탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
연구대상 해역은 노량수로를 중심으로 서측에 광양만 권역(여수해협 포함), 동측에 진주만 권역(강진만, 사천만 포함)이 위치하고, 연구대상 해역에 위치한 여러 하천에서 유출되는 유출수가 이들 만으로 유입되고 있으며, 특히 홍수시에는 광양만 권역은 섬진강의 하천유출수가, 진주만 권역은 가화천(남강댐 방류)의 하천유출수가 대량으로 유입되고 있다. 광양만 권역과 진주만 권역은 노량수로라는 협수로로 연결되어 있으며, 섬진강과 가화천의 하천유출수 또한 노량수로를 통해 서로 영향을 주고 있다. 연구대상 해역에 위치한 섬진강과 가화천을 포함한 51개 하천의 하천유출수로 인한 평수시와 50년빈도 홍수시의 해수교환율, 체류시간 특성을 입자추적 실험을 통해 파악하고자 하였다. 또한 홍수시 섬진강과 가화천의 하천유출수가 미치는 영향을 파악하기 위한 실험을 추가로 수행하였다. 수치실험 결과, 평수시와 홍수시 모두 광양만 권역에 투하한 입자는 노량수로를 통해 진주만 권역으로 이동하는 것으로 나타났고, 노량수로를 통해 진주만 권역에서 광양만 권역으로 이동하는 입자는 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 30일 후 각 실험안별 해수교환율은 광양만 권역은 44.40~67.21%로 나타났고, 진주만 권역은 각각 50.37~73.10%로 나타났고, 각 실험안별 평균 체류시간은 광양만 권역은 7.07~15.36일로 나타났고, 진주만 권역은 6.45~12.75일로 나타났다. 그리고 홍수시에 해수교환을은 증가하고, 체류시간은 감소하는 것으로 나타났다. 광양만과 진주만 권역에서의 해수순환 구조를 살펴보기 위해 두 폐쇄성 해역에 대해서 7개 내부 영역과 5개 외부 영역에 대한 30일 동안의 단면유량 flux를 산정하였다. 그 결과, 평수시와 홍수시 모두 전반적으로 광양만 권역에서 진주만 권역으로 유량 flux가 이동하는 것으로 나타났다. 홍수시 유량을 적용할 경우 연구대상 해역의 유량 flux의 주 흐름 경로는 섬진강 하천유출수가 여수해협을 거쳐 외해로 이동하는 흐름과 가화천 하천유출수가 사천만, 진주만, 대방수로를 거쳐 외해로 이동하는 흐름으로 나타났다.
RFID(Radio Frequency Identification) 태그에 입력된 데이터는 다양한 산업 분야에서 어플리케이션의 구축에 있어서 비용 절감과 경쟁력 향상을 위해 사용된다. RFID 리더기는 수백 개의 태그에 해당하는 객체들의 식별과 지속적인 탐색을 수행한다. 동적인 연결과 추적의 요청에 따라 객체를 식별할 수 있는 RFID 기술은 정보 인프라를 지원하는 어플리케이션의 컴포넌트로 구성된다. 그러나 원격 RFID 장치 사이에 실시간 데이터 통신 요소들을 고려하지 않은 기존의 어플리케이션은 이기종 간의 연결을 효과적으로 지원할 수 없었다. 또한 서로 다른 네트워크 디바이스가 어플리케이션에 개별적으로 설치되어 각각의 쿼리분석 과정을 거치면서 모니터링의 지연 또는 데이터 변환 과정에서 오류가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 태그로부터 추출된 정보를 어플리케이션에 상관없이 통합 관리하기 위하여 시맨틱 웹 환경에서 RFID 데이터베이스 처리 시스템을 구현한다. 어플리케이션에 장착된 RFID 리더기를 통해 사용자의 RFID 태그를 인식하고 데이터를 RFID 데이터베이스 처리 시스템에 전송하면 프로세스가 시맨틱 웹 언어로 정보를 변환한다. 표준화된 시맨틱 웹 기반에서 전송된 데이터는 스마트 브라우저에 의해 해석되어 화면에 출력한다. 시맨틱 웹 언어의 사용은 의미 있는 관계에 대한 추론이 가능하여 추가적인 모듈을 장착하여 기능을 쉽게 확장시킬 수 있다.
