발파를 이용한 채광작업에 있어서 천공의 정확성은 발파의 효율성을 결정할 수 있는 중요한 요소 중의 하나이며, 따라서 천공오차의 발생 원인에 대한 분석과 천공오차의 발생 정도를 줄일 수 있는 대책 마련은 발파의 효율성 및 안전성 확보에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 천공오차의 발생 원인을 제어가능 요인과 제어불가능 요인으로 나누어 분석하였으며 현장조사와 AHP 분석을 통하여 천공오차를 유발하는 요인들의 영향성을 살펴보았다. 또한 이들 간의 가중치 분석을 통해 천공오차를 낮출 수 있는 효과적인 대책을 제시하였다.
천공위치 안내 시스템은 천공작업 Hole의 정확한 위치를 추적하는 시스템이다. 천공작업의 정확성과 안정성, 그리고 장비 조작의 용이성을 위하여 범지구 위성 항법 시스템(Global navigation satellite system, GNSS)을 이용하여 지표면의 천공위치를 찾아주는 안내 시스템을 연구 개발하였다.
Kim, Houng-Gon;Dolan, Eward;Vogler, James B.;Nokes, Steven R.
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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제11권2호
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pp.11-18
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1989
최근의 악관절(TMJ) 방사선학적 진단에 있어 많은 발전과 진단방법이 고안돼어 왔다. 또한 새로운 외과적 술식의 발달로 인하여 악관절내장증(Internal Derangement)의 보다 정확한 진단을 요하게 되었다. 가장 새로운 진단방법으로 핵자기공명촬영법(Magnetic Resonance Imaging:MRI)이 악관절내장증 진단 평가하는데 사용되어지고 있다. 핵자기공명촬영법은 surface coil을 이용하여 관절원판(meniscus)의 비정상적 변화를 효과적으로 진달할 수 있으며, 지금까지 이용되어오던 악관절조영술(arthrography)이나 컴퓨터 단층촬영법(C-T scan)의 단점인, 관절내 조영제 주입이나 방사선 노출둥의 문제점을 배제할 수 있다. 본 연구는 악관절 핵자기공명촬영을 한 92명(184 joints)중 천공(perforation)으로 진단된 31 명 (39 joints)를 대상으로 하였으며, 핵자기공명촬영법의 취약점으로 지적되고 있는 악관절원판 천공 진단의 정확도를 측정하기 위하여 가역적 조사를 통해, 악관절원판 천공으로 진단되어 수술받은 15명(20 joints)에서 65%(13 joints)의 정확성을 확인하였다. 또한 핵자기공명촬영법을 통한 악관절원판 진단의 정확도를 높이기 위하여 condyle head의 퇴행성 변화, articular eminence의 변화, condyle spurring, bone to bone contact등의 경조직 변화와 meniscus의 discontinuity, meniscal deformity, loss of joint space, alternated bilaminar zone 등이 악관절원판 천공진단의 중요한 findings 임을 증명 하였다.
콘크리트 구조물 또는 암석의 해체 공정에서 소음, 진동, 분진 등의 발생을 초래하는 기존의 발파공법을 대신하여 비폭성 파쇄제의 이용을 고려할 수 있다. 본 연구는 유한한 정사각형 콘크리트 구조물을 대상으로 하여 비폭성 파쇄제의 팽창이 준정적으로 균열을 발생, 진전시키는 과정을 유한요소해석으로 예측하고 기존 문헌에 보고된 실험결과와 비교함으로써 해석결과의 정확성을 검증하였다. 또한 비폭성 파쇄제 및 천공 홀의 배치에 따른 영향을 최소요구팽창압 관점에서 분석하였다. 더 나아가서 비폭성 파쇄제가 채워지지 않은 천공 홀이 비폭성 파쇄 공정에 미치는 영향을 분석하고, 분리 조각의 수를 증가시켜 파쇄도를 향상시키기 위한 비폭성 파쇄제 및 천공 홀의 효과적인 배치에 대하여 고찰하였다.
광센서 조광제어시스템은 주광을 이용하여 인공조명을 제어하는 대표적인 조명제어시스템이다. 그러나 실내에 설치된 고정된 쉐이딩시스템으로 인해 주광유입을 차단함으로써 광센서 조광제어시스템의 현장 적용성은 낮다. 광센서 조광제어시스템의 적용성 및 정확성의 향상을 위해 자동 롤러쉐이딩 시스템과의 통합은 필수적이다. 따라서 본 연구는 롤러쉐이드의 높이에 따른 주광유입분포의 특성을 분석하기 위하여 Mock-up(1/2스케일) 테스트를 시행하였다. Mock-up은 롤러쉐이드가 설치된 2개의 실과 쉐이딩시스템이 없는 1개의 실로 구성되었다. 롤러쉐이드가 설치된 2개의 실 중 1개소는 롤러쉐이드의 높이를 최하단으로 고정하였고, 다른 1개의 실은 태양의 일영각을 기준으로 직사일광의 실내유입깊이를 정하여 산출된 롤러쉐이드의 높이로 제어하였다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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