본 연구에서는 상온에서 수작업으로 함침/경화시킨 일 방향 glass/epoxy 복합재료 적층판의 설계압축강도 값을 제시하고 있다. 총 39개의 시편으로부터 측정된 압축강도 값은 two-parameter Weibull 분포를 따른다고 가정하였다. MIL-HDBK-17F에 제시된 방법과 절차에 따라 동일형상의 복합재료 시편에 대해 구한 B-Basis 값과 A-Basis값은 각각 평균 압축강도의 82.6% 및 65.9%로 확인되었다. 항공기 주익의 스파 Cap에 동일 복합재료를 적용할 경우를 고려하여 B-base 값의 50%를 설계압축강도 값으로 산정하였다.
본 논문에서는 구간값 퍼지집합 추론의 퍼지 Pr/T 네트 표현을 제안한다. 여기에서 퍼지생성규칙은 지식표현을 위해 사용하고, 퍼지생성규칙의 믿음값은 구간값 퍼지집합으로 표현한다. 제안한 구간값 퍼지집합 추론 알고리즘은 퍼지생성규칙의 전제부와 결론부에 있는 퍼지개념에 따라서 적절한 믿음값평가함수를 사용하기 때문에 다른 방법보다 사람이 사용하는 직관과 추론에 더 가깝다.
본 논문에서는 저층 고밀도 교외 환경에서 신호의 클러터 손실(Clutter loss)과 건물 인입 손실(Building entry loss)을 측정 후 분석했다. 선정된 환경에서 BEL, CL, BEL과 CL 결합 등 3가지 전파 모델을 측정하였다. 각 모델 측정 결과 바탕으로 BEL과 CL을 결합하였을 때의 수치를 분석했다. 각각 주파수에서 BEL과 CL 결합 측정값은 27.55dB 와 26.12dB 였으며, 계산값과 차이는 -4.19dB와 5.82dB였다. 측정이 건물 내부에서 이루어졌다는 점을 고려할 때 이러한 차이는 미미해 보인다. 따라서 BEL과 CL의 각각 측정값 합산과 결합 모델의 측정값을 비교하였을 때 -4.19dB와 5.82dB 오차를 도출하였고, 본 결과는 유사한 사례의 전파 모델 분석 시 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.
볼륨 가시화의 샘플링 단계에서는 보통 선형 보간이 사용된다. 선형 보간은 일반적으로 좋은 화질의 영상을 생성하지만 의료영상 소프트웨어는 높은 화질의 영상이 필요하기 때문에 경우에 따라 높은 기대에 미치지 못한다. 본 연구는 샘플링 단계에서 B 스플라인을 기반으로 하는 삼차 보간을 수행한다. 기존의 B 스플라인은 제어점을 지나지 않는 근사 함수이므로, 본 연구는 제어점을 이동하여 생성된 곡선이 원래의 제어점을 지나도록 하였다. 가시화 단계에서는 속도를 향상하기 위해 빈공간 도약을 적용 가능하다. 빈공간을 파악하기 위해서는 각 블록에 대한 최대값과 최소값을 계산해야 한다. B 스플라인은 볼록포 성질이 있어서, 제어점의 값을 최대값과 최소값으로 사용할 수 있다. 그 결과로 삼차 보간 기반의 볼륨 가시화가 대화적 속도로 가능하다.
풍력발전기에서 방사되는 저주파 소음은 가장 관심이 높은 불만족 사항 중의 하나이다. 이에 본 연구에서는 공학적으로 유용하게 사용할 수 있는 덴마크 모델과 ISO 9613에 기초한 상용 프로그램인 SoundPLAN과 ENPro에 의한 풍력발전기 저주파 소음 예측값들과 측정값을 비교함으로써 모델들에 대한 신뢰성을 살펴보았다. 육상에서 대표적인 3 MW급 풍력발전기를 대상으로 적용한 결과 주파수 12.5 Hz에서 80 Hz 범위에서 측정값과 예측값은 최대 5 dB 이내의 차이를 보였다. 이러한 원인으로는 대상 풍력발전기는 7년 이상 운영되었기 때문에 음향파워레벨의 변화가 생겼기 때문으로 추정할 수 있다. 하지만 저주파 대역에서 가장 정확하다고 할 수 있는 Boundary Element Method (BEM) 예측값과 다른 모델에 의한 예측값 그리고 측정값은 2.5 dB 이내로 잘 일치한 점을 고려할 때 본 연구 대상의 모델들은 3 dB 이내의 편차로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Cysteine 계 cathepsin B 단백질 분해 효소는 고등동물의 세포조직 내에 lysosome에 존재하며 병원성세균의 침입을 막고 불필요한 단백질을 분해시키며 또한 면역세포의 항원인식에 대한 단백질 생산 등에 관여하는 효소이다. 이 cathepsin B의 과량 발현은 암전이, 만성적 염증성 질환, 류머티스 관절염, 노인성치매 등의 원인이 된다. 이 cathepsin B를 저해하는 것으로 밝혀진 S. luteogriseus KT-10으로부터 분리한 저해제 KHS10을 이용하여 분광광도계를 사용, 그 저해력을 조사하였다. Cathepsin B 저해제 KHS10은 경쟁적 저해를 나타내며 cathepsin B는 기질 CLN에 대해 Km 값은 0.5mM을 Vmax 값은 $29.4\mu$M로 나타내었으며, 합성기질인 BANA에 대해서는 Km 값이 2mM을 Vmax 값은 7.8$\mu$M/min로 나타났다. 저해제 KHS10의 Ki 값은 $0.43{\mu}$M로 측정되었다. Cathepsin B에 대한 저해제 KS10의 반응시간에 대한 저해력은 1시간 반응시 저해력이 100%에 가깝게 높게 나타났으며 온도에 의한 저해율은 $25^{\circ}C$에서 활성이 가장 높게 나타났다. Cathepsin B와 저해제 KHS10이 반응 전 배양은 5분간의 전 배양으로 높은 저해율을 나타내었으며 또한 pH에 의한 저해활성은 pH 6.0에서 가장 높게 저해하는 것으로 조사되었다. 저해제 KHS10는 $100^{\circ}C$에서 1시간 열을 가해도 그 잔류 저해력은 80% 이상 유지되었다.
