탄성파 피에조콘 관입 시험(SCPTU)은 동적 물성을 포함한 지반의 공학적 특성 평가에 가장 유용 한 조사 기법 중의 하나이다. 본 연구에서는 국내 지반에 대한 실질적 활용 연구로서 국내 대표적 퇴적지층 발달 지역인 부산과 인천을 대상으로 각각 두 부지와 네 부지에서 SCPTU를 수행하였다. 현장에서 SCPTU로부터 획득한 파형 신호에 대해 교차법을 이용한 신호 판독을 실시하여 깊이별 전단파의 초기 도달 시점 및 그에 따른 깊이별 도달 시차를 결정하였다. 이를 토대로 Snell의 법칙에 근간한 굴절 전파경로법을 이용하여 전단파 속도(VS) 주상도를 도출하였으며, 대체로 깊이별 VS 분포는 콘 선단 저항력(qt) 분포 경향과 유사하게 나타났다. 인천 지역에서는 병행된 일반적인 다운홀 탄성파 시험에 비해 SCPTU를 보다 깊은 심도까지 효율적으로 수행할 수 있었다. 이와 더불어, 일반적인 CPTU 자료의 지진공학적 활용을 목적으로 SCPTU로부터 측정된 결과를 토대로 VS와 콘 관입 특성값의 상관관계를 분석 도출하였다. 다중 회귀 분석을 수행하여 전단파 속도와 콘 관입 특성값 중 네가지의 독립변수인 콘 관입 저항력(qt), 주면 마찰력(fs), 유효상재응력($\sigma$'v0), 간극수압계수(Bq) 간의 상호 관련성을 정량적으로 평가하였으며, 특히 흙 분류 지수인 Ic 값에 의하여 객관적으로 구분된 사질토 및 점토와 전체 토사에 대한 변수별 경험적 상관식을 제안하였다. SCPTU의 다운홀 탄성파 시험과 일반적인 CPTU의 대상 변형률 수준이 다름에도 불구하고 본 연구에서 도출 제안된 VS와 CPTU 특성값의 상관관계는 국내 퇴적 지반에 대한 VS의 예측에 매우 유용하였으며, 기존 해외 연구의 상관관계에 비해서도 높은 상관성을 보였다.> (p value<0.000) 낮춤으로써, 전통적인 2문 대칭 조사법보다 우수한 방법으로 확인되었다. 반면에 공용보상체의 사용은 평균 DII를 $3.7\%$ 낮추지만(p value=0.260) 평균 $D_{max}$는 거의동일 하여($0.3\%$ 감소, p value=0.867), 전통적인 방법보다 우수성이 크게는 없는 것으로 평가되었다. 그러나 환자의 체곡선이 보상체와 잘 일치하는 경우에는 DII가 $18\%$까지 감소하였다. 결론 : Multistatic field 방법은 모든 환자에 대하여 선량분포의 균일성을 전반적으로 향상시키는 효과적인 방법으로 평가되는 반면 공용보상체의 사용은 보상체의 크기가 환자의 체 윤곽과 잘 일치하는 경우만 효과적으로, 적용의 범위에는 한계가 있는 방법으로 평가되었다.비교하여 계통에 따르는 차이가 있음을 알 수 있었다. 그러므로 가임기 여성의 방사선 진단 및 치료시 Rugh의 10일 법칙을 적용하여 착상전기 방사선 조사로 인한 부작용들을 적극적으로 예방하는 것이 매우 중요하다고 생각한다.equirements of the prematured infants during the early weeks of life. 모든 치근단 수준에서 비표준화 medium 크기 master cone 사용군이 ISO 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 높은 gutta-percha 면적비를 나타내었다 (p < 0.01). 비표준화 medium크기 master cone 사용군에서는 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 적은 수의 accessory cone이 사용되었다 (p < 0.01). 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었
연구배경 : 폐기능 검사는 폐질환을 진단하는 가장 기본적인 검사방법이며, 현재 연령과 신장을 포함하는 폐기능 검사의 예측식이 많이 이용되고 있다. 체성분 중 체지방량의 감소는 폐용적 증가와 상관관계가 있으며, 제지방량은 대개 근육으로 구성되어 있어 호흡근 훈련을 포함하여 물리적인 노력에 의해 증가될 수 있다. 이런 관점에서 볼 때 체지방량과 근육량의 변화는 폐기능에 영향을 미칠 가능성이 많다. 본 연구는 연령과 신장 뿐만 아니라 체질량지수, 체지방률, 제지방지수가 노력성 폐활량, 1초간 노력성 호기량, 노력성 호기중간유량 등 노력성 호기곡선에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방 법 : 2000년 1월부터 2001년 12월까지 영남대학교 의과대학 부속병원 건강검진센터를 방문한 사람 중 폐기능 검사와 체성분 분석을 시행하여 폐기능이 정상이고 과거 특이한 병력이 없으며 검진 결과가 정상인 300명(남자 : 150명, 여자 : 150명) 평균 연령은 $45{\pm}13$세였다. 폐활량 측정법을 이용하여 측정한 폐기능 검사결과와 체성분 분석결과를 이용하여, 이들간의 관계를 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 결 과 : 남자의 경우 노력성 폐활량을 설명하는데 제지방지수가 통계적으로 유의하였으며(p<0.05, $r^2=0.432$), 1초간 노력성 호기량을 설명하는데 체지방률과 제지방지수가 통계적으로 유의하였다(p<0.05, $r^2=0.567$). 여자의 경우 노력성 폐활량과 1초간 노력성 호기량을 설명하는데 체질량지수(FVC: p<0.05, $r^2=0.435$, $FEV_1$: p<0.05, $r^2=0.597$)와 체지방률(FVC: p<0.05, $r^2=0.491$, $FEV_1$: p<0.05, $r^2=0.654$)이 통계적으로 유의하였으며, 노력성 호기중간유량은 체지방률과 유의한 관련이 있었다(p<0.05, $r^2=0.337$). 결 론 : 체질량지수 및 체지방률 그리고 제지방지수는 노력성 폐활량, 1초간 노력성 호기량에 영향을 미치는 독립변수로 생각되며, 이들 체성분을 고려한 폐기능 검사도 임상에서 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
