가. 부검 1. 부검시 주의 사항 ◇ 시험계획서와 표준작업수순(Standard Operating Procedure)를 충분히 숙지한다. ◇ 부검소견기록지를 준비한다. ◇ 부검은 정해진 장소(부검실)에서 보호구를 착용한 후 실시한다. ◇ 부검책임자의 감독하에 실시한다. ◇ 동물번호를 반복해서 확인하고 다른 동물과의 혼동을 피한다. ◇ 외모와 내부장기 및 조직을 잘 관찰한다. ◇ 이상부위는 소견을 상세히 기록한다 (위치, 크기, 모양, 색깔, 경도, 단면 등). ◇ 소견 기술(description)은 표준용어를 사용한다. ◇ 조직의 기계적 손상, 건조, 자가융해 등의 artifact를 최소화한다. ◇ 시험물질의 성질, 투여경로, 임상관찰 결과 등 필요한 정보를 파악하고 작업한다. 2. 육안관찰의 일반적인 원칙 ◇ 독성평가는 부검의 완벽함과 정확성에 의존한다. ◇ 부검은 병리에서 자료생산의 시작단계다. ◇ 육안관찰은 조직의 선택과 삭정에 대한 기초와 방향을 제공한다. ◇ 변화는 크기에 관계없이 진단의 가능성을 최대화한다. ◇ 시험계획서에 명시된 조직 및 기타 병변을 철저히 관찰하고 채취한다. ◇ 부검시 폐기된 조직은 영원히 사라짐을 명심한다. (중략)
폭발용접은 화약의 폭발에 의한 충격 에너지를 이용하여 금속을 접합시키는 방법으로서 화약의 폭발에 의해 생기는 순간적인 높은 에너지를 이용하는 접합법이다. 1944년에 처음으로 폭발용접의 기술적, 상업적인 이점으로 인해 수요가 증가하고 있는 실정이다. 적용 예는 거대한 판재의 cladding을 포함하여 cladding nozzle, tube 와 tubeplate의 접합, pipe와 pipe의 접합등에 사용되고 있다. 종래의 용접법으로는 용접이 곤란하거나 불가능한 것으로 생각되었던 이종금속에 대해서는 적용이 가능하 고, 용접에 의한 열영향을 받지 않으며 용접 속도가 대단히 빠르다는 잇점이 있다. 또한 용접의 차이가 커서 접합이 곤란한 금속을 폭발용접하면 이음부는 충분한 강도를 가지면서 용이하게 접합할 수 있는 것이 큰 특징이다. 대부분의 금속은 폭발용접이 가능하지만 폭발의 충격에 의해서 균열이 발생되기 쉽고 주철과 같이 취약한 금속 및 Mg을 함유한 알루미늄 합금(순 알루미늄과는 접합 가능함)등은 이 용접법을 사용하기 는 곤란하다. 시공상의 특징으로는 특별한 기계 장치가 필요하지 않고 모재가 판재 혹은 파이프상이면 모재 두께에 제한 받지 않고, 어떠한 형태와도 가능하기 때문에 다품종, 소량생산이 가능하다. 한편 접합시에 화약을 사용하기 때문에 취급에 있어서 주의를 요하고 큰 폭발음 때문에 용접장소의 제한을 받는다는 것이다.
최근 들어 블리스터 포장방식은 제품을 뜯어보지 않고 제품을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있어 여러 가지 상품포장에 이용되고 있다. 대부분의 건전지의 포장 역시 블리스터방식을 이용하여 포장을 하고 있다 그런데 카메라 및 각종 휴대용 전자장치에서 널리 사용되고 있는 리튬전지의 경우에서는 전지 자체가 가지고 있는 폭발위험성 때문에 블리스터 포장을 할 때 각별한 주의가 필요하다. 그러나 국내를 비롯한 국외에서도 일반 알카라인 전지 포장기계를 구조 변경하여 사용하고 있고 리튬전지 특성을 고려한 리튬전지 전용 블리스터 포장기는 개발되지 않고 있다.(중략)
기존의 인터넷과 컴퓨터 등의 발달로 교육현장에서도 많은 WBI (Web-Based Instruct ion)들이 개발되고 사용되고 있으나 교육사이트의 컨텐츠를 살펴보면 대부분이 행동주의 심리학에 근거를 둔 프로그램 형태를 벗어나지 못하고 있어서 학습자에게 의미있는 학습을 유발시키기 보다는 제시된 정보의 기계적 재생에 그치고 있다는 비판을 받고 있다. 이러한 한계를 극복하는 대안으로는 학습자의 외형적이고 기계적인 면보다는 학습자의 인지활동을 강조하는 인지론적 접근이 필요하다고 본다. 인지심리학의 이러한 측면을 잘 반영하는 학습이론으로서 발견학습 이론을 들 수 있다. 발견학습을 적용시킨 모듈부분은 사용자의 편의에 따라 활용하지 않고 그래프의 탐색이 가능하도록 설계되므로 교사 개개인 수업의 형태에 따라 다양하게 적용할 수 있다. 따라서 온라인과 오프라인상의 모든 현장에서 교수-학습지도에 기절할 것이다.
