역학적 경험적 포장 설계법을 도입하려는 현재의 연구추세에 발 맞추어 정확한 응력, 변형률, 변형을 기초로 포장구조체를 해석하기 위한 역학적 접근방법이 필요한 시점이다. 기존의 실험결과에 따르면 연성포장 구조의 기층에 이용되는 자갈과 노상층에 이용되는 노상토등의 포장 하부재료는 반복하중 조건하에서 비선형 회복탄성계수의 특징을 따르는 것으로 나타났다. 이 비선형 거동은 재료의 현재 응력에 의한 회복탄성계수 모델로 나타나질 수 있으며 정확한 해를 구할 수 있는 역학적 방법중의 하나인 유한요소 해석 방법에 적용되어 질 수 있다. 이 연구에서는 비선형 해석기법과 효과적인 해 수렴기법이 구현된 재료 모델 부 프로그램을 범용 유한요소 프로그램의 하나인 아바쿠스에 적용시켰다. 이 수치해석 방법에는 더 정확한 해를 찾기 위한 체눈분할에 의해 만들어진 유한요소 모델이 이용되었다. 이런 일련의 방법들에 의한 포장구조체의 해석결과, 2차원과 3차원 비선형 유한요소 해석의 결과가 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 사용된 부 프로그램은 미연방 항공국 공항 시험포장에서 측정되어진 결과 값에 의해 비교 검증되었다.
본 연구에서는 TDR의 반향파의 특성과 총토양전기전도도의 관계를 이용한 비포화 토양에서의 용존오염원 농도를 측정하는 방법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 가지 중요한 관계를 결합한 것으로 첫 번째는 함수량이 일정할 경우 전기전도도와 토양수 농도는 선형관계를 유지한다는 것이며, 두 번째는 천이상태의 용존여염원의 농도를 측정할 수 있게 하기 위해 함수량과 전기전도도의 관계를 설정하는 것이다. 함수량과 전기전도도의 관계를 추정하는 식들이 여러 연구자들에 의하여 제안되었으나, 본 연구에서는 측정의 정확도를 높이기 위하여 한계함수량의 개념을 도입한 새로운 추정식을 제안하였다. 한계함수량 개념을 이용하여 실험자료를 선형, 비선형 구간으로 나누어 분석하였는데, 실험자료의 반영정도를 증가시킬 수 있어 본 연구에서 제안된 식을 이용하여 추정된 전기전도도와 함수량관계는 다른 제안식에 비하여 개선된 결과를 보여 주었다. 본 연구에서 제안된 전기전도도와 함수량관계 추정식을 이용한 천이상태의 오염원 농도 측정법은 함수량이 급하게 변하는 토양에도 적용할 수 있는 매우 유용한 방법으로 판단된다.
본 연구는 Topex/Poseidon 고도계 자료(1992∼2000년, 286 cycles)를 사용하여 동해의 해면고도의 시공간적 변동 특성과 구조를 규명하였다. 분석을 위하여 객관적 적합보간법을 이용하여 격자구조의 해면이상치(SSHA)자료를 생성하였으며, 스펙트럼 분석과 경험직교함수 분석을 하였다. SSHA분포는 동해 극전선 해역을 중심으로 남쪽해역과 북쪽해역으로 구분이 되며, 남쪽해역은 쓰시마난류의 영향을 받아 SSHA의 변동폭이 크고, 북쪽해역은 상대적으로 작다. 동해에서의 시공간적 변동 특성은 5개의 경험직교함수로서 특징 지워지며 총분산의 85% 이상을 설명할 수 있었다 제 1모드는 동해의 전역의 SSHA의 계절 및 년간 변동을 지배하며 총분산의 72.3%로 우세하다. 제 2-5 모드들은 상대적으로 적은 분산을 설명하고 있으며(약 14%), 주로 쓰시마난류, 동한난류와 관련된 해류의 영향에 의한 연안해역의 변동과 극전선역의 사행과 관련된 변동 및 중규모 소용돌이와 관련된 변동으로 파악되었다. 유의한 스펙트럼을 보이는 주기는 0.5년 1년, 2.5년, 3.3년 등이었다.
