본 연구의 목적은 그간 교통안전 정책에서 간과되어온 어린이 보행자 횡단행태에 대한 분석을 통해 향후 어린이 교통안전 정책을 개선하기 위한 기초자료를 제공함에 있다. 어린이 횡단행태 분석은 물리적 형태와 사고발생빈도가 상이한 어린이 보호구역에서의 횡단행태 및 패턴의 차이를 비교하는 부분에 초점을 두고 이루어졌다. 자료는 경기도 7개 초등학교 비신호 횡단보도를 대상으로 현장관찰과 비디오 녹화를 통해 수집하였으며, 통계분석, CHAID 알고리즘 분석, 통행 패턴비교를 실시하였다. 분석결과, 사고발생 빈도와 유의한 관계가 있는 횡단특성은 대기유무, 주의유무, 특이행동 유무 순으로 나타났다. 구체적으로 사고발생빈도가 낮은 지점에서 대기후 횡단하는 비율이 69.1%인 반면, 사고다발지점에서 대기를 하지 않고 횡단하는 경우가 83.6%로 상이함을 확인하였다. 횡단 전 대기 및 주의 정도는 횡단 시작부 보도폭이 넓고 학교 출구에서 횡단보도까지 거리가 일정규모 이상일 때 높게 나타났다. 한편, 횡단패턴과 사고발생빈도의 관계성은 뚜렷하게 나타나지 않았다. 향후 어린이 보호구역의 안전성 개선을 위해서는 대기 후 통행이 이루어질 수 있도록 각 보호구역에서의 어린이 횡단특성에 기반한 차별화된 맞춤형 접근이 긴요할 것으로 판단된다.
국내에서는 근래에 들어, 다양한 지반조건 및 현장여건을 지닌 지하굴착 및 사면보강 등의 현장에 쏘일네일링 공법의 적용이 점차 확대되어 왔다. 또한 쏘일네일링 공법의 설계는 일반적으로, 한계평형적 해석방법에 의거해 보강토체의 활동에 대한 소요안전율을 만족하는 단면을 우선 결정한 다음, 수치해석 프로그램을 이용하여 이 단면 전면벽체에서 예상되는 최대변위를 추가로 확인하는 비교적 단순화된 과정을 통해 이루어져 왔다. 그러나 쏘일네일링 공법의 경우 관련 설계변수가 비교적 다양한 특징을 지니고 있으며, 따라서 이와 같은 설계변수들 사이의 상호 연관성을 고려하는 보다 합리적인 설계법 제시 차원의 노력이 지속적으로 요구되는 실정이다. 이외에도 원지반 흙의 비등방성, 채취시료의 교란 정도 및 측정상의 오차 등 설계에 적용되는 각종변수가 지니고 있는 불확실성 등을 감안할 때, 현재 시점에서는, 축적된 다양한 현장의 계측자료를 수집하여 관련 설계변수 사이의 상호 연관성을 체계적으로 분석하려는 노력과 더불어 신뢰성 있는 효율적인 기법을 이용하여 경제성이 강조되는 최적화 설계 차원의 노력도 요구되는 시점으로 판단된다. 이와 같은 목적의 일환으로, 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 쏘일네일링 굴착벽체 시스템의 시공비용 최소화를 위한 최적설계기법을 제시하였으며, 또한 제시된 최적설계기법의 전제조건중의 하나로 고려되는 숏크리트 전면벽체의 발생변위를 합리적으로 예측하기 위해 인공신경망 이론을 도입하였다. 다양한 비교.분석과 더불어, 최종적으로는 제시된 쏘일네일링 굴착벽체 시스템 최적화 기법의 적합성 여부를 종합적으로 확인하기 위해, 실제 시공이 이루어진 현장의 설계단면과 제시기법에 의거해 최적화된 설계단면을 서로 비교.분석하였다.칠음 정도의 정량화 작업을 연구한 것이다.M SDS와 117mM $SOFTANOL\circledR-90$의 Log $K_m$은 각각 2.95-3.76, 2.95-3.49의 값을 나타내었다. 또한 SDS와 $SOFTANOL\circledR-90$의 경우 Log $K_m과\; Log\; K_{ow}$는 선형적인 관계를 보였다. 계면활성제 용액에서 BTEX의 분배 개념은 지반내 포집되어 있는 소수성 유기 오염물의 제거를 통한 지반복원과 효율성 평가에 중요한 역할을 할 것이다.largely ignored since the introduction of western medical science, and was considered something used only by the aged or the uneducated. Moreover, Health concerned practices and customary traditional therapy have been discarded in the clinical medicine as "unscientific" or "unsystematic". As described above, it is true that Korean nursing has developed in the quantitative aspect only adhering to western nursing intervention. Now it is the time to stop to hold ourself and to look back our past. To find and develop the originality of Korean nursing to
산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다. 복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.
본 연구에서는 FRP Rebar로 보강된 철근콘크리트 보의 휨성능을 평가할 수 있는 모형을 개발하기 위하여 인공신경망 중 다층인식자 모형을 사용하였다. 인공신경망 모형에 사용될 학습자료들은 기존 연구자료들의 데이터를 이용하였다. 입력층의 독립변수는 휨성능에 주요 요소인 폭, 유효깊이, 압축강도, FRP 보강비, FRP 균형철근비을 사용하였다. 출력층 종속변수는 실험에서 측정된 모멘트 성능을 사용하였다. 개발된 인공신경망 모형은 GFRP, CFRP, AFRP Rebar 적용이 모두 가능하며, 모형의 검증은 다른 선행 연구자들이 수행한 자료를 이용하였다. 인공신경망 모형 추정결과 ANN(0.05) 모형의 경우에 비교적 정확한 휨성능 추정값을 나타낸 반면, ANN(0.1) 모형에서는 다소 오차가 발생하였다. 인공신경망 모형의 검증결과 주어진 실험 데이터 값과 비교적 일치하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 휨성능 평가 변수에 대한 민감도 분석결과 유효깊이의 영향이 가장 크고 FRP 철근비, FRP 균형철근비, 압축강도, 폭으로 분석되었다.
