• 제목/요약/키워드: GDR

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통일과정에서의 동, 서독 도시정책 비교와 통독 이후 도시정책 변화에 관한 연구 (A Study on Comparison of GDR and BDR Urban Policy in Unification Process and Change of Urban Policy after German Unification)

  • 오석규;조성용
    • 대한건축학회논문집:계획계
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    • 제36권2호
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    • pp.33-42
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    • 2020
  • On October 3, 1990, Germany achieved peaceful reunification by integrating East Germany into West Germany. Since reunification, the region of East Germany had to have a new value standard in extreme social changes such as legal, political, administrative and spatial amid rapid systemic changes. The purpose of this study is to characterize urban policy related to urban change in DDR in the past 30 years after German unification. In particular, this study examined the change of construction law and Städtebauförderung Program as urban policy. The characteristics of Städtebauförderung programs and urban regeneration are in context with their contents. The characteristics of Städtebauförderung program support program are ultimately aimed at resolving imbalances among cities, improving the quality of life of residents and developing cities with future-oriented sustainability.

구조적 문서의 효율적인 구조 질의 처리 및 검색을 위한 알고리즘의 설계 (Design of Algorithm for Efficient Retrieve Pure Structure-Based Query Processing and Retrieve in Structured Document)

  • 김현주
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제2권8호
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    • pp.1089-1098
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    • 2001
  • 구조적 문서가 가지는 구조 정보는 문서로의 다양한 접근경로를 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 구조적 문서가 가지는 구조 정보를 활용하기 위해서는 문서의 구조에 대해서 색인을 해야 한다. 이때 내용색인뿐만 아니라 문서마다 구조정보를 저장하므로 색인에 필요한 공간이 커진다. 그러므로, 색인공간 오버헤드를 최소화시키면서도 엘리먼트간의 포함관계나 순서 등 문서의 순수 구조에 바탕을 둔 순수 구조 질의를 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 색인공간 오버헤드를 최소화하면서도 여러 유형의 구조 관련 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 구조 색인 구조와 GDIT자료구조를 제시한다. 제안하는 구조 색인 구조는 문서에 존재하는 가장 하위 엘리먼트만을 색인대상으로 하며, 검색엘리먼트가 존재하는 문서개수에 영향을 받지 않는다. 그리고 이 색인구조를 바탕으로 순수 구조에 대한 질의 처리과정을 보이고 색인공간에 대해 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 구조는 GDIT개념[2]에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인기법을 사용한다.

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Distribution of Antarctic Sea Ice from Satellite Altimetry in the Weddell Sea: Preliminary Results

  • Kim, Jeong-Woo;Hong, Sung-Min;Hwang, Jong-Sun;Yoon, Ho-Il;Lee, Bang-Yong;Kim, Yea-Dong
    • Ocean and Polar Research
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    • 제24권3호
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    • pp.255-261
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    • 2002
  • We investigated the distribution of sea ice using Topex/Poseidon (T/P) and ERS-1 .ada. altimeter data in the northwest Weddell Sea, Antarctica, between the area $45-75^{\circ}W\;and\;55-66^{\circ}S$. Using the Geo_Bad_1 flag of the Merged GDR of the T/P, we classified the surface into ocean, land, and sea. Total 257 cycles of altimeter measurements between Oct. 1992 and Sep. 1999 (for nearly 2570 days) were used to analyze the distribution of the Antarctic sea ice. We then calculated the surface area of ice coverage using SUTM20 map projection to monitor the periodic variations. Each year, the maximum and minimum coverage of the sea ice were found in late August and February in the study area, respectively. We also studied the sea ice distribution using ERS-1 altimeter data between $45-75^{\circ}W\;and\;55-81.5^{\circ}S$ to compare with the T/P Using the Valid/Invalid flag of the Ocean Product, we analyzed the sea ice distribution between March and August of 1995, which showed very good coherence with the T/P measurements. Our preliminary results showed that the altimeter measurements can be effectively used to monitor the distribution of the sea ice in the polar region. However, the size of radar footprint, typically 2-6km depending on the roughness of the sea surface, may be too big to monitor the sharp boundary between ice and water/land. If more other altimeter mission data with dense coverage such as Geosat GM are analyzed together, this limitation can be significantly improved. If we also combine other microwave remote sensing data such as radiometer, and SSM/I, the result will be significantly enhanced.

구기지황탕 투여 후 호전된 경도인지장애 환자 1례에 대한 증례보고 (A Case Report of a Patient with Mild Cognitive Impairment Treated with Gugijihwang-tang)

  • 박미소;강석만;유대원;채인철;김경순;성현주;정광렬;유호룡
    • 대한한방내과학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.1082-1093
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    • 2021
  • Objective: Alzheimer's disease is characterized by progressive, irreversible brain damage and cognitive decline. Although the diagnosis and treatment of the prodromal symptoms of dementia are important, no treatment for mild cognitive impairment has been currently established. Herein, we report the case of an 80-year-old female patient with memory complaints treated with Gugijihwang-tang, a traditional Korean medicine herbal formula, as an add-on medication. Case Presentation: The patient was diagnosed with mild cognitive impairment based on clinical examinations using the Mini-Mental State Examination (MMSE), the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease (CERAD), Activities of Daily Living (ADL) Scale, Global Deterioration (GDR) Scale, and Clinical Dementia Rating (CDR) Scale. She was treated with Gugijihwang-tang bis in die for 12 months while continuing her original medications, including 5-mg donepezil and 590-mg acetyl-l-carnitine. The MMSE score in the Korean Version of the CERAD Assessment Packet increased from 21 to 27 during the 12-month treatment period, and the CERAD 2 score increased from 33 to 62. The instrumental ADL scale score improved from 11 to 5. Other clinical examination results also showed improvement. The patient was satisfied and experienced no significant adverse events related to the Gugijihwang-tang treatment. Conclusion: This case suggests that Gugijihwang-tang could be considered as a treatment method for patients with mild cognitive impairment.

쉴드 TBM 기계 데이터 및 머신러닝 기법을 이용한 암석의 일축압축강도 예측 (Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique)

  • 김태환;고태영;박양수;김택곤;이대혁
    • 터널과지하공간
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    • 제30권3호
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    • pp.214-225
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    • 2020
  • 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R2)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.