본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위한 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 이미지 매칭에서는 이미지의 회전 변환만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭에 대칭 변환까지 지원하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 이를 위해, 먼저 이미지 대칭의 개념을 정의하고, 어떠한 대칭각을 사용하더라도 회전-불변 매칭의 결과는 동일함을 정형적으로 증명한다. 또한, 대칭 변환을 위해 이미지 윤곽선으로부터 대칭 시계열을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 그런 다음, 이미지를 대칭하여 생성한 대칭 시계열과 원본 이미지 시계열을 직접 대칭하여 생성한 대칭 시계열을 사용한 회전-불변 매칭 결과가 동일함을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭은 회전 변환만을 지원하는 기존 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이같은 결과는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.
최근 여러 전문 분야에서 GIS기반으로 구축된 다양한 공간주제정보의 활용 및 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기본적인 도로 관련 레이어 정보를 이용하여 교통지리학적 분석이 가능한 GIS응용 프로그램을 구현하였다. 본 프로그램을 이용하여 행정 구역단위나 사용자가 임의로 설정한 분석 구역의 도로망으로부터 그래프 형의 망 구조에 대한 특성을 정량적으로 표현하는 우회도(circuity)와 접근도(accessibility)의 산정이 가능하다. 우회도는 분석 구역으로 설정된 구역에 존재하는 노드의 지위를 판단하기 위하여 하나의 바람직한 교통망을 기준으로 하여 실제 도로망을 구성하는 노드들이 어느 정도의 차이를 나타내는 가를 정량적으로 파악하기 위한 방법이며, 접근도는 우회도의 분석에 이용되는 같은 레이어 데이터인 그래프 망 구조에 대하여 망 구조에 포함된 모든 노드를 대상으로 하여 각각의 노드 들간의 접근의 용이성을 나타내고자 하는 개념이다. ArcView 3.2a의 개발언어인 AvenueTM를 이용하여,AVX 형식의 extension으로 구현된 프로그램 실행에 필요한 기본 데이터는 교통 데이터 모델에 기반하는 전문적인 교통 데이터베이스 정보를 필요로 하지 않고 수치지도로부터 쉽게 추출할 수 있는 도로 중심선 레이어와 행정 경계 레이어등을 이용할 수 있도록 하였다. 처리 결과로 얻어진 우회도와 접근도는 교통 분야에서 GIS 적용을 위한 공간 분석 방법으로 활용이 가능할 것으로 생각된다.
디지털 래디오그라피 시스템에서 발생하는 산란선은 신호의 증가를 가져오는 장점도 있지만 피사체를 투과한 엑스선 영상의 해상도 저하, 노이즈 증가로 궁극적인 검출능이 감소된다. 공간주파수 도메인에서 해상도를 평가하기 위한 변조전달함수(modulation-transfer function, MTF)에서 간접적으로 산란선을 측정하는 방법은 제로-주파수에 해당하는 변조전달함수 값이 강하되는 정도로 간주할 수 있다. 본 연구는 환자 조직 등가물질로 폴리메틸메타아크릴레이트(polymethyl methacrylate, PMMA)를 사용하였으며 다양한 두께에 대한 변조전달함수를 획득하여 산란선이 해상도에 미치는 영향을 정량화하였다. PMMA 두께 증가에 따라 엑스선 영상 신호는 35 ~ 83%까지 감소되는 것이 관찰되었고, 이는 PMMA에 엑스선이 흡수 혹은 산란되는 양상으로 판단되며 이러한 결과는 변조전달함수를 저하시키는 것과 동시에 산란선 비율을 증가시키는 결과로 나타났다. PMMA에 의한 변조전달함수 저하를 보정하기 위한 방법은 간접변환방식 검출기에서 발생되는 빛 퍼짐 경향까지 절단하여 변조전달함수 값의 상승을 가져왔다. 보다 합리적인 방법으로 경계확산함수(edge-spread function, ESF) 혹은 선확산함수(line-spread function, LSF)에서의 피팅, 제로 값으로 채우는 처리 등이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
