항공기 중량은 성능 및 연료효율성에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 항공기의 개념 설계 단계에서는 요소 중량을 추정함에 중량 당 연료소모 비용과 같은 경험식을 이용하여 비용과 중량 간의 균형을 맞추는 과정을 수행한다. 또한, 항공사에서 항공기를 운용할 때 중량관리 활동을 통해 연료 효율성 향상 및 연료절감과 탄소저감을 추진한다. 항공기 중량 변화와 연료 소모 변화 사이의 연관성을 중량비용(Cost of Weight)이라고 하며, 중량비용은 항공기에 중량 추가 혹은 감소가 연료소모에 미치는 영향을 평가함에 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존 중량비용 산정 방법의 문제점을 확인하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법의 중량비용 산정 방법을 소개한다. Breguet의 Range Formula와 A350-900 항공기의 실제 비행 데이터를 이용하여 이륙중량과 착륙중량 기반의 두 가지 중량비용을 산정한다. 결론에서는 이륙중량과 착륙중량 기반의 중량비용을 다른 용도로 사용함이 합리적임을 제시하였다. 특히, 착륙중량 기반의 중량비용은 유사 항공기 개념설계 단계에서 요소중량 추정 및 비용과 중량 최적화에 하나의 경험식으로 활용할 수 있다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
Methods for the development of home meal replacement seafood tailored to consumer needs for the advanced use of Broughton's ribbed ark Scapharca broughtonii (BRA) in Korea are required. In this study, we developed a cheese-topped, semi-dried, and seasoned Broughton's ribbed ark (S-BRA) tailored for the younger generation with an improved texture and fish odor. The optimization of conditions to improve the texture and fish odor was performed using RSM. The design of the model was appropriate because there was no significant difference (P>0.05) between the predicted and actual values of moisture content, hardness, and overall acceptance, and the optimal preparation conditions were a vinegar content of 2.68%, a soaking time of 62 min, a drying temperature of 60℃, and a time of 162 min. The S-BRA manufactured under these optimal conditions exhibited a lower odor intensity compared to the unsoaked and undried control, suggesting that the fish odor of S-BRA has been improved. The moisture content related to the texture of the S-BRA was lower than that of the control, and the hardness was higher. Therefore, the S-BRA developed in this study will appeal to people of all ages, especially the younger generation; their consumption is expected to increase.
최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.
In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.
고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.
Junghyun Ryu;Fernanda C. Burch;Emily Mishler;Martha Neuringer;Jon D. Hennebold;Carol Hanna
한국동물생명공학회지
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제37권4호
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pp.292-297
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2022
Direct injection of CRISPR/Cas9 into zygotes enables the production of genetically modified nonhuman primates (NHPs) essential for modeling specific human diseases, such as Usher syndrome, and for developing novel therapeutic strategies. Usher syndrome is a rare genetic disease that causes loss of hearing, retinal degeneration, and problems with balance, and is attributed to a mutation in MYO7A, a gene that encodes an uncommon myosin motor protein expressed in the inner ear and retinal photoreceptors. To produce an Usher syndrome type 1B (USH1B) rhesus macaque model, we disrupted the MYO7A gene in developing zygotes. Identification of appropriately edited MYO7A embryos for knockout embryo transfer requires sequence analysis of material recovered from a trophectoderm (TE) cell biopsy. However, the TE biopsy procedure is labor intensive and could adversely impact embryo development. Recent studies have reported using cell-free DNA (cfDNA) from embryo culture media to detect aneuploid embryos in human in vitro fertilization (IVF) clinics. The cfDNA is released from the embryo during cell division or cell death, suggesting that cfDNA may be a viable resource for sequence analysis. Moreover, cfDNA collection is not invasive to the embryo and does not require special tools or expertise. We hypothesized that selection of appropriate edited embryos could be performed by analyzing cfDNA for MYO7A editing in embryo culture medium, and that this method would be advantageous for the subsequent generation of genetically modified NHPs. The purpose of this experiment is to determine whether cfDNA can be used to identify the target gene mutation of CRISPR/Cas9 injected embryos. In this study, we were able to obtain and utilize cfDNA to confirm the mutagenesis of MYO7A, but the method will require further optimization to obtain better accuracy before it can replace the TE biopsy approach.
음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.
상수도 관망 운영 단계에서 비정상상황은 필연적으로 발생하며, 이때 밸브를 이용한 구역의 격리가 필요하다. 밸브를 이용한 구역 격리 시 흐름 경로와 유향, 유속의 변화와 같은 수리적 변화로 인해 수리적 피해는 불가피하며, 대부분의 기존 연구들은 수리적 피해를 최소화할 수 있도록 밸브의 위치를 결정하여 왔다. 다만, 수리적 변화는 예지치 못한 수질 사고를 유발할 수 있기에, 격리 시 수질 사고 발생 여부를 미리 판단할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 밸브 위치에 따른 예지치 못한 수질 문제를 예방할 수 있는 밸브 설계 방안을 제안한다. 이를 위한 격리 전후의 관로별 흐름 특성 변화율을 정량화하는 유향 변경률 인자(Flow Direction Change Ratio, FDCR)와 신뢰도(reliability)를 고려한 최적 설계 방법론을 제안하였으며, 해당 모형을 가상 상수도 관망에 적용하여 FDCR 고려 유무에 따른 설계안을 비교하였다. 설계 결과 FDCR을 고려한 경우 기존 설계안 대비 유향 변동이 없는 것을 확인하였으며, 세그먼트 격리에 따른 절점별 압력과 관별 유속의 평균과 변동성을 확인한 결과 기존 설계안 대비 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 또한 설계안 비교를 위해 그래프 이론 기반 인자인 수리학적 거리 인자(Hydrualic Geodesic Index, HGI)를 활용하였으며, HGI가 높은 설계안이 유향 변동성이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 수질 사고를 고려한 밸브 시스템의 설계 및 운영에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 데커신 및 데커시놀 안젤레이트를 이용한 최적의 로션 제조 공정을 확인하기 위하여 연구를 진행하였다. 초기 로션 제형은 3개월 동안 점도(5,208±112 cPs), 함량(99.71±1.01%) 및 pH(5.62)을 유지하는 것을 확인하였다. 제조 공정D 혼합 4의 최적 제조 공정 확인은 22+3 완전 배치 요인법을 이용하였으며, 독립변수로 혼합 온도(40-80℃)와 혼합 시간(10-30 min)으로 종속변수로써 중요품질특성인 함량, pH, 질량편차를 확인하였다. 함량 및 질량편차는 도출된 회귀방적식의 결정계수는 약 0.9였고 p-value값은 0.05보다 작아 모델적합성을 확인하였다. 로션 제조를 위한 최적의 온도조건과 혼합 시간은 61.93℃와 15.85분으로 확인되었다. 혼합4 공정에 있어 혼합 온도(60℃)와 혼합 시간(15 min)에서의 함량은 100.69%, pH는 5.57, 질량편차는 98.07%으로 예측되었고, 실제 검증에서는 각각 100.29±0.98%, 5.57±0.02, 98.27±0.89%으로 예측된 값에 대하여 유사한 결과까지 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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