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

다중 클러스터 및 혼합 시계열 모델을 사용하는 전력 부하 데이터에 대한 결측값 대치 및 예측 알고리즘

정동연 포항공과대학교 일반대학원 2021 국내박사

본 학위 논문은 건물 전력 효율성을 높이기 위한 전력 예측 모델과 전력 데이터 품질을 높이기 위한 데이터의 결측치를 대치하는 모델을 제안하고, 각각의 모델을 실제 전력 데이터에 사용하여 성능을 검증했다. 그리고, 결측치 대치 모델을 제안하는 것에 그치지 않고 실제 데이터에 결측값을 대치하여 예측 성능이 개선되는지 검증했다. 건물 전력 데이터의 특징을 모델에 반영할 수 있도록 실제 데이터(대학 도서관, 식료품) 분석을 선행하여 유용한 데이터 특징들을 도출했다. 건물 전력 데이터의 특징은 일별 전력 곡선들이 몇 가지의 뚜렷한 패턴으로 구분되고, 일별 전력들은 한 패턴으로부터 생성되다가 다른 패턴으로 전이되는 현상을 보인다. 또한, 동일 패턴 내에서 주말엔 상대적으로 전력이 낮고 주중엔 큰 주기성을 보인다. 하루 전력 곡선들 내에서의 분산은 각 시간마다 다름을 보인다. 이러한 특징들을 이용해서 데이터 전력 예측 및 결측값 대치 모델을 제안했다. 첫 번째 주제에서 데이터 분석에서 도출된 하루 전력들이 몇 가지의 패턴을 띄는 특징과 일별 전력 곡선들은 시계열적 상관관계가 있을 것이란 가정을 이용해서 Logistic mixture vector autoregressive (LMVAR) 모델을 제안했다. 일별 데이터의 곡선으로 시계열 모델 추정을 하면 파라미터가 많아져 적절한 모델을 얻기 어려울 수 있으므로, 우리는 일별 전력 곡선을 PCA로 차원을 줄였다. 우리는 차원 축소된 데이터 PC score가 각 패턴마다 Vector autoregressive를 따른다고 가정하고, 패턴의 혼합 비율을 나타내는 변수를 logistic 함수로 나타낼 수 있는 LMVAR을 제안했다. LMVAR에서 logistic 함수가 패턴을 구분하는 것이 중요하므로, 이 부분을 향상 시킬 수 있는 Curve registration을 추가한 LMVAR-CR을 제안했다. 두 모델을 실제 데이터인 대학 도서관과 식료품점 데이터로 검증을 했고, 기존 모델들 보다 정확한 예측 성능을 보여줬다. 두 번째 주제는 건물 전력 데이터 수집 중 발생한 결측값을 대치할 수 있는 모델을 제안했다. 일별 전력 데이터가 몇 가지 패턴을 띄고 시간대별 분산이 다르다는 것을 활용해서 Mixture factor analysis (MFA)를 이용해서 결측값 대치 알고리즘을 제안했다. 제안된 모델은 기존 전력 데이터를 일정 간격으로 분할하고, 분할된 데이터를 MFA를 추정한다. 결측값은 관측된 데이터와 추정된 MFA를 이용하여 대치된다. 적절한 데이터 분할법은 데이터의 연속된 결측 구간의 길이와 데이터 분석에서 도출된 패턴내의 주말/주중 주기성에 따라 결정된다. 결측 구간이 하루 이내로 짧을 때 데이터는 하루 단위로 분할되고, 결측 구간이 하루보다 길 때 데이터는 패턴내의 주기인 7일로 분할된다. 시뮬레이션 스터디를 통해서 데이터 분할법에 대한 검증을 했고, 실제 데이터를 이용해서 제안한 모델의 성능이 기존 모델보다 정확성이 높은 것을 검증했다. 4장에서는 제안한 결측값 대치 모델이 실제 예측 모델 성능 향상에 기여하는지 검증을 했다. 대학 도서관 데이터는 기존 결측값이 존재하여 그 값을 제안한 모델로 대치하여 예측 모델 성능을 검증했다. 첫 번째 주제에서 제안한 LMVAR 모델도 성능이 향상했지만, 기존 모델도 성능이 향상되는 것을 보였다. 특히, multi-output support vector machine (M-SVM) 모델이 상당히 개선되어 가장 좋은 정확성을 보였다. 추가로 식료품점 데이터에 임의로 결측값을 생성하여 동일한 실험을 진행했다. 식료품점에 대한 실험에서도 제안한 결측값 대치 모델은 예측 모델의 성능을 향상시키는 것을 볼 수 있었다. 하지만, 결측값이 50\%일 때, 모델 변수 초기화시 사용한 Bayesian Gaussian Mixture Cluster model (BGMC)이 전력 패턴을 나누지 못하여 LMVAR과 LMVAR-CR의 모델이 추정이 안되는 현상이 발생된다. 이러한 현상은 BGMC대신 Agglomarative clustering으로 대체하여 해결했고, 식료품점에 대하여 성능도 조금 상승하였다. 향후 작업으로는 LMVAR과 LMVAR-CR에서 고려하지 않는 사항들을 고려하여 모델을 확장할 수 있다. 확장된 모델에서 고려해야할 첫 번째는 데이터가 결측값을 가지고 있을 때 LMVAR 모델 추정이 어려우므로 데이터가 결측이 있어도 모델 추정이 가능하도록 하는 것이다. 이는 결측값 대치와 전력 예측을 동시에 할 수 있는 모델일 수 있다. 두 번째는 LMVAR의 타임래그(time lag)클 때 타임래그 내에서 패턴의 변화가 있었다면 큰 오차를 야기할 수 있으므로, 패턴 변화를 고려하는 것이다. 세 번째로 LMVAR에서 고려했던 특징들을 그대로 유지할 수 있게 패턴과 시계열성을 고려하는 것이다. 