현대의 산업화 사회에서는 자동인식을 통해서 사람과 사물을 식별하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그 대표적인 예로 바코드를 이용한 접촉식 판별기술이 있고, 라디오 주파수를 이용한 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 들 수 있다. RFID의 경우는 무선 주파수를 이용하기 때문에 대량의 사물을 동시에 인식 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만. 어떠한 상황에서 리더의 요청에 응답을 하는 리더-태그 시스템이기 때문에 사용자의 프라이버시 침해 문제를 야기 할 수 있다. 사용자의 프라이버시 침해문제를 막기 위해서 많은 연구들이 진행되고 있다. 그 중에서, Miyako Ohkubo의 Hash체인을 이용한 프라이버시 보호 기법은 정보유출, 위치추적공격(Location Tracking Attack), 전방위보안성(Forward Security)과 같은 프라이버시 침해문제들로부터 사용자의 프라이버시를 보호 할 수 있는 프로토콜이다. 그러나 Hash함수를 태그에 구현하는 것은 현재까지는 불가능한 상황이다. 또, Martin Feldhofer의 AES(Advanced Encryption Standard)를 사용한 프로토콜은 실제로 태그에 구현 가능하면서 내부구조가 8bit인 AES를 사용함으로써 암호학적인 강도를 높였으나, 프라이버시 침해 문제에서 단점을 드러냈다. 이러한 단점을 보완한 AES기반에서의 개선된 RFID 프라이버시 보호 프로토콜은 실제적으로 태그에 구현 가능한 AES를 이용한 암호화 체인을 통해서 프라이버시 보호에 우수하면서 실제 사용이 가능한 프로토콜을 제안하였다[1]. 그러나, 이 프로토콜은 생성되는 키 값들이 물리적 공격을 통해서 노출이 되었을 때, 이전의 seed값과 키 값들이 노출 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 프라이버시보호에 새로운 키 생성 방법을 통한 강력한 프로토콜을 제안 한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$, 여자는 $21.4\%$로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였다. 평소 식사량은 조금 적게 혹은 적당하게 섭취하는 사람이 대부분이었으며 남자가 여자보다는 배부르게 먹는 경 향이 유의적으로 높았다(p<0.05). 식사는 혼자 하는 경우가 남자
청소년의 건강증진을 위한 보건교육 프로그램 중 손씻기에 대한 교육을 기획하는데 있어 기초자료를 제공하고자 2011년, 2012년, 2013년의 청소년건강행태온라인조사 원시자료를 이용하여, 중학생 및 고등학생의 손 씻기 실천 행태를 분석하였다. 자료 분석은 조사에 참여한 표본이 우리나라 청소년의 대표성을 갖도록 지정된 가중치를 적용하였으며, 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도 분석 및 교차분석을 실시하였다. 우리나라 청소년의 손 씻기 실천 행태는 학교에서 식사하기 전 '전혀 씻지 않았다'로 응답한 학생수가 2011년도에 22,257명(29.4%), 2012년도 22,375명(30.5%), 2013년도 13.153(18.5%)명으로 다른 항목과 달리 계속적으로 주의깊게 관찰해야 하는 상태로 유지되었다. '학교에서 식사하기 전 전혀 씻지 않았다'는 항목에 대해 최근 3개년간의 추이를 확인한 결과 도시구분에서는 대도시와 중소도시가 군단위의 소도시 보다 유의하게 전혀 손을 씻지 않는 경향을 보였고, 학교유형에서는 여학교가 남녀 공학이나 남학교 보다 학교에서 식사 전 전혀 손을 씻지 않았다고 응답한 비율이 지난 3개년 간 계속해서 높은 경향을 보였다. 또한 학교구분에서는 중학교와 일반 고등학교가 특성화 고교보다, 성별에서는 여학생이 남학생보다, 학년 구분에서는 고학년으로 학년이 올라갈수록 '학교에서 식사 전 전혀 손을 씻지 않았다'고 응답한 학생이 유의하게 많은 것으로 나타났다. 이로써 손 씻기에 대한 학교 보건 교육 시 '식사 전 손 씻기'에 대한 교육을 특히 강조해야 하고, 학교에서 식사 전 '전혀 손을 씻지 않았다'고 응답한 비율이 높았던 인구학적 특성의 대상에 대해 보다 세심한 교육과 계속적인 관찰이 요구된다.
