안전한 수혈을 위한 정확한 혈액형 검사는 필수적이다. 최근에는 혈액은행 검사 분야에 검사의 오류를 줄이고 검사의 효율을 높이기 위해 자동화 장비가 도입되어 사용되고 있으나 중소병원에서 이용하기에는 매우 고가로 도입하기가 어렵다. 이에 본 연구에서는 혈액형 검사결과를 저장 및 재확인 할 수 있고, 이미지 프로세싱에 의해 결과가 판독되는 원주응집법을 이용한 혈액형 검사 판독기를 개발하였다. ABO 및 RhD 혈액형 검사가 의뢰된 148개의 검체와 비예기항체 검사가 의뢰된 154개의 검체를 대상으로 판독 결과를 비교한 결과, 양성과 음성의 판독 및 반응강도의 판독이 100%일치하였다. 본 연구에서 개발된 판독기는 추가적인 검증을 거친다면 중소형 병원에서도 쉽게 도입하여 효율적이며, 경제적으로 이용할 수 있을 것이다.
본 연구는 전산화된 임상 데이터를 이용하여 환자 중증도를 분별하는 기법을 고안하고 간호사가 작성한 분류 점수와 비교 분석하여 타당성을 검증하기 위하여 일개 종합병원의 7개 병동 재원환자 348명에게 하루동안 간호사가 수행한 행위를 근거로 환자분류(KPCS-1: Korean patient classification system for nurses) 점수를 간호사가 작성하고, 병원정보시스템에 저장되어 있는 임상 데이터를 이용하여 산정, 수집한 점수와 비교하였다. 간호사가 작성한 점수와 임상 데이터를 이용한 환자 중증도 점수 모두 진료과 및 환자유형에 따라 점수 분포를 비교한 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 환자분류의 타당성이 동일하게 검증되었으며, 두 방법 간 에는 상관계수 0.96(p<.001)의 높은 상관성이 있었다. 임상 데이터 기법이 다소 높은 점수를 보였으나 일부 영역의 보완을 거친다면 간호사가 환자분류를 작성하지 않고, 병원정보시스템에 저장된 임상 데이터에 연동하여 자동으로 환자 중증도를 분별하는 시스템 개발이 가능하고 이를 간호인력의 성과관리 및 수급계획 등에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
압축하중 하에서 스킨-스트링거 조립체인 패널은 다양한 유형의 불안정이 발생할 수 있다. 불안정의 유형은 패널 또는 스트링거의 좌굴, 굴곡, 비틀림, 주름, 굴곡/비틀림 조합 유형 등으로 나타난다. 이것들에 대한 연구는 오래 전부터 이루어져 왔으나 이론 또는 경험식의 복잡성으로 인해 실제 현장에서 활용하기에는 어려운 문제를 가지고 있다. 따라서 선진 항공업체의 경우, 복잡한 수식과 방법등을 사용하기 편리하도록 해석 프로그램을 개발하여 사용하고 있으나 현재 국내의 경우는 그러하지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 압축하중을 받는 스킨-스트링거 조립체에 대한 불안정 유형 및 예비계수 (Reserve factor)의 크기를 산출할 수 있는 해석 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 에어버스사의 관련 프로그램인 APA114의 이론 설명서에 기초하였다. 프로그램 검증을 위하여 A320 패널과 A380패널에 대한 해석을 수행하여 APA114의 결과와 비교하였다.
As the use of digital systems becomes more prevalent, adequate techniques for software specification and analysis have become increasingly important in nuclear power plant (NPP) safety-critical systems. Additionally, the importance of software verification and validation (V&V) based on adequate specification has received greater emphasis in view of improving software quality. For thorough V&V of safety-critical systems, V&V should be performed throughout the software lifecycle. However, systematic V&V is difficult as it involves many manual-oriented tasks. Tool support is needed in order to more conveniently perform software V&V. In response, we developed four kinds of computer aided software engineering (CASE) tools to support system specification for a formal-based analysis according to the software lifecycle. In this work, we achieved optimized integration of each tool. The toolset, NuSEE, is an integrated environment for software specification and V&V for PLC based safety-critical systems. In accordance with the software lifecycle, NuSEE consists of NuSISRT for the concept phase, NuSRS for the requirements phase, NuSDS for the design phase and NuSCM for configuration management. It is believed that after further development our integrated environment will be a unique and promising software specification and analysis toolset that will support the entire software lifecycle for the development of PLC based NPP safety-critical systems.
원자력 안전계통의 일부분인 컴퓨터의 사용은 일반 산업분야에서 명시되지 않은 부가적인 요건 즉 소프트웨어의 확인 및 검증, 하드웨어의 품질요건이 요구된다. 원자력 발전소에서 사용되는 컴퓨터는 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 및 연계장치를 포함하는 시스템이다. 원자력 안전등급을 갖는 컴퓨터 시스템을 개발하기 위해서는 우선적으로 개발환경이 요구되고 개발된 소프트웨어는 원자력 코드 및 표준에 따라 확인 및 검증되어야 한다. 이러한 요건 때문에 원자력 발전소 안전계통의 하나인 부적절노심감시계통에 대한 시험설비가 개발되었다. 시험설비는 입출력 모의설비, 자료수집계통 케비넷 및 감시컴퓨터의 3부분으로 구성된다. 이 시스템의 성능을 수동시험절차에 따라 검증되었다.