향후 우리는 세 가지를 고려하기 위해서 Markov-switching vector autoregressive 모델을 확장시킬 수 있다. As the world economy's size grows, the global electric demand has also steadily been increased. The smart grid becomes important as it can balance the electric demand and supply from renewable energy to increase the efficiency of the power system. Balancing the demand and supply requires various technologies such as missing data imputation, electric demand and supply forecast, optimal strategies of the smart grid, etc. These operation technologies depend on the scale of the smart grids, from buildings to cities, and sectors such as an industrial, vehicle, or construction. Especially, the building sector occupies a large proportion of the global energy consumption. Therefore, the operation technologies for building energy are essential. In this dissertation, we focus on the day-ahead electric load forecast and missing data imputation approaches for the building electric load. First, we investigate two data sets and find out a few characteristics. We believe that incorporating those characteristics can be used to improve forecast and imputation quality. Second, we develop two models for day-ahead electric load forecasting when the daily electric load has a few distinctive patterns: logistic mixture vector autoregressive (LMVAR) and LMVAR with the curve registration. We test two models (the models with/without curve registration) with electric load data sets collected from a library and a grocery store. We then compare them with existing forecasting methods such as persistence, sequence-to-sequence long short-term memory (S2S LSTM), seasonal autoregressive (SAR), multiple-output support vector machine (M-SVM), multilayer perceptron (MLP), and a cluster-based model. The result shows that the proposed models outperform the benchmark methods. Third, we propose to adapt the mixture factor analysis (MFA) to the missing imputation framework for the building electric load data to analyze that data or utilize that in many fields such as day-ahead electric load forecast. We estimate the MFA through the expectation-maximization type algorithm. Missing data is then inferred with the estimated MFA model. We present the numerical performance of the proposed approach using building electric load data with comparisons to some existing approaches. Fourth, we compare the forecast accuracy for the electric load before and after the proposed missing value imputation. Through the comparison, we can draw the importance of the imputation for the electric load forecast. Fifth, we introduce the model concept incorporating the imputation and forecast for the building electric load.

