저자는 한국인 부착치은의 폭경을 측정하기 위하여 건전한 치은 및 치주조직을 가진 10명의 남자를 대상으로, 기능적인 방법과 조직화학적인 방법을 이용하여 부착치은 경계부인 Mucogingival Junction에서부터 Marginal gingva의 Crrest까지를 측정하였다. 이때 측정된 부위로, 상, 하악 공히 우측 제일대구치 원심면 Papilla로부터 시작하여 좌측 제일대구치 원심면 Pailla까지 각각 25개 부위로 구분하여 모두 50개 부위를 측정 하였다. 따라서 상기한 방법에 의한 측정을 토대로 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 기능적인 방법을 이용하여 측정한 측정치는 조직화학적인 방법에 의한 측정치보다 약 0.30~0.80mm의 높은 수치로 나타났다. 2. 측정치중 가장 높은 폭경을 나타내는 부착치은의 부위는 상악측절치 근심면(9.03~8.84mm 기능적인 방법, 8.49~8.12mm 조직화학적인 방법)이며, 가장 적은 측정치를 나타낸 부위는 하악제일소구치 Cervical부위이다. (3.87~3.70기능적인 방법, 2.82~2.77mm 조직화학적 방법). 3. Frenum 부착부위 치은폭경은 상악 6.27~6.56mm, 하악 6.95~6.07mm 4. 부착치은 폭경 중 가장 측정키 어려운 하악 제 1대구치 cervical부위는 4.17~3.82mm기능적인 방법, 3.86~3.49mm조직화학적인 방법
이 연구는 탄소섬유쉬트-콘크리트 부착이음 실험 결과로부터 국부적인 부착모텔(부착응력-미끄럼 모델)을 결정하는 방법을 제안하고, 실제 실험 결과와 비교하여 이러한 부착 조건에 적용 기능한 부착모델을 제시한다. 부착모델의 형상은 임의의 곡선 형태를 고려할 수 있도록 디중선형곡선(multi-linear curve)으로 가정하였으며, 수치적인 방법으로 부착이음의 해를 계산하여 실험 결과와 오차를 최소화하는 방법으로 부착모델을 결정하였다. 이중선형곡선(bilinear curve)을 도입한 부착모델 역시 최적화를 수행하여 다중선형모텔과 비교하였다. 최적화의 대상은 동일 조건의 부착모텔에 대해 여러 실험체로부터 구한 극한하중-부착길이 곡선과 개별 실험체의 하중-변위 곡선이다. 최적화를 위한 정식화는 physical programming을 사용하였으며 최적화 방법은 유전알고리즘(genetic algorithm)을 이용하였다.
한국어 형태소 분석 및 품사 부착에 대한 연구는 지속적으로 이루어져 왔으며 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 최근 활용도가 높아지고 있는 모바일 기기에 적합한 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 모바일 기기는 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되기 때문에 전통적인 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙 기반 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 변형하여 형태소 분석을 수행 하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model 을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 모바일 기기에 적합하도록 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부칙을 수행할 수 있다.
본 연구는 부착식 PSC 텐던의 긴장력를 비파과적인 방법으로 추정하기 위한 방법을 소개한다. 제안기법은 텐던 정착단 양쪽 단부에 가속도계를 부착하고, 가속도신호의 도달 속도를 계측함으로써 텐던의 긴장력을 추정하는 방법이다. 가속도신호의 도달속도를 산성하기 위하여 신호의 상호상관을 이용하는 방법을 제안한다. 제안기법은 도입장력이 다른 6개의 8m 부착식 PSC 시험체를 통하여 검증되었다.
본 연구에서는 유리섬유시트로 휨보강된 RC 보의 파괴 양상을 분석하고, 부착파괴를 방지하기 위한 실험 연구를 수행하였다. 부착파괴를 방지하기 위한 방법으로 부착길이를 증가시키는 방법과 U형 보강 방법 및 에폭시 전단키 보강 상세에 대하여 검증하였다. 유리섬유시트의 부착길이는 콘크리트 계면과 보강재 사이의 부착강도를 가정하여 계산하였다. U형 보강 방법은 콘크리트 밑면에 부착된 유리섬유시트의 단부 혹은 중앙부를 U형으로 감싸서 보강하였다. 콘크리트 하부에 매립된 전단키는 유리섬유시트의 인장력에 대하여 충분한 부착력을 제공하도록 하였다. 단부 U 보강과 중앙부 U 보강은 부착파괴를 방지하기 위해 기존에 제안된 방법이며, 에폭시 전단키는 본 연구에서 제시된 새로운 방지 상세이다. 유리섬유시트의 부착파괴 방지 상세에 대한 효과를 검증하기 위하여 총 6개의 실험체를 제작 실험하였다. 본 실험 결과에 의하면 부착길이 및 단부 U 보강 상세를 적용하는 방법은 조기 부착파괴를 억제하지 못하는 것으로 나타났다. 반면 중앙부 U 보강 상세는 보강재를 따라 발생하는 박리균열의 진행을 억제시키기 때문에 부착파괴를 지연하는 효과가 있으며, 전단키의 경우는 부착파괴를 충분히 방지하며 유리섬유시트의 파단을 유도하는 것으로 나타났다.