자동차 부품 업체에서는 납기 준수, 생산 원가 절감, 품질 관리 향상 등의 고객의 필수적인 요구 사항를 만족하기 위하여 자동화를 추진하고 있다. 현재의 수작업을 통한 육안 검사 공정에서는 이러한 필수 요구 사항을 만족하기에는 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 품질 관리 개선을 위하여 도어 힌지 브라켓 부품에 대한 현재의 수작업 육안 검사 공정을 대체할 수 있는 자동 선별 시스템을 제안하고자 한다. 본 제안은 도어 힌지 브라켓 부품의 용접너트 누락 불량 발생을 방지하여 고객사의 검사 요구사항 등을 만족할 수 있도록 설계하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘 프로그램을 자동 선별 시스템에 적용하여 정상 제품과 불량 제품을 구별할 수 있도록 하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘의 검증 시험을 통하여 검출정확도 98%의 성공적인 검사 결과를 나타내었고 이를 생산 현장에 적용하여 불량 제품감소에 따른 생산성 향상에 기여하였다.
무기체계의 기능 및 성능 검증을 위한 시험들이 지속적으로 증가함에 따라 가용 자원들의 효율적인 활용을 위한 방안에 관련된 연구가 대두되고 있으며, 자원할당 복잡도가 증가함에 따라 시험계획 시에 의사결정 지원이 요구되고 있다. 시험자원할당은 전통적인 FJSP(Flexible Job Shop Problem)와 기본적으로 동일한 문제이며, 이는 NP-hard문제로서 기존의 경험기반 시험자원 할당 방법으로는 시간 효율적인 자원할당에 있어서 한계가 존재한다. FJSP에 유전자알고리즘을 적용한 최적해 탐색 연구가 진행되어 왔지만, 하나의 기계조작에 대해 두 개 이상 기계의 동시 작동이 필요한 시험자원할당 도메인에서의 적용은 제한적이다. 이에 본 논문에서는 가변 그룹 유전자알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수작업 기반의 기존 시험자원할당을 자동화하고 최적화함으로써 시험 효율을 향상시킬 것으로 기대되며, MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 그 적용성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 모형인 TOPMODEL의 국내 단일 유역에서의 홍수예보 능력을 검토하는데 있다. 이를 위해서 소양강댐 상류유역을 선정하였으며, 1990~1996년의 일 및 시 홍수사상을 선택하였다. 모형의 매개변수는 1990년의 일 호우사상을 이용하여 수동보정법으로 추정하였으며, 지형지수의 분포가 유출에 미치는 영향을 해석하였다. 모형의 매개변수 추정에 이용하지 않은 95년 및 96년 일 호우사상 및 90년, 95년, 96년 시 호우사상을 이용하여 TOPMODEL의 홍수예보능을 검토한 결과 관측유량과 계산유량의 상관계수가 일 홍수사상의 경우 0.77 이상, 시 홍수사상의 경우 0.87 이상으로 우수한 결과를 나타내었다. 국내의 홍수유출 특성과 모형의 개념 및 유량 산정 결과 등을 고려할 때 TOPMODEL의 홍수예보능은 우수한 것으로 판단된다.
객체지향 패러다임에서 객체의 속성, 동작, 객체사이의 관계를 표현하는 클래스의 구성요소들에 대한 연관관계를 측정하는 응집도는 다양하게 연구되어 왔다. 리팩토링 분야에서도 개발자의 경험이나 직감에 의한 수동분석에서 자동분석에 이르기까지 다양한 연구가 제안되어 왔다. 리팩토링을 자동으로 수행하기 위해서는 수행여부를 결정짓는 객관적 판단기준에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 참조관계를 고려한 여섯 개의 메소드 위치 결정 요인과 메소드 위치에 대한 관계를 분석하기 위한 방법으로 로지스틱 회귀분석과 신경망을 사용할 것을 제안하였다. 실험 결과, 로지스틱 회귀 분석은 97%, 신경망은 90% 이상의 예측율을 보였으며, 로지스틱 회귀분석이 신경망을 이용한 방법보다 더 우수한 예측결과를 보였다. 또한 두 방법 모두 90% 이상의 예측율로 여섯 개의 메소드 위치 결정 요인이 리팩토링 무브 메소드의 객관적 판단기준으로 적용될 수 있음을 보였다.
동영상 데이터베이스 시스템을 구축하려면 동영상의 샷 경계 검출이 먼저 이루어져야 한다. 그러나 이 과정이 자동화되지 않아 많은 시간과 노력이 필요하다. 샷 경계 검출 알고리즘은 많이 연구되고 있으나 영상 편집시 사용된 편집 효과의 발전에 의하여 완벽한 검출은 매우 어려운 실정이다. 따라서 정확한 샷 경계를 얻기 위해서는 수작업에 의한 검증과 수정이 꼭 필요하다. 시공간 슬라이스는 영상의 내용 변화를 요약한 한 장의 이미지이다. 편집 효과는 수직선, 사선, 곡선, 점진적 색상의 변화 등 시각적으로 인지 가능한 형태로 시공간 슬라이스에 표현된다. 따라서 영상을 재생시키지 않고도 시공간 슬라이스의 변화만으로 샷 경계를 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있다. 이 논문에서 제안하고 구현한 시스템은 시공간 슬라이스 상에서 오검출 키 프레임을 삭제할 수 있으며 미검출 된 키 프레임을 생성할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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