Intermediate matching cascode core를 이용한 H-band 광대역 증폭기 설계

최찬규 포항공과대학교 일반대학원 2022 국내석사

This paper discusses the design of fourth order filters, suitable for THz-Wave broadband power amplifiers (PAs) in compound semiconductor process. One key issue of the PA is the ability to handle fractional bandwidths in the order of 20%, for achieving large data rates. Conventional LC matching networks are not suitable for THz wideband amplifier designs where available device gain is relatively low, as bandwidth has a tradeoff with power gain. In this work, we exploit inter-stage coupling realizing fourth-order filters where wide bandwidth is achieved at the expense of in-band gain ripple only. In this paper, inter-stage matching using a capacitively coupled resonator is examined and a design formula is provided. Experiments performed on TSC 250 nm InP DGBT prototypes provide: 5.5 dBm maximum saturated power at 275 GHz, a small-signal gain of 23 dB with 3dB bandwidth of 42 GHz while consuming 84 mW.

LPG/LTR 및 Preview 제어를 이용한 능동 현가 제어기 설계

전진훈 포항공과대학교 1996 국내박사

Molecular cloning and expression of preprocarboxypeptidase A from bovine pancreas

김국현 포항공과대학 1994 국내석사

Synthesis and application of petal-shaped bismuth subcarbonate (Bi2O2CO3) by the immersion method

홍대명 포항공과대학교 일반대학원 2021 국내석사

Bismuth catalyst is a good candidate for producing formate (formic acid) via electro-chemical reduction of CO2. Also, it has known that various bismuth oxide derivatives are used to improve catalytic performance such as Bi2O3, BiOX (X is Cl, Br, I) and Bi2O2CO3. Among them, Bi2O2CO3 has a crystal structure of (Bi2O2)2+ layers interleaved by slabs comprising CO32- groups, and has various two-dimensional structures such as nanosheets or nanoflowers. In general, many studies have been performed as photocatalys ts for removing environmental pollutants, and recently, catalyst studies for generating for-mate by electrochemically reducing CO2 have been conducted. Thus the research on Bi2O2CO3 catalyst has become attractive because of these excel-lent catalytic properties. The fabrication method of Bi2O2CO3 materials is known to be in various ways: hydrothermal synthesis, Low temperature solution synthesis and electro-chemical exfoliation. However, all of these methods have additional post-processing steps to the formation of Bi2O2CO3. In addition, in the case of hydrothermal and electrochemi-cal exfoliation methods to use electrodes, since the catalyst is in powder form, a binder is also required, which is not advantageous for industrial use. In this work, we could confirm spontaneously formed petal-shaped Bi2O2CO3 by using the immersion method in CO2 saturated KHCO3 electrolyte at room temperature and we studied the formation mechanism of Bi2O2CO3. Bismuth was known to be easily oxidized in acidic solution environment. However, anyone never reported what is happening in CO2 saturated the KHCO3 electrolyte (pH: 6.77) used as CO2 reduction electrolyte at room temperature. We confirmed that redox reactions, such as corrosion, occurred simul-taneously on the surface of bismuth in CO2 saturated the KHCO3 electrolyte. Bismuth atoms were oxidized to form BiO+ ions and electrons and simultaneously oxygen dis-solved in the electrolyte is reduced to from OH- ions. Subsequently BiO+ react with CO32- dissolved in the electrolyte to form Bi2O2CO3. We used these principles and we have suc-cessfully fabricated petal-shaped Bi2O2CO3 (named petal-BOC) on various substrates us-ing the immersion method in CO2 saturated 0.1M KHCO3 electrolyte at room temperature without some post-processing step. To confirm the possibility of use as electrochemical catalysis and photoelectrochem-cal catalysis, the EC CO2RR and the PEC CO2RR measurements were conducted in H-type two compartment electrochemical cell using petal-shaped BOC and bismuth thin film cathode as the working electrode, applying a constant potential in the specific ranges. In particular, it can be used as an electrochemical CO¬2 reduction catalyst for the production of formate by growing petal-shaped bismuth carbonate on a conductive Cu substrate. Compared with the bismuth thin film, the electrochemical active area increased by about 6.45 times, and the formate faradaic efficiency of 95.9% at -0.8 VRHE showed a result of 4.8 mA/cm2. In addition, it was confirmed that the light transmittance of bismuth subcarbonate grown on the TiO2/p-Si substrate by the same immersion method increased with longer immersion time of the bismuth thin film. Compared with the bismuth thin film, it exhibited high photoelectrochemical CO¬2reduction characteristics due to increased surface area and increased light transmittance. At -0.5VRHE, the formate faradaic efficiency was about 95.12% and the current density was 4.54 mA/cm2.

