포배의 착상은 구조 및 기능적으로 준비된 자궁내막의 체계적 반응에 의하여 진행되는데, 자궁 내막에서 엄격히 통제된 급격한 세포의 증식과 분화가 진행된다. 구강 상피세포암의 억제자로 알려진 Doc-1이 자궁에서 스테로이드 호르몬에 의하여 발현되며 세포 증식을 조절할 것으로 추정되어 왔으나, 그 정확한 발현 변화에 대한 이해가 불충분하였다. 따라서 본 연구에서는 체외에서 탈락막 반응 모델 확립을 통하여 세포의 증식과 분화 진행과정에서 Doc-1의 발현 조절기작을 알아보고자 하였다. 생쥐 자궁내막을 이용한 탈락막 반응은 기질세포를 순수하게 분리하여 배양하면서 프로게스테론과 에스트로겐을 함유한 유도 배양액으로 유도하였다. 탈락막 유도 과정에서 배양 24시간까지 세포의 증식이 유의하게 증가하였고 그 후에는 감소하였다. 한편, 탈락막 세포로의 분화는 분화 유도 48시간에 거의 모든 세포에서 진행되었다. 또한 Doc-1 단백질의 발현이 분화 유도 시간과 비례적으로 증가하였고 탈락막 세포에 위치하였다. 이러한 결과를 바탕으로 착상이 진행되는 자궁내막에서 Doc-1의 발현이 스테로이드 호르몬과 탈락막 분화와 연계되어 조절되고, Doc-1 단백질이 탈락막 세포의 세포분열 억제를 유도하는 것을 제안할 수 있다.
보도는 보행자의 안전하고 쾌적한 통행을 목표로 하는 시설로, 다양한 재질의 블럭으로 포장되어 있다. 현재 우리나라는 보도 포장상태에 대한 정량적인 조사 방법이 부재하여 효율적인 조사 방법의 개발이 필요한 실정이다. 최근 드론은 다양한 분야에서 효율적인 조사 도구로 활용되고 있으나, 보도의 포장상태를 조사한 사례는 제한적인 실정이다. 본 연구는 드론을 이용한 보도블럭 파손 탐지 방법 개발을 위한 초기 연구로써 보도블럭의 탈락에 국한하여 탐지 가능성을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 보도블럭을 인위적으로 제거하여 탈락을 상황을 모의하였고, 드론을 이용하여 0.7 cm 해상도의 영상을 촬영하였다. 영상 전처리를 통해 획득된 포인트 클라우드 자료의 특성으로 보도블럭 탈락 부위에서 포인트들이 갖는 표고의 분산이 높게 나타났다. 이러한 특성을 이용하여 보도 영역에 해당하는 격자에 포함되는 포인트들의 표고에 대한 분산에 4가지 임계치를 적용하여 보도블럭 탈락 부위를 탐지하는 실험을 진행하였다. 그 결과 정탐지율 70-80 %, 누락오차 20-30 %, 추가오차 2 % 이하의 탐지정확도를 획득하여 보도블럭 탈락의 탐지 가능성이 높은 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 제한적인 환경에서 모의된 보도블럭 탈락을 대상으로 하였으므로 향후 실제 환경을 고려한 추가 연구를 통해 효율적이고 정량적인 보도블럭 파손 탐지 방법이 개발될 수 있을 것으로 기대된다.
한 제품을 만들어 시장에 내놓는 데 걸리는 시간이 짧아짐에 따라 고속 고장 진단의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 고속 고장 진단을 위하여 정렬된 고장 후보 목록과 정렬된 테스트 패턴을 사용하여 고장 점수를 기준으로 고장 탈락을 시키는 방법을 제안한다. 제안하는 고장 탈락 방법은 고장 시뮬레이션과 매칭 알고리듬을 기반으로 하는 모든 고장 진단에 적용할 수 있다. 완전 주사 ISCAS 89 벤치마크 회로를 이용한 실험 결과는 정렬된 고장 후보 목록 및 정렬된 테스트 패턴을 적용한 고장 탈락 방법의 효율성을 보여준다.
본 연구의 목적은 북한이탈 청소년의 학교중도탈락의 영향요인과 그 영향의 정도를 밝히고, 결과를 근거로 사회복지실천 개입전략과 정책적 제안을 마련하는 것이다. 성별, 학업성취역량 인식, 자아존중감, 학교 문화적응스트레스와 같은 개인내적 특성이 학교중도탈락의 주요 영향요인이며, 부모 양육의 질, 또래애착, 가족의 경제수준, 정착기간 등의 환경적 요인들은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론에서 본 연구가 갖는 이론적 기여, 실천 정책적 함의에 대하여 논의하였다.
