볼락을 대상으로 125일간의 어체 표식실험 결과 50% 절단 실험구에서 88.8~100%(평균 95.1%)의 재생율을 나타내었으며, 100% 절단 실험구에서는 55.4~92.5%(평균 76.4%), 요대골을 뽑은 실험구에서는 0~68.2%(평균 17.1%)의 재생율을 나타내었다. 배지느러미 절단법은 단기간 실험에 사용 가능하며 장기적인 실험에는 아가미 뚜껑 절단법이 가장 효율적인 것으로 나타났다.
협심증 치료의 신약에 대한 교차계획 임상시험(crossover clinical trials)에서 신약의 효능을 알아보는 운동테스트(treadmill exercise test) 결과는 중도절단 생존시간(censored survival times)으로 측정된다. 이 논문에서는 교차계획에서 수집된 중도절단 생존자료의 여러 가지 분석법에 대해 설명한다. 중도절단을 감안한 비모수적 방법들과 층화 Cox 비례위험모형 (stratified Cox proportional hazards model)에 근거한 분석법이 제시되었다. 한편, 교차계획의 두 시기에 걸쳐 수집된 생존시간의 차(difference)로부터 구간절단자료(interval censored data)가 생성되며 이에 근거한 분석법으로서 이 논문에서는 구간절단자료에 대한 Cox 비례위험모형 (proportional hazards model)의 가능성을 알아보며, 예제 자료로써 여러 방법들의 결과를 비교해 본다.
자재절단문제를 일반적인 알고리즘을 사용하여 해결하였을 경우 패턴이 형 성되었을 때 계속되는 패턴에서 부품들이 연속하여 절단되 나오지 않게 된 다. 이와같이 부품이 연속되어 나오지 않는 경우를 부품이 단락 (discontinuity)되어진다고 이야기 한다. 이럴 경우 각 부품들은 원하는 주문 량만큼 절단되어 나올 때까지 생산라인에서 대기하고 있어야 한다. 따라서 생산라인에서는 절단된 모든 부품들을 임시적으로 적재해 놓아야 하므로 공 종소요가 증가하게 되고 절단공정이 혼잡해 지게 된다. 이를 볼때 절단되어 나오는 부품들이 계속되는 패턴에서 연속적으로 절단되어지게 하는 것이 중 요하다. 이와같이 부품들이 단락되어지지 않고 연속적으로 생산되면 공정소 요를 줄일수 있게 될 뿐 아니라 생산성의 향상을 기할수 있게 될 것이다.
구간중도절단은 중도절단의 가장 일반적인 개념으로 구간중도절단자료는 의학 및 역학분야의 연구에서 흔히 관찰된다. 본 연구에서는 구간중도절단의 상황에서 생존함수와 중간생존시간을 추정하는 방법으로 평균대치법과 자기일치법을 비교 연구하고, 실제 자료로 혈우병환자에서 선천성면역결핍바이러스 감염시점을 추정하였다. 또한 구간중도절단자료를 생성하는 새로운 방법을 제시하였으며, 생성된 구간중도절단자료를 이용한 모의실험을 통하여 두 추정치에 대한 다양한 비교연구를 시행하였다. 구간중도절단자료에서 생존함수와 중간생존시간을 추정할 경우 중도절단율이 크지 않다면 평균대치법이 자기일치법보다 더 우수한 추정치로 판명되었다.
본 논문에서는 2차원 공간상에서 윈도우에 출력되는 사각형 이미지가 윈도우 영역을 벗어날 때 영역 패턴을 이용한 절단 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Cohen-Sutherland의 알고리즘을 응용하여 사각형 이미지의 절단영역을 계산하는데, 약 4회의 조건문장과 1회의 분기문장을 사용하여 수행되므로 기존의 방법보다 전체적인 수행 성능이 약 12% 좋게 나타났으며, 특히 확장영역에 있어 기존의 방법은 처리하지 못하는 부분까지도 완벽하게 처리됨을 확인 할 수 있었다.
