조타에 의해 불규칙파$\cdot$중 선박의 선수동요 및 횡요를 제어하는 횡요 감소시스템에 관한 연구를 수행하였다. 횡요를 포함한 선박 운동 시뮬레이션을 위해 4-자유도 조종 운동방정식을 사용하였고, 선체에 가해지는 외력으로서 파강제력이 고려되었다. 파강제력은 3차원 특이점 분포법에서 얻어진 주파수 전달함수로부터 시간영역해석법을 적용하였다. 선수동요와 횡요를 제어하는 PD 제어기를 각각 구성하고, 이를 선형 결합하여 횡요 감소 조타 제어기를 구성하였다. 조타 속도 및 타의 종류를 변화시켜 선수동요 및 횡요의 제어효율을 검토하였다.
로터-기체 사이의 간섭작용을 정확하게 계산하기 위해서는 로터의 회전을 사실적으로 모사할 수 있는 로터-기체 결합형상의 Navier-Stokes 해석이 필요하다. 하지만 회전하는 로터를 포함한 전기체를 해석할 경우 격자가 증가함에 따라 계산 비용과 시간이 증가된다. 모멘텀 소스 방법은 로터를 디스크 격자에 모멘텀 소스로 대체하여 시간 평균된 로터-기체의 간섭작용을 해석하므로 비교적 경제적이면서도 정확한 결과를 얻을 수 있다. 일반적으로 모멘텀 소스 값은 블레이드 요소 이론을 이용하여 구하지만 결과의 정확성이 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 모멘텀 소스를 Moving mesh 방법을 이용한 Navier-Stokes 계산을 통해 구하여 정확성을 높였다. 이 모멘텀 소스 값을 이용하여 정상해석을 하여 실험결과와 비교하였다. 기존의 모멘텀 소스 방법은 시간 평균된 유동장만 관찰할 수 있으므로 비정상 유동장을 관찰하기 위하여 비정상 로터-기체 간섭작용 해석 모델을 개발하여 실험결과와 비교해 보았다. 검증을 위하여 간단한 형상인 Georgia Tech 형상을 사용하여 실험결과와 비교해 보았으며 본 연구의 계산결과가 실험결과와 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다.
상호 침투하는 고분자 가교구조(IPN)는 가교 고분자의 블렌드라고 볼 수 있다. IPN의 큰 특징 중의 하나는 IPN 합성 중 모폴로지의 조절이 가능하다는 점으로 반응속도와 상 분리 속도의 상대적인 크기에 따라 모폴로지의 조절이 가능하고 따라서 나노미터 크기의 분산상도 얻을 수 있고 상호연속 상(co-continuous phase)도 얻을 수 있다. 또 하나의 중요한 특징은 IPN 구조에 존재하는 가교구조 사이의 물리적 얽힘때문에 한번 형성된 모폴로지는 주위 환경에 관계없이 변하지 않는다는 점이다. 친수성 폴리우레탄과 소수성 폴리스티렌의 결합을 IPN 형태로 하면 표면에 친수성과 소수성 도메인이 공존하게 되고 이러한 표면이 우수한 혈액 적합성을 보인다. IPN 합성시 반응온도, 반응압력, 가교밀도 등을 변화시켜 소수성 폴리스티렌 도메인의 크기를 변화시키고 이에 따른 혈액 적합성의 변화를 연구하였다.