The growth of the high-quality GaN epilayers is of significant technological importance because of their commercializedoptoelectronic applications as high-brightness light-emitting diodes (LEDs) and laser diodes (LDs) in the visible and ultraviolet spectral range. The GaN-based heterostructural epilayers have the polar c-axis of the hexagonal structure perpendicular to the interfaces of the active layers. The Ga and N atoms in the c-GaN are alternatively stacked along the polar [0001] crystallographic direction, which leads to spontaneous polarization. In addition, in the InGaN/GaN MQWs, the stress applied along the same axis contributes topiezoelectric polarization, and thus the total polarization is determined as the sum of spontaneous and piezoelectric polarizations. The total polarization in the c-GaN heterolayers, which can generate internal fields and spatial separation of the electron and hole wave functions and consequently a decrease of efficiency and peak shift. One of the possible solutions to eliminate these undesirable effects is to grow GaN-based epilayers in nonpolar orientations. The polarization effects in the GaN are eliminated by growing the films along the nonpolar [$11\bar{2}0$] ($\alpha$-GaN) or [$1\bar{1}00$] (m-GaN) orientation. Although the use of the nonpolar epilayers in wurtzite structure clearly removes the polarization matters, however, it induces another problem related to the formation of a high density of planar defects. The large lattice mismatch between sapphiresubstrates and GaN layers leads to a high density of defects (dislocations and stacking faults). The dominant defects observed in the GaN epilayers with wurtzite structure are one-dimensional (1D) dislocations and two-dimensional (2D) stacking faults. In particular, the 1D threading dislocations in the c-GaN are generated from the film/substrate interface due to their large lattice and thermal coefficient mismatch. However, because the c-GaN epilayers were grown along the normal direction to the basal slip planes, the generation of basal stacking faults (BSFs) is localized on the c-plane and the generated BSFs did not propagate into the surface during the growth. Thus, the primary defects in the c-GaN epilayers are 1D threading dislocations. Occasionally, the particular planar defects such as prismatic stacking faults (PSFs) and inversion domain boundaries are observed. However, since the basal slip planes in the $\alpha$-GaN are parallel to the growth direction unlike c-GaN, the BSFs with lower formation energy can be easily formed along the growth direction, where the BSFs propagate straightly into the surface. Consequently, the lattice mismatch between film and substrate in $\alpha$-GaN epilayers is mainly relaxed through the formation of BSFs. These 2D planar defects are placed along only one direction in the cross-sectional view. Thus, the nonpolar $\alpha$-GaN films have different atomic arrangements along the two orthogonal directions ($[0001]_{GaN}$ and $[\bar{1}100]_{GaN}$ axes) on the $\alpha$-plane, which are expected to induce anisotropic biaxial strain. In this study, the anisotropic strain relaxation behaviors in the nonpolar $\alpha$-GaN epilayers grown on ($1\bar{1}02$) r-plane sapphire substrates by metalorganic chemical vapor deposition (MOCVO) were investigated, and the formation mechanism of the abnormal zigzag shape PSFs was discussed using high-resolution transmission electron microscope (HRTEM).
