본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 시스템에서 획득된 영상으로부터 웨이브릿 변환과 자동적인 임계치 설정기법을 이용하여 미세 석회화 영역을 추출하였다. 디지털 X선 영상 장비는 임상 진단 분야에서는 필수적인 진단 장비이며, 흉부 촬영, 골절상 및 치아 교정 등의 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히 디지털 X선 유방 촬영술은 유방암 진단의 가장 좋은 방법으로 알려져 있으며 최근 국내에서 디지털 X선 기기를 개발하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 영상으로부터 초기 단계의 유방암 진단을 위해 필수적인 미세 석회화를 검출하는 알고리즘을 제안하여 이를 효과적으로 검출하였으며 진단 방사선학적 진단에 도움을 줄 수 있음을 보였다.
현대에 개발되는 시스팀은 고성능, 다기능이 요구되며 그 요구가 사용자 관점에서 볼 때 고신뢰성이 한층 요구 되어지고 있다. 연구 개발 단계의 초기 단계에서 설정된 품질 목표치, 즉 신뢰도(reliability), 가용도(availability), 정비도(mailtailability)를 기준으로 연구 개발 단계별로 품질 및 신뢰성 활동들이 구체화 된다. 특정 시스팀이 하나의 building block의 개념으로 구체화 되고 시스팀의 계층 구조를 물리적 구조로 분류되는 시스팀 설계 단계에서 시스팀 블록 단위의 신뢰도 배분(reliability allocation)이 이루어진다. 시스팀의 설계가 완료된 상태에서 상세 설계되어 제품이 실현되며, 시제품에 대한 신뢰도 예측(reliability prediction)업무가 착수된다. 시스팀의 품질목표치를 겨냥한 실질적인 품질 및 신뢰성 활동들이 신뢰도 배분치 및 시스팀 신뢰도 목표치로 bottom-up 방식으로 접근하게 됨에 따라, 본고에서는 시스팀의 품질 목표치를 달성하기 위해 가장 원천적으로 기본이 될 수 있는 전자부품의 품질 수준을 분석하고, 신뢰성 관련 제반 시험 기술을 분석 기술하고자 한다.
최근 기상이변에 따른 국지성 호우 등으로 인하여 지역별로 홍수량 차이가 많이 나고 있는 상황으로 유역내 중요시설물 및 인명의 보호를 위해서는 유역의 특성을 정확하게 반영한 홍수분석이 필수적인 실정이다. 유역 주요지점의 정확한 홍수량을 산정하기 위해서는 지역특성이 반영된 호우를 선정하고, 유출모의를 위한 유역특성이 잘 구현되어야 한다. 이를 위해서는 홍수량산정에 영향을 주는 매개변수의 정확한 산정이 필요하며 본 연구에서는 미공병단(US Army Corps)에서 개발하여 배포한 차세대 프로그램인 HEC-HMS(v3.3)를 이용하여 집중시간, 저류상수, Curved Number, 감수상수, 초기손실, 초기기저유량, Threshold 등 7가지 매개변수에 대한 최적화를 수행하였다. 종래에는 첨두홍수량을 중시하여 집중시간과 저류상수는 최적화하고 나머지 변수들은 실측치 및 계산값을 적용하였으나, 금번 연구에서는 첨두홍수량 및 총유출량 모두 관측값에 최대한 일치하도록 7가지 매개변수를 최적화하는 방안 및 최적화시 초기값 선정이 매개변수 최적화에 미치는 영향을 연구하였다. 매개변수 최적화 순서는 먼저 전체적인 평균유출량 또는 평균유출고가 실측치와 모의치 간에 일치하도록 CN, RC를 보정하고 다음 단계로 첨두발생시간이 일치하도록 Tc, K를 보정하고, 마지막으로 홍수 수문곡선의 형태를 결정하는 나머지 매개변수를 조정하여 전체적인 수문곡선의 형태와 첨두홍수량이 일치하도록 수행하였으며, Tc, K, CN 등의 중요 매개변수는 신뢰구간(계산치의 0.8${\sim}$1.2)을 설정하여 목적함수의 수렴을 유도하였다. 위를 이용하여 수렴된 매개변수들로 강우-유출 모의를 분석한 결과를 기존 홍수사상과 비교한 결과 상당히 근접한 결과를 도출할 수 있어, 매개변수는 7가지 모두에 대한 최적화를 가능한 것으로 연구되었으나 목적함수들의 수렴되는 과정에 대해서는 좀 더 심도있는 고찰이 필요할 것으로 판단된다.
자동차는 지난 한 세기의 짧은 역사를 가지고 현재에 이르기까지 급속한 발전을 이루어왔다. 초기의 기능은 단순히 운송수단과 부의 상징이었지만 최근에는 소비자의 감성과 문화적인 흐름을 반영하는 모습이다. 그리하여 소비자의 감성 분석이 자동차 내장의 가장 중요한 부분으로 여기게 되었다. 자동차에 대한 새로운 감성요구를 실현하기 위해서는 인체와 오랜 시간 접촉해 있는 시트 표피재의 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자동차 시트 표피재의 역학적 특성과 감성을 고려한 고급감을 예측하여 고감성 내장 표피재 개발에 기여하고자 한다. 감성용어는 Softness(유연한), Elasticity(탱글탱글한), Volume(풍성한), Stickiness(끈끈한)를 설정하였으며, 이와 대응하는 표피재의 역학적 특성 치를 측정하였다. 감성 평가에서는 현재까지 알려진 가장 확실하고 재현성 있는 측정법인 일대일 비교법을 통해 고급감에 대해 평가하였다. 이를 통하여 역학적 특성 치와 인간의 감성 평가 치와의 회귀 분석을 실시하여 평가 예측을 가능케 하였다. 즉, 자동차 표피재 중 피혁의 4 가지 물리량으로 인간의 감성인 표피재의 고급감을 예측하여 고감성 자동차 시트 표피재의 개발을 위한 평가 모델링을 구축하였다.