Purpose : The purpose of this study was to analyze the coordination of the trunk tilting angle and bilateral lower limbs according to the stirrups length during trot in equestrian. Methods : Participants selected as subject were consisted of adult male(n=7, mean age: $45.00{\pm}3.78yrs$, mean height: $172.50{\pm}2.44cm$, mean body mass: $76.95{\pm}4.40kg$, mean, mean leg length: $97.30{\pm}2.60cm$). They were divided into 3-types of stirrups lengths(67 cm, 72 cm, 77 cm) during trot. The variables analyzed were consisted of the trunk front-rear angle, lower limb joint(Right Left hip, knee, ankle), overall movement index(OMI) of the lower limbs(thigh, shank, foot) and asymmetry index(AI%) during trot. Results : The average angle in hip and knee joint showed more extended posture according to the increase of stirrups lengths and ankle angle showed more plantarflexion posture according to increase of stirrups length during 1 stride in trot. Also, average angle showed more extended posture in right hip and ankle joint than that of left. The angle of knee joint didn't show significant difference statistically between right and left. Also asymmetric index in average angle of hip, knee and ankle joint didn't show significant difference statistically in between lower limbs, but hip joint showed higher asymmetric index in stirrup length of 77 cm and ankle joint showed higher asymmetric index in stirrup length of 67 cm than that of the others respectively. The FR angle in trunk of horse-rider showed relative backward leaning motions at stirrup length of 67 cm and 77 cm than that of stirrup length of 72 cm during stance and swing phase. OMI in thigh, shank, and foot limbs didn't show significant difference statistically according to the stirrups length of right and left lower limbs, but left lower limbs showed higher index than that of right lower limb. Stirrup length of 72 cm in shank and foot limbs showed higher index than that of stirrup length of 67 cm and 77 cm. But stirrup length of 72 cm showed higher asymmetric index than that of stirrups length of 67 cm and 77 cm. Conclusions : When considering the above, 72 cm(ratio of lower limb 74.04%) stirrup lengths could be useful in posture correction and stabilization than 67cm(ratio of lower limb 68.69%) and 77 cm(ratio of lower limb 79.18%) stirrup lengths during trot in horse back riding.
T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.
직류전동기는 속도제어가 간단하고, 출력 토크특성이 우수한 장점으로 윈치나 카고 펌프 모터 등으로 선박에서 많이 사용되었으며, 전기추진선박이 도입된 초기에는 선박용 추진전동기로도 적용되었다. 하지만 브러시와 정류기와 같은 기계적 정류장치의 단점으로 인해 최근에는 직류전동기와 전기적인 특성은 매우 유사하지만 기계적인 정류장치를 설치하지 않고 반도체 소자를 이용한 전자적인 정류장치를 사용하는 브러시리스 직류전동기의 사용이 증가하고 있다. 기존의 브러시리스 직류전동기를 구동하기 위한 인버터 시스템은 2상여자방식을 사용하므로 역기전력파형이 사다리꼴모양으로 되며, 이로인해 전류가 흐르는 권선이 바뀌는 상전류 전환 구간에서 고조파와 토크리플이 발생하게 된다. 이러한 고조파와 토크리플을 저감하기 위한 다양한 방안이 연구되어 발표되었으며, 본 연구에서는 전력분석프로그램을 이용하여 브러시리스 직류전동기의 구동회로에 비례적분 속도전류제어기 알고리즘을 구현한 Cascaded H-Bridge 멀티레벨 인버터를 적용하였다. 모델링한 브러시리스 직류전동기의 시뮬레이션을 통해 제안하는 전동기의 구동방식을 적용하는 경우에 기존의 구동방식에 비해 전동기 입력측 전압파형 개선과 고조파 및 토크리플이 현저히 저감되는 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 X밴드 위성통신을 위해 권고되는 4D-8PSK-TCM(Four Dimensional 8-ary Phase Shift Keying Trellis Coded Modulation) 시스템을 비선형 HPA(High Power Amplifier)와 전치왜곡기를 고려하여 설계하고, 스펙트럼, BER(Bit Error Rate) 성능을 평가 및 분석한다. 위성통신에서는 한정적인 전력으로 인해 전력을 가장 많이 소모하는 HPA의 동작점을 결정하는 비선형 특성 분석이 매우 중요하다. 본 논문에서는 2, 2.25 bits/channel-symbol의 효율을 갖는 4D-8PSK-TCM 시스템을 설계하였다. 시뮬레이션 결과로, 낮은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 특성과, 스펙트럼의 점유 대역폭을 기준으로 SRRC(Square Root Raised Cosine) 필터의 Roll-off 값은 0.35가 효율적이며, 전치왜곡기를 사용하지 않을 경우 HPA에서 약 15~20 dB의 OBO(Output Back-Off)가 요구되며, 전치왜곡기를 사용할 경우 약 1 dB 내외의 OBO가 요구됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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