전기자극을 이용한 청각시스템의 진단 및 치료방법에 대하여 많은 연구가 수행되어 왔으나 전기자극이 청각 시스템을 통하여 전달되어지는 과정에 대한 이해가 부족하였기 때문에 표준화된 방법이나 이론적인 배경이 없이 자극조건이 선택되어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 실험동물에 이명을 유발시킨 상태에서 전기자극이 어떠한 영향을 미치는 가를 ABRrhk ECochG의 변화를 통해서 관찰하고자 한다. 본 연구에서는 9마리의 guinea pig를 Jastreboff 이명 유발 모델에 다라 salicylate를 이용하여 이명을 유발시킨후 전기자극을 가한 5마리를 실험군(A) 으로하고, 대조군(B)으로는 전기자극을 가하지 않은 4마리의 guinea pig를 대상으로 실험을 실시하였다. 실험조건은 이명유발 이전과 이명유발 1시간, 6시간, 12시간 후로 구분하였고, 각 실험조건에서 ABR과 ECochG를 검출하여 각 파형을 rms 값을 기준으로 정규화한 후 자기상관계수를 계산하여 전기자극을 인가하였을 때의 값들의 변화를 관찰하였다. 그 결과 ABR의 경우에는 이명이 유발된 상태에서 6시간 이후의변수 갑싱 급격히 증가하였다가 12시간이 되면서 최초의 상태로 돌아가고, 전기자극을 인가하였을 때는 이명유발 이전 상태에서의 값을 계속 유지하고 있었다. 그리고, ECochG의 경우에는 전기자극의 효과가 12시간 이후에 나타남을 확인하였다. 즉, 본 실험을 통하여 이명유발 모델에 전기자극을 인가하였을 때의 효과를 ABR과 ECochG 상관분석을 통하여 확인하였다.
현장타설말뚝의 주변마찰력을 산정하기 위하여 Hoek-Brown 모델의 일반공식이 수정되었다. 원지반 상태를 고려하는 Hoek-Brown의 일반공식에 근거하여 본 연구에서 제안된 단위주변면마찰력의 산정기법은 이전 원지반 무결암의 일축 압축강도만을 고려하여 단위주면마찰력을 산정하는 방법에 비해 상당한 뛰어난 적용성을 보인다. 본 연구에서 제안된 방법을 이용하여 암반에 근입된 현장타설말뚝의 단위주면마찰력에 대한 상한계와 하한계를 구성하는 것이 가능하며, 기존 문헌에 보고된 단위주면마찰력에 대한 시험결과의 대부분이 이 두 범위에 존재하는 것으로 확인되었다. 또한 제안된 방법을 통해 단위주면마찰력을 산정할 때 입력 변수에 대한 기본적인 가정만으로도 예측치와 측정치간에는 훌륭한 상관관계를 보였다. 여기서 도출된 상관관계식을 기존의 공식들과 비교한 결과 무결암의 강도가 작은 경우에는 Horvath와 Kenney의 제안식이, 그리고 암의 강도가 큰 경우에는 Rosenberg와 Journeaux의 제안식이 상관식과 근사한 결과를 보였다. 한편 GSI 및 구속압에 대한 영향분석을 수행한 결과 두 인자들과 정규화된 단위주면마찰력은 동반 상승하는 관계를 보였으며, 단위주면마찰력의 산정식이 멱함수의 형태일 경우에는 단위주면마찰력과 일축압축 강도 사이에 적용되는 계수는 GSI 및 구속응력에 따라 변하는 것으로 관측되었다.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
게이트 길이가 $0.2\mu\textrm{m}$인 P-HEMT에 대하여 드레인 바이어스 전류의 변화 및 게이트 폭에 대해 스케일링이 가능한 잡음모델을 제안하였다. 본 논문에서는 S-파라미터를 정확히 예측하기 위하여 $\tau$를 제외한 intrinsic 파라미터는 offset를 도입하여 정규화 한 후 스케일링을 하였다. 드레인 포화전류에 대한 드레인 전류의 비율과 게이트 폭을 변수로 하는 소신호 모델 파라미터의 맞춤함수를 구하였다. 또한, 잡음 파라미터를 정확히 예측하기 위하여 진성저항 잡음 온도 $\textrm{T}_{g}$, 게이트 단 전류 잡음원 등가잡음 컨덕턴스 $\textrm{G}_{ni}$, 드레인 단 전류와 게이트 폭에 거의 관계없으며 이의 평균값은 주변온도와 유사한 값으로 $\textrm{G}_{ni}$는 회로 특성에 영향을 미치지 않을 정도로 작은 값으로 추출되었다. 그러므로, $\textrm{G}_{no}$만을 잡음 모델정수로 하는 잡음모델과 $\textrm{T}_{g}$, $\textrm{G}_{ni}$, $\textrm{G}_{no}$를 잡음 모델정수로 하는 잡음모델을 측정값과 비교하여 본 결과 Gno만을 갖는 잡음모델도 측정된 잡음 파라미터와 잘 일치하였다. 따라서, 모델 정수추출이 간단한 $\textrm{G}_{no}$만을 갖는 잡음모델은 게이트 폭과 바이어스 전류에 대해 스케일링이 가능한 실용적인 잡음모델임을 확인하였다.
