장비나 설비의 경제성 분석을 위해 실시되는 수명분석의 목적은 현 자산의 미래 폐기 지표를 예측하여, 예측자료에 의거한 여러 경영전략을 수립하여 활용하는 데 있다. 본 연구에서는 1) 생존곡선을 사용하여 건설장비의 평균수명, 기대수명, 예측수명을 구하는 방법과 생존곡선에 의한 수명결정방법을 분석하여 제시하였고 2) 수익과 비용에 의한 수명결정 모델을 제안하고 이를 검증해 보았다. 연구 결과, 동일한 장비라고 하더라도 비용, 수익, 초기투자비에 따라 경제수명이 다르게 나타날 수 있음을 알게 되었다. 본 연구에서 제안한 건설장비 수명결정 모델은, 장비의 개별적 경영상황을 반영할 수 있는 수명 결정 모델로서, 회사경영합리화를 위해 활용될 수 있을 것이다.
유비쿼터스 서비스(U-service)를 제공하는 시스템은 서비스 생존성이 취약한 환경을 극복해야하는 네트워크 시스템이다. 네트워크 시스템의 생존성은 시스템 구성요소에 장애나 사고, 물리적 공격이 발생하더라도 시스템에 부여된 본연의 서비스를 중단 없이 제공할 수 있는 시스템 능력으로 정의하고 있다. 본 논문에서는 비잔틴 장애를 초래하는 의도적인 사이버테러가 네트워크 시스템에 가해졌을 때의 상황을 고려하여, 사용자 입장에서 서비스 생존성을 정량적으로 평가 할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서는 무선 LAN 기반의 Jini 시스템을 생존성 정량화 모델의 예로 삼는다. 그리고 Jini 시스템이 제공하는 U-service의 생존성을 평가하기 위한 연속시간 마코프 모델을 제시하고 이를 토대로 사용자가 서비스에 접근할 수 없는 확률(blocking probability)로서 U-service 생존성을 평가하는 방안을 제시한다.
본 연구는 탄소 빔의 분할조사 후 세포생존율 (Surviving Fraction, SF) 값에 따른 Linear-Quadratic model, Incomplete Repair model, Marchese model의 결과값을 비교하기 위해 진행하였다. 탄소 빔을 4fraction까지 조사한 후 얻은 세포생존율 값을 바탕으로 mathematica 프로그램 (ver 9.0)을 이용하여 각각의 모델로 결과값을 얻어 비교해 보았다. 그 결과 즉시 NB1RGB를 시딩한 값은 repair가 감안되지 않은 LQ 모델이 적합하였지만 fraction 시행한 후의 결과값은 오차를 보였다. 따라서 Potentially Lethal Damage Repair (PLDR)과 Sublethal Damage Repair (SLDR)의 발생을 각각 감안한 repair 모델을 이용하여 적합한지 판단하였다. 이를 바탕으로 탄소 빔의 분할 조사 시 LQ 모델에 각각의 repair의 양을 감안한 새로운 회복 관련 모델의 적용 가능성을 보고자 하였다.
전투 시스템의 생존성은 전투 환경의 여러 요인에 따라 변화한다. 기존의 전투 시스템 생존성 분석 시뮬레이션 프로그램은 전투 환경에 따라 변화하는 생존성의 분석에는 한계를 가진다. 이 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 이용한 전투 시스템의 동적 생존성 분석 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 위해 DEVS 형식론, SES/MB 프레임워크, 에이전트 기술을 이용하여 전투 시스템을 구성하는 여러 요소를 모델링하고, 전투 시스템에 탑승하는 승무원을 각 역할에 따른 에이전트로 모델링한다. 제안하는 기법을 적용하면, 전투 환경에서의 전투 시스템 정적 생존성을 비롯하여 전투 시스템에 탑승하고 있는 승무원의 대응에 따라 변화하는 생존성을 분석할 수 있다.
센서 네트워크에서 에너지의 제한은 이전의 다른 많은 네트워크 시스템과 구별되는 특징을 가지게 한다. 따라서 센서 네트워크에서의 가장 중요한 연구 주제는 에너지를 절약하도록 하는 것에 초점이 맞춰진다. 기존의 센서 네트워크에서는 주로 Network, Mac, Phy 계층에서 연구가 진행되었으며, 또한 사용자가 센서 네트워크의 Lifetime을 미리 정할 수 없었다. 하지만, 어떤 센서 네트워크에서는 어떤 특정한 시간까지 생존할 필요가 있을 것이다. 이 논문에서는 미리 정해진 Lifetime을 보장하는 노드의 응용 수준에서의 에너지 소모 모델을 제공한다. 이와 같은 일을 하기위해서, 첫 번째로, 센서 네트워크에서의 응용을 6가지로 구분하고, 응용에서 필요로 되는 5가지 연산을 정의했다. 두 번째로 이러한 5가지의 연산을 포함하는 에너지 소모 모델을 만들었으며, 이것을 가지고 각각의 연산에서 소모되는 에너지를 통계적인 기법을 통해서 계산한다. 마지막으로 노드가 미리 정해진 시간까지 생존하도록 각각의 노드에서 응용의 에너지 소모 계획을 다시 작성한다. 예를들면, 응답주기와 센싱주기의 변경을 통하여 에너지의 소모를 줄일 수 있다. 결과적으로 이러한 일들은 노드가 정해진 시간까지 생존하도록 보장해 준다.
