일리노이 옥수수 포장에서 질소비료의 적정 시용량 결정에는 작물 수량의 극대화와 더불어 질소 손실의 최소화가 고려 되어야 하는데 이를 위하여 질소 전문가체계(NES)가 개발되었다. NES는 전문가의 지식과 사고의 결정과정을 컴퓨터체계로 전환하는 Smart Element program에 의해 만들어졌다. NES는 현재 일리노이 옥수수포장에서 사용중인 생산성지수 (PI)와 토양중 유기물함량 (SOM) 및 시비전 질산태질소 함량 (PSNT)의 요인을 고려하여 시비수준을 결정하였는데 각각의 수준에 따라 49개의 rule 등을 사용하였다. NES는 시스템상에서 성공적으로 작동되었으며 3개의 토양특성 (PI, SOM, PSNT)를 입력하여 적정 시비량을 결정하였다. NES는 다른 시비량 결정 방법에 비해 환경에 대해 질소의 유입을 현저히 줄일 수 있었으며 모델에 대한 검증이 계속될 것이다. 그러나 이에 따른 수량의 감소를 보여, 질소 비료의 적정 시비량은 수량과 더불어 질소유실에 따른 환경 영향평가와 기타 다른 경제적 또는 토양의 물리화학적 요인이 고려되어야 하며 이 요인을 추가한 NES의 검증 및 개선방향이 모색되어야 할 것이다.
코로나19가 대유행이 되면서 국내 대부분의 간호학과에서는 기존의 실습방법이 아닌 온라인 비대면 실습을 시행하였다. 본 연구는 온라인 비대면 성인간호학실습 과정에서 경험하는 내용을 이해하고자 참여자들이 작성한 성찰일지를 분석한 질적연구이다. 연구 참여자는 일개대학 간호학과 졸업학년인 4학년 재학생 중 본 연구의 목적을 이해하고 참여에 동의한 45명이다. 온라인 비대면 성인간호학실습은 2학점 90시간으로, 1일 9시간씩 총 10일 운영되었다. 본 온라인 성인간호학실습은 컴퓨터 기반 시뮬레이션실습, 컴퓨터 기반 간호술기실습, 동영상 및 교육자료 제작, 실시간 온라인 퀴즈와 온라인 강의영상시청, 토론 등으로 구성되었다. 성찰일지를 분석한 결과, 6개의 범주, 13개의 주제모음, 33개의 주제가 도출되었다. 6개의 범주로는 '다양한 상황경험', '새로운 학습의 경험', '임상실습에 대한 성취감', '교수자와의 관계형성', '비대면 실습에 대한 양가감정', '예비간호사에 대한 두려움'으로 진술되었다. 본 연구는 포스트 코로나 시대를 준비하는 교육현장에서 성인간호학실습이 임상실습기관이 아닌 비대면 실습으로 진행하여 다양한 교육방법으로 운영하고 분석하였다는 데에 의의가 있다. 본 연구는 비대면 성인간호학 실습개발 및 운영의 중요한 기초자료가 될 것을 기대한다.
본 연구에서는 Shield TBM 터널굴착이 기 시공된 단독말뚝의 하부를 근접하여 통과할 경우 터널 막장압에 따른 말뚝의 공학적 거동을 파악하기 위해 3차원 유한요소해석을 수행하였다. 이때 터널 막장압의 크기를 터널굴착 이전 springline 위치에서 수평토압의 25~100%로 변화시키면서 그 영향을 고찰하였다. 수치해석에서는 막장압의 변화에 따른 터널굴착으로 유발된 말뚝의 침하, 축력 및 전단응력을 고려하였다. 말뚝의 두부침하는 막장압의 크기를 가장 크게 적용한 조건이 막장압의 크기를 가장 작게 적용한 조건에 비해 약 44% 감소하여 발생하였다. 말뚝의 최대축력은 막장압의 크기를 가장 작게 적용한 조건에서 가장 크게 나타났으며, 이는 막장압의 크기를 가장 크게 고려한 조건에 대비하여 약 21% 큰 것으로 분석되었다. 터널굴착으로 인한 말뚝의 거동은 막장압의 변화에 따른 지반침하의 영향을 크게 받는 것을 알 수 있었으며, 막장압의 크기에 따른 말뚝 및 지반의 거동을 등고선을 이용하여 재분석하였다. 또한 모든 막장압 조건에 대하여 말뚝의 겉보기안전율이 1.0 이하로 산정되어 터널굴착이 인접말뚝에 유해한 영향을 끼치는 것으로 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 말뚝의 거동에 영향을 미치는 주요인자를 막장압의 변화에 따라 심도 있게 고찰하였다.