게임에서 장르를 불문하고 모든 몬스터와 NPC는 AI를 가지고 있다. 따라서 적 몬스터 캐릭터와 전투를 즐기는 액션 게임의 경우 그만큼 인공지능이 게임 안에서 차지하는 비율이 높다고 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 FSM, HFSM, BT와 같은 AI 기법을 비교하여 분석하였다. 각 기법에는 주의해야 할 점이 명확하게 존재하기 때문에 구체적으로 어떠한 문제점들이 존재하는지에 대한 결과를 얻는데 연구 목적이 있다. 따라서 몬스터 AI를 구현할 때 각 인공지능 기법의 장단점을 고려하여 설계하여 유지 보수를 줄이는 방법을 연구해야 한다는 것을 확인할 수 있었다.
가치주와 성장주의 정의는 모호하다. 그렇기에 사회에 다양한 혼란이 빚어지고 있다. 본 연구에서는 그 모호성으로 인해 생기는 혼란을 줄이고자 새로운 주식 종목 분류 모형을 제안한다. 유명 성장 지수와 가치 지수 내 종목을 통해 지도 학습이 가능한 환경에서, 종목들의 주가 등에서 새로운 지표를 만들어낸 후, 그 지표를 LSTM 모델을 통한 기계학습으로 학습하는데 활용한다. 보이지 않는 패턴을 학습한 모델을 검증기에 부착해 모호한 주식을 분류하는데 응용할 수 있다.
현재 전자 기기에서 가장 대표적인 투명전극은 ITO(Indium Tin Oxide) 필름으로, 우수한 전기적 물성과 광학적 성질로 인해 터치패널, 발광 소자 등 다양한 곳에 사용 중이다. 하지만, 세라믹 재료가 가지는 취성으로 인해, 유연 전자 소자와 같은 곳에 적용할 경우 기계적 변형 중 취성 파괴가 일어나기 쉬우므로 각별한 주의가 필요하다. 본 연구에서는 PET 위에 증착한 ITO 필름에 비틀림 변형이 가해졌을 경우 나타나는 기계적 파괴 및 이에 따라 발생하는 전기적 물성 변화에 대해 연구하였다. 다양한 형태의 시편을 준비하여 비틀림 변형 시 ITO 필름의 전기적 안정성에 대해 연구하였고, 시편의 길이가 길수록 폭이 클수록 면적이 작을수록 비틀림 변형에 취약한 것으로 나타났다. 이를 비틀림 변형 시 발생하는 복합 응력을 고려하여 ITO 필름의 비틀림 안정성에 대해 연구하였다.
이 연구는 튜링의 탄생 백주년을 맞이하여 인지과학을 위한 그의 심대한 공헌을 고찰하기 위한 작업이다. 이 논문에서는 특히 튜링에게 가장 중요한 학문적 영향을 주었던 괴델의 시각을 통하여 튜링의 공헌과 입장이 논의된다. 이를 위하여 메타수학적 접근이 시도되며, (1) 튜링의 인지에 대한 수학적 분석, (2) 보편튜링기계, (3) 보편튜링기계의 한계, (4) 보편튜링기계의 한계를 넘는 모델로서의 오라클튜링기계, (5) 인지과학을 위한 튜링테스트가 논의된다. 이 연구에 의하면, 튜링의 공헌은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째 튜링은 수리논리를 사용하여 마음과 물리적 세계의 새로운 가교를 발견했다. 둘째, 튜링은 마음의 작동에 대하여 새로운 형식적 분석을 제공했다. 셋째, 튜링은 자신의 튜링기계의 한계를 넘어서는 마음의 새로운 모델로서 오라틀 튜링기계와 연결주의적 신경망기계를 제시했다. 우리 인지과학자들은 튜링의 어깨 위에 서서 늘 새로운 튜링테스트를 기다리고 있게 될 것이다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
본 논문에서는 우주 플라즈마 환경에서 정전기의 충전/방전 미카니즘 및 이에 대한 시스템 영향과 저궤도 위성 시스템의 설계규격에 대하여 고찰하였다. 우주의 플라즈마 환경에서 위성시스템에 대한 정전기 방전의 문제는 시스템 개발초기에 주의 깊게 다루어져야 한다. 일반적으로 정전기 방전과 관련한 시스템 설계는 전자파양립 성 규격에 나타나 있으며, 이들 규격에는 접지, 본딩, 차폐, 전도성 코팅, 전기적인 인터페이스 설계 등이 있다. 우주환경에서 충전은 위성체 표면위의 각각의 위치에 차등전위를 증가시키게 된다. 만약 이러한 충전이 스레쉬홀드까지 지속된다면, 경우에 따라서 위성 시스템에 심각한 영향을 줄 수 있다. 이러한 현상은 임무, 전기적/기계적 구성, 전원 및 궤도환경에 따라 결정된다. 그러므로 관련된 규격은 시스템 설계 및 운용환경에 맞게 테일로어링(tailoring) 되어야 하며, 시스템의 안전성을 위한 설계에 주의를 기울여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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