본 연구는 2002년부터 5년간 운영된 권역별 공공기술이전컨소시엄의 실증분석을 통하여 기술이전컨소시엄의 유효성과 주요 특성요인을 살펴보고자 한다. 유효성 검정은 기술이전프로세스를 토대로 하여 개발된 기술이전효율성지수가 컨소시엄의 운영기간 동안 변화한 정도로 판단하였고, 특성요인의 탐색은 기술이전 메커니즘 연구의 핵심변수인 가입동기, 촉진요인, 장애요인 및 극복과제를 사용하여 이루어졌다. 그 결과, 기술이전컨소시엄에 참여한 대학 또는 정부연구기관의 기술 이전효율성지수가 참여하지 않은 기관에 비하여 더욱 큰 증가를 보였으며, 조사된 특성요인들도 컨소시엄의 직접참여자 그룹과 간접참여자 그룹간에 인식 차가 거의 없는 것으로 판명되었다. 본 연구는 기술이전컨소시엄이 새로운 기술이전 메커니즘으로서의 유의미성과 공통적 특성을 갖는지를 탐색해 보았다는 것에 그 의의가 있다.
연구배경 : 호중구는 성인형 호흡곤란증후군, 폐기종 및 원발성 폐섬유화증 등 여러 폐질환에서 과도하게 폐에 침착되어 여러 가지 독설 물질을 분비하여 조직 손상을 일으키는 것으로 알려져 있어, 말초혈액 호중구가 폐포나 간질조직으로 이동하는 기전을 이해하는 것은 매우 중요하다. 저자들은 급성 폐손상의 동물실험모델로 흰쥐에 고농도 산소를 추여하여 급성 폐손상을 일으킨 후 기관지폐포세척액내 호중구 및 호중구에 대한 화학주성능이 증가하였는지 그리고 이러한 변화가 고농도산소 노출 시간에 따라 차이가 있는지를 관찰하였으며, 또한 호중구 화학주성인자의 분자량 및 물리적 특성을 알아보았다. 방법 : 고농도산소를 투여할수 있는 기구(hyperoxic chamber)를 만들어 95%이상의 산소를 흰쥐에 24, 48, 60, 72시간 투여하였으며 각군의 쥐에서 기관지폐포세척을 실시하여 얻은 세척액내 호중구의 증가여부를 관찰하였고 호중구의 화학주성능은 정상인의 말초혈액내 호중구를 대상으로 Neuroprobe 48 well chemotactic chamber를 이용하여 계산하였다. 또한 기관지 폐포세척액을 열처리하거나 cellulose membrane에 filter 시켰을 때 화학주성능의 변화여부를 관찰하였고 FPLC(Fast performance liquid chromatography)로 분자량을 측정하였다. 결과 : 1) 기관지폐포세척액내 호중구는 대조군에 비해 고농도 산소 노출 48시간에서부터 증가하여 노출 시간이 길수록 유의하게 증가하였다. 2) 기관지폐포세척액의 호중구 화학주성능 (chemotactic index)도 대조군에 비해 고농도 산소 노출 48시간에부터 유의하게 증가하기 시작하여 노출 시간이 길수록 유의하게 증가되었다. 3) 흰쥐는 48시간까지는 한마리도 사망하지 않았으나 60시간에 33.3 %, 72시간에 81.3 %의 사망률로 현저히 증가하였다. 4) FPLC를 이용하여 호중구 화학주성인자를 분석하였을 때 chemotactic index는 분자량이 104,000과 12,000 dalton에서 peak를 나타냈다. 5) 48시간과 60시간 및 72시간 노출군에서 기관지폐포세척액을 $56^{\circ}C$에서 30분과 $100^{\circ}C$에서 10된 열처리 후 chemotactic index는 열처리 전보다 모두 유의하게 감소하였으며, 48시간과 60시간 노출군에서 12,000 dalton 이하의 물질을 dialysis 후 chemotactic index도 dialysid 전에 비해 유의하게 감소하였다. 결론 : 이상의 결과로서 흰쥐에 고농도의 산소를 40시간 이상 노출시키면 기관지폐포세척액에 호중구 화학주성인자가 증가되고 그에 따라 호중구가 폐에 증가하여 급성 폐손상을 일으키고, 이때 나타나는 호중구 화학주성인자는 분자량이 작은 것 뿐 아니라 큰 것까지 다양하며, 열에 대해 약한 것 뿐 아니라 강한 성분 등 여러가지가 있음을 관찰하였으며 앞으로 이들 성분에 대한 연구가 더욱 진행되어야 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 가용 서브메쉬의 탐색시간과 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 최소화함으로써 태스크의 대기시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 가용 서브메쉬를 유형(정방형, 가로 직사각형, 세로 직사각형)에 따라 분류하고, 태스크와 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적의 서브메쉬를 찾아 할당함으로써 서브메 쉬 탐색시간을 줄인다. 또한 외적단편화로 인해 서브메쉬의 할당지연이 발생하면할당 서브메쉬에서 수행중인 태스크를 다른 가용 서브메쉬에 재배치하고, 프로세서 단편을 통합하여 할당함으로써 서브메쉬의 할당지연을 최소화한다. 시뮬레이션을 통하여 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 방법보다 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 줄이는 방법이 태스크의 대기시간을 단축하는데 더 효과적임을 보인다. 그리고 제안한 할당방법이 시스템의 성능 향상 면에서 기존의 할당방법들보다 우수함을 보인다.
Land surface temperature (LST) is a one of the key variables of land surface which can be estimated from geostationary meteorological satellite. In this study, we have developed the three sets of LST retrieval algorithm from MTSAT-2 data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle, spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. The three LST algorithms are daytime, nighttime and total LST algorithms. The weighting method based on the solar zenith angle is developed for the consistent retrieval of LST at the early morning and evening time. The spectral emissivity of two