해양 규조류는 일차생산자로서의 중요성 이외에도 수질 오염의 정도를 파악하거나 생리학 내지는 내성 연구나 규산 대사에 관한 연구에도 가장 많이 사용되어지고 있는 주요 식물플랑크톤이다 (Werner,1977;Wear, 1999). 이 중 특정 기질에 부착하여 서식하는 규조류를 부착규조라고 하며, 해초와 같은 식물, 저질, 동물의 표면, 이 외의 여러 부착기질에 점액질을 이용하여 부착 서식한다. (중략)
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.227-235
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2013
품사 부착 말뭉치의 품질은 품사 부착기를 개발하는데 있어서 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 세종 말뭉치를 비롯하여 한국에서 구축된 많은 품사 부착 말뭉치들은 여전히 다양한 형태의 오류를 포함하고 있다. 이런 오류들을 살펴보면 품사 부착 오류는 물론이고 철자 오류, 문자의 삽입 및 삭제 등 매우 다양하다. 본 논문에서는 오류 패턴을 이용하여 품사 부착 오류를 검출하고 이를 효과적으로 수정하는 도구를 개발한다. 제안된 방법과 도구를 이용해서 오류를 수정할 경우 평균 9배 이상 빠르게 오류를 수정할 수 있어서 이 방법이 매우 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다.
일반적인 내진 설계에서는 구조물의 연성적인 거동을 유도하기 위해서 보-기둥 접합부에 인접한 보에 소성힌지가 발생하도록 한다. 따라서 철근콘크리트 부재의 부착강도와 전단강도가 휨강도보다 큰 값을 가져야 하고, 전단이나 부착파괴가 요구된 연성에 도달하기 이전에 발생하지 않아야 한다. 하지만 전단경간비가 짧은 부재의 경우에는 전단이나 부착 거동의 지배를 받는 경우가 많고, 핀칭 효과로 인해 에너지 소산이 비교적 적게 발생하므로 요구된 연성에 도달하지 못하고 파괴될 수 있다. 이 논문에서는 전단경간비가 짧은 철근콘크리트 부재의 거동 분석과 연성 예측, 특히 부착 연성 능력을 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 이것은 반복하중에 의해 저감되는 잠재 전단강도와 잠재부착내력 모델, 그리고 소성힌지 형성에 따른 휨부착응력의 급격한 증대를 도식화하여 나타낼 수 있다. 제안된 해석법은 각 값의 변화 추이를 비교하여 부재의 거동을 파악하고, 부착 거동의 지배를 받는 부재의 경우, 부착내력과 휨부착응력의 값이 만나는 지점까지를 그 부재의 부착 연성으로 평가하는 방법이다. 이 방법은 기존에 수행된 8개의 보, 기둥 시험체를 통해 비교 및 검토하였으며 부재 거동에 대한 예측은 정확히 일치하였으나, 부착 연성 능력에 대해서는 과소평가 되었다. 그 이유는 부재의 부착강도를 실제 부착강도보다 비교적 낮게 예측한 부착강도식에서 찾을 수 있으며, 다른 부착 내력 모델에 대한 부착 연성 평가에 대한 연구가 추후 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 단순하지만 효과적인 단어 표현 방법인 Bags of Features에 대한 비교 실험을 수행한다. Bags of Features는 어휘집의 크기에 제한이 없으며, 문자 단위의 정보를 반영하고, 벡터화 과정에서 신경망 구조에 의존하지 않는 단어 표현 방법이다. 영어 품사 부착 실험을 사용하여 실험한 결과, one-hot 인코딩을 사용한 모델과 대비하여 학습 데이터에 존재하지 않는 단어의 경우 49.68%, 전체 부착 정확도는 0.96% 향상이 관찰되었다. 또한, Bags of Features를 사용한 모델은 기존의 영어 품사 부착 분야의 최첨단 모델들 중 학습 데이터 외의 추가적인 데이터를 활용하지 않는 모델들과 비견할 만한 성능을 보였다.
본 논문에서는 단순하지만 효과적인 단어 표현 방법인 Bags of Features에 대한 비교 실험을 수행한다. Bags of Features는 어휘집의 크기에 제한이 없으며, 문자 단위의 정보를 반영하고, 벡터화 과정에서 신경망 구조에 의존하지 않는 단어 표현 방법이다. 영어 품사 부착 실험을 사용하여 실험한 결과, one-hot 인코딩을 사용한 모델과 대비하여 학습 데이터에 존재하지 않는 단어의 경우 49.68%, 전체 부착 정확도는 0.96% 향상이 관찰되었다. 또한, Bags of Features를 사용한 모델은 기존의 영어 품사 부착 분야의 최첨단 모델들 중 학습 데이터 외의 추가적인 데이터를 활용하지 않는 모델들과 비견할 만한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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