This study was carried out to predict the value of serum ${\beta}$ subunit of humans chorionic gonadotropin(${\beta}$- hCG) in early pregnancy viability. This was performed among 85 women in vitro fertilization and embryo transfer(IVF-ET). The serum ${\beta}$-hCG levels were established for 30 normal singleton pregnancies, 10 twin and triplet pregnancies, 10 preclinical abortions, 10 clinical abortions, 20 biochemical abortions and 5 ectopic pregnancies. In comparison to normal singleton pregnancies, multiple pregnancies showed higher ${\beta}$-hCG. But clinical abortions, preclinical abortions and ectopic pregnancies showed lower ${\beta}$-hCG levels than singleton pregnancies. In conclusion, if we predict the value of serum ${\beta}$-hCG of variable early pregnancies and analyze it, we could predict the dilution protocol. Also, it can be useful in other ways.
컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
컴퓨터 기반 교육의 잠재적인 이점은 개별화 교습이다. 결국 수준별 교육과정의 운영과 열린 교육의 실천을 위하여 어떻게 학습자 개개인에 대해서 신속하고 정확하게 평가할 수 있는가에 대한 문제가 제기된다. 본 연구에서는 평가를 위한 문항 수가 두드러지게 감소하면서 반면에 합격과 불합격 판정이 비교적 정확한 기존의 SPRT(Sequential Probability Ratio Testing) 판정 방법에 대한 문제점을 보완하여 보다 최적의 판정을 내릴 수 있는 방안을 시뮬레이션 연구를 통하여 제안한다. 이를 위하여 실제 측정에 의해서 얻어진 피험자 자료를 활용하여 SPRT판정의 정확도 검증을 위한 시뮬레이션과 최적의 SPRT판정을 위한 초기 설정치와 다단계 (Multilevel) SPRT 모형 및 판정 기준을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 타당성을 알아본다.
1960년대 Auto-Pilot 시스템이 대양을 항해하는 선박에 장착되면서 운항경제성 및 선원 승선감의 견지에서 Auto-Pilot시스템의 제어 알고리듬이 연구되기 시작하였다. 초기에는 PD제어로 시작하였으나 잦은 타동작으로 인한 기구 마모를 줄이기 위해 실제 선수각과 설정선수방위 차가 어느 상한치 이상에서만 타각을 조작하는 on-off 제어를 도입하였다. 본 논문에서는 Auto-Pilot 시스템의 제어 알고리듬에 optimal제어, adaptive제어 등을 적용하여 제어기법간의 비교를 cost function을 통하여 수행함으로써 Auto-Pilot 시스템에 대한 최적의 제어기법을 조사하였다. Adaptive 제어를 위한 선박 조종운동방정식의 parameterization 과정을 검토하였고 adaptive 알고리듬의 장점이 파라미터 추정이 잘못된 경우의 수치시뮬레이션 결과로부터 분명히 알 수 있었다.
시계열 확산 데이터를 활용하여 Bass 확산모형을 최소자승법(OLS)으로 추정하면, 초기에는 과다 추정하고 변곡점을 지나서는 수요를 낮게 추정하는 경향이 있다. 또한 확산모형에서 필요한 변수가 모형에서 빠짐으로 인해 발생하는 설정오류는 잔차의 자기상관을 발생시킬 수 있다. 자기상관이 오차항에 있을 경우, 추정된 모형의 모수들은 불편추정치이나 비효율적 추정치가 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하는 확산모형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 자기상관 오차항을 고려한 수정된 확산모형을 제안하였다. 모형의 검증을 위해 미국의 CT-스캐너와 우리나라의 FPD TV 판매량를 제안된 모형에 응용하였다. 분석결과, 제안된 모형이 기존 모형에 비해 적합도와 모형의 주요 추정 통계량에서 우수함을 보였다.
RPG게임에서의 캐릭터와 몬스터간의 전투는 RPG게임의 근간을 이루고 있는 게임플레이 과정이며 게이머가 느끼는 재미부분에 가장 크게 영향을 미치는 부분이다. MMORPG로의 발전은 기존의 RPG가 가지고 있었던 반복성을 탈피하여 지속적인 확장성과 게임플레이의 다변화를 통해서 게이머에게 다양한 재미를 제공하고 있으나 여전히 기본적인 캐릭터와 몬스터간의 전투를 통한 게임플레이 과정은 변함이 없이 중요하다. 본 논문에서는 게임구현 이전의 게임기획 초기단계에서 캐릭터와 몬스터간의 능력치 설정과 전투에 필요한 각종 공식을 대입해서 전투과정을 미리 테스트 해봄으로서 전투결과 및 전투에 소요되는 시간을 도출하는 시뮬레이터를 연구하였다. 이를 바탕으로 몬스터의 설정과 그에 따른 맵의 몬스터 구성을 통해 기획자가 의도하는 최적의 전투 플레이시간을 구성하는 테스터로 활용될 수 있을 것이다.