Background: Resilience engineering is a paradigm for safety management that focuses on coping with complexity to achieve success, even considering several conflicting goals. Modern sociotechnical systems have to be resilient to comply with the variability of everyday activities, the tight-coupled and under-specified nature of work, and the nonlinear interactions among agents. At organizational level, resilience can be described as a combination of four cornerstones: monitoring, responding, learning, and anticipating. Methods: Starting from these four categories, this article aims at defining a semiquantitative analytic framework to measure organizational resilience in complex sociotechnical systems, combining the resilience analysis grid and the analytic hierarchy process. Results: This article presents an approach for defining resilience abilities of an organization, creating a structured domain-dependent framework to define a resilience profile at different levels of abstraction, and identifying weaknesses and strengths of the system and potential actions to increase system's adaptive capacity. An illustrative example in an anesthesia department clarifies the outcomes of the approach. Conclusion: The outcome of the resilience analysis grid, i.e., a weighed set of probing questions, can be used in different domains, as a support tool in a wider Safety-II oriented managerial action to bring safety management into the core business of the organization.
비동기 OFCDM 시스템은 동기 시스템과 달리 반드시 셀 탐색과정을 가져야 한다 이 과정을 초기 동기라고 하며 초기 동기를 위한 셀 탐색 방법이 다음과 같이 3단계 방법으로 수행된다. 셀 탐색 1 단계에서 보호구간의 상관을 이용한 OFCDM 심볼 동기 즉, FFT 윈도우 타이밍 추정과 탐색 2 단계에서는 주파수영역에서 CSSC(Cell Specific Scrambling Code) 위상 천이성질을 이용한 CPICH(Common Pilot Channel)의 상관을 획득함으로써 프레임 타이밍 및 CSSC 그룹을 검출하고 마지막으로 탐색 3 단계에서 그룹 안에 속한 CSSC 위상 즉, 최적의 CSSC를 얻게 된다. 본 논문에서는 기존의 CPICH를 기반으로 하는 3단계 셀 탐색과정 중 2단계에서 그룹을 나타내는 그룹코드를 블록형태로 변형하여 이동국의 복잡도를 줄인다. 그러나 복잡도를 줄이면 성능에 영향을 주지만 블록형태로 구성했을 때 최소의 성능열화를 가지는 조합을 찾는다. 제안된 적절한 조합을 가지는 블록형태의 그룹코드는 모의실험 통하여 기존의 그룹코드와 거의 동일한 성능을 유지하면서 복잡도를 줄일 수 있음을 비교 검증하였다.
본 논문은 선형 PID 제어기의 설계 방법에 대해서 설명하였고, 향후 설계 방법에 대해서 제안 하였다. 첫 번째 PID 설계 방법으로는 위상여유와 이득여유를 보장하는 방법이다. 이 방법은 주파수 영역에서 설계하는 것으로 안정도를 보장한다. 두 번째 방법은 내부 모델 제어 방법이다. 이 방법은 제어 모델에 대한 내부 모델을 동정 후 내부 모델의 파라미터를 이용하여 PID 제어기를 설계하는 것이다. 따라서 이 방법은 외란에 강한 특성을 갖고 있다. 마지막으로 제안하는 것은 Cascade-smith-Predictor 제어기 이다. 이방 법의 Cascade 제어기와 smith-Predictor의 구조를 결합한 것으로 강인제어와 최적제어 두 가지 장점을 갖는 제어기 구조이다. 이 방법은 최적 제어기 설계 방법으로 성능 평가지수를 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 PID 제어기 설계 방법은 비선형 방법의 기초가 되며, 지속적인 연구가 수행되고 있다.
방사선 진단에서 산란선 보정 그리드의 사용은 굴절되는 신호에 의한 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 장점이 있는 반면, X-ray 영상에서 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용하여, 그리드 라인을 개선하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 이러한 점을 해결하기 위하여 동적 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고, 개별 분할별로 적합한 필터전달함수를 설계하였다. 세부적으로 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser 윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필터(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중구조의 영상으로부터 픽셀값을 결정하는 방법론을 제시하였다. 총 140개의 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.