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.

A Study on Occupational Mismatch of Korean Labor Market: Labor Supply Estimation Model with Qualitative Variables based on Deep Learning

이지인 포항공과대학교 융합대학원 2023 국내석사

This study aims to find the link between people’s perspectives about occupations and labor demand, regarding the labor mismatch situation. Labor mismatch has been one of the prominent issues to be considered in the Korean labor market. The study devised a labor demand estimation model as the solution for the mismatch problem. In the modeling process, people’s perceptions of occupations were regarded as a qualitative factor. Being one of the features used to define labor mismatch, labor demand tends to be affected by the image of occupations, since people tend to consider those images in their future or current job-seeking process. The study first compared the time-variant job image and their matching efficiency scores from 2010 to 2022. Then, it tested the GRU and LSTM-based labor demand prediction model with the qualitative factors and compared the result with the models with just quantitative factors. This study contributes to the field by handling labor mismatch regarding the perceived job image, furthermore, establishing a deep learning-based model that contains those qualitative factors as the solution for the mismatch.

단백질 다중 패널을 이용한 췌장암 진단 성능의 향상

최용환 포항공과대학교 일반대학원 2018 국내박사

높은 사망률과 무증상 성질로 인해 췌장선암(Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC)의 조기 발견율은 매우 낮다. 대부분의 췌장선암 환자는 초기 진단 후 1 년 이내에 사망하고, 5년 생존율은 약 7 % 수준이다. 환자의 대부분이(약 80%) 초기 단계에서 증상이 나타나지 않아 예후가 좋지 않으며, 사실상 유일한 치료법은 외과적 수술을 통한 절제이다. 본 연구는 기존의 췌장선암 바이오마커인 CA19-9의 성능을 보완하여, 수술 가능한 환자군(췌장선암 1/2기)을 조기 발견할 수 있는 바이오마커 패널을 발굴하는 것을 목표로 진행하였다. 이에, 우리는 국내 5개 대형 병원(국립 암센터, 서울대학교병원, 삼성서울병원, 아산병원, 연세 세브란스 병원) 및 1개의 건강검진 센터(서울대학교병원 강남 건강검진 센터)에서 모은 1,000여개의 플라즈마 샘플을 수집하여 췌장선암 조기 진단용 바이오마커의 발굴 / 확인 / 검증 과정을 거쳤다. 우선, 문헌 파악 및 데이터베이스 검토를 통한 생물정보학적 방법(질병 네트워크 구축/분석, 가중치 부여, 우선순위 설정 등)을 이용하여 약 500개의 바이오마커 후보를, 세포 마이크로어레이 실험을 통해 약 500여개의 바이오마커 후보를 선정하여, 1,000여개의 바이오마커 후보군을 수립하였다. 이후 이 후보군에 대해 다중 반응 모니터링 질량 분석법(Multiple Reaction Monitoring Mass Spectrometry)을 이용하여, 실제 혈액에서의 검출 가능성 / 기기에서의 검출 안정성 / 병원에 따른 검출 안정성 등을 고려하여 18개의 바이오마커 마커 패널에 포함될 후보 단백질군을 선별하였다. 이 단백질들의 조합으로 만들어지는 마커 패널의 진단 성능은, 클러스터 서버를 이용한 기계학습(Machine Learning)법 중 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 이용하여 계산되었으며, 패널의 진단 성능과 실제 진단 제품으로 제작했을 경우의 경제성을 모두 고려할 때 3개 단백질로 이루어진 3-단백질 마커 패널이 가장 적절할 것으로 판단되었다. 다중 반응 모니터링 질량 분석법을 통한 각 혈중 단백질 계측 값으로 3-단백질 마커 패널의 진단 성능을 분석해 본 바, 다양한 3-단백질 마커 패널을 구축할 수 있었는데, 이 중 상용 항체로 구성이 가능한 CA19-9, LRG1, TTR로 이루어진 3-단백질 마커 패널의 경우, 기존의 췌장선암 진단 마커인 CA19-9를 단독으로 사용할 때 보다 진단 정확성(AUROC)과 진단 특이도가 90%일 때의 진단 민감도가 모두 10% 이상 유의미하게 상승한 것을 확인할 수 있었다. (진단 정확성은 DeLong의 방법을, 진단 민감도는 McNemar의 방법을 이용할 경우 모두 p-value < 0.05 수준) 이 성능은 다중 반응 모니터링 질량 분석법을 통한 혈중 단백질 계측만이 아닌, Roche社의 대형 진단 기기를 이용한 경우 계측 값을 사용했을 때와 효소면역분석법(Enzyme-Linked Immunosorbent Assay, ELISA)을 이용한 계측 값을 사용했을 때에도 진단의 성능은 재현되었으며, 그 통계적 유 의미성 또한 유지되었다. 