노출 암반과 시추 코어를 특성화하고, 터널, 공동 및 광산 갱도에서 지보 및 보강 대책을 추정하기 위해 RMR 및 Q 분류법이 기술자들에 의해 널리 사용되어왔다. 사면에서의 암반분류는 SMR이 많이 사용되었지만 Q-Slope가 2015년부터 사면에 도입되었다. 지난 10년간, Q-slope라 불리는 수정된 Q시스템이 노천광산의 벤치, 도로사면 사면에 적용하기 위해 많은 저자들에 의해 시험되었다. 이 시험들을 통하여 Q-slope 값과 장기 안정 및 무지보 사면 경사각 사이에 간단한 상관관계가 있음이 나타내어 왔다. 터널이나 지하공간에서 RMR과 Q를 병용하면서 비교를 통해 상호보완 해왔던 것과 마찬가지로 사면에서도 SMR과 병행하여 Q-Slope를 사용할 수 있을 것이다. 국내에서 발표사례가 없는 Q-Slope의 사용방법과 인도네시아 Pasir 노천석탄광의 적용 예를 소개하고자 한다.
Objective: The aim of this study was to develop an automated computer-aided diagnostic system for diagnosis of thyroid cancer pattern in fine needle aspiration cytology (FNAC) microscopic images with high degree of sensitivity and specificity using statistical texture features and a Support Vector Machine classifier (SVM). Materials and Methods: A training set of 40 benign and 40 malignant FNAC images and a testing set of 10 benign and 20 malignant FNAC images were used to perform the diagnosis of thyroid cancer. Initially, segmentation of region of interest (ROI) was performed by region-based morphology segmentation. The developed diagnostic system utilized statistical texture features derived from the segmented images using a Gabor filter bank at various wavelengths and angles. Finally, the SVM was used as a machine learning algorithm to identify benign and malignant states of thyroid nodules. Results: The SVMachieved a diagnostic accuracy of 96.7% with sensitivity and specificity of 95% and 100%, respectively, at a wavelength of 4 and an angle of 45. Conclusion: The results show that the diagnosis of thyroid cancer in FNAC images can be effectively performed using statistical texture information derived with Gabor filters in association with an SVM.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제10권2호
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pp.146-155
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1986
Until recently, the calculation of torsional vibration for the marine diesel engine shafting has been performed only for vibratory stresses of resonant points and vibratory stresses for other engine speeds are determined by the estimation. With the advent of energy-saving engines which have a long stroke and a small number of cylinders, the first major critical torsional vibration of the propulsion shaft appears ordinarily near the MCR speed of engine and the flank of its vibratory stress exceeds now and then the limit stress defined by the rules of Classification Society. In order to know the above condition in the design stage of propulsion shafting, it is necessary to calculate the forced torsional vibration with the damping of propulsion shafting for all orders and to synthesize its calculated results according to their phase angles. In this study, the forced torsional vibrations with the damping of propulsion shafting are calculated for several orders by mechanical impedance method, and their results are synthesized. A computer program for above calculations are developed and some test-runs of the developed program are performed for propulsion shaftings of actual ships. The results of calculations are compared with measured values and also with those of the modal analysis method. They show fairly good agreements and the developed program is checked up on its reliability.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.159-169
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1985
The calculation of torsional vibration for marine diesel engine propulsion shafting is normally carried out by equalizing exciting energy to damping energy, or using the dynamic magnifier. But, with these methods, the vibration amplitudes are calculated only for resonance points and vibration amplitudes of other running speeds of engine are determined by the estimation. Recently, many energy-saving ships have been built and on these ships, two-stroke, supercharged, super-long stroke diesel engines which have a small number of cylinders are usually installed. In these cases, the first order critical-torsional vibrations of these engine shaftings appear ordinarily near the MCR speed and the stress amplitudes of their vibration skirts exceed the limit stress defined by the rules of classification society. To predict the above condition in the design stage, the synthesized vibration amplitudes of all orders which are summed up according to their phase angles must be calculated from the drawings of propulsion shaft systems. In this study, a theoretical method to fulfill the above calculation is derived and a computer program is developed according to the derived method. And a shafting system of two-stroke, super-long stroke diesel engine which was installed in a bulk carrier is analyzed with this method. The measured values of this engine shafting are compared with those of calculated results and they show a fairly good agreement.
