본 논문에서는 의료영상 영역화 기법으로 이용되는 레이블 융합 기법을 기반으로, 정합 기법을 이용했을 시 빈번하게 발생하는 경계에서의 오차를 크게 줄여줄 수 있는 기법을 제안한다. 패치 기반 레이블 융합 기법은 패치 간의 밝기 값의 유사도를 기반으로 융합 가중치를 계산하였지만 이는 밝기의 분포가 상대적으로 다른 자기공명영상에 적합하지 못한 경우가 많았다. 본 논문에서는 밝기 값과 함께 밝기 값의 경사도 유사도를 추가적으로 계산하여 융합 가중치를 얻어내는 기법을 제안한다. 밝기의 분포가 다른 영역에서도 밝기의 경사도 분포는 대부분 유사하기 때문에, 오차가 많은 모호한 경계에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 50 개의 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 대퇴골을 영역화 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 밝기 값 유사도 정보만을 이용했던 기법에 비해 개선된 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있다.
선박이 횡경사 되었을 때, 그 발생 원인을 파악하고 적절히 대응하는 것은 매우 중요하다. 특히 최근 발생한 대형 해난사고 중 일부는 항행중 복원력 감소에 의한 횡경사와 관련된 것으로 추정된다. 본 연구에서는 음의 복원력(-GM)에 의한 선박의 횡경사를 실험하고, 그 값을 동일 조건에서의 계산값과 비교하였다. 또한 Loll과 List를 구별하는 것과 Loll 발생 시 대응방안에 대해서 기술하고자 한다.
본 논문에서는 3 차원 유한요소 한계해석을 기반으로 하여 인장하중, 굽힘 모멘트 및 내압이 작용하는 원주방향 경사관통균열을 갖는 배관의 소성한계 하중값을 제안하였다. 본 연구에서 수행된 유한요소 모델 및 해석 방법은 이상화된 관통균열을 갖는 배관의 소성한계 하중값을 구하기 위한 기존의 이론식과의 비교를 통해 타당성을 입증하였다. 또한, 경사균열이 소성한계 하중값에 미치는 영향을 정량화하기 위하여 대규모의 3 차원 유한요소 해석을 통해 이상화된 관통균열 배관의 소성한계 하중값으로부터 경사관통균열 배관의 소성한계 하중값을 구할 수 있는 새로운 경사균열 보정계수를 제안하고자 한다. 본 논문의 결과인 경사균열 보정계수들은 각 하중조건 및 실제 조건의 형상들에 대해 표 형식으로 나타내었다.
목적 : 경사계와 각도기로 경추, 요추 및 견관절의 운동 범위를 반복 측정하여 두 도구의 측정자내 신뢰도 우위를 추정하여 보고자 하였다. 방법 : 각 관절에 별다른 증상이 없는 104명의 학생들을 대상으로 경추, 요추 및 견관절의 능동 운동 범위를 경사계와 각도기로 각 도구 당 2회씩 측정하였다. 측정하기 바로 전에, 한 명의 교육자가 경사계와 각도기를 이용한 경추, 요추 및 견관절의 운동 범위 측정 방법을 교육하였다. 104명은 두 명 씩 쌍을 이룬 후 각도기, 경사계, 각도기, 경사계를 이용하는 순서로 서로의 경추, 요추 및 견관절의 운동 범위를 측정하였다. 결과 : 견관절의 수평 외전과 외회전에서 경사계의 측정값이 각도기의 측정값보다 통계적으로 의미 있게 안정적으로 반복되었다(P<0.05, 독립 이 표본 t-검정). 결론 : 견관절의 운동 범위 측정에 있어서 경사계가 각도기보다 높은 측정자내 신뢰도를 가지는 것으로 추정되어, 경사계와 각도기의 신뢰도를 급간내 상관 계수(intraclass correlation coefficient)를 이용하여 비교해보는 연구의 예비 조사로서 실시된 이번 연구의 결과는 향후 시행될 연구에 있어서 견관절의 운동 범위 측정에 보다 집중적인 연구를 진행할 수 있는 근거를 마련하였다.
