본 연구는 현장 계측 실험에 의하여 주행 차량하중을 받는 2경간 P.S.C. 박스형 교량의 동적 해석을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 이동하중은 차량 속도의 증가에 대해 주행하중, 급제동하중, 연행하중, 역주행하중, 역 주행 충격하중 등으로 분류하여 실험을 행하였다. 각 주행 하중에 대해 박스 거더 단면에서의 계측위치를 달리하여 동적 거동의 변화 및 특성을 살펴보았으며, 절점당 6개의 자유도를 갖는 4절점 쉘요소를 이용한 유한요소 해석 프로그램을 개발하고 수치해석을 하여 실험결과와 비교 분석하였다. 박스 거더의 동적 거동은 주행하중에 의한 응답보다 급제동이나 역주행 충격하중에 의한 응답이 더 크게 나왔으며 수치해석 결과는 기존의 1차원 보요소를 사용하여 해석한 결과보다 실험값에 근접함을 보였다.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
우리나라 지형의 특성상 산지가 많아 고속도로 직선화 건설 시에는 터널 설치가 필수적인 요소이다. "2019년도 도로 교량 및 터널 현황조서" 통계에 따르면 터널은 2,682개소이고 2,077km로 전체 도로연장의 1.9%를 차지하고 있으며 10년 전에 비해 1,300개소로 94% 증가하고 있다. 국내외 연구에 따르면 고속도로 설치된 1Km이상 되는 장대터널들은 좁고 어두운 조명과 단조로운 벽면 디자인으로 인해 운전자로 하여금 집중력 저하 및 지루함을 느끼게 하여 피로와 졸음이 쉽게 발생한다. 이에 한국도로공사에서는 2020년까지 3Km 이상 터널 10곳을 대상으로 주의력 높이는 디자인 조명을 설치하였다. 본 연구는 터널 내부에서 발생할 수 있는 사고의 위험성을 개선하고자 한국고속도로에서 설치된 터널 내 LED 경관 조명 디자인을 유형별로 특징을 비교 분석하였다. 연구 결과를 바탕으로 향후 터널 내 LED 경관 조명 설치 시 운전자로 하여금 주행 안정성 확보와 피로와 졸음사고를 낮출 수 있는 효과적인 설치를 위한 기초자료 제공의 목적으로 한다.
Aortobronchial fistula (ABF) induced by an infected pseudoaneurysm of the thoracic aorta is a life-threatening condition. As surgical treatment is associated with significant mortality and morbidity, thoracic endovascular aneurysm repair (TEVAR) may be an alternative for the treatment of ABF. However, the long-term durability of this intervention is largely unknown and the recurrence of ABF is a potential complication. We experienced a case of recurrent ABF after stent grafting as an early procedure for an infected pseudoaneurysm of the thoracic aorta. Remnant ABF, bronchial and/or aortic wall erosion, vasa vasorum connected with ABF, and recurrent local inflammation of the thin aortic wall around ABF might cause recurrent hemoptysis. As a result, we suggest that TEVAR should be considered as a bridge therapy for the initial treatment of ABF resulting from an infected pseudoaneurysm, and that several options, such as second-stage surgery, should be considered to prevent the recurrence of ABF.
Accurately simulating the wind field of large-scale region, for instant urban areas, the locations of large span bridges, wind farms and so on, is very difficult, due to the complicated terrains or land surfaces. Currently, the regional wind field can be simulated through the combination of observation data and numerical model using observation-nudging in the Weather Research and Forecasting model (WRF). However, the main drawback of original observation-nudging method in WRF is the effects of observation on the surrounding field is fully mathematical express in terms of temporal and spatial, and it ignores the effects of terrain, wind direction and atmospheric circulation, while these are physically unreasonable for the turbulence. For these reasons, a spatial correlation-based observation-nudging method, which can take account the influence of complicated terrain, is proposed in the paper. The validation and comparation results show that proposed method can obtain more reasonable and accurate result than original observation-nudging method. Finally, the discussion of wind field along bridge span obtained from the simulation with spatial correlation-based observation-nudging method was carried out.
도시철도 중 하나인 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 하여 도로의 노면 침화, 싱크 홀, 교량 붕괴 위험, 트램역 주변 온 습도 등 환경정보를 수집과 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 무가선 트램의 노면, 교량 및 트램역의 위험요인을 사전에 인지하고 위험을 예방할 수 있는 저전력 장거리 통신망(LPWA) 기반 트램 노면의 무선통신망 안전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 트램 노면의 상태를 감지하는 센서 노드와 센서의 정보를 수집하는 게이트웨이 그리고 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링 하는 안전관리 시스템으로 구성되며, 저전력 장거리 통신 기술(LoRa)을 적용하였다. 현장 시험에 제안한 시스템과 LTE를 적용한 시스템을 비교 분석한 결과 모니터링 시스템에서 센서 정보 값과 위험신호 임계값 이상 시 위험 알람 상태에 큰 차이가 없음을 확인하였다.