The safety of structure was evaluated by taking into consideration the complex marine environmental conditions of the Lattice boom crane, which is widely used in offshore plants due to less influence by wind. CFX analysis was carried out to take into account the influence of wind speed, and the result was applied as a boundary condition to perform static analysis according to the luffing angles of $28^{\circ}$, $61^{\circ}$, and $80^{\circ}$ in the on board and off board, respectively. In addition, the Lattice Boom Crane is large slender structure, and the possibility of buckling is interpreted under three conditions where the biggest stress occurs. All conditions satisfied the safety requirements of the Classification Regulations. Also, as a result of the buckling analysis, the load less than the critical load was applied so buckling does not occur.
This study classified the lower body types of female adults aged 18 to 69. The lower body was divided into front, lateral front, and lateral back. In order to understand the shape and somatotype of each segment, 592 people were analyzed based on girth, height, length, depth, width, angle and cross section distance for each segment. For data analysis, SPSS 18.0 was performed for descriptive statics, principal component analysis, K-means cluster analysis, ANOVA, and Duncan's test (as verification). Factor analysis was performed based on index values, calculation values, angles, and cross section distances. The measured items resulted in a.) 16 items were extracted to 5 factors in the case of the front factor (FF) of the lower body, and b.) 24 items were extracted to 6 factors in the case of lateral front factor (LFF) and lateral back factor (LBF). Each factor was put through K-means cluster analysis, classifying the lower bodies into one of four types of based on the front type (FT), the lateral front type (LFT), and the lateral back type (LBT) respectively. This study proposed an understanding of various lower body shapes by segmenting and classifying the lower body shapes for each type.
The critical point in this research is that the research on the phenomenon "teaching geography" should include how various elements consisting of the phenomenon are interrelated with each other in diverse angles, not deal with only teaching methods. This research focused on the relationships of the three components of teaching geography : contents of geography subject matter; learner; and scaffolding. Firstly, the characteristics of contents of geography subject matter were analyzed. Geographical knowledge was classified into four categories based on the way of perception. And then the selected geographic contents for this study were done didactic transposition into materials for geography education. These can be presented in a specific classification system from a context of geography education. Secondly, four categories of learning styles were divided by the way learners perceive and process information : Diverger; Assimilator; Converger; Accommodator. Each was connected with learner′s preferred contents of geography subject matter. The correlation between divergers and typical CulturalㆍHistorical Geography and Environmental Geography was high. So was between assimilators and typical Physical Geography and UrbanㆍEconomic Geography. Learners of Converger style tend to prefer GIS and Cartography. Finally, Regional Development and Regional Environmental Problems were highly correlated with accommodators.
Burr makes troubles on manufacturing process due to deburring cost, quality of products and productivity. This paper described the results of experimental study on the influence of the cutting parameters on the formation of exit burrs in face milling. Using the results of experimental study, burr types are classified and data bases are developed to predict burr formation result. From the CAD file for work geometry and the NC data for tool path, the exit angles are calculated at every edges. This program predicts the burr geometry at exit edges using the prediction algorithm and data bases which are developed experimentally. Simulation results on deformation strain and temperature are also available in specific 2-dimensional cutting conditions. Also algorithm which can determine the exit angle is proposed.
본 연구는 2011년 1월부터 전국의 각급학교에서 사용되고 있는 기록관리기준표를 대상으로 각 단위과제에 책정된 보존기간의 적합성여부를 분석하였다. 기록물분류기준표에서 기록물 철단위로 책정되었던 보존기간은 기록관리기준표 도입 이후 단위과제 단위로 보존기간이 재 책정되었다. 그러나 재 책정된 학교기록물의 보존기간은 기록물관리법에서 공공기관을 대상으로 규정하고 있는 7개의 보존기간을 그대로 적용하고 있다. 따라서, 학교기록물의 단위과제에 책정된 보존기간에 대하여 법령 및 지침, 설문결과, 해외사례 측면에서 다각도로 적합성여부를 분석하였다.
Coal and Natural gas are two biggest contributors to a generation of energy throughout the world. Most of these resources create environmental pollution while making energy affecting the natural habitat. Many approaches have been proposed as alternatives to these sources. One of the leading alternatives is Solar Energy which is usually harnessed using solar farms. In artificial intelligence, the most researched area in recent times is machine learning. With machine learning, many tasks which were previously thought to be only humanly doable are done by machine. Neural networks have two major subtypes i.e. Convolutional neural networks (CNN) which are used primarily for classification and Recurrent neural networks which are utilized for time-series predictions. In this paper, we predict energy generated by solar fields and optimal angles for solar panels in these farms for the upcoming seven days using environmental and historical data. We experiment with multiple configurations of RNN using Vanilla and LSTM (Long Short-Term Memory) RNN. We are able to achieve RSME of 0.20739 using LSTMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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