1984년 1월부터 1986년 7월까지 2년 6개월간 영남의료원 내과에 입원하여 폐암으로 생각되었던 287예중 생검상으로 진단되었던 159예의 폐암환자를 조사한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 폐암 환자의 연령 분포는 27세에서 87세였고 평균 연령은 58.6세로 51세에서 70세 사이가 69.2%를 차지하였다. 2. 남녀비는 낚자 131예, 여자 28예로 4.6:1이였다. 3. 입원당시 주소는 호흡곤란, 흉통, 기침, 각혈, 체중감소 등이었고 기본검사 (Routine check)상 발견된 예도 3예가 있었다. 4. 내원하기전의 병력기간은 3개월 이내가 56.6%였다. 5. 호발부위 는 우측 폐 58.6%, 좌측 폐 36.2%였고 우측 상엽이 33예(21.7%)로 가장 많았다. 6. 조직학적 분포는 squamous cell type이 54.7%, small cell type이 19.5% adenocarcinoma가 9.4% large cell type이 6.4%였다. 7. 진단법은 굴곡성 기관지경 검사법이 76.8%로 가장 높았다. 8. 동반된 질환은 폐결핵이 48예중 36예(75.0%)로 가장 많았다. 9. 치료는 주로 conservative 였고 8.3%에서 수술이 시행되었고 small cell type cancer에서는 항암치료가 주로(54.8%) 이용되었다.
철근콘크리트 부재 저항능력의 변동성은 콘크리트 및 철근 강도의 변동성, 부재 치수 및 철근 위치의 불확실성 등과 같은 요소로부터 기인한다. 이 불확실성 중에서 콘크리트의 압축강도, 인장강도 및 탄성계수 등과 같은 요소가 많은 영향을 주며 다른 요소에 비하여 상대적으로 통계적 분산정도도 크다. 그러나 국내의 경우 콘크리트의 재료의 변동성에 대한 실험 및 분석연구가 활발하지 못한 편이며, 현재 설계기준 등의 작성에 필요한 내용은 외국의 실험 결과 및 연구 성과를 주로 이용하고 있는 실정이다. 이 논문은 우리나라 콘크리트의 역학적 특성, 압축강도, 쪼갬인장강도 및 탄성계수에 대한 우리나라 고유의 확률모델을 개발하기 위하여 다양한 설계기준강도별로 기존의 문헌자료 및 추가적인 실험 자료를 수집, 분석하고 그 결과를 정리한 것이다. 연구결과에 따르면 콘크리트의 압축강도 및 쪼갬인장강도의 확률특성은 정규분포로 모델링하는 것이 타당한 것으로 나타났으며, 외국의 자료와 비교할 때 분산의 정도는 그리 크지 않은 것으로 판단된다. 또한, 콘크리트 구조설계기준에 규정되어 있는 압축강도와 쪼갬인장강도 및 압축강도와 탄성계수에 대한 관계식을 검증하고 새로운 관계식을 제안하였다. 이 연구 결과는 추후 새로운 설계기준의 작성 및 관련 연구에 유용한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
MEMS에서 제조 공정 오차 및 외부 응력은 진동형 자이로스코프와 같은 MEMS 소자의 제조 수율에 많은 영향을 미친다. 특히 비연성 진동형 자이로스코프의 경우 감지모드와 구동모드의 주파수 차의 특성은 수율에 직접적인 영향을 미친다. SOI (Silicon-On-Insulator) 공정 및 양극접합 공정으로 패키징된 자이로스코프의 경우, 노칭현상으로 인하여 구조물이 불균일하게 가공되며, 동시에 열팽창계수 차로 인하여 접합된 기판에 큰 휨이 발생한다. 그 결과주파수 차의 분포가 커지고, 동시에 수율은 저하되었다. 이를 개선하기 위하여 SiOG (Silicon On Glass) 기술을 적용하였다. SiOG 공정에서는 접합 후에 기판의 휨을 최소화 하기 위하여 1장의 실리콘 기관과 2장의 유리 기판을 사용하였으며, 노칭을 방지하기 위하여 금속 박막을 사용하였다. 그 결과 노칭 현상이 방지되었으며, 기판의 휨도 감소하였다. 또한 주파수 차의 분포도 매우 균일하게 되었으며, 주파수 차의 편차 또한 개선이 되었다. 그 결과 높은 수율 및 보다 강건한 MEMS 자이로스코프를 개발할 수 있었다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