비심미적인 임플란트유지형 보철물의 심미성 개선은 매우 어려운 문제이며 특히, 상악 전치부 임플란트와 관련되어 있는 경우는 더욱 그러하다. 본 증례는 상악전치부 임플란트의 주기적 배농과 비심미성을 주소로 보철과의사로부터 의뢰된 69세 남자 환자의 심미성 개선에 관한 보고이다. 임플란트는 다소 깊게 식립되어 긴 임상치관길이를 보였으며, 주변 연조직 양도 부족하였다. 임상 검사와 방사선검사 후, 깊게 식립된 임플란트의 제거 대신 예후가 불량한 인접 치아의 발치 후 임플란트를 추가 식립하여 임플란트 유지형 고정성보철물을 제작하고, 깊게 식립된 임플란트는 제거 대신 치조제 증대에 도움을 주기 위해 침수(submergence)시켜 치조제를 증대시키는 방식을 선택하였다. 적절한 진단이 동반된 임플란트 침수가 전치부의 임플란트 비심미성을 개선시킬 수 있는 또다른 대안이 될 수 있을 것이다.
Kim, Ae Ryoung;Lee, Jong-Mok;Seo, Go Hun;Lee, Sang In;Bae, Hyunwoo;Lee, Yun Jeong
Journal of Genetic Medicine
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제18권2호
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pp.127-131
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2021
Autosomal recessive spinocerebellar ataxia 20 (SCAR20; OMIM #616354) is a recently described disorder that is characterized by ataxia, intellectual disability, cerebellar atrophy, macrocephaly, coarse face, and absent speech. It is caused by loss-of-function mutations in SNX14. To date, all cases with homozygous pathogenic variants have been identified in consanguineous families. This report describes the first Korean cases of SCAR20 family caused by homozygous variants in SNX14. Two siblings were referred to our clinic because of severe global developmental delay. They presented similar facial features, including a high forehead, long philtrum, thick lips, telecanthus, depressed nasal bridge, and broad base of the nose. Because the older sibling was unable to walk and newly developed ataxia, repeated brain magnetic resonance imaging (MRI) was performed at the age of 4 years, revealing progressive cerebellar atrophy compared with MRI performed at the age of 2 years. The younger sibling's MRI revealed a normal cerebellum at the age of 2 years. Whole-exome sequencing was performed, and homozygous variants, such as c.2746-2A>G, were identified in SNX14 from the older sibling. Sanger sequencing confirmed homozygous SNX14 variants in the two siblings as well as a heterozygous variant in both parents. This report extends our knowledge of the phenotypic and mutational spectrum of SCAR20. We also highlight the importance of deep phenotyping for the diagnosis of SCAR20 in individuals with developmental delay, ataxia, cerebellar atrophy, and distinct facial features.
본고는 초등수학을 기반으로 첨단기술및 ICT교구를활용한 초등융합교육자료의 개발에 대한 사례 연구이다. 본 연구에서는 초등현장 교육전문가 6인이 준비-개발-개선의 PDI 모형에 따라 융합교육 자료를 개발하였고, 개발된 자료는 수학, 과학, 미술, 공학 과목의 교과교육전문가 4인에 의해서 수정·보완하였다. 개발된 융합교육 자료는 초등 3~4학년군에서 활용 가능한 『그래프! 과거, 현재, 미래를 이어주는 다리』 의 1종이고, 5~6학년군은『알쏭달쏭, 같은 듯 다른 너!』 , 『함께 만드는 가상현실 입체 공간』의 2종이며, 초등 3~4학년군과 5~6학년군에서 학년군별로 재구성해 사용 가능한 『그리고 만드는 재미있는 도형 나라』 , 『거북선 지붕을 빈틈없이 덮어라!』 의 2종이었다. 본 개발 연구의 결과를 기반으로 한 제언은 다음과 같다. 초등교육 현장에서 원활한 융합교육을 수행할 수 있도록 다양한 융합교육 자료가 개발 공유되어야 하며, 나아가 앞으로 융합교육의 확산과 정착을 위해서는 현장 초등 교사나 예비 초등 교사들의 융합교육 역량의 함양 및 신장이 절대적인 선결 조건일 것이다.
Objective : From March 2018 to July 2022, H Korean Medicine Hospital conducted a guidance on Gigong training using the Moosim Gigong Doinbeop and Moosim Gigong Walking. This report intends to report the results and share the specific methods of a guidance on Gigong training used in the process of implementation, thereby helping the research of a guidance on Gigong training later. Methods : The methods and results of the implementation of Moosim Gigong Doinbeop and Moosim Gigong Walking implemented by H Korean Medicine Hospital were reported. For the movements of Doinbeop, the posture and movements, the precautions to be taken when guiding, the alternative movements, and the meaning of the movements were summarized. For Moosim Gigong Walking, the method of progress, the method of motion, precautions to be taken, and replaceable movements were summarized. The method of implementing the guidance on Gigong training for severely ill and elderly patients was introduced. The application cases that were applied to some diseases and effective were recorded. Results : At H Korean Medicine Hospital, Moosim Gigong Doinbeop and Moosim Gigong Walking were conducted in the form of an open lecture, and 4,682 patients attended the Doinbeop class and 3,373 patients attended the Walking class. There is no restriction on the type of disease of the participating patients. The attending physician recommends and the patient wishes, the patient participates in the course. Conclusions : Curing technology is a long-standing treatment method of Korean Medicine, but it has not yet been activated in the modern Korean Medicine system. Research on the guidance on Gigong training can be conducted to establish itself as a new treatment method for Korean Medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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