뇌동맥류는 뇌혈관의 일부가 풍선처럼 부풀어나는 혈관계 질환이며 뇌동맥류의 파열은 사망이나 심각한 후유 장애를 야기한다. 뇌동맥류의 다양한 발생 원인 중 혈관 내부의 혈류의 유동이 중요한 인자로 의심된다. 뇌동맥류의 형성에 미치는 혈류역학적 인자를 규명하기 위해 내경동맥에서 발생한 환자의 내경 동맥류 CT 사진을 이용하여 내경동맥류 모델을 제작하고, 모델 내부의 혈류유동장을 입자영상속도계를 이용하여 측정하였다. 동맥류가 발생한 내경동맥류 모델에서는 동맥류 원위부 목(distal neck)쪽과 반대쪽 내경동맥 벽에서 전단응력이 높게 나타났다. 동맥류 발생에 미치는 혈류역학적 인자를 규명하기 위해 동맥류를 제거한 내경모델을 제작하여 맥동유동에서 내부 유동장을 측정하였다. 심실수축기 동안 휘어진 내경동맥의 바깥쪽 벽에서 혈류의 혈관벽 부딪힘이 관찰되었으며 심실이완기 초반에도 이는 계속 유지되었다. 내경 동맥 내부의 부차적 유동특성을 연구하기 위해 동맥류 발생 위치에서 혈관 축과 수직인 평면의 유동장이 측정되었다. 혈관 단면에서는 휘어진 혈관의 바깥쪽에서 안쪽으로 시계방향의 와류가 형성되었으며, 이로 인해 혈관벽 바깥쪽과 시계방향으로 90도 정도 지역에서 전단응력이 높게 나타났다. 혈류 유동 특성과 동맥류 발생위치를 비교해 보면, 혈류의 혈관벽 부딪힘이 관찰되는 위치와 부차적 유동에 의해 전단응력이 크게 나타난 지역은 동맥류의 발생위치와 일치하였다. 따라서 혈류의 혈관벽 부딪힘과 부차적 유동에 의한 전단력이 동맥류 발생의 혈류역학적 요인으로 의심된다.
원자력연구시설에 대한 해체비용 산정은 해체계획 수립하는 데 중요한 작업이다. 해체비용 산정은 해체활동 단계와 해체 시설의 구설요소에 맞게 해체작업을 분류하여 계산을 해야 한다. 본 논문에서는 원자력연구시렁 해체비용 산정을 위하여 해체작업 활동을 분류하고 비용자료의 기준이 되는 비용항목을 계층적으로 세분화하여 구성하는 방법과 작업지연을 유발하는 비용영향 요인인 작업 난이도 인자에 대한 산출방법을 마련하였다. 이렇게 함으로써 해체활동 단계 및 작업에 대한 비용 항목별 분류 및 산정이 가능할 뿐만 아니라 원자력연구시설 해체비용 산정 방법론 및 프로그램을 개발하는데 활용할 예정이다.
Kim, Min-Kyoung;Shin, Sang-Jun;Kim, Kyung-Ok;Lee, Kyung-Hee;Hyun, Myung-Soo;Cho, Hee-Soon
Journal of Yeungnam Medical Science
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제21권2호
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pp.231-236
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2004
제 VII 혈액응고인자는 외인계 혈액응고기전에 매우 중요한 역할을 한다. 선천성 제 VII 혈액응고인자 결핍증은 구미에서는 인구 500,000명당 한명의 발생률을 보이는 드문 질환으로 상염색체 열성으로 유전되는 것으로 알려져 있으며 국내에서의 보고는 드물다. 이에 저자들은 경막하 출혈로 입원한 환자에서 발견된 선천성 제 VII 혈액응고인자 결핍증을 경험하고 보고하는 바이다.
본 연구에서는 절토사면 공법선정시 고려해야 할 영향인자에 대한 가중치 결정과 사면보강공법 선호도를 AHP기법을 이용하여 분석하였다. 연구, 설계, 시공업에 종사하고 있는 전문가를 대상으로 분석한 결과 공법선택시 안정성 및 내구성, 환경성이 가장 중요한 영향인자로 조사되었으며, 안전율 증가법 위주로 분석된 사면보강공법 선호도 조사에서는 경제성과 유지관리 용이성, 안정성에서 가장 우수한 평가를 받은 옹벽공법과 절토공법이 가장 선호도가 높은 공법으로 분석되었다.