부부분불완전 데이터(Partially Missing Data) 또는 데이터의 속성 값이 표현되는 정도의 깊이가 서로 다른 데이터를 학습하는데 있어서 속성값계층구조(Attribute Value Taxonomy, AVT)를 기반으로 학습하면 기존의 학습 알고리즘을 통해 얻은 결과보다 정확하고 간결한 분류기를 얻을 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 하지만 이러한 속성값계층구조는 처음부터 전문가 또는 데이터 도메인에 대한 지식을 가지고 있는 사람에 의해 만들어져 제공되어야 한다. 이러한 수작업을 통한 속성값계층구조를 생성하기 위해서는 많은 시간이 걸리며 생성과정에서 오류가 발생할 수 있다. 또한 데이터 도메인에 따라서 속성값계층구조를 제공할 전문가가 부재한 경우가 있다. 이러한 배경 아래 본 논문은 유전자 알고리즘을 통해 자동으로 근 최적의 속성값계층구조를 생성하는 알고리즘(GA-AVT-Learner)을 제안한다. 본 논문의 실험은 다양한 실제 데이터를 가지고 GA-AVT-Learner로 생성한 속성값계층구조를 다른 속성값계층구조와 비교하였다. 따라서 GA-AVT-Learner에 의해 생성된 속성값계층구조가 정확하고 간결한 분류기를 제공함을 보이고, 불완전데이터 처리에 있어서도 높은 효율을 보임을 실험적으로 증명하였다.
경부 CT검사 시 선속경화인공물(Beam Hardening Artifact)에 의해 제 6번 7번 경추 및 추간판 등의 질환 및 그밖에 해부학적 구조를 정확히 구분하기에 어려움이 있다. 경부 CT검사를 시행할 경우 자세의 변화방법을 적용한 견관절의 방향과 위치에 따른 영상평가 및 커널값의 변화에 따른 영상평가를 통하여 선속경화 인공물의 원인을 알아보고 가장 적절한 검사자세 및 Kernel값을 실험을 통하여 알아보고자 하였다. 경부 CT검사를 위해 내원한 환자 30명(2010년 7월1일 ~ 2010년 12월31일까지 내원한 환자)을 대상으로 Somatom Sensation 16(Siemens, Enlarge, Germany)장비를 이용하였고, workstation은 AW 4.4 version(GE, USA)을 이용하였다. 환자 자세는 견관절의 방향과 위치에 따라 세가지 자세로 변화를 주었으며 양쪽 팔을 편안하게 위치시킨 바로 누운 자세(group N), 왼쪽 팔을 거상 시킨 자세(group S) 그리고 양손을 외 선위(eversion)시켜 최대한 아래로 내리는 자세(group P)로 견관절의 방향을 변화를 주어 스캔을 시행하였고, 두 번째로 영상 재구성 방법을 이용하여 스캔 데이터에 커널값을 B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40(medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp)로 변화를 주어 재구성 하였다. 검사자세의 변화와 Kernel값의 변화를 주어 얻어진 영상 데이터를 이용하여 각 각의 노이즈 값 측정과 영상평가를 통하여 분석해보았다. 경부 CT검사 시 검사자세는 양손을 외선위(eversion)시켜 최대한 아래로 내리는 자세(group P)로 하며, 커널 값은 B40(medium)또는 B50(medium sharp)으로 재구성할 경우 가장 적절한 자세와 커널값으로 분석되어 임상에 적용 시 매우 유용할 것으로 사료된다.
내용기반 영상검색(CBIR)에서 보다 효율적이고 빠른 영상검색을 위하여 본 논문에서는 칼라 히스토그램 정제를 이용한 특정벡터 기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. RGB 칼라 이미지에서 각각의 R, G, B를 분할하고 히스토그램을 추출하여 16개의 영역(bin)으로 균일하게 분할한 다음 R, G, B 각각의 히스토그램에서 영역의 픽셀값을 계산하여 비교, 분석하고 그중 최고값을 추출한다. 그리고 R, G, B 각각의 영역의 최고값들을 이용하여 칼라 정보를 인덱스화 한 후 그 특정값을 이용한 영상 검색 기술을 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 효과적인 특정 추출을 위하여 각각의 R, G, B에서 추출 된 특정값을 특정벡터 테이블로 구성하여 입력 영상과 데이터베이스 영상을 비교하고 매칭도와 순위를 구하여 기존의 히스토그램만을 이용한 알고리즘 보다 더 나은 검색 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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