한국산 박쥐나물속(Parasenecio)의 외부형태학적 형질 및 체세포 염색재수의 분류학적 가치를 평가하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 외부형태학적 형질인 초장, 경생엽수, 잎의 모양, 엽병 형태, 총포편수, 소화 수, 암술대의 털 존재 유무, 소화의 가는 통부와 법은 통부의 비, 열매의 크기 등이 종을 식별하는 형질로 가치를 지니고 있었으며, 이러한 형질을 기초로 할 때, 귀박쥐나물(Parasenecio. auriculata var. auriculata), 나래 박쥐나물(P. auriculata var. kamtschatica), 민박쥐나물(P. hastata subsp. orientalis), 참나래박쥐(P. koraiensis), 병풍쌈(P. firmus), 어리병풍(P. pseudotaimingasa)의 6분류 군에 대한 국내의 분포를 확인할 수 있었으나, 게박쥐나물(P. adenastylodes)과 박쥐나물(P. auriculata var. matsumurana)의 분류학적 위치 및 국내 분포 여부에 대하여 추후 연구되어야 할 것으로 생각되었다. 게박쥐나물과 귀박쥐나물, 나래박쥐나물, 민박쥐나물, 병풍함과 어리평풍의 체세포 염색제수는 모두 2n=60이었으며, 이중 게박쥐나물과 귀박쥐나물, 나래박쥐나물, 민박쥐나물은 일본산과 중국산의 염색계수와 일치하였으며, 병풍쌈과 어리병풍의 체세포 염색체수는 본 연구에서 처음으로 밝혀졌다.
현행(現行) 재래식(在來式) 철근(鐵筋)콘크리트 표준시방서(標準示方書)의 강도설계규준(强度設計規準)을 대치(代置)할 수 있는 AFOSM 신뢰성(信賴性) 이론(理論)에 의한 LRFD 신뢰성(信賴性) 설계규준(計規準)을 제안(提案)하는 것이 본(本) 연구(硏究) 주요내용(主要內容)이다. 우리의 현실(現實)을 고려한 각(各) R.C. 구조요소별(構造要素別) 저항(抵抗) 및 하중효과(荷重効果)의 불확실량(不確實量)을 사용하여 현행(現行) R.C. 표준시방서(標準示方書)의 신뢰성(信賴性) 수준(水準)을 검정(檢定)하므로서 우리 실정(實情)에 맞는 합리적(合理的)인 목표신뢰성지수(目標信賴性指數)를 선택한 다음, 확률변수(確率變數)의 비정규분포(非正規分布)를 등가(等價)의 정규분포(正規分布)로 변환(變換)시킨 Rackwitz-Fiessler의 실용적(實用的) 알고리즘을 이용한 AFOSM 법(法)에 의해 계산(計算)된 하중조합별(荷重組合別) 하중(荷重) 및 저항계수(抵抗係數)로부터 합리적(合理的)인 공통(共通) 하중계수(荷重係數)를 선정하고 이에 대응(對應)하는 각(各) 요소별(要素別) 저항계수(抵抗係數)를 산정(算定)하므로서 LRFD 설계규준(設計規準)을 제안(提案)하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)하는 R.C. 구조(構造)의 LRFD 신뢰성(信賴性) 설계규준(設計規準)을 현행(現行) R.C. 표준시방서(標準示方書)의 강도설계규준(强度設計規準)에 대응(對應)하는 설계규준(設計規準)으로 도입(導入)함이 바람직하다는 사실(事實)을 확인할 수 있었다.