식품의 동결장치 설계 및 최적조작조건의 설정을 위해 필요한 식품중의 온도분포, 동결시간, 동결계면의 이동속도의 측정을 위하여 기존의 모델과 3단계동결 모델(3단계 수치계산모델)을 식품에 적용한 결과는 대략 다음과 같다. 1. Neumann왜와 체적변화를 고려한 Neumann해는 물의 경우 거의 일치하여 동결에 따른 체적팽창은 큰 영향이 없으며, 중간상을 고려한 Weiner때가 Neumann해보다 빠른 냉각속도를 나타내었다. 2. 체적팽창을 고려한 Neumann해를 물, 2% 한천겔, 20% 젤라틴 겔, 돈육에 적용시킨 결과, 결합수의 영향을 무시할 수 있는 물과 2% 한천겔에 잘 적용되었다. 또한, 잠열분산형 모델인 Weiner 해에는 결합수가 각각 16%, 23%로 그 값이 상대적으로 높은 젤라틴 20%겔과 돈육에 잘 적용되었으며, 돈육의 경우 중간상은 $0^{\circ}C$~-7$^{\circ}C$로 고려 할 때 실측치와 잘 일치하였다. 3. 3단계동결모델을 이용한 수치 해석해를 물과 20% 제라틴겔에 적용시킨 결과, Neumann해가 Weiner해보다 양호한 적용성을 보였다. 4. 이상과 같은 3단계동결모델에 의한 수치해는 수분의 존재상태 및 과냉각현상등의 문제를 포함한 식품의 동결현상을 기술하기에 그 범용성과 정도가 높은 모델임이 판명되어 금후에 상기 연구를 바탕으로 초기온도와 동결매체온도의 변화에 따른 빙결정의 크기 및 동결시간과 최대빙결정생성대 통과시간의 상관관계를 추정할 수 있다면 식품의 동결중 동결장치의 설계 및 최적조작조건의 설정이 가능하리라 사료된다.
본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 기법과 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 색조 도플러 초음파 영상에서 상완 동맥의 혈류를 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 상완 동맥의 혈류를 정확히 추출하기 위해 전처리 과정으로 색조 도플러 초음파 영상 이외의 환자 정보가 있는 영역을 제거한 후, ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 영상의 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 색 정보를 분석한 히스토그램을 이용하여 특징점의 개수를 계산하고 계산된 특징점의 개수를 FCM 알고리즘의 초기 클러스터의 개수로 설정한 후, 추출된 사다리꼴 형태의 영역에 적용하여 양자화 한다. 양자화된 영역 중에서 빨간색으로 분류된 영역을 고혈압 영역으로 추출한다. 제안된 추출 방법을 20개의 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 20개의 색조 도플러 초음파 영상에서 18개의 색조 도플러 초음파 영상이 정확히 추출되었다.
지난 몇 십년간 링크 단위의 교통자료를 이용한 동적OD 추정모델의 개발에 대한 연구가 다수 수행되어 왔다. 동적OD 추정모델의 한계점은 크게 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형을 이용함에 따라 사전에 OD가 요구되며, 이는 결국 동적 교통류 모듈과 동적OD 추정모듈간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 것이다. 둘째, 관측지점의 수가 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통자료의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하는 다수의 OD쌍이 존재하는 과소식별문제로 귀결되며, 이로 인하여 추정된 OD와 실제 OD간 오차가 불가피하게 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 기존의 Bi-level Problem을 해소하기 위해 VDS에서 수집되는 통행속도 및 점유율을 이용하여 동적 교통류를 구현하였으며, 동적OD 추정의 정확도를 제고하기 위해 VDS에서 수집되는 링크, 진출램프교통량의 관측치 및 일부 진출입램프에 설치된 AVI 자료를 복합적으로 이용한 동적OD 추정모델을 제안하였다. 칼만필터 알고리즘을 이용하여 사전에 설정된 iteration 동안 반복적으로 수행토록 하는 제안 모델은 진입램프에서 진출램프까지 소요되는 time-lag을 고려할 수 있으며 초기OD를 임의의 값으로 적용하는 경우에도 동적OD 추정의 정확도를 높일 수 있다. 서해안 고속도로를 대상으로 평가한 결과, VDS 자료만을 이용한 경우에 비해 더욱 좋은 결과를 보이는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 터널 붕괴붕락의 유형 중 국부 암괴하중에 의한 숏크리트 라이닝의 파괴특성을 유한요소 해석을 통해 고찰하였다. 우선, 기존 터널 라이닝 파괴특성을 보다 체계적으로 파악하기 위하여 암반과 숏크리트체 강성비와 부착강도의 특성에 변화를 주어 총 9가지의 조건을 설정하였다. 각 조건에 대한 블록낙하실험(falling block test)환경에서 수치해석을 수행하여 파괴양상을 고찰해 보고 기존의 이론적 파괴 메카니즘과 비교/평가하여 보았다. 결과적으로, 기존 문헌에서 언급된 4가지 파괴모드(점착파괴(adhesive failure), 직접전단파괴(direct shear failure), 휨인장파괴(flexural failure) 및 휨전단파괴(punching shear failure))가 모두 구현되긴 하였으나, 점착파괴는 항상 타 파괴유형과 동반되어 나타나며, 별도의 파괴유형으로 분류하는 것은 부적절하다고 판단되었다. 또한 기존 관련 연구에서는 터널공학의 주요개념인 아칭효과에 대해 고려치 않고 단순보 개념하에서 라이닝의 파괴특성을 고찰하였으며, 굴착에 의해 부가되는 라이닝의 초기 축력을 고려치 않고 있다. 이에 대해 터널특성에 부합된 경계조건들을 고려하여 신규 라이닝 파괴모드를 재 고찰하였으며, 곡률이 있는 터널 라이닝조건에서는 크게 두 가지 파괴유형으로 분류할 수 있는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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