정확한 수요예측은 수입관리(RM)에서 중요한 요소이다. 기 출발편 예약 데이터는 미래 출발편의 수요를 예측하는데 이용되는데, 이 중 일부 데이터에는 예약 요청이 거부된 경우가 포함된다. 거부된 예약 요청은 통계학적 관점에서 중도절단된 것으로 해석될 수 있으며, 이러한 중도절단된 수요를 복원하는 것은 미래 출발편의 참수요 예측을 위해 중요한 사안이다. 현재까지 여러 복원방법들이 소개되었으며, Expectation Maximization 방법이 가장 우수하다고 알려져있다. 본 연구에서는 중도절단된 자료를 복원할 수 있는 회귀모형 기반의 새로운 수요복원 방법을 제시하였다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 새로운 방법의 성능을 RM에서 대표적으로 사용되는 두 가지 복원방법들과 비교하였다.
노즐에서 분사되는 제트의 거동에 대해 전반적으로 고찰해보고, 실제 후판의 레이저 절단성 실험 을 통해 노즐의 영향 및 혼합가스의 절단면 질 향상효과 등을 살펴보았다. 간략히 요약하면 다음 과 같다. 아음속제트는 노즐압력을 증가함에 따라 절단압력도 증가하지만 노즐과 재료사이의 거 리를 가능한 작게 유지하여야 하는 제약이 있다. 따라서 사용중에 손상이 가기 쉽다. 이를 해결하 고자 초음속제트의 사용이 연구되고 있지만 shock의 형성으로 인해 노즐압과 절단압은 매우 비선 형적인 관계를 갖는다. 따라서 (i)고압에서도 MSD가 형성되지 않고 주기적인 압력 재상승이 나 타나도록 하거나, (ii)Laval노즐을 이용해 shock구조가 형성되지 않고 큰 절단거리를 얻도록 하는 방법이 제시되고 있다. 초음속노즐의 후판 절단 적용 가능성을 분석해 본 결과 유동 박리 현상으 로 인해 후판보다는 박판의 향상을 위해서는 적절한 조성의 혼합가스를 사용하는 것이 아주 효과 적이었으며, 보조 가수 제트를 채용해 slag제거를 효율적으로 수행 할 수 있음을 확인하였다.
철근콘크리트 구조물의 공사중 뼈대공사라고 할 수 있는 철근공사에 있어서, 현행 철근의 절단 절곡 가공방법은 현장 인력 수작업에 의한 가공 즉 노동집약적 형태로 운영되어 왔으며, 특히 절단가공에 있어서는 철근의 강도저하가 우려되는 산소를 사용한 가열절단으로 행해지고 있어, 본고에서는 이와같은 현장여건을 개선하고, 궁극적으로 인력절감, 현장 생산성 및 품질 향상을 꾀하기 위하여 철근 가공(절단,절곡) 기계화 시스템을 적용한 시공사례를 중심으로 소개하기로 한다.
부재 최적 배치 알고리즘(Nesting)과 절단 경로 최적화 알고리즘은 부재의 원판을 절단, 가공하여 조립하는 조선 공업, 자동차 산업, 의류 산업 등 매우 다양한 산업 분야에 가격 경쟁력 및 생산성 향상에 매우 큰 파급 효과를 미치는 요소 기술이라 할 수 있으나, 부재가 매우 복잡하고 다양하며 절단 공정에서의 높은 정도 관리가 요구되는 조선 산업분야에 효율적으로 적용할 수 있는 절단 경로 최적화 알고리즘 개발에 관한 이론적인 접근은 아직 미진하다. 본 연구에서는 개선된 유전자 알고리즘을 사용하여 2차원 절단에서의 절단 경로 문제를 풀기 위한 새로운 해법을 제시하였으며, 절단 경로 문제와 같은 대규모 최적화 문제를 효과적으로 해결하기 위해 효율적인 아웃해의 생성방법을 도입 적용하여 부재의 절단 순서뿐만 아니라 피어싱점의 위치까지 탐색하는 최적화문제를 모델링 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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