본 논문은 스마트 카의 다양한 기능 중 30개를 선별하고 이에 대한 고객의 요구사항을 실증적으로 분석하였다. 각 기능의 실질적 효과와 소비자가 인식하는 만족도가 비선형적 관계라는 가정 하에, Kano모형을 분석의 주요 도구로 사용하였다. 또한 기존의 Timko 계수를 활용하여 이들 간의 표준편차를 이용한 Timko분산과 Kano 품질속성의 분포를 표시하는 Kano분포지수의 두 지수를 새로이 설정하여 분석 결과를 정량적으로 평가할 수 있는 분석 모형을 제시하였다. 선행 연구에 따르면 전통적 Kano식 질문은 일반 고객들을 설문대상으로 채택하는 경우, 스마트 카와 같이 아직 일반화가 덜 되었거나 또는 대중화가 진행 중인 신기술의 품질 평가에 한계를 나타내었다. 본 연구에서 스마트 카의 품질요소와 같이 신기술을 활용한 품질요소들은 Kano식 분석을 하는데 있어서 일반적인 상품이나 서비스와는 다른 분석 방식, 즉 일정 통제 변수를 활용해야 다양한 품질속성의 결과를 얻을 수 있음을 계량적으로 밝혔고 이를 실증적으로 보여주었다. 본 연구는 스마트 카의 기능이라는 아직 국내에서 연구사례가 희소한 분야를 연구대상으로 하였다. 13개의 응답자 그룹으로 분류하고 계량적 지수로 분석을 시도한 최초의 연구 사례로 볼 수 있다. 다른 유사한 신기술 분야를 대상으로 한 일반적 소비자 연구에 본 연구가 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 향후 국내의 실정에 맞는 조적조 건물의 내진성능 평가방법의 개발에 기초적인 자료제공을 목적으로 지진에 무방비 상태로 노출된 조적조 건축물 특히 서울시내 50개동의 조적조 건물들을 대상으로 기존 건축물의 구조내진 성능 평가에 관한 기술지침(안)의 방법에 따라 건물의 내진성능을 평가하고 구조내진지표의 분포특성 및 지진피해율을 통계 확률론에 입각하여 검토한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 그, 결과, 국내의 현존 조적조 건물의 경년지표(T)를 1에서 0.7사이로 가정하고, 평균전단 응력도를 0.2MPa로 가정 시 표준정규분포로 근사가 가능하다는 것을 알았으며, 조사 대상건물은 경년지표의 변화에 따라 국내 상정 입력지진가속도 레벨에서도 $8{\sim}48%$정도의 내진보강이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 국내 상정 입력지진가속도 레벨인 0.12g에 대해서 $11.5{\sim}37.4%$정도의 지진피해율이 상정되었으며 일본의 대표적인 피해지진레벨(0.23g) 뿐만 아니라 중규모의 지진에서도 큰 피해를 받을 것으로 사료된다. 따라서 국내실정에 적합한 내진진단법, 이를 근거로 한 보강건물의 합리적인 선정방법 및 효과적인 내진보강공법이 개발이 시급하다고 판단된다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서의 캐싱은 인터넷 트래픽, 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해쉬 함수를 이용하여 동일 요청 URL을 동일 캐시에 할당하는 방법이다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해쉬의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 시스템의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 해싱과 라운드 로빈 방식의 장점을 결합하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 개선된 부하 분산 방법을 제안한다. 기존 해싱 방법에서는 요청 URL에 대한 해쉬값이 계산되면 캐시 서버가 컴파일 시간에 정적으로 할당되는 반면, 제안된 방법에서는 라운드 로빈 방법을 사용하여 실행 시간에 동적으로 할당된다. 제안된 방법은 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 구현되었고, 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 기존 해싱 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고, 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 52%에서 112%까지 향상됨을 확인하였다.
최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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