본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.
본 논문에서는 사람의 인지특성을 기반으로 대조 민감도에 의해 나타나는 특성을 모델링 한 JND (Just Noticeable Difference) 모델을 비디오 코딩에 적용하여 압축률을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 양자화 단계에서 비가시 신호를 제한하여 주관적 화질을 유지하면서 비트율을 낮추는 방법으로, 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환된 잔차 신호들을 양자화 단계에서 입력으로 받아 신호제한 및 양자화를 수행한다. 양자화 단계에서 주파수 도메인의 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 기준 임계치를 구해 잔차 신호에서 비가시 신호를 제한하고 양자화를 수행한 후, 최적의 율-인지왜곡 비용을 갖는 양자화 계수를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 적용했으며, CTC (Common Test Condition)의 Random Access 모드에서 HM 16.0을 통해 압축된 영상 대비 평균 4.11%, BQTerrace 영상의 양자화 파라미터 22에서 최대 17.22%의 비트율 절감을 보였으며, Low Delay 모드에서 평균 7.16%, 최대 22.55%, All intra 모드에서 평균 13.41%, 최대 21.64%의 비트율 절감을 보였다. 5명의 평가자들의 주관적 화질 측정으로 평균 DMOS (Difference Mean Opinion Score) 값은 최대 약 0.36 최소 0 정도의 분포를 보였다.
모유대체지를 합성하기 위하여 palm stearin을 acetone fractionation으로 획득한 PPP rich fraction과 oleic ethyl ester를 기질로 사용하고, sn-1,3 위치 선택성을 가진 Lipozyme TLIM을 이용하여 에스테르 교환반응을 수행하였다. 반응 조건(반응 온도, 반응 시간, 기질의 비율)을 요인 변수로 하여 중심 합성 계획에 의한 반응표면분석을 이용하였고, 비 용매 계에서의 반응을 통해 sn-2 위치에 팔미트산의 함량이 높고, sn-1,3에 올레산의 함량이 높은 1,3-dioleoyl-2-palmitoyl glycerol(OPO) 합성 조건을 최적화 하였다. 모델에 의하여 구해진 최적화 조건은 반응온도=$55^{\circ}C$, 반응시간 =3시간, 기질비율=1:6이었고 이때 sn-2 위치의 팔미트산($Y_1$, %)의 함량은 70.70%이었고 sn-1,3 위치의 올레산($Y_2$, %) 함량은 69.58% 이었다. 최적조건에서 합성된 모유대체지를 silver ion HPLC분석 결과 SSS(5.22%), SSU(36.28%), SUU(12.94%), USU(31.24%), UUU(11.04%)로 나타났다. 한편, TAG(90.35 g/100 g), 1,3-DAG (5.66 g/100 g)와 1,2-DAG(4.00 g/100 g)로 구성되어 있었고, 1,3-DAG 가 1,2-DAG 보다 많이 생성되는 것으로 나타났다.
현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.
Camellia oil과 palmitic, 그리고 stearic ethyl ester를 기질로 하고 Lipozyme TLIM을 촉매로 이용하여 interesterification을 통한 POS를 많이 함유한 반응물을 합성하고자 하였다. 반응 조건(반응효소비율, 반응시간, 기질의 비율)을 독립변수로 하여 중심 합성 계획에 의한 반응 표면 분석을 통하여 POS의 함량은 높이고, sn-2 position의 acyl migration을 낮추어 합성하는 최적화 조건을 얻었다. POS를 많이 함유한 반응물의 합성 최적화 조건은 반응 효소양($X_1$)= 5.9%, 반응시간($X_2$)= 60 min, 그리고 기질비율($X_3$)= 1:3(1 mole의 camellia oil: 3 mole의 palmitic ethyl ester + 3 mole의 stearic ethyl ester)이었다. 이와 같은 조건으로 획득된 실재 효소반응 합성물의 TAG-P/O/S(palmitic, stearic과 oleic 지방산을 각각 1 분자씩 어느 위치이던지 함유한 TAG, 즉 POS 및 PSO/OSP/OPS/SPO)의 합성율($Y_1$)은 20.19%이었고, 이때 acyl migration 등에 의하여 sn-2 위치에 결합(이동)한 palmitic과 stearic acid의 양(P/S-sn-2)인 $Y_2$는 12.71% 이었다.