본 연구에서는 침엽수종인 소나무 낙엽과 활엽수종인 굴참나무 낙엽을 실내 모의실험장치(Fuel bed)를 이용하였다. 연소구간은 1m이며, 낙엽의 두께는 5cm로 일정하게 유지하였으며, 경사도 $0^{\circ}$, $10^{\circ}$, $20^{\circ}$, $30^{\circ}$의 경사도에 대한 실험과 연소구간에서의 풍속은 이들의 대표값으로 평균 풍속값은 다음과 같이 0.75m/s(1m/s), 1.4m/s(2m/s), 2.5m/s(3m/s)로 실 측하여 실험하였다. 따라서 본 연구에서는 실내 모의실험장치(Fuel bed)를 이용하여 경사도에 대한 실험과 평균풍속 실험을 통하여 임내 연료의 지표화에서 수관화로의 전이특성을 구명하고 산불피해 저감에 기여코자 한다.
목적:$\Delta{R}_1$과 $\Delta{R}_2\;^{*}$은 $T_1$, $T_2\;^{*}$로부터 직접 구해야 하지만, 시간 해상도 때문에 각각 $T_1$, $T_2\;^{*}$ 강조영상으로부터 구하는 것이 일반적이다. $T_1$, $T_2\;^{*}$ 강조영상으로부터 얻은 $\Delta{R}_1$과 $\Delta{R}_2\;^{*}$ 과 이중 경사 자장에코 펄스열로부터 얻은 $\Delta{R}_1$과 $\Delta{R}_2\;^{*}$ 를 컴퓨터 가상 실험을 통해서 비교한다. 강조 영상의 신호 세기만으로는 정확한 관류 정보를 얻을 수 없음을 보이고자 한다. 대상 및 방법: 알려진 $\Delta{R}_1$과 $\Delta{R}_2\;^{*}$ 값을 이용하여 강조영상으로부터 구할 수 있는 $\DeltaR_1$과 $\Delta{R}_2\;^{*}$ 을 농도에 따라서 가상실험으로 구하고, 이 값과 이중 경사 자장 에코 펄스열로부터 구할 수 있는 $\Delta{R}_1$과 $\Delta{R}_2\;^{*}$를 가상실험으로 구해서 비교한다.
최근 기후변화로 인해 태풍 등과 같은 집중성 강우가 많이 발생하고 있고, 강우시 유출 등으로 인한 유역내 발생하는 토양침식으로 인해 유역의 하천을 비롯하여 유출구에서의 탁수 및 유사 발생 문제는 우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 심각한 환경문제로 대두되고 있다. 강우시 유역에서 발생하는 이러한 탁수문제를 효과적으로 해결하기 위하여 여러 최적관리기법 (Best Management Practices, BMPs) 들이 제안되어왔다. 본 연구의 목적은 볏짚매트 사용으로 인한 토양유실 저감 실측자료를 바탕으로 볏짚매트를 다양한 경사지 밭에 적용하였을 경우 유역에서의 토양유실 저감효과를 평가하기 위한 모델링 기법을 개발하는데 있다. 볏짚 매트의 효과를 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형으로 모의하기 위해서는 볏짚매트의 효과를 모형에서 반영할 수 있는 인자를 선택하여 최적의 인자값을 산정해야 한다. 본 연구에서는 유사 저감 효과 실험 결과를 VFSMOD-W 모형을 이용하여 USLE P 인자값을 도출하였으며, 경사도에 따른 USLE-P 값을 산정하여, SWAT 모형에 입력자료로 사용하였다. 분포형 모형과는 달리 준분포형 모형인 SWAT 모형은 소유역내 수문학적 반응단위별로 유출, 유사, 그리고 비점오염 발생을 평가하는데 이때 Hydrologic Response Unit (HRU)의 지형정보가 활용된다. 이 지형정보는 SWAT 유사 평가시 매우 민감한 변수중의 하나이기 때문에 유역 단위 유사 평가시 정확한 지형자료의 입력이 요구된다. 그러나 SWAT 모형은 소유역내 HRU의 경사도 및 경사장을 직접 산정하지 않고, 소유역의 평균경사도를 기준으로 하여 산정된 경사도를 소유역내 모든 HRU에 동일하게 적용하는 단점이 있다. 본 연구에서는 준분포 모형인 SWAT 모형의 단점을 개선하기 위하여 SWAT Spatially Distributed (SD)-HRU를 적용하였다. 이를 통해 다양한 경사지 밭에서의 볏짚매트의 효과를 분석할 수 있게 되었다. 볏짚매트 미적용시 모의 기간내 유사량 총합은 74,954.42 ton 이고, 월평균 유사량은 814.72 ton 으로 산정되었고, 볏짚매트를 적용하였을 경우 모의 기간내 (2000년 1월 - 2007년 8월) 유사량 총합은 48,460.55 ton 이고, 월평균 유사량은 526.75 ton 으로 볏짚매트를 적용하지 않았을 때보다 약 35.35 % 저감된 값을 보였다. SD-HRU를 적용하고 각 농경지의 경사도에 따라 USLE P 값을 수정하여 볏짚매트에 의한 효과를 분석하였을 때, 볏짚매트를 적용하지 않았을 때 보다 볏짚매트를 적용하였을 때 모의 기간내 약 35% 정도의 유사량이 감소된 것을 알 수 있었다. 본 연구결과에서 보여주는 바와 같이 고랭지 지역에서의 영농활동 시 볏짚매트를 설치한다면 강우시 발생하는 토양유실을 효과적으로 저감시킬 수 있을 것이라 판단된다.