레벨셋 기법과 위상민감도를 이용하여 선형 탄성 구조물에 대하여, 초기 설계형상에 의존성이 없는 위상 및 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 레벨셋 기법에서는 복잡한 위상 형상변화를 쉽게 다루기 위해 초기 영역은 고정한 채 레벨셋 함수로 표현되는 암시적 이동경계로 경계를 표현한다. 해밀턴-자코비(H-J) 방정식과 수치적으로 강건한 기법인 'up-wind scheme'은 컴플라이언스 목적함수를 최소화시키고 허용체적 제약조건을 만족시키면서, 초기 암시적 경계를 법선 속도장에 따라 최적의 형상으로 이끌어 낸다. 점근적인 정규화 개념에 근거하여, 구멍의 반지름을 0으로 접근시켜 형상 미분의 극한을 취한 위상민감도를 고려하였다. 최적조건으로부터 유도된 라그란지안의 감소 방향을 이용하여 H-J 방정식을 갱신하기 위한 속도장을 결정하였다. 개발한 방법에서는 위상민감도로부터 얻어지는 지표를 이용하여 구멍을 언제든지 어디에서나 생성가능하기 때문에 초기 구멍이 최적 형상을 얻기 위해 요구되지 않는다는 사실을 확인하였다. 또한 효율적인 최적화 과정을 위해서는 구멍 생성을 위한 조정변수의 적절한 선택이 중요함을 확인하였다.
본 연구는 충주시 산척면 상산마을 일대 임도 비탈면을 대상으로 지질 및 지형 인자 중 산사태 발생에 영향력이 큰 인자를 선정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생했기 때문에 동일 강우조건 및 식생 조건으로 가정할 수 있다. 따라서 이들의 영향을 배제한 상태로 지형적 요인 및 토층의 물리·역학적 특성과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있는 지역이다. 산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 토층의 물리·역학적 자료 및 비탈면의 지형 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 대상으로 이상치 제거, 최소-최대 정규화, 다중공선성 진단의 순으로 전처리를 수행하였고, 9개의 독립 변수를 선정한 후 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계학적 분석 결과, 토층두께, 공극률 및 포화단위중량이 연구지역의 산사태 발생에 크게 영향을 미친 것으로 파악되며, 상기 3개 인자의 영향도 합계는 구조방정식 모형분석에서 전체의 71%, 로지스틱 회귀분석에서 전체의 83%를 차지하는 것으로 분석되었다.
3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.
해석적 방법에 의한 지진 취약성 분석 (fragility analysis)은 입력 거동과 응답 특성의 불확실성을 고려하기 위해 임의화된 확률 변수들 (randomized response variables)로 인하여 해석 과정에 상당한 노력과 시간이 요구된다. 본 연구에서는 구조물의 기본적인 특성인 강성, 강도 및 연성 능력에 따라 지진 취약도 곡선을 바로 도출할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 광범위한 구조물을 대표할 수 있는 일반화된 단자유도계의 동적 해석 결과로부터 로그 정규 취약성 곡선의 도출에 필요한 파라미터를 응답 데이터베이스에 저장한다. 이를 이용함으로써 구조물의 기본적인 특성 (강성, 강도, 연성 능력)만으로 동적해석 과정을 수행하지 않고도 한계상태 취약성 곡선을 도출할 수 있다. 본 논문의 적용 사례를 통해서 제안된 방법이 지진 취약성 곡선을 얻는데 매우 효율적임을 확인 할 수 있다.
고상반응법으로 $SrTiO_3$ : AI, Pr 적색 형광체를 합성하였다. PL 스펙트럼과 CL 스펙트럼의 발광 강도를 소결 온도와 소결 시간등의 형광체의 제조 변수에 대하여 최적화 하였다. 열처리한 분말은 XRD 분석 결과 페로브스카이트구조를 보였고, PSD 분석결과 평균입자크기는 약 3~5$\mu\textrm{m}$이었다. 또한 분말의 주사 전자 현미경 사진에 의한면 구형을 갖는잘 결정화된 입자들이 관찰되었다. 특히, 본 연구에서 합성된 분말의 특성은 상용화된 $Y_2O_3: Eu 형광체 보다 저전압에서의 CL 특성이 더 우수하였으며, 이 형광체는 저전압에서 구동하는 FED에 응용할 가능성이 높을 것으로 생각된다.
도로 주행중 제공된 교통정보는 운전자의 단기기억에 저장되고 이는 수초가 지나면 기억에서 사라진다. 정보제공의 효과 평가시 더미변수를 이용하는 기존방법으로는 이러한 현상을 반영할 수 없는 한계가 있다. 보다 적절한 평가를 위해서, 본 연구는 전방 시야가 제약된 도심 신호교차로 접근로에서 실시한 주행실험 자료를 토대로 운전자의 단기기억을 고려한 차내 교통안전정보의 효용함수 특성화와 안전도 평가방법론을 제안한다. 이를 위해서, 운전자의 속도선택에 기초한 주행 안정성 평가모형을 순서 프로빗모형으로 개발하고, 교통운영, 기하구조, 도로환경, 운전자 요소를 동시에 고려하여 차내 교통안전정보의 효용함수를 추정하였다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 차내 교통안전정보의 효용을 설명하는데 정규밀도 함수(지수함수)가 적합하고, 효용은 약 22초 동안 유지되며, 크기는 시간증가에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 차내 실시간 교통안전정보의 중요도는 교통운영요소 보다는 낮고 기하구조요소 보다는 높은 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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