최근 계측 기술의 발달에 따라 종래의 복잡하고 시간 소모적인 현장 계측분석 작업을 단순하고 편리하게 만드는 작업이 가능해지고 있다. 이런 배경에서 이 논문에서는 최소화된 계측 및 신호처리를 통해 상시진동 케이블의 장력을 추정하는 문제에 대해 연구하였다. 최소화 계측 방법으로는 저가 영상장비로 촬영된 동영상만을 이용하는 영상 변위 계측을 구상하였다. 또한 이로 인한 유효 주파수 대역 부족 문제의 해결을 위해 미러 주파수를 이용한 고유진동수 추정 방법을 제시하였다. 더불어 현장 사용 성능과 관련한 상시진동 문제를 처리하기 위해 신호처리 및 고유진동수 추정법으로 FDD 방법이 채택되었다. 제안된 최소화 계측 시스템과 미러 주파수 개념의 특성 및 FDD 방법의 적용성을 보기 위하여 사장교 모형을 이용한 실험적 연구가 수행되었다. 실험 결과는 상시진동을 위한 FDD 방법이 최소화 시스템을 이용한 고유 진동수 판별에서도 효과적으로 잘 작동됨을 보여 주었다. 또한 미러 주파수 개념은 저속촬영에 따라 왜곡된 신호에서도 고주파수 영역에 있는 고유진동수 추정이 가능함을 보여 최소화 시스템의 한계돌파에 효과적임을 보여 주었다. 결론적으로 실험결과는 제안된 최소화 계측 및 신호처리 시스템이 상시진동 케이블 장력 추정에 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여주었다.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 황해역 파랑 특성을 파악하기 위해 KOGA-W01 파랑관측자료를 분석하고, 이를 바탕으로 파랑 후측모의 실험을 수행하였다. 파랑관측자료 분석에 따르면, 파랑관측지점이 연안역에 비교적 가까이 위치해 있음에도 불구하고 fetch length가 짧아 심해파 출현율이 높은 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 Chun and Ahn(2017a, b)의 계산영역을 황해역으로 확장하여 파랑계산을 수행하였는데, 황해역에서의 정확한 파랑계산을 위해 조석 및 조류의 효과도 함께 고려하였다. 계산결과를 관측결과와 비교하여 파랑 후측모의의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 전반적인 계산 결과의 정확도는 만족할 수준이지만, 계산영역 크기 한계로 S계열의 너울성 장주기파를 제대로 재현하지 못해 황해역 유의파주기의 정확도가 낮게 나타났다. 그러나 이들 장주기파의 파랑에너지가 크지 않아, 극치 파랑분석에의 영향은 작아 극치파랑의 유의파주기는 잘 재현하고 있는 것으로 나타났다.
재조합 배큘로 바이러스는 배양 된 곤충 세포에서 이종 유전자를 발현하는데 널리 사용된다. 재조합 배큘로 바이러스는 광범위한 포유류 세포 유형에서 재조합 단백질의 발현을위한 유전자 전달 벡터로서 작용할 수있다. 바큘로 바이러스 시스템은 안전성, 대규모 및 높은 수준의 유전자 발현 관점에서 중요한 이점을 갖는다. 본 연구에서는 pOPINEneo-3C-GFP 벡터로부터 재구성 된 바큘로 바이러스 벡터를 사이토 메갈로 바이러스 (CMV) 프로모터, 강화 된 녹색 형광 단백질 (EGFP) 및 p53과 NcoI 및 XhoI로 재조합시켰다. 이러한 재조합 벡터를 다양한 세포 및 세포주에 감염시켰다. 이와 같이 개발 된 바큘로 바이러스 벡터는 재조합 유전자의 전이 및 발현을 통상적 인 벡터와 비교하여 분석 하였다. 이러한 결과는 바큘로 바이러스 벡터가 대조군 벡터보다 전이 및 전이에서 더 높은 효율을 갖는다는 것을 시사한다. 본 연구는 과학 기술부, 한국 정보 기술 진흥 기금 (MSIP)이 후원하는 한국 연구 재단(NRF)을 통해 중견 연구원 프로그램 (NRF-2016R1A2B4016552)을 통해 지원되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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