전차의 임무 수행 능력은 생존성에 의해 크게 좌우된다. 생존성은 위협에 의한 피해를 예방하거나 피해를 입더라도 이를 감내하는 능력을 의미한다. 전차의 생존성 향상을 위해서는 피격에 의한 부품 손상으로 인한 영향 분석이 이루어져야 하며, 이를 토대로 설계 단계에서 부터의 성능 개선이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 전차의 생존성 향상을 위하여 중요도 기반의 전차 생존성 분석 시스템을 개발하는 것에 관한 내용을 다룬다. 중요도는 전차를 구성하는 각 부품이 차지하는 비중을 수치화하여 나타낸 것을 의미하며, 이는 정량적인 전차 생존성 분석의 기초가 될 수 있다. 이를 위해 전차의 주요 부품별 가중치 부여를 통한 가중치 트리 구성 및 중요도 계산식을 적용하였으며, 이를 이용하여 전차의 생존성 분석 및 기능별 피해기준에 따른 분석을 수행하였다. 또한 이를 적용한 부품 구조화 및 가중치 설정 프로그램과 생존성 분석 및 시각화 프로그램을 개발하였으며, 전차 구성 부품을 3차원 CAD 모델을 이용하여 실험하는 것으로 개발한 시스템의 유용성을 검증하였다. 개발한 시스템은 전차를 구성하는 주요 부품의 공간 배치 등에 활용될 수 있을 것이다.
목적: 방사선조사에 의해 형성된 DNA 손상정도가 산소에 의해 변화되는 추세을 이론적 모델을 이용하여 평가 및 분석하였다. 방법 및 대상: Water radiolysis(물의 방사성분해)시 생성되는 유리기 들간의 반응, 손상된 DNA의 형성, 손상의 복구, 및 산소에 의한 손상의 고정들을 시간 미분 방정식을 이용하여 표현하였다. 문헌에 나와 있는 반응상수(rate constants)들은 그대로 사용되었고 알려지지 않은 상수들은 실험에서 얻어진 데이터에서 얻은 곡선을 대입하여 얻었다. 화학반응상수 변화와 산소농도변화에 따른 세포 생존도를 구하였다. 모델을 통해 얻어진 세포 생존도와 방사선량의 상관관계를 세포 생존곡선으로 표시하였다. 산소에 의한 손상의 fixation(고착화)과정과 산소농도가 세포생존에 미치는 영향을 분석하여 보았다. 산소가 세포생존에 미치는 정도를 정량화 하기 위하여 산소증가효과비(Oxygen Ehhancement Ratio, OER)를 계산하여 실험치와 이론치를 비교하였다. 결과: 산소에 대한 민감성 연구에서 DNA생존도는 산소의 농도와 화학반응속도상수에 영향을 받았다. 산소의 농도가 0에서 1.0 $\times$$10^{7}$ 으로 변화할 때 세포 생존도에는 변화가 없었다. 그러나 1.0 x $10^{7}$ 에서 1.0 $\times$$10^{10}$ 변화할 경우 세포의 생존률이 감소하였다. 모의연구에서 얻은 OER치는 10% 세포생존시에는 2.32, 45% 세포생존시에는 1.9 이었다. 결론: 산소의 감수성 연구에서 보여주듯이 방정식을 이용하여 얻어진 새포생존곡선은 실험에서 얻어진 세포생존곡선을 재연할 수 있었다 또한 방사선조사시 생성되는 손상된 세포의 양은 산소 반응상수가 가장 크고 산소농도가 증가되는 경우에 증가됨을 알수있었다. 모의연구에서 얻은 산소증가효과비는 세포생존이 low level인 경우 높은 일치성을 보여 주었다 따라서 본 연구는 세포살해시 산소의 효과를 semi-empirical 모델을 사용하여 예측할수 있다는 것을 보여주고 있다.
전 세계적으로 상해로 인한 사망자 중 1/3의 직접적인 사망 원인은 출혈성 쇼크이다. 그러나 초기 쇼크에서 이를 정확히 예측할 수 있다면 신속한 치료가 가능하여 그 피해를 줄일 수 있다. 본 논문의 목적은 흰쥐의 대퇴부정맥을 통해 일정량의 출혈을 시키면서 변화하는 생리적 변수인 심박수, 수축기 혈압, 평균 동맥압, 호흡수, 체온 데이터로 최적의 생존 예측 모델을 제시하여 출혈성 쇼크를 조기 진단하는 것이다. 예측 모델로는 최근 많이 연구되는 인공신경망과 지원벡터기계 방법을 사용하였다. 과대적합을 피하고 최적의 모델을 선정하기 위해 10-fold cross validation을 수행하였을 때, 인공신경망의 경우 은닉노드 수가 3개인 모델이 가장 우수한 성능을 보였고, 지원벡터기계에서는 가우시안 커널함수를 이용한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 평가 데이터 세트를 이용하여 각각의 생존 예측 모델을 평가한 결과 인공신경망의 경우 민감도 88.9 %, 특이도 96.7 %와 정확도 92.0 %를 보였고, 지원벡터기계의 경우 민감도 97.8 %, 특이도 95.0 %와 정확도 96.7 %를 보였다. 따라서 출혈에 따른 흰쥐의 생존 예측에서 지원벡터기계가 인공신경망보다 더 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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