thermal infrared channels is estimated by using vegetation coverage method with land cover map and 15-day normalized vegetation index data. In general, the three LST algorithms well estimated the LST without regard to the satellite zenith angle, water vapour amount, and surface lapse rate. However, the daytime LST algorithm shows a large bias especially for the warm LST (> 300 K) at day time conditions. The night LST algorithm shows a relatively large error for the LST (260 ~ 280K) at the night time conditions. The sensitivity analysis showed that the performance of weighting method is clearly improved regardless of the impacting conditions although the improvements of the weighted LST compared to the total LST are quite different according to the atmospheric and surface lapse rate conditions. The validation results of daytime (nighttime) LST with MODIS LST showed that the correlation coefficients, bias and RMSE are about 0.62~0.93 (0.44~0.83), -1.47~1.53 (-1.80~0.17), and 2.25~4.77 (2.15~4.27), respectively. However, the performance of daytime/nighttime LST algorithms is slightly degraded compared to that of the total LST algorithm.
This study develops a Korean R&D Scoreboard which has originated from the R&D Scoreboard in United Kingdom. The Scoreboard contains details of the R&D investment, sales, growth, profits and employee numbers for Korean companies which are extracted from company annual reports and key ratios calculated, with some movements over time. Companies are classified by the Korea Standard Industrial Classification. The Scoreboard contains 190 companies which consist of 100 largest companies and 30 middle-or small-sized firms listed in Korea Stock Exchange (KSE), and 30 ventures and 30 other firms listed in KOSDAQ. The overall company R&D intensity (R&D as a percentage of sales) is 2.1% compared to the international average of 4.2%. Korea has an unusually large R&D percentage of sales in IT hardware (4.9%) and telecommunication (3.7%). R&D intensity is positively correlated with company performance measures such as profitability, sales growth, productivity and market value. For largest companies listed in KSE and ventures listed in KOSDAQ, the ratio of operating profit to sales is greater for high R&D intensity companies. Sales growth is in proportion to R&D intensity for all companies. Plots of value added per employee or sales per employee vs R&D per employee rise together for the sectors studied, especially for the chemical sectors and automobile sectors, demonstrating a correlation with productivity. The average market value of high R&D companies in the KSE has risen more than 1.6 times that of the KOSPI 200 index. Given the correlation between R&D intensity and company performance and given that R&D is a smaller percentage of surplus (profits plus R&D) than international level (both overall and in several sectors), the challenges facing Korean companies are to maintain the leading position in IT hardware and telecommunication, and to increase the intensity of R&D in many medium-intensive R&D sectors where Korea has an average intensity well below international or US levels.