양전자방출단층촬영기(PET)의 성능을 평가하는 표준화 방법을 연구하여 PET을 이용한 체내 연구자료의 정확도를 이해하고 예견하는데 필수적인 PET 스캐너의 능력과 한계를 규명하고자 하였다. General Electric $Advance^{TM}$ PET은 BGO결정을 사용한 18개의 원형검출기로 이루어져 있으며 35개의 영상면을 갖고 있다. 사이클로트론 $PETtrace^{TM}$ 에서 [$^{18}F$]fluoride ion을 생산하여 내경 0.1cm, 길이 18.5cm의 선상선원, 크기 0.1cm인 점선원, 직경 20.3cm, 길이 18.5cm의 실린더모형에 주입하여 사용하였다. 표준 성능평가에서는 공간분해능, 산란분획, 민감도, 계수율손실의 기본적인 내인성 측정과 계수율보정, 균일도보정, 산란보정, 감쇠보정의 정확도를 2차원 및 3차원 데이터획득 모드에서 측정하였다. 횡축방향 공간분해능은 2차원 영상(고민감도)에서 $4.92{\sim}6.56mm$ FWHM이었고, 3차원 영상에서 $5.14{\sim}6.89mm$ FWHM이었다. 축방향 공간분해능은 2차원 스캔 모드에서 $3.91{\sim}6.49mm$ FWHM이었다. 2차원 스캔시 평균 산란분획은 9.57%이었다. 전체 시스템의 민감도는 2차원 스캔에서 $274.7kcps/({\mu}Ci/cc)$이었다. 2차원 스캔의 계수율손실은 불응시간이 50%일때 방사능 농도가 $4.87{\mu}Ci/cc$이었고, 정점에 도달한 참계수율은 519kcps이었다. 2차원 스캔의 계수율보정의 정확도는 방사능 농도 $4.5{\mu}Ci/cc$에 대하여 오차가 가장 큰 경우 1.84%로 나타났다. 균일도측정에서 2차원 영상의 비균일도 평균값은 2.06%이었고 3차원 영상은 2.93%이었다. 산란보정의 정확도는 2차원 영상에서의 잔류오차가 0.55%이었고, 3차원 영상에서는 4.12%이었다. 2차원 영상에서 감쇠보정의 정확도는 공기, 물, 테플론에 대한 오차가 각각 6.21%, 0.20%, -6.32%이었고 3차원 영상에서의 오차는 각각 5.00%, 6.94%, 3.01%로 나타났다. PET 스캐너의 표준 성능평가는 내인성 측정과 보정의 정확도 측정으로 이루어져 있으며 임상 및 연구에서 사용되는 PET 데이터의 해석에 필요하다.
탄성파 피에조콘 관입 시험(Seismic Piezo-Cone Penetration Test, SCPTu)은 동적 및 정적 물성과 같은 지반의 공학적 특성 평가에 가장 유용한 조사 기법 중의 하나이다. 본 연구에서는 국내 지반에 대한 실질적 활용 연구로서, 국내 대표적 퇴적 지층 발달 지역인 부산과 인천을 대상으로 각각 두 부지와 네 부지에서 SCPTu를 수행하였다. 현장에서 SCPTu로부터 획득한 파형 신호에 대해 교차법을 이용한 신호 판독을 실시하여 깊이별 전단파의 초기 도달 시점 및 그에 따른 깊이별 도달 시차를 결정하였다. 이를 토대로 Snell의 법칙에 근간한 굴절 전파 경로법을 이용하여 전단파 속도$(V_S)$의 깊이별 분포를 도출하였다. 결정된 깊이별 $V_S$ 분포를 콘 선단 저항력$(q_t)$과 비교해 본 결과, 깊이에 따른 두 값의 경향이 유사하게 나타났다. 일반적인 CPTu 자료의 지진공학적 활용을 목적으로 SCPTu로부터 측정된 결과를 토대로 $V_S$와 콘 관입 특성값의 상관관계를 분석 도출하였다. 다중 회귀 분석을 수행하여 전단파 속도와 콘 관입 특성값 중 네 가지의 독립변수인 콘 관입 저항력$(q_t)$, 주면 마찰력$(f_s)$, 유효상재응력$(\sigma'_{v0})$ 및 간극수압계수$(B_q)$ 간의 상호 관련성을 정량적으로 평가하였으며, 특히 흙 분류 지수인 $I_c$값에 의하여 객관적으로 구분된 사질토 및 점토와 전체 토사에 대한 변수별 경험적 상관식을 제안하였다. SCPTu의 하향식 탄성파 시험과 일반적인 CPTu의 대상 변형률 수준이 다름에도 불구하고 본 연구에서 도출 제안된 $V_S$와 CPTu 특성값의 상관관계는 국내 일부 퇴적 지반에 대한 $V_S$의 예비적 평가에 매우 유용하였으며, 기존 해외 연구의 상관관계에 비해서도 높은 상관성을 보였다.
협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.
기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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