구조물 표면은 부식으로 인하여, 크랙이나 감육이 발생할 수 있으며, 이로 인하여 구조물의 파단으로 귀결되어 많은 인명 피해와 재산 손실을 초래할 수 있다. 이에 따라, 박판 구조물이나 배관 구조물과 같이 검사 면적에 비해 두께가 얇은 구조물에 대한 레이저 영상화 기법은 최근 10여년간 꾸준히 연구가 진행되었다. 가장 많이 사용되는 방법으로는 펄스 레이저를 이용한 영상화 시스템이다. 이 방법을 이용하여 평판 구조물, 배관 등 다양한 구조물을 스캐닝하여 비교적 짧은 시간에 원하는 영역을 검사하고 영상화하는 기법이 개발되었다. 하지만, 이 기법은 음파가 결함에 의해 반사되는 반사파를 이용하여 영상화하는 기법으로 검사 위치마다 수 ms의 시간지연이 필요하며, 검사 위치마다 레이저 빔을 집속해주는 렌즈가 필요하여 고가의 복잡한 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 연속 가진기법을 이용하여 구조물에 정상파(standing wave)를 가진하고, 이 정상파를 위치별로 스캐닝하여 결함을 영상화하는 기술을 제안하였다. 평판 구조물에 두께가 변화하는 결함을 인공적으로 삽입하여, 제안된 기술의 두께 변화 탐지 가능성을 제시하였다.
도로 중앙에 위치한 버스전용차로는 일반차로상에서 복수의 차로변경을 통해 일반차로의 가장왼쪽 차로에서 버스전용차로로 진입할 수 있다. 성공적인 버스전용차로 운영을 위해서 특히 주목해야 할 사항은 도로 진입구에서 도로중앙에 위치한 버스전용차로 진 출입구간까지의 적당한 차로변경구간길이이다. 차로변경길이 증감에 대한 안전민감도 분석을 통해 적절한 차로변경구간길이에 대한 지침을 도출할 수 있다. 하지만 차로변경구간길이에 대한 지침을 도출하기 위한 과정은 다양한 교통량 및 차로변경구간길이와 안전과의 상관관계 현장데이터가 필요하기 때문에 어려움이 있다. 본 연구는 미시적 교통시뮬레이션 프로그램(VISSIM)을 통해 차량의 흐름을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 각 차량의 궤도(trajectory) 데이터를 기초로 Surrogate Safety Assessment Model (SSAM)을 이용하여 차로변경구간길이 증감에 따른 차량들간의 상충횟수(또는 안전의 정도)를 조사한다. 그리고 차로변경구간길이와 상충횟수의 관계를 다중선형회귀모형으로 정립한다. 마지막으로 다중선형회귀모형을 통해 차로변경구간길이에 대한 디자인 지침을 도출한다. 디자인 지침은 차로변경 교통량이 증가할수록 안전을 확보하기 위해 증가된 차로변경길이가 요구됨을 보여준다.
Background : The measuring instruments for customer satisfaction in hospitals are often composed of some dimensions reflecting the conceptive complexity of them. Then, overall satisfaction would be expected to be equal the 'weighted' sum of scores by dimensions because the importance rated by customers may be different across the dimensions. But the issue of how to weight the dimensions with importance is not yet solved. We examined 3 sets of weighting methods as to make effect on predictive power against overall satisfaction. Methods : We conducted a survey included 483 subjects who had visited or admitted to a university hospital, using the short form questionnaire being developed by The Korean Society of Quality Assurance in Health Care for out-patient and in-patient. By using a multiple linear regression model, we compared among changes of explanatory powers against overall satisfaction as dependent variable after weighting 4 dimensions of the survey questionnaire as independent variables with importance scores of dimensions perceived by consumers. And we compared the feasibility of each weighting, methods by checking missing cases. Results : There were no weighting methods increasing the explanatory power after applying them. The method of absolute scoring was found higher explanatory-power than others, but this finding had no statistical significance. Regarding the number of missing value, method of absolutely scoring had the least cases. Conclusion : Our findings suggested that weighting the dimensions with importance might have little significance in the cases of scales having items highly correlated, such as consumers' satisfaction. Though asking with items to be answered absolutely, customers might be rating relatively in some degree and this method produced least missing cases. Considering these points, in the cases when weighting the dimensions with importance would be required, we suggest that weighting method by absolute scoring might be better than others.