연구의 목적은 트랙터와 운전자의 인터페이스에서 중요한 연결고리인 트랙터 시트에 대한 인간공학적 설계인자의 도출이다. 대상 인구집단은 한국과 미국의 성인남녀이며 앉은엉덩이오금수평길이, 앉은어깨뼈높이, 앉은팔꿈치 높이 등 7종의 인체측정변수를 사용했다. 시트 설계 인자로는 좌석면의 크기, 등받이의 크기 및 팔걸이의 위치를 도출했다. 척주의 형태와 피복 효과 또한 고려되어야 하며, 본 연구의 결과가 소형 트랙터에 적용되는 시트의 설계 과정에서 가이드라인으로 활용되기를 기대한다.
본 연구에서는 가스다이내믹 공진 점화시스템 (Gas-dynamic Ignition System)의 온도상승 지배인자를 파악하고, 공진관으로의 질량유입 패턴의 영향에 대해 연구하였다. OpenFOAM 프로그램을 이용하여 세 가지 Case에 대한 전산해석을 수행하였으며, RhoCentralFoam을 적용하였다. 해석결과로, 작동유체의 가열이 공기열역학적 현상에 의한 것임을 밝히고, 공진관으로의 원활한 질량유입이 온도 상승에 중요한 지배인자임을 확인하였다.
수문설계 인자인 확률홍수량 산정시 짧은 홍수량 자료 길이로 인해 홍수량을 직접 이용하기 보다는 강우자료와 강우-유출모형에 의존하고 있는 현시점에서 무엇보다 중요한 것은 신뢰할 만한 확률강우량이 산정되어야 한다는 것이다. 하지만 지금까지의 강우빈도해석(rainfall frequency analysis)은 강도(intensity), 지속기간(duration), 깊이(depth) 사이의 연관성은 고려하지 않은 단편적인 방법론에 그치고 있다. 즉, 강우를 표현하는 인자들 간 독립(independency)이라는 가정을 거친 후, 간단한 단변량(univariate) 강우빈도분포(rainfall frequency distribution)로 확률강우량을 산정하고 있다는 것이다. 간단한 모형에 따른 이점은 있으나 최근의 강우 형태는 매우 복잡한 양상을 띠고 있어, 단변량 강우빈도분포로 이를 대표하기에는 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 강우빈도해석의 인자가 독립적이며 정규분포(normal distribution)라 가정하지 않고, 세 개의 주변 분포(marginal distribution)의 형태가 같지 않다는 점, 또한 가정하지 않는 방법론 중, 그 가치를 널리 인정받고 있는 Archimedean Copula (AC)에 대한 연구를 수행하였다. AC를 이용하여 강도, 지속기간, 깊이 사이의 종속성 중, 두 가지 변량을 고려한 이변량(bivariate) 강우빈도해석을 수행하였고 그 효용성을 검토해 보았다.
철도시스템은 전세계적으로 가장 안전한 교통수단으로 인식되고 있지만, 사고는 계속 발생되고 있다. 많은 하위부분으로 구성되어 있는 철도시스템의 특성상 사고위험을 완전히 방지하기는 어렵다. 철도사고는 다양한 원인이 복합적으로 작용하여 하나의 사건으로 표출되기 때문에 사고의 근원적 예방을 위해 사고사례의 사고모드를 분석하고, 사고모드에 영향을 미치는 인자들의 상관관계를 역 추적하는 시스템적인 접근은 매우 중요하다. 본 연구에서는 미국, 영국, 캐나다, 오스트레일리아의 국외사고사례분석을 수행하며 주요 위험인자를 도출하였다.
수문순환과정의 시공간적 거동의 해석 및 정량화는 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해서 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 그러나 현재 국내의 수문순환과정을 분석하는 연구는 매우 미비한 실정이다. 특히 수문기상인자 중 토양수분은 지표와 대기에서 물과 에너지를 연결해주는 중요한 인자중 하나로 그 중요성 대두되고 있지만 관측시설의 제한과 큰 시공간 변동성을 가지고 있을 값을 추정하는데 어려움이 있다. 최근에는 이를 보완하기 위하여 선진국을 중심으로 연구되고 있는 원격탐사 기술을 도입하였다. 특히 원격탐사를 통해 산정된 Normilized Difference vegetation Index (NDVI) 와 토양수분과의 관계를 파악하기 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. NDVI는 토양수분에 직, 간접적인 영향을 주는 식생의 활동을 나타내는 인자이다. 이러한 이유로 많은 연구에서 NDVI와 토양수분과의 관계에 대해 규명해 왔으며, NDVI를 통한 토양수분의 추정 및 검증이 이루어졌다. 본 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에서 산정된 식생지수와 토양수분의 실측데이터를 이용하여 관측지에서의 식생지수와 토양수분의 관계를 규명한 후, 이 관계를 이용하여 관측 지역 이외의 장소의 토양수분 값을 추정 할 것이다.
복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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