Satyam Tiwari;Sarat K. Das;Madhumita Mohanty;Prakhar
Geomechanics and Engineering
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제37권5호
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pp.475-498
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2024
The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (Vs) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and Vs-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower Gmean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F75) for SPT and Vs data and normalized average cone tip resistance (qc) and peak horizontal ground acceleration (amax) for CPT data. It was also observed that the addition of Vs measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.
최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
목적: 본 연구는 뇌졸중 환자를 위한 일상생활활동 평가도구에 관해 체계적 고찰함으로써 임상 및 연구에서 자료로 활용되고자 하였다. 연구방법: 2001년부터 2016년까지 학회지에 게재된 논문을 검색하기 위하여 Pubmed, Embase, Cochrane, NDSL 데이터베이스를 사용하여"stroke AND activities of daily living AND occupational therapy AND assessment OR evaluation OR measurement"를 검색하여 체계적 고찰을 하였다. 평가도구의 종류와 사용빈도를 분석한 후 이에 대한 경향을 파악하였다. 또한 국제 기능 장애 건강 분류(International Classification of Functioning, Disability and Health; ICF) 모델의 분류 기준에 맞추어 활동과 참여에 대한 평가도구를 분류하였다. 결과: 총 111개의 논문이 최종적으로 분석되었으며, 30개의 평가도구가 확인되었다. 최근 들어 뇌졸중 환자를 대상으로 한 연구 게재편수가 증가함에 따라 평가도구의 종류와 사용빈도가 증가하였다. 가장 많이 사용되는 평가도구는 기능적 독립성 측정(Functional Independence Measure; FIM), 바델 지수(Barthel Index; BI)와 캐나다작업수행측정(Canadian Occupational Performance Measure; COPM)이었다. ICF 모델의 분류 기준에 따라 분석한 결과 대부분의 도구는 활동에 대한 평가도구로 참여에 대한 평가도구 수는 매우 적었다. 결론: 본 연구는 뇌졸중 환자의 일상생활활동 수행능력을 측정하기 위해 사용된 평가도구를 체계적으로 고찰하였다. 연구 결과 FIM, BI와 같은 특정한 도구가 많이 사용되었다. 앞으로는 평가도구의 특성에 맞춰 적절한 평가가 이루어 질 수 있도록 다양한 평가도구를 사용한 연구가 진행되어 근거기반의 작업치료를 뒷받침 해 주어야 한다. 또한 ICF 모델의 분류 기준 중 참여에 대한 평가도구의 개발이 이루어져야 할 것이다.
평탄성은 도로 공용성을 확보하기 위한 중요한 인자이며, 줄눈콘크리트 포장에서 수명에 큰 영향을 미친다. 포장의 공용성을 평가하는 요소로는 크게 기능성 평가, 안정성 평가 및 구조적 성능 평가가 있다. 기능성 평가 가운데 가장 대표적인 평탄성은 유지보수를 위한 중요한 기준으로 이용되고 있으나 체계적인 연구를 통해 포장 설계시에 적용하기 위한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 신뢰성 있는 평탄성 모델의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 국내 콘크리트포장의 노선별 총 연장 280.93km를 일정기준으로 나누어 238개의 섹션으로 선별하였다. 또한, 현재 국내 평탄성 모델에서 고려하고 있는 영향인자인 스폴링, 균열, 재령뿐만 아니라 동결지수, 연평균강수량, 기층조건, 교통량 등에 대한 검토가 이루어졌으며, 재령의 다양화를 위하여 추가적인 노선을 선별하여 평탄성에 영향을 미치는 인자들에 대한 분석이 이루어졌다. 분석결과는 스폴링(%), 균열(%), 재령(년), 기층이 평탄성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 평탄성과의 상관관계를 분석한 결과 신뢰성 있는 평탄성 모델이 도출되었으며, 평탄성를 설명할 수 있는 비율은 68.8%로 나타나 통계적으로 유의한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 소입경 골재노출콘크리트포장의 시험시공을 실시하여 초기 공용성을 평가하였으며, 이를 통하여 적정 강도, 저소음 및 적정 미끄럼저항을 확보함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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