목 적: 최신 방사선 치료에서는 환자 치료계획 시 종양체적에 분포한 3차원 공간적 선량분포의 검증이 중요시 되고 있는 추세이다. 기존의 선량계로는 공간상의 선량분포를 알 수 없어 이러한 문제점을 극복하고자 조직등가 겔 내에서 방사선에 의해 변화된 화학적 변화를 자기공명영상을 이용하여 3차원적 선량 분석을 시행하는 겔 선량계를 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 겔 합성 시료의 조성비에 따른 정상산소 중합체 겔의 특성 연구를 위해 다섯 개 조합의 중합체 겔을 합성하였다. 이후 방사선량과 자기공명영상의 횡이완 시간과의 상관관계를 구하기 위해 겔로 채워진 후 밀봉된 선량측정용 바이알을 제작하였고, 방사선을 조사하였다. 그리고 방사선 조사 후 선량측정용 바이알의 자기공명영상을 획득하였다. 선량특성 평가 항목으로는 자기공명영상과 R2 지도, 조성비 별 선량-R2 반응곡선 및 선량분포 등의 인자를 분석, 평가하였다. 결 과: 각 조성비 별 정상산소 중합체 겔의 선량-R2 반응 곡선에서 set 1, 3, 4, 5 의 기울기는 각각 0.60, 0.775, 0.683, 0.954이며 절편은 각각 0.322, 0.473, 0.611, 1.032이었다. Set 3의 경우 선형성도 다른 조합보다 비교적 우수한 0.9491이며 선량 반응이 일어나는 문턱 값 또한 0.473으로 0.5 Gy 정도에서 반응이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 결 론: 본 연구에서는 임상에서 실용적으로 사용할 수 있는 정상산소 중합체 겔(normoxic gel)을 항산화제를 사용하여 정상산소 조건에서 합성하였고, 이상적인 조성비를 얻을 수 있었다.
최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.
As Korean government and safety-related organizations make continuous efforts to reduce the number of industrial accidents, accident rate has steadily declined since 2010, thereby recording 0.48% in 2017. However, the number of fatalities due to industrial accidents was 1,987 in 2017, which means that more efforts should be made to reduce the number of industrial accidents. As an essential activity for enhancing the system safety, accident analysis can be effectively used for reducing the number of industrial accidents. Accident analysis aims to understand the process of an accident scenario and to identify the plausible causes of the accident. Accident analysis offers useful information for developing measures for preventing the recurrence of an accident or its similar accidents. However, it seems that the current practice of accident analysis in Korean manufacturing companies takes a simplistic accident model, which is based on a linear and deterministic cause-effect relation. Considering the actual complexities underlying accidents, this would be problematic; it could be more significant in the case of human error-related accidents. Accordingly, it is necessary to use a more elaborated accident model for addressing the complexity and nature of human-error related accidents more systematically. Regarding this, HFACS(Human Factors Analysis and Classification System) can be a viable accident analysis method. It is based on the Swiss cheese model and offers a range of causal factors of a human error-related accident, some of which can be judged as the plausible causes of an accident. HFACS has been widely used in several work domains(e.g. aviation and rail industry) and can be effectively used in Korean industries. However, as HFACS was originally developed in aviation industry, the taxonomy of causal factors may not be easily applied to accidents in Korean industries, particularly manufacturing companies. In addition, the typical characteristics of Korean industries need to be reflected as well. With this issue in mind, we developed HFACS-K as a method for analyzing accidents happening in Korean industries. This paper reports the process of developing HFACS-K, the structure and contents of HFACS-K, and a case study for demonstrating its usefulness.