Purpose: To overcome the difficulty in building a large data set with a high-quality in medical imaging, a concept of 'blended-transfer learning' (BTL) using a combination of both source data and target data is proposed for the target task. Materials and Methods: Source and target tasks were defined as training of the source and target networks to reconstruct cardiac CINE images from undersampled data, respectively. In transfer learning (TL), the entire neural network (NN) or some parts of the NN after conducting a source task using an open data set was adopted in the target network as the initial network to improve the learning speed and the performance of the target task. Using BTL, an NN effectively learned the target data while preserving knowledge from the source data to the maximum extent possible. The ratio of the source data to the target data was reduced stepwise from 1 in the initial stage to 0 in the final stage. Results: NN that performed BTL showed an improved performance compared to those that performed TL or standalone learning (SL). Generalization of NN was also better achieved. The learning curve was evaluated using normalized mean square error (NMSE) of reconstructed images for both target data and source data. BTL reduced the learning time by 1.25 to 100 times and provided better image quality. Its NMSE was 3% to 8% lower than with SL. Conclusion: The NN that performed the proposed BTL showed the best performance in terms of learning speed and learning curve. It also showed the highest reconstructed-image quality with the lowest NMSE for the test data set. Thus, BTL is an effective way of learning for NNs in the medical-imaging domain where both quality and quantity of data are always limited.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.726-741
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2022
The purpose of this study is to provide instructive theoretical models for art (music) education institutions especially when unpredictable risks, such as pandemics, occur again. Based on the customer behavior theory of the business-to-business-to-customer (B2B2C) platform, and in combination with the technology acceptance model (TAM) and expectation confirmation model (ECM), this study proposes an online education model from the perspective of art education. The framework is based on the three decision-making processes of the customer, and includes the product owner, content owner, and customer area. This paper highlights the factors that influence customers in making decisions when art education institutions are product owners. Regression analysis was introduced to study the factors influencing the expectation confirmation, and the overall fitting testing and six hypotheses testing of 385 effective samples were performed using the structural equation modeling (SEM). The results show that the course-design and after-service positively influenced the expectation confirmation, and the domain image positively influenced the continuance behavior. Negative emotions skipped the mediator (expectation confirmation) and directly exerted a significant negative impact on customers' willingness to continue system usage (continuance behavior). In addition, expectation confirmation positively influenced continuance behavior. The paths of detailed items comprising course-design, after-service, and negative emotion were also analyzed and discussed. In this path analysis, ordinary art learners did not believe that AI partners can play a very good auxiliary role. The findings contribute to the scope of information systems acting as an art education platform academically, and provide effective and theoretical support for the actual operation of art education institutions.
Neuroinflammation is defined as a neurological inflammation within the brain and the spinal cord. In neuroinflammation, microglia are the tissue-resident macrophages of the central nervous system, which act as the first line of defense against harmful pathogens. Dexmedetomidine (Dex) has an anti-inflammatory effect in many neurological conditions. Additionally, the microRNA-30a-5p (miR-30a-5p) mimic has been proven to be effective in macrophages in inflammatory conditions. This study aimed to investigate the synergistic anti-inflammatory effects of both miR-30a-5p and Dex in lipopolysaccharide (LPS)-induced BV2 cells. This study showed that miR-30a-5p and Dex decreased nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of activated B cells (NF-κB) translocation in LPS-induced BV2 cells. MiR-30a-5p and Dex alleviated tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) and interleukin-6 (IL-6), LPS-induced phosphorylation c-Jun N-terminal kinases (JNK), extracellular signal-regulated kinase (ERK) and p38. Also, the expression of the NOD-like receptor pyrin domain containing 3 inflammasome (NLRP3), cleaved caspase-1, and ASC was inhibited. Furthermore, LPS-stimulated nitric oxide (NO) production, inducible nitric oxide synthase (iNOS), and cyclooxygenase-2 (COX-2) expression were attenuated by Dex and miR-30a-5p. Our results indicate that a combination of Dex and miR-30a-5p, attenuates NF-κB activation, the mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway, and inflammatory mediators involved in LPS-induced inflammation and inhibits the activation of the NLRP3 inflammasome in LPS-activated BV2 cells.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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