인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.
CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.
본 논문에서는 지역난방에 사용되는 이형관인 벤드(bend)의 형상설계에 대한 연구를 수행하였다. 지역난방관은 강관(내부)과 폴리우레탄 보온재(중앙부) 그리고 고밀도폴리에틸렌 외관(외부)의 3개의 중공관으로 구성되며 일반적으로 $10{\sim}120^{\circ}C$ 온도범위의 물이 $16kgf/cm^2$의 내압을 가지면서 수송된다. 이에 따라 작동 중 발생하는 반복적인 열적-기계적 하중을 지탱할 수 있어야 한다. 보통 지역난방관의 벤드부에는 폼패드라고 부르는 신축흡수재가 덧씌워지는데 이 폼패드의 노후에 따른 문제가 종종 발생한다. 본 논문에서는 벤드부에서의 폼패드 노후 문제를 경감시키기 위한 대안으로 폼패드를 없앤 이중보온관의 형상 설계를 제안하였다. 제안된 설계는 벤드부 강관에 전단고리(shear ring)를 적용하는 방법으로 이때 전단고리의 최적치수는 다구찌 방법과 유한요소법을 적용하여 접근하였다. 그 결과로 전단고리의 두께와 높이, 개수 순으로 최적화 효과가 있음을 확언하였다.
DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 가장 큰 특징은 단계 k-1에서 k 개의 항목으로 구성된 해시 키 조합에 대한 계수를 미리 실시하고, 이를 단계 k에서 후보 빈발 항목 집합을 구성할 때 전지 정보로 활용하여 그 크기를 줄임으로써 성능을 개선한다는 점에 있다. 이 때, 모든 해시 키 조합에 대한 계수를 독립적으로 관리할 수 있다면 가장 이상적이나, 메모리 소요가 너무 많으므로 여러 개의 해시 키 조합들이 계수 공간을 공유하는 직접 해싱 메커니즘을 활용한다. 그러나, 연관 규칙 탐사 알고리즘의 특성상 해시 키 조합의 분포 공간이 불규칙하여 해싱 함수에 일반적인 단순 제산 연산을 사용할 경우 직접 해싱의 효율이 저하된다. 이 논문에서는 단계 3을 위한 길이 3인 해시 키 공간을 연속되는 정수 공간으로 사상하여 직접 해싱의 효율을 극대화시키는 사상 완전 해싱 함수를 제안한다. 42개의 시험 데이터 유형을 대상으로 실험한 결과 제안된 해싱 함수는 기존 방법보다 평균 7.3%, 최대 16.9%의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났고, 특히 평균 거래 길이, 평균 빈발 항목 집합의 크, 전체 항목의 개수 등이 클수록 성능 개선 정도가 높았다.
Occupant protection performance in frontal crashes has been developed and assessed for mainly front seat occupants over many years, and in recent years protection of rear seat occupants has also been extensively discussed. Unlike the front seats, the rear seats are often occupied by children seated in rear-facing or forward - facing child restraint systems, or booster seats. In the ENCAP, child occupant protection assessments using 18-month-old(P1.5) and 3-year-old(P3) test dummies in the rear seat have already been changed to new type of 18-month-old (Q1.5)and 3-year-old(Q3) test dummies. In addition, ENCAP are scheduled with the development and introduction of test dummies of 6-year-old (Q6) and 10.5-year-old children(Q10) starting 2016. In KNCAP, Q6 and Q10 child dummies will be introduced in 2017 as well. Automobile manufacturers need to develop safety performance for new child dummies closely. In this paper, we focused on Q6 and Q10 child dummies sitting in child restraint system. Offset frontal crash tests were conducted using two types of test dummies, Q6 and Q10 child dummies, positioned in the rear seat. Q6 and Q10 were used to compare dummy kinematics in rear seating positions between Q6 behind the driver's seat and Q10 behind the front passenger's seat. The full vehicle sled test results of both dummies were conducted with different restraint systems. It showed that several injury and image data was collected as the result of the full vehicle sled test. Based on the results of these investigations, this paper describes which factor is most important and combination is the best performance when evaluating rear seat occupant protection for Q6 and Q10 child dummies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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