드론 또는 무인기의 정밀 자세제어를 위해서는 정확한 고도계가 필수적이며, 지상으로부터의 고도측정 정확도로 인해 레이다 고도계가 일반적으로 사용된다. 크기, 무게 및 전력소모 등에 제한으로 인해, 드론에 장착 가능한 레이다 고도계는 PD (pulse Doppler) 방식에 비해 낮은 복잡도를 갖는 FMCW (frequency modulated continuous wave) 방식이 적절하며, 특히, 짧은 송신시간으로 인해 드론 자체 움직임 (ego-motion)에 대응 가능한 fast-ramp FMCW 레이다가 보편적으로 활용된다. 이에, 본 논문에서는 fast-ramp FMCW 레이다 시스템을 위한 드론 고도 측정용 레이다 신호처리 프로세서 (RSP; radar signal processor)의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 설계된 RSP는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-IV FPGA device를 활용하여 구현 및 검증되었다. 구현 결과, 총 27,523의 logic elements, 15,798개의 register, 138 Kbits의 memory로 구현 가능하며, 50MHz의 동작주파수로 100Hz의 실시간 고도측정이 가능함이 확인되었다.
Bajwa, Waheed U.;Calderbank, Robert;Jafarpour, Sina
Journal of Communications and Networks
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제12권4호
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pp.289-307
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2010
The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.
레이다를 이용한 다수 표적의 상태 추정을 통해 추적 성능을 향상시키는 문제는 중요하다. 클러터 환경에서 추적 필터를 이용하여 다수 표적 추적 시 트랙과 측정치 간의 결합사건이 발생하며 개수가 증가함에 따라 결합사건은 기하급수적으로 증가한다. 이러한 환경에서 다수 표적 추적 필터 설계 시 고려해야할 문제는 첫째, 신속한 거짓트랙 제거 및 표적트랙 확정을 통하여 오경보율 최소화하고, 이를 통해 FTD(False Track Discrimination) 성능을 높인다. 둘째, 다수의 트랙이 측정치를 공유하는 결합사건 발생시 효율적으로 각각의 측정치를 트랙에 할당함으로써 트랙 유지성능을 향상시키는 것이다. 두 가지 고려사항을 통해 단일 표적 추적 자료결합 기법을 다수 표적 추적 필터로 확장하여 사용하며, 대표적인 알고리듬으로 JIPDAF(Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter)와 LM-IPDAF(Linear Multi-target IPDAF)가 있다. 본 논문에서는 측정치 할당 시 생기는 수 많은 가설들에 대한 확률적 평가를 하지 않음으로써 측정치와 트랙의 개수에 따라 비선형으로 연산량이 증가하지 않으며, 클러터밀도 추정을 통해 트랙을 쇄신하는 트랙존재확률 기반의 LM-IPDAF 알고리듬을 소개한다. 그리고 LM-IPDAF의 트랙존재확률 산출 시 필요한 클러터밀도 추정 방법을 개선함으로써 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리듬과 비교, 분석하여 성능을 검증하였다. 그 결과, 위치 RMSE, Confirmed True Track 측면에서는 동일한 성능을 내면서 시뮬레이션 처리 시간을 약 20% 감소시킬 수 있었다.
Objectives : The purpose of this study was to examine the effects of manual acupuncture at the $LI_4$, $ST_{36}$ and $LR_3$ on Electroencephalogram(EEG) of patients with stroke. Methods : 32 channel EEG measurement was carried out in 35 Stroke patients(23 males and 12 females). EEG was measured for 21 minutes(made up of 7 sessions, 1 session means 3 minutes time interval) including 15 minutes(5 sessions) of acupuncture time. Power spectrum analysis was used as a measure of complexity. Statistical analysis was performed using Linear mixed model and DUNNETT's multiple comparison. Results : The results were as follows; 1. EEG amplitude was reduced during acupuncture except electrodes PG1 and PG2. 2. There was a notable change during 6~9 minutes after needling in ${\delta}{\cdot}{\beta}{\cdot}{\gamma}$ wave, and during 6~9 minutes after needling in ${\Theta}{\cdot}{\alpha}$ wave. Overall, during 6~9 minutes after needling. 3. TP8 is a common significant electrode among five wave forms. Conclusions : These results suggest that TP8 could be typical electrodes and change of EEG compared to baseline happens most often during 6~9 minutes after manipulated acupuncture at the $LI_4$, $ST_{36}$ and $LR_3$ of patients with stroke.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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