오래된 구조물의 내부 결함은 그 구조물의 안전에 큰 영향을 미친다. 따라서 안전에 문제가 생기기 전에 미리 검사를 진행하고 발견하는 것이 중요하다. 가장 쉽고 효율적인 방법은 육안으로 구조물을 진단하는 것이나, 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 교량과 같은 구조물에서 부식이나 공극 같은 결함들은 피복으로 감싸져 있어 육안으로는 확인이 불가하다. 따라서 내부 결함도 진단할 수 있는 비파괴검사방법을 이용하여 진단해야 한다. 본 연구에서 사용되는 기술은 전력용 케이블을 진단할 때 주로 사용되는 시간 영역의 반사파 계측법과 시간-주파수 영역의 반사파를 적용하여 종단지점에 부착된 측정기계에서 인가한 신호가 이동하는 중 전기적 임피던스 변화에 의해 발생하는 반사파를 분석하는 기술로 측정시간 단축, 검사의 간편 성과 같은 측면에서 훨씬 큰 효율성을 가진다. 하지만 토목 구조물은 전력용 케이블과 달리 내부 구조가 복잡하여, 실제 진단을 진행하는데 어려움이 있기에 본 연구에서는 실제 실험과 COMSOL을 이용한 시뮬레이션의 결과를 확인 및 비교하여 시뮬레이션의 정확도와 적용가능성을 확인하였고, 반사파 계측법이 복잡한 구조물을 대상으로도 사용 가능한지 그 가능성 또한 보았다. 또한 더 나아가, 시뮬레이션을 통해 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 교량의 덕트 내부에 공극 및 부식과 같은 결함이 생겼을 때, 그 결함들이 반사파에 미치는 영향을 보았다.
하수처리 공정모델링 소프트웨어인 EQPS(Effluent Quality Prediction System, Dynamita, France)를 적용하여 A하수처리시설 생물반응조 설계의 적합성을 분석하였다. A하수처리장은 친수용수 수준의 목표수질을 준수하기 위하여 이차침전지 유출수 설계농도를 총질소와 총인, 각 10 mg/L, 1.8 mg/L로 설정하여 설계하였다. 4-Stage BNR 공정인 반응조의 체류시간은 총 9.6시간으로 전무산소조 0.5, 혐기조 1.0, 무산소조 2.9, 호기조 5.2시간이었다. 동절기 공정모델링 결과 친수용수 수준의 목표수질을 만족하기 위하여 혐기조의 체류시간을 0.2시간 늘렸고 당초 설계조건이던 외부탄소원 비상시 주입을 상시적으로 주입해야 하는 것으로 조사되었다. 모델링 결과의 왜곡을 배제하기 위하여 소프트웨어 제조사가 제시한 one step nitrification denitrification 모델의 Default 계수를 사용하였다. 공정모델링은 대체적으로 최적의 상태를 제시하기 때문에 생물반응조 여유율을 고려하면 4-Stage BNR의 체류시간은 9.8시간보다 증가시켜야 한다. 하수처리장 설계단계에서 공정 모델링의 정확한 사용은 하수처리장 건설 후 처리성능과 효율의 안정성을 담보할 수 있는 방법이므로 설계단계에서 철저한 평가가 필요하다.
