본 연구에서는 교량 구조물-궤도 종방향 상호작용, 교량 구조물-차량 상호작용을 고려한 신뢰성 최적설계 방법을 제안하고, 알고리즘의 개발을 통하여 본 연구에서 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 구조해석 프로그램은 ABAQUS를 사용하였으며, 최적화 방법은 Automated Design Synthesis(ADS)에서 신뢰성면에서 우수한 ALM-BFGS방법을 사용하였다. 일반적으로 ALM-BFGS방법은 최적해 방향을 탐색하는데 있어 1방향 탐색을 하지 않으며 Push-Off Factor 값이 보통 0.1~0.2에서 대부분 수렴하나 본 연구에서는 'Heuristic Decision Method' 의하여 결정된 Push-Off Factor 값이 90일 때 1방향 탐색인 Golden Section Method의 적용이 필요하였으며, 알고리즘이 잘 수렴함을 확인하였다. 구조물-궤도 종방향 상호작용, 구조물-차량의 상호작용에 의한 응답을 제약조건으로 설정하여 단면 설계시 반영될 수 있도록 하였다. 본 연구는 구조물-궤도 종방향 상호작용 및 구조물-차량 상호작용을 고려한 설계기법에 대한 효율성 및 경제성을 증명하기 위하여 5${\times}$(1@50m) 2주형 강합성 거더교에 대한 최적설계를 수행하였으며, 본 연구에서 제안하는 상호작용을 고려하는 설계기법이 기존의 상호작용을 고려하지 않은 설계방법보다 경제적이며 효율적임을 확인하였다.
PURPOSES : This study prioritizes potential technology for establishing a safe work zone environment on roadways. We consider almost all conceivable technologies that enable mitigation of unexpected accidents for both road workers and drivers. METHODS : This study suggests a methodology to set the priority of potential technology for establishing a safe work zone environment by using the analytical hierarchy process (AHP). For this purpose, the AHP structure was first developed. Thereafter, a web-based survey was conducted to collect experts' opinions. Based on the survey results, weights associated with the relevant criteria of the developed structure were estimated. With the consistency index (CI) and consistency ratio (CR), we verified the estimated weights. In addition, a sensitivity analysis was performed to confirm whether the estimated weights were reliable. We finally proposed the priority for potential technology for establishing a safe work zone environment on roadways. RESULTS : In the first level, safety technology has the highest priority, and real-time information delivery for work zone, hazard warning for drivers, and temporal automated operation for traffic facilities were selected in the second level of hierarchy. CONCLUSIONS : The results imply that establishing the priority will be useful to establish a future road map for improving the work environment for road workers and drivers by employing appropriate protection facilities and developing safety systems.
V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.
The research on chromosomes is very significant in cytogenetics since genes of the chromosomes control revelation of the inheritance plasma. The human chromosome analysis is widely used to study leukemia, malignancy, radiation hazard, and mutagen dosimetry as well as various congenital anomalies such as Down's, Klinefelter's, Edward's, and Patau's syndrome. The framing and analysis of the chromosome karyogram, which requires specific cytogenetic knowledge is most important in this field. Many researches on automated chromosome karyotype analysis methods have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room to improve the accuracy of chromosome classification and to reduce the processing time in real clinic environments. In this paper, we proposed a hierarchical artificial neural network(HANN) to classify the chromosome karyotype. We extracted three or four chromosome morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, relative area ratio, and chromosome length by preprocessing from ten human chromosome images. The feature parameters of five human chromosome images were used to learn HANN and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more than that of the other researchers using less feature parameters.
Byunggeon Park;Jongmin Park;Jae-Kwang Lim;Kyung Min Shin;Jaehee Lee;Hyewon Seo;Yong Hoon Lee;Jun Heo;Won Kee, Lee;Jin Young Kim;Ki Beom Kim;Sungjun Moon;Sooyoung, Choi
Korean Journal of Radiology
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제21권11호
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pp.1256-1264
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2020
Objective: Lung segmentation using volumetric quantitative computed tomography (CT) analysis may help predict outcomes of patients with coronavirus disease (COVID-19). The aim of this study was to investigate the relationship between CT volumetric quantitative analysis and prognosis in patients with COVID-19. Materials and Methods: CT images from patients diagnosed with COVID-19 from February 18 to April 15, 2020 were retrospectively analyzed. CT with a negative finding, failure of quantitative analysis, or poor image quality was excluded. CT volumetric quantitative analysis was performed by automated volumetric methods. Patients were stratified into two risk groups according to CURB-65: mild (score of 0-1) and severe (2-5) pneumonia. Outcomes were evaluated according to the critical event-free survival (CEFS). The critical events were defined as mechanical ventilator care, ICU admission, or death. Multivariable Cox proportional hazards analyses were used to evaluate the relationship between the variables and prognosis. Results: Eighty-two patients (mean age, 63.1 ± 14.5 years; 42 females) were included. In the total cohort, male sex (hazard ratio [HR], 9.264; 95% confidence interval [CI], 2.021-42.457; p = 0.004), C-reactive protein (CRP) (HR, 1.080 per mg/dL; 95% CI, 1.010-1.156; p = 0.025), and COVID-affected lung proportion (CALP) (HR, 1.067 per percentage; 95% CI, 1.033-1.101; p < 0.001) were significantly associated with CEFS. CRP (HR, 1.164 per mg/dL; 95% CI, 1.006-1.347; p = 0.041) was independently associated with CEFS in the mild pneumonia group (n = 54). Normally aerated lung proportion (NALP) (HR, 0.872 per percentage; 95% CI, 0.794-0.957; p = 0.004) and NALP volume (NALPV) (HR, 1.002 per mL; 95% CI, 1.000-1.004; p = 0.019) were associated with a lower risk of critical events in the severe pneumonia group (n = 28). Conclusion: CRP in the mild pneumonia group; NALP and NALPV in the severe pneumonia group; and sex, CRP, and CALP in the total cohort were independently associated with CEFS in patients with COVID-19.
고장으로 인한 사고 등으로 막대한 피해를 초래할 수 있어 안전성이 중요시 되는 시스템을 안전중시 시스템이라고 한다. 시스템의 대형화, 복잡도 증가 및 무인화 운영 등으로 인해서 안전 위해 요소가 증가하고 있기 때문에 안전성 확보는 국방 및 다양한 산업분야에서 중요한 문제가 되었다. 이러한 이유로 미 국방부와 IEC 등 국제표준기구 등에서는 안전 관련 표준을 만들어서 안전성 확보의 강조 및 시스템 설계와 안전성 분석의 연계를 제시하고 있다. 또한 많은 연구들에서 안전성 분석 활동이 반영된 시스템 설계 프로세스, 방법론 및 도구가 개발되고 있다. 하지만 현재까지 제시된 시스템 설계와 안전성 분석의 통합 프로세스는 각 계층 수준에 존재하는 시스템 설계 정보를 어떻게 활용하는지 명확하게 제시하지 하지 못했다. 그 결과, 체계적인 방식으로 위험원을 식별하는데 어려움이 따르게 되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 각 계층 수준의 시스템 설계 정보를 기반으로 위험원을 식별하여 안전성을 향상 시키고, 여러 산업 분야에 적용 가능한 시스템 설계와 안전성 분석 활동의 통합 모델을 생성했다. 통합 모델이 체계적으로 안전성 분석을 수행할 수 있는 것을 보여주기 위해서 자동차 시스템을 대상으로 적용한 연구결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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