유도 분극법에서 지하의 경사 물체에 대한 3차원 표준곡선을 해석하였다. 이들 물체 대한 쌍극자 IP 응답은 적분 방정식을 이용한 수치계산 방법으로 구해졌다. 이때 물체의 경사각은 각각 0,20. 45,70 및 90도 이다. 물체가 수평 (경사각 0 도) 및 수직(경사각 90도)일 때는 단면도에서 대칭성 IP 패턴이 되지만, 20, 45 및 70도로 경사하고 있을 때는 최대값의 등치선이 물체의 경사 방향과 반대 방향으로 기울어져 있는 비대칭성 패턴을 나타낸다. 이중 가장 현저한 비대칭성 패턴은 20도 경사 모델에서 나타났다. 쌍극자 IP 데이터로서 70도 경사물체와 수직물체를 식별하기는 어렵다. 또한 측선이 물체의 중심에서 주향방향으로 멀어질 때의 반응은 IP anomaly가 작은 값으로 단면도에서 보다 깊은 곳에 나타나게 된다. 한편, 탐사대상물의 위치를 추정할 때 평면도는 단연도보다 유용할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 신경망을 학습하는 데 가장 많이 사용되고 있는 경사하강법에 대해 분석하였다. 학습이란 손실함수가 최소값이 되도록 매개변수를 갱신하는 것이다. 손실함수는 실제값과 예측값의 차이를 수치화 해주는 함수이다. 경사하강법은 오차가 최소화되도록 매개변수를 갱신하는데 손실함수의 기울기를 사용하는 것으로 현재 최고의 딥러닝 학습알고리즘을 제공하는 라이브러리에서 사용되고 있다. 그러나 이 알고리즘들은 블랙박스형태로 제공되고 있어서 다양한 경사하강법들의 장단점을 파악하는 것이 쉽지 않다. 경사하강법에서 현재 대표적으로 사용되고 있는 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent method), 모멘텀법(Momentum method), AdaGrad법 그리고 Adadelta법의 특성에 대하여 분석하였다. 실험 데이터는 신경망을 검증하는 데 널리 사용되는 MNIST 데이터 셋을 사용하였다. 은닉층은 2개의 층으로 첫 번째 층은 500개 그리고 두 번째 층은 300개의 뉴런으로 구성하였다. 출력 층의 활성화함수는 소프트 맥스함수이고 나머지 입력 층과 은닉 층의 활성화함수는 ReLu함수를 사용하였다. 그리고 손실함수는 교차 엔트로피 오차를 사용하였다.
본 연구에서는 남한 지역의 암상과 지온경사율 상관관계를 GIS를 이용하여 분석하였다 .이러한 분석을 위해 352개의 시추공 온도검층자료가 공간 Layer로 구축되었고, 이러한 공간 Layer 및 1:1,000,000 축적의 지질도 공간 Layer를 중첩하여 지온경사율 및 암상별, 지질시대벽 관계를 파악하였다. 그 결과 남한 지역의 평균 지온경사율 값은 29.34$^{\circ}C$/km이었다. 지질시대별로는 신생대 지층이 39.7$0^{\circ}C$/km 중생대 지층이 30.63$^{\circ}C$/km 고생대 지층이 22.32$^{\circ}C$/km 원생대 지층이 23.15$^{\circ}C$/km시생대 지층이 24.34$^{\circ}C$/km의 지온평사율 값을 가졌다. 암상 종류별로는 심성암이 33.96$^{\circ}C$/km, 퇴적암이 24.78$^{\circ}C$/km 퇴적암과 화산암이 26.85$^{\circ}C$/km 지온경사율 값을 가졌다. 이러한 결과는 지열 및 온천개발 시 기초자료로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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