또한, 해당 패널은 정상군과 췌장선암군의 구별 외에, 정상군과 조기 췌장선암군(1/2기), 다른 암종군(유방암, 대장암, 갑상선암)과 췌장선암군, 췌장 양성질환군과 췌장선암군, 기존의 췌장선암 바이오마커인 CA19-9가 정상이라고 판단하는 상황(CA19-9 < 37 U/ml)에서의 췌장선암 진단 성능 모두에서 기존의 췌장선암 바이오마커인 CA19-9 대비 유의미하게 향상된 진단 성능을 보여주었다. 이를 통해, 우리가 대규모 혈액 샘플에서 발굴하고 검증한 다중 단백질 마커 패널은 췌장선암의 조기 발견에 임상 적용 가능성을 가지고있다는 것을 확인할 수 있었다. The early detection rate of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is very low due to its high mortality and asymptomatic nature. Most PDAC patients die within 1 year after initial diagnosis, and only 7% survives over 5 years. Most of PDAC patients (about 80%) have almost no symptoms at the early stages and this leads to poor prognoses. The only actual treatment is surgical resection. The purpose of this study is to find out the biomarker panel which can detect early stages of PDAC by complementing the existing PDAC biomarker, CA19-9. We had collected over 1000 plasma samples from 5 big hospitals in Korea (National Cancer Center, Seoul National University Hospital, Samsung Medical Center, Asan Medical Center, Yonsei Severance Hospital) and 1 health examination center (Seoul University Hospital Healthcare System Gangnam Center) to discover / verify / validate biomarkers for early diagnosis of PDAC First, we established 1000 biomarker candidates. About 500 biomarker candidates were screened by bioinformatic methods (construction and analysis of disease networks, weighting, priority setting, etc.) through literature review and database searching and about 500 more marker candidates were selected by cell microarray experiments. Using the multiple reaction monitoring mass spectrometry (MRM-MS), we filtered the biomarker candidate proteins to have potential diagnostic power and stability in detection. The diagnostic performance of the marker panel made by combining these proteins was calculated using Support Vector Machine (SVM) on cluster servers. Considering the diagnostic performance and the economic efficiency of the panel, we concluded that triple marker panel is the most appropriate. Analyzing the diagnostic performance of the triple marker panel by measuring the amount of each protein in blood using MRM-MS, we constructed various triple marker panels. In the case of the triple marker panel consisting of CA19-9, LRG1 and TTR, which can be composed of commercial antibodies, the diagnostic accuracy and diagnostic sensitivity (when specificity = 90%) were both increased by more than 10% of those of CA19-9 (DeLong's method for diagnosis accuracy and McNemar's method for diagnostic sensitivity, p-value < 0.05). This performance was confirmed not only by MRM-MS but also by Roche's machine and by the enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). This confirms that the triple-marker panel we have identified and verified in large-scale sample set has clinical applicability in the early detection of PDAC.