증하기 위하여 평균발전량, 발전량 표준편차, 타워 뿌리부 손상등가하중을 성능지표로 설정하였다. 시뮬레이션은 정상난류모델(NTM, Normal Turbulence Model), 16 % 난류강도 바람조건 그리고 12~25 m/s 평균풍속에서 600초 동안 수행되었다. 파워 스펙트럼 밀도를 통하여 제시된 두 가지 알고리즘은 0.28 HZ에서 발생하는 타워 1차 모드 성분을 저감시킴을 확인하였다. 개별게인 스케쥴링 기법은 적용한 알고리즘 적용 후 타워 전·후 방향 뿌리부 손상등가하중을 저감 시키며 최대 9.2 % 저감률을 보인다. 개선된 타워 댐퍼 알고리즘은 기존 타워 댐퍼 알고리즘 대비 타워 전·후 방향 뿌리부 손상등가하중을 저감 시키며 최대 6 % ,저감률을 보인다.

In-Situ 중합법에 의한 감광변색소재의 마이크로캡슐화에 관한 연구

김철진 고려대학교 2001 국내석사

4개 이상의 다발성 전이성 뇌종양의 정위적 방사선수술과 전뇌 방사선조사의 비교

김철진 인제대학교 2011 국내석사

목적: 4개 이상의 다발성 전이성 뇌종양에서 정위적 방사선수술의 효용성에 대해서 검증하기 위하여 후향적으로 시행하였다. 대상 및 방법: 2004년 1월부터 2006년 12월까지 본원에서 4개 이상의 다발성 전이성 뇌종양으로 진단되어 정위적 방사선수술을 받은 29명의 환자와 전뇌 방사선조사를 받은 39명의 환자를 대상으로 후향적으로 분석하였다. 소세포 폐암과 흑색종으로 진단받은 환자는 제외하였고, 원발 병소는 정위적 방사선수술군에서는 폐암이 69.0%, 유방암이 13.8%였고, 전뇌 방사선조사군에서는 폐암이 64.1%, 유방암이 15.4%, 대장-직장암이 12.8%였다. 정위적 방사선수술은 감마나이프를 이용하여 시술하였고, 50% 등선량 곡선에 10 - 20 Gy를 1회 조사하였다. 전뇌 방사선조사는 30 Gy, 10회 분할조사 하였다. 치료 후 뇌 자기공명영상 또는 조영 증강 컴퓨터 단층촬영을 시행하여 두 군에서 치료 후 전이성 뇌종양이 진행되기까지 걸린 기간과 전체 생존율에 대해 비교 분석하였다 결과: 두 군의 추척 관찰 기간은 2 개월에서 23 개월이었고, 정위적 방사선수술군의 추적관찰 기간 중앙값은 5 개월, 전뇌 방사선조사의 경우에는 6 개월이었다. 뇌전이 숫자의 중앙값이 정위적 방사선치료를 시행한 환자군 에서는 6개, 전뇌 방사선조사를 한 군에서는 5개였다. 전이성 뇌종양의 진행을 억제하는 효과를 보여주는 두개내 무진행 생존율은 정위적 방사선수술군에서는 5.1 개월, 전뇌 방사선조사에 군에서는 6.1 개월이었고, 정위적 방사선 치료를 시행한 환자들의 전체 생존율의 중앙값은 5.6 개월, 전뇌 방사선 치료를 시행한 환자들은 7.2 개월이었다. 결론: 4개 이상의 다발성 뇌 전이에 있어서 정위적 방사선수술은 전뇌 방사선조사에 비해 두개내 무진행 생존율 및 전제 생종율을 비교해 볼 때 그 효용성이 낮으며 전뇌 방사선치료를 시행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.