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Junha Choi,Sung Hak Cho 한국정밀공학회 2023 International Journal of Precision Engineering and Vol.24 No.11
Indium tin oxide (ITO) exhibits transparency and high electrical conductivity in the visible and near-IR wavelength ranges. Therefore, ITO is used in liquid crystal displays, organic light-emitting diodes, photovoltaics, and solar cells. However, ITO must be partially ablated before employing it in applications. High-resolution patterning technology is required to obtain the desired ITO morphology, and accordingly, various technologies have been developed. Recently, ultrafast lasers have been widely used for controlled ablation because of their non-thermal properties caused by short pulse widths. This study analyzes the changes in ablation characteristics as a function of various parameters such as pulse energy, pulse duration, number of pulses, and wavelength. We show that the optimized ablation characteristics could lead to the efficient formation of the desired morphology of ITO.
Designing new honey bee hive with multiple sensory system for urban beekeeping
Junha Park,Eujin Kim,Jinho Seo,Sewook Lee,Sungwon Shin,Aiden Choi,Susie Cho 한국응용곤충학회 2023 한국응용곤충학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.10
꿀벌에 대한 중요성이 인식되고 도시양봉의 수요가 증가하는 가운데 도시양봉에 최적화된 벌통을 제작하였 다. 꿀벌과 도시양봉에 대한 설문를 진행한 결과, 분봉으로 인한 민원이 도시양봉을 하는 데 가장 큰 저해요소로 꼽혔다. 이에 분봉을 방지하여 시민과 어우러질 수 있으며 친환경적인 벌통을 제작하는 데 초점을 맞췄다. 분봉을 방지하기 위해서는 여왕벌의 이탈을 감지하는 자성 센서와 벌들이 분봉을 하고자 하는 욕구인 분봉열을 감지하 는 온도 센서를 설치하여 효율을 파악하였다. 더불어 최근 이상기후로 인한 잦은 폭우와 고열을 견디기 위하여 밀랍을 이용한 벌통 코팅을 진행하였다. 벌통의 바닥에는 트레이를 서랍처럼 분리 설치할 수 있도록 함으로써 무더운 기온에서는 손쉽게 트레이를 빼서 환기에 중점을 두고, 그 외의 조건에서는 트레이를 끼워둠으로써 바닥 에 떨어진 꿀벌의 사체를 주기적으로 수거하여 유전자 분석을 함으로써 꿀벌의 건강 상태를 점검할 수 있도록 하였다. 꿀벌이 해당 벌통으로 인하여 스트레스를 받는지 꿀벌의 주요 스트레스 마커 유전자의 상대적 발현량을 조사한 결과, 일반적인 벌통에서의 발현량 수준과 큰 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다. 이처럼 새로이 디자인된 벌통을 이용한다면 이상기후에서도 도시양봉을 하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
하이브리드 유전 알고리즘과 반복적 개선 탐색 기법에 의한 일정계획
황준하(Junha Hwang),류광렬(Kwang Ryel Ryu),최형림(Hyung Rim Choi),조규갑(Kyu-Kab Cho) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.25 No.8
본 논문은 복잡도가 높은 일정계획 문제를 해결하기 위하여 유전 알고리즘과 휴리스틱 탐색 기법을 결합한 하이브리드 유전 알고리즘(GA Hybrid)을 적용하는 방안을 제시하고 있다. GA Hybrid는 유전 알고리즘의 장점인 전역적 탐색 능력과 휴리스틱 탐색 기법의 장점인 빠른 수렴성을 결합한 알고리즘이다. 기존의 대부분의 하이브리드 유전 알고리즘들이 유전 연산자 내에 휴리스틱 탐색 기법을 결합하고 있는 것과 달리, 본 논문에서는 문제를 계층적으로 분해하고 반복적 탐색 과정을 통해 문제를 해결하는 방식에 하아브리드 유전 알고리즘을 적용하고 있다. 대상 문제의 계층적 분해는 한번에 고려해야 할 탐색 공간을 대폭 줄임으로써 해의 수렴속도를 개선시키지만 전체 탐색 공간을 고려하지 못하기 때문에 궁극적으로 최적해를 찾을 가능성을 감소시킨다. 그러나, 본 논문에서는 계층별 탐색을 반복함으로써 일정계획을 개선시켜 나가는 반복적 개선 탐색 기법을 도입하여 이와 같은 문제점을 극복할 수 있음을 보이고 있다. 이 경우 몇 번의 반복만으로도 상당히 좋은 일정계획을 수립할 수 있기 때문에 반복에 따른 추가적인 탐색 시간의 증가가 크지 않다. 여러가지 방법들에 대한 실험 결과, GA Hybrid를 이용한 반복적 개선 탐색 기법이 기존의 다른 방법들보다 좋은 해를 탐색할 수 있음이 확인되었다. This paper shows that a simple hybrid of genetic algorithm and local heuristic search provides a powerful means for solving a complex scheduling problem, by exploiting the global perspective of the genetic algorithm and the rapid convergence of the heuristic search. Unlike most other approaches where the hybridization is built into the genetic operations, our hybridization is built into the framework of our iterative improvement search method which works with hierarchical problem decomposition. The hierarchical problem decomposition enhances efficiency by significantly reducing the search space, and thus compromising the optimality of the solution. However, the possible suboptimality induced by such a search space reduction can be overcome by the iterative improvement search which is in fact a reactive process of repeated schedule modification using the genetic algorithm hybrid as an internal search engine. This additional iteration demands little extra processing time because the genetic algorithm hybrid takes only a few iterations to converge to a schedule of high quality. Test results using real world data show that our approach clearly outperforms various other search schemes.