본 연구에서는 피스톤의 온도분포 및 열변형을 유한요소법에 의해 분석할 경 우 입력 데이타로 주어질 경계조건은 Li가 사용한 열저항 회로법을 근거로 하여 여기 에 경험치를 부여하는 방법으로 초기 설정치를 구하고, 또 전해질 탱크 상사법에 의한 실험적인 방법으로 결과를 구하여서 두 결과를 비교 검토하고자 한다.
본 논문에서는 희망하는 빔포밍을 실현하기 위하여 LMS 알고리즘(반복법)을 이용하는 경우에 반복 계산과정에서 무게 분포를 조절하기 위한 기울기 벡터의 계산법(해석적인 방법, 중앙유한차분법)이 적응 빔포밍에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 임의로 설정한 빔폭을 갖는 준이상 빔과 회전 빔, 그리고 멀티 빔을 예로 하여 검토하였다. 수치 실험은 적응 빔포밍 시스템에 임의의 초기치와 시행착오를 거쳐서 설정한 적절한 값의 스텝 파라미터를 두 계산법에 동일하게 적용하고, 기울기 벡터의 계산을 위한 두 가지 방법을 이용하여 적응성과 오차를 평가하는 목적 함수의 수렴 특성 등을 비교하였다.
본 논문은 터널 유지관리계측의 압력 관리기준치 설정에 대한 연구로 계측 초기에 설정된 지하철계측 초기 관리기준치를 토대로 서울지하철 6,7,9호선 8개 대표단면의 터널 콘크리트라이닝의 토압과 간극수압에 대하여 약 5년에 걸친 계측 실적을 분석하고, 국외 계측관리기준을 비교하여 향후 터널 유지관리계측에 적용할 압력 계측관리기준치 설정에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과 향후에 터널에 적용할 유지관리계측의 압력 관리기준치는 국내적용 계측관리기준치와 국외적용 계측관리기준치 분석결과를 비교하여 안전단계는 허용압력의 60%, 주의단계는 허용압력의 80%, 정밀분석단계는 허용압력의 100%로 실무에서 쉽게 적용할 수 있는 절대치에 의한 계측관리방법을 제안하였다.
본 논문은 터널 유지관리계측의 응력 관리기준치 설정에 대한 연구로 계측 초기에 설정된 지하철계측 초기 관리기준치를 토대로 서울지하철 6,7,9호선 7개 대표단면의 콘크리트라이닝 응력, 콘크리트라이닝 철근응력, 콘크리트라이닝 내공변위에 대하여 약 5년에 걸친 계측 실적을 분석하고, 국외 계측관리기준을 비교하여 향후 터널 유지관리계측에 적용할 응력 계측관리기준치 설정에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과 향후에 터널에 적용할 유지관리계측의 응력 관리기준치는 국내적용 계측관리기준치와 국외적용 계측관리기준치 분석결과를 비교하여 안전단계는 허용응력의 60%, 주의단계는 허용응력의 80%, 정밀분석단계는 허용응력의 100%로 실무에서 쉽게 적용할 수 있는 절대치에 의한 계측관리방법을 제안하였다.
본 논문에서는 3차원 평직 복합재료의 3-방향 섬유다발의 굴곡각에 따른 다양한 모델링을 구축하고, 제시한 모델에 대하여 등가 물성치를 예측하였다. 3차원 평직복합재료의 단위셀을 정의하고 미시역학 계산결과인 섬유다발 물성치를 사용하여 섬유다발에 굴곡각에 따라 물성치가 변화하도록 요소 물성축을 설정 후 3차원 평직 복합재료의 중시해석을 수행하였다. 계산결과 등가물성치는 참고문헌에 제시된 해석 및 실험값을 비교하여 타당성을 확보하였으며 계산결과 3-방향 섬유다발 굴곡각이 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 또한 초기파손 강도와 파손순서에 대해서도 조사하였다.
4층구조의 다층퍼셉트론을 변형하여 3 종류의 다층회귀예측신경망을 구성하고, 예측차수, 두 은닉층의 뉴런개수, 연결세기의 초기치 및 전달함수 변화에 따른 각 망의 음성인식성능을 실험을 통해 각각 비교 분석한다. 실험결과에 의하면, 다층회귀신경망이 다층퍼셉트론에 비해 음성인식성능이 우수하다. 그리고 구조적으로는 상위은닉층의 출력을 하위은닉층으로 회귀할 때 인식성능이 가장 우수하며, 각 망 공히 상, 하위은닉층의 뉴런 10 혹은 15개, 예측차수 3 혹은 4차일 때 인식률이 양호하다. 학습시 연결세기의 초기치를 -0.5에서 0.5사이로 설정하고, 하위은닉층에서 단극성 시그모이드 전달함수를 사용할 때 인식성능이 더욱 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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