본 논문은 능동적인 큐 관리를 이용한 새로운 패킷 탈락 알고리즘에 대해 연구이다. 능동적인 큐 관리 기법은 기존의 Drop Tail과 다른데, Drop Toil은 버퍼 오버플로우가 발생하면 패킷 탈락되는 반면, 능동적인 큐 관리 기법인 RED는 폭주가 발생하기 전에 패킷이 탈락된다는 것이다. 그러나 능동적인 큐 관리 기법은 버퍼 크기가 충분히 크지 않을 때 높은 패킷 손실률을 초래한다. 폭주를 탐지하고 무작위로 선택된 연결에 이를 통보함에 의한 글로벌 동기화와 공정성 문제를 야기하며, 최적의 평균 큐 길이를 찾기 위해서는 네트워크 트래픽 특성이 미리 알려져야 한다는 커다란 문제가 있다. 본 논문에서는 폭주제어를 위한 새로운 큐 관리 기법 기반의 효율적인 패킷 탈락 기법을 제안한다. 제안된 기법은 플로우별 도착률과 추정된 공정한 대역을 사용한다. 이를 이용하여 플로우 도착률과 링크 대역을 계산하기 위한 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 패킷 손실을 가져오는 패킷에 의한 큐 길이의 급속한 진동을 초래하지 않기 때문에 네트워크 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 연구는 대학생의 중도탈락 패턴을 식별하는 효과적인 자동 분류 기법을 제안하고, 이를 바탕으로 중도탈락을 예방하기 위한 지능형 추천 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 1) 실제 대학생의 재학/제적 데이터를 기반으로 기계 학습의 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 처리 방안을 제안하고, 2) 5종의 기계학습 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 실시하였다. 3) 실험 결과, 제안 기법이 베이스라인에 비해 모든 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주었다. 제적생의 식별 정확률(precision)은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 사용할 때 최대 95.6%, 제적생의 재현율(recall)은 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 사용할 때 최대 80.0%로 측정되었다. 4) 마지막으로, 실험 결과를 바탕으로 중도탈락 가능성이 높은 학생을 우선 상담하는 추천 시스템의 활용 방안을 제시하였다. 교육 현안 문제를 해결하기 위해 IT 분야의 기술을 활용하는 융합 연구를 통해 합리적인 의사결정을 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 지속적인 연구를 통해 다양한 인공지능 기술을 적용하고자 한다.
학생들의 중도 탈락은 대학의 재정적 손실 뿐 아니라, 학생 개개인 및 사회적으로도 부정적인 영향을 끼친다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 이용하여 대학생들의 중도 탈락 여부를 예측하고자 하는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대학생들의 중도 탈락 여부를 예측하기 위해 DNN(Deep Neural Network)과 LGBM(Light Gradient Boosting Machine)을 이용한 모델을 구현하고 성능을 비교하였다. 학습 데이터로는 서울 소재 중소규모 4년제 대학인 A 대학의 20,050명의 학생을 대상으로 수집된 학적 및 성적 데이터를 학습에 이용하였다. 원본 데이터의 140여개의 속성 중 중도 탈락 여부를 나타내는 속성과의 상관계수가 0.1 이상인 속성들만 추출하여 학습하였다. 두 모델의 성능 실험 결과, DNN과 LGBM의 F1-스코어는 0.798과 0.826이었으며, LGBM이 DNN에 비해 2.5% 나은 예측 성능을 보였다.
본 연구는 탄소섬유판으로 보강된 철근콘크리트 부재의 휨 거동특성 및 파괴양상을 규명하고 또한 탄소섬유판 부착탈락 거동을 규명함에 그 목적이 있다. 이를 위하여 탄소섬유판의 형상, 섬유판 부착길이, 부착면적 등의 다양한 변수를 포함하는 실험연구가 수행되었으며, 초기 부착균열이 발생되는 부착탈락 기구를 규명 하였다. 본 실험결과 탄소섬유판으로 보강된 철근콘크리트 부재의 휨 강성은 보강되지 않은 보에 비해 현저하게 개선되며 최대 극한강도 증진율은 120% 이상인 것으로 나타났다. 또한 탄소섬유판 탈락 시 측정된 탄소섬유판의 인장변형율은 탄소섬유판의 극한 변형율의 36%에 해당되는 것으로 나타났으며, 탄소섬유판의 부착길이가 충분 할수록 보는 휨 균열로 야기되는 탄소섬유판의 계면 부착탈락으로 파괴됨을 알 수 있었다. 탄소섬유판의 계면부착탈락은 휨을 받는 구역에서 시작되어 보의 양 끝단으로 급격하게 전파되는 취성적인 파괴를 유도하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 탄소섬유판의 유효응력에 근거하여 탄소섬유판으로 보강된 철근콘크리트 부재의 휨 강성을 계산하였으며, 이는 실험결과와 잘 일치하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 WT(Wavelet Transform)와 SVD(Singular Value Decomposition)기법을 결합한 WSVD(Wavelet Singular Value Decomposition)를 사용하여, 송전계통에서 부하 탈락 시 나타나는 특성 및 외란검출의 유효성을 분석하였다. WSVD 방식을 이용한 외란검출을 모의하기 위해 EMTP-RV를 이용하여 부산 및 경남 일부지역 345kV급 송전계통을 모델링하였고, 이 계통에서 부하 탈락을 모의하였다. WSVD의 계산은 MATLAB을 통해 수행하였으며, 이 결과를 바탕으로 전력계통에서 부하 탈략량의 변화에 따른 특징을 분석하였다
섬유강화폴리머(FRP) 보강 철근콘크리트(RC) 구조물은 보강효과가 충분히 발휘되기 전에 보강재의 탈락으로 보강효과의 상실 및 구조부재의 갑작스러운 파괴를 야기할 수 있다. 현재 FRP 보강보의 박리파괴강도는 설계지침에서 제시된 보강재의 탈락변형률에 근거하여 무보강 RC보와 동일한 강도해석법을 적용하고 있다. 그러나, 각 설계지침에 따라 FRP 보강재의 탈락변형률이 달리 제시되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 유리섬유강화폴리머(GFRP)로 보강된 RC보의 박리파괴 휨 강도 실험을 통해 각 설계기준에서 제시된 보강재 탈락변형률에 의한 박리파괴강도를 비교 평가하였다. 또한, 보강재 탈락에 의한 파괴는 콘크리트의 압축변형률이 극한변형률에 도달하기 전에 발생하므로, 본 연구에서는 재료의 비선형 응력분포를 고려한 해석을 수행하였다. 그리고, GFRP 보강 RC보의 설계 박리파괴강도 산정 시 강도설계법에 의해 산정된 무보강 RC보의 극한휨강도와 유사한 안전율을 나타낼 수 있는 강도식을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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