광섬유 센서는 구조 건전성 감시 분야에 적용되는 유망한 센서 시스템이다. 특히 광섬유 브래그 격자(FBG) 센서는 본 분야에 있어 가장 각광받는 센서들 중에 하나이다. 이러한 FBG 센서는 브래그 파장의 이 동량을 알아내는 방법에 따라 다양한 시스템 구성이 가능하다. 또한 센서 시스템의 동특성은 이러한 시스템에 의해 결정된다. 본 논문에서는 FBG 센서의 브래그 파장 스팩트럼 최대 경사부에 단일 파장 레이저의 중심 파장을 맞춰 놓을 경우, 센서의 경사도가 센서 감도로 작용할 수 있다는 측정 원리를 이용하였다. 이러한 원리는 전체 측정 범위의 한계는 있지만 높은 민감도를 보장한다. 본 측정 원리의 적용 예로서, FBG 센서를 삽입한 복합재 평판을 오토클래이브를 이용해 제작하고 앞서 설명한 측정 원리를 적용하였다. 첫째로 삽입된 FBG 센서를 이용해 충격 망치로 가격된 복합재 평판의 고유 진동수를 성공적으로 측정하였다. 둘째로 고출력 스피커를 이용해 앞서 측정된 고유진동수 중 하나의 특정 주파수로 복합재 평판을 강제 가진 시켰다. 이때 발생하는 구조 진동을 FBG 센서로 측정하였고 동시에 ESPI 측정 시스템을 이용해 진동 모드 형상 역시 성공적으로 측정하여 복합재 구조물의 동특성을 파악하였다. 따라서, 이러한 두 실험을 통해 FBG 센서 시스템과 ESPI 측정 시스템이 복합재 구조물의 동특성 측정에 매우 유용한 기술임을 증명하였다.
The On Line Electric Vehicles(OLEV) that can pick up inductive power from underground coils on driving with high efficiency have been developed this year, and is now proposed in this paper. The IPS(Inductive Power Supply) system consists of power supply inverters, power supply rails, pick up modules, and a regulator. There are 3 generations of IPS have been developed so far, and the $4^{th}$ generation IPS is being developed. The $1^{st}$ generation has been demonstrated this Feb. 27, which is equipped with mechanically auto tracking pick-up module with 1cm air gap, and showed 80% power efficiency. The $2^{nd}$ generation IPS applied to an 120kW (average)/240kW(peak) motor powered electric bus has 17cm air gap with 72% power efficiency. For the $2^{nd}$ generation IPS, the Power supply inverter has 440V, 3phase input and 200A @ 20kHz output. The test power supply rail of 240m long is segmented by 60m each, where newly developed core structure and power cable are constructed under the road covered with asphalt of 5cm thickness. The pick-up modules which consist of core, winding wire, and rectifiers are fixed to the bottom of the bus which can carry more than 40 passengers and can pick up max. 60kW. To remove parasitic component and to transfer maximum power between them resonant circuit topology is applied to the primary and secondary sides. The EMF level is below 62.5mG at 1.75m from the center of the road to meet the regulation. Several effective ways of reducing EMF levels have been developed. In addition, effective ways to solve problems related high frequency power cables buried in ground and it's proof from soil have been studied also. This development shows that the IPS system is capable of supplying enough power to the pick-up of OLEV and can reduce battery size, weight and cost, which means the IPS with OLEV is one of the best candidate for EV.
Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4% and up to 6% were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.
Atomic force microscopy (AFM) [1] can now not only image individual atoms but also construct atom letters using atom manipulation method [2]. Therefore, the AFM is the second generation atomic tool following the well-known scanning tunneling microscopy (STM). The AFM, however, has the advantages that it can image even insulating surfaces with atomic resolution and also measure the atomic force itself between the tip-apex outermost atom and the sample surface atom. Noting these advantages, we have been developing a novel bottom-up nanostructuring system, as shown in Fig. 1, based on the AFM. It can identify chemical species of individual atoms [3] and then manipulate selected atom species to the designed site one-by-one [2] to assemble complex nanostructures consisted of many atom species at room temperature (RT). In this invited talk, we will introduce our results toward atom-by-atom assembly of composite nanomaterials based on the AFM at RT. To identify chemical species, we developed the site-specific force spectroscopy at RT by compensating the thermal drift using the atom tracking. By converting the precise site-specific frequency shift curves, we obtained short-range force curves of selected Sn and Si atoms as shown in Fig. 2(a) and 2(b) [4]. Then using the atom-by-atom force spectroscopy at RT, we succeeded in chemical identification of intermixed three atom species in Pb/Sn/Si(111)-(${\surd}3$'${\surd}3$) surface as shown in Fig. 2(c) [3]. To create composite nanostructures, we found the lateral atom interchange phenomenon at RT, which enables us to exchange embedded heterogeneous atoms [2]. By combining this phenomenon with the modified vector scan, we constructed the atom letters "Sn" consisted of substitutional Sn adatoms embedded in Ge adatoms at RT as shown in Fig. 3(a)~(f) [2]. Besides, we found another kind of atom interchange phenomenon at RT that is the vertical atom interchange phenomenon, which directly interchanges the surface selected Sn atoms with the tip apex Si atoms [5]. This method is an advanced interchangeable single atom pen at RT. Then using this method, we created the atom letters "Si" consisted of substituted Si adatoms embedded in Sn adatoms at RT as shown in Fig. 4(a)~(f) [5]. In addition to the above results, we will introduce the simultaneous evaluation of the force and current at the atomic scale using the combined AFM/STM at RT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.