• Journal of Biosystems Engineering
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• 제6권2호
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• pp.9-19
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• 1982

소형(小型) 디젤엔진의 예연소실(豫燃燒室) 형상(形狀)이 저온시(低溫時)의 시동성(始動性)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하기 위해 8종(種)의 예연소실(豫燃燒室)과 2종(種)의 실린더헤드를 제작(製作)하여 $2^7$ 요인실험법(要因實驗法)에 의해 1회(回) 조작시(操作時) 최저(最低) 시동가능(始動可能) 온도(溫度), 최대출력(最大出力), 전부하(全負荷)(4/4) 및 과부하(過負荷)(11/10)시(時)의 연료소비율(燃料消費率)을 측정(測定)하여 분석(分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하연 다음과 같다. 가. 피스톤 상면(上面)에 대한 주분사구(主噴射口)의 상대각도(相對角度)가 $20^{\circ}$에서 $18^{\circ}$로 감소(減少)하면 최저(最低) 시동가능(始動可能) 온도(溫度)가 약(約) $2.4^{\circ}C$ 낮아졌으며 최대출력(最大出力)은 약(約) 0.3ps 증가(增加)되었다. 나. 실린더헤드 홈 각도(角度)가 $20^{\circ}$에서 $18^{\circ}$로 작아짐에 따라 최저(最低) 시동가능(始動可能) 온도(溫度)가 약(約) $3.3^{\circ}C$ 낮아졌으며, 최대출력(最大出力)은 약(約) 0.3ps 감소(減少)되었다. 다. 예연소실(豫燃燒室) 길이가 17.5mm에서 15.5mm로 짧아지면 최저(最低) 시동가능(始動可能) 온도(溫度)가 $2^{\circ}C$ 낮아졌으며 최대출력(最大出力)은 0.2ps정도(程度) 감소(減少)되었다. 라. 주분사구(主噴射口) 직경(直俓)이 4.8mm에서 4.5mm로 작아지면 최대출력(最大出力)은 0.2ps정도(程度) 증가(增加)했으나, 주분사구(主噴射口) 직경(直俓)만이 변화(變化)에 따른 시동성(始動性)의 차이(差異)는 인정(認定)되지 않았다. 마. 주분사구(主噴射口) 각도(角度)가 $47^{\circ}$이고 실린더헤드 홈 각도(角度)가 $18^{\circ}$일 경우(境遇) 시동가능(始動可能) 온도(溫度)가 가장 낮았으며, 주분사구(主噴射口) 직경(直俓)이 4.5mm이고 예연소실(豫燃燒室) 길이가 17.5mm일 경우(境遇) 최대출력(最大出力)도 가장 높았고, 전부하(全負荷) 및 과부하시(過負荷時)의 연료소비율(燃料消費率)도 가장 낮았다. 바. 실린더 헤드홈 각도(角度)와 주분사구(主噴射口)의 각도(角度)가 각각(各各) 시동성(始動性) 향상(向上)에 가장 큰 영향(影響)을 미쳤으며, 또한 주분사구(主噴射口) 직경(直俓)과 예연소실(豫燃燒室) 길이와의 교호작용(交互作用)이 최대출력(最大出力)에 가장 큰 영향(影響)을 미쳤으므로 이들 요인(要因)에 대한 처리수(處理數)를 늘려 시험(試驗)해 볼 필요성(必要性)이 있는 것으로 사료(思料)된다. 사. 본(本) 실험(實驗)에서 최적조건(最適條件)으로 나타난 시작(試作) 예연소실(豫燃燒室)은 기존(旣存) 예연소실(豫燃燒室)보다 약(約) $-6^{\circ}C$의 시동성(始動性) 향상(向上)을 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제59권6호
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• pp.656-663
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• 2005

배 경 : 급성호흡곤란으로 응급실에 내원한 환자에서 그 원인질환을 감별하는 것은 효율적인 치료에 매우 중요하나 임상양상만으로 감별진단하기는 어려운 경우가 많다. 최근에 쉽게 측정하고 확인이 가능한 생화학적 표지자인 B-type natriuretic peptide에 대해 연구가 이루어지고 있다. 방 법 : 2004년 3월부터 7월까지 한양대학교병원 응급실로 급성호흡곤란을 주소로 내원한 261명의 환자를 대상으로 혈청 BNP를 측정하였고 임상적 소견을 후향적으로 분석하였다. 결 과 : 대상환자를 증상의 원인에 따라 크게 심부전군(n=119, 382, 113-1230 pg/ml)과 비심부전군(n=142, 29, 7-81 pg/ml)으로 나누었고(사람수, 중위수, 백분위수 25-백분위수 75), 하위집단으로 심부전군은 COPD와 좌심부전이 동반된 군(n=5, 820, 354-1620 pg/ml), 폐성심군(n=3, 1650, 239-1990 pg/ml), 좌심부전군(n=111, 378, 106-1120 pg/ml)으로, 비심부전군은 COPD군(n=20, 39, 21-101 pg/ml), 기타 호흡기질환군(n=56, 59, 10-129 pg/ml), 기타 다른 원인군(n=66, 15, 6-47 pg/ml)으로 분류하였다. 혈장 BNP는 원인 질환에 따라 유의한 차이를 보였으며(p<0.001), COPD군과 좌심부전이 동반된 COPD군을 비교했을 때 심부전이 동반될 때 혈장 BNP가 의미있게 높았다(p=0.002). 당뇨병, 고혈압, 흡연 및 신부전 등 심질환의 위험인자가 없는 환자들에서 심부전의 동반 유무와 BNP값을 비교해 보았을 때, 심부전이 동반된 경우 의미있게 BNP값이 증가되어 있었다(p<0.001). 또한, BNP가 133 pg/ml이상일 경우 예민도 0.73, 특이도 0.87로 심부전에 대한 치료에 반응할 수 있는 환자군을 감별할 수 있었다. 결 론 : 혈장 BNP는 급성호흡곤란의 감별진단에서 심부전의 유무를 알아내고 효율적인 치료를 앞당기는데 유용한 검사이다. 특히, 기존의 호흡기 질환을 가지고 있거나 심장질환의 위험요인이 없더라도 BNP가 높은 수치를 보일 경우에는 심부전의 가능성을 고려해서 환자에게 접근해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.