본 연구의 목적은 해부학적 근거로 제작한 5가지의 EMS 요추 복압 벨트가 요추 안정화에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구는 요방형근, 척추세움근, 내복사근, 외복사근, 대요근으로 총 5가지의 코어 근육을 선정하여 이에 맞는 근육 모양과 통증 유발점인 압통점을 고려해 전도성 원단으로 패턴을 설계하여 복압 벨트에 결합했다. 총 4가지 동작으로 실험을 진행하여 각각 다른 EMS복압 벨트가 요추 안정화에 미치는 영향을 알아보았다. 건강한 신체의 20대 남성 5명을 대상으로 진행하였고 선정 조건은 최근 3개월 동안 요통 과거력이 없고 사전 검사를 통해 제한되는 동작이 없고, 체간의 근력이 정상등급에 속한 대상이다. 실험 동작의 순서는 하지직거상 검사, 좌전굴, 체전굴, 배근력으로 다음 동작에 제한되지 않게 선정하였다. 동작 간의 휴식은 2분으로 진행하였고, EMS복압 벨트를 착용 후 실험을 진행할 때는 혈류량 증가와 근 활성화를 위해 전기자극을 10분씩 적용하고 진행하였다. 실험 결과의 통계는 비모수 검정으로 윌콕슨 검정과 프리드만 검정을 실시함으로 구체적인 차이를 분석하였다. 본 연구의 결과 5가지의 패턴 중 5,4,3,1,2 순으로 Type별 순위 결과를 확인할 수 있었으며 각 근육의 움직임과 연관성이 있는 실험 동작에 조금 더 유의미한 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결론은 해부학적 근거로 제작된 패턴으로 인해 각 근육에 각기 다른 모양으로 전기자극을 전달하였을 때 구분되는 효과를 확인할 수 있었으며 일반인 대상으로 일상생활이나 트레이닝에 있어 요추 안정화를 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
Ad Hoc 네트워크는 미리 구성된 기반시설 없이 네트워크를 구성할 수 있으며, Ad hoc 네트워크에 참여하는 모바일 노드는 네트워크에 자유롭게 참여 할 수 있다. 이러한 모바일 노드의 자유로운 참여는 새로운 라우팅 경로를 찾기 위하여 잦은 계산을 요구하며, 악의적인 사용자에 의한 잘못된 정보의 유포는 심각한 보안 문제를 발생시킨다. 후자의 보안 문제를 해결하기 위해서는 네트워크에 참여하는 모바일 노드에 대한 인증이 필요하다고 할 수 있다. 인증기관 구성 방법 중 단일 CA 방식을 사용할 경우, CA에 대한 공격은 전체 네트워크의 붕괴를 가져올 수 있으나, 분산 CA 방식을 채택하게 될 경우 여러 노드를 공격해야 안전한 정보를 얻을 수 있기 때문에 단일 CA 방식에 비해 안전하지만 자원적인 측면의 문제가 있다. 일례로 분산 CA를 구성하기 위한 Secret Skating 방법의 경우 네트워크 크기가 커질수록 전체 노드와 인증서 발급과정을 수행하기 때문에 지연문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 단계별 인증서 발급 방법을 제안하고, 제안된 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
고유전 재료를 사용한 패드는 임상 MRI 연구에서 RF 펄스의 필드 감도와 균질성을 국부적으로 개선하기 위해 다양한 응용 분야에서 사용되었다. 본 연구에서는 실제 임상 영상의 적용과 관련된 실질적인 문제를 고려하여 패드를 개선하는 것을 목표로 하였다. 감쇠된 B1 필드 강도를 증가시키기 위한 고유전율 패드를 제작하고 7T MRI에서 테스트했다. Sim4Life 시뮬레이션 및 실험 결과는 B1 근거리장에서 더 강하고 상대적으로 균일함을 보여준다. 민감도가 낮은 영역으로 알려진 전체 소뇌의 영상 품질을 향상시키기 위해 패드의 기계적 변화를 줄이는 가이드를 만들었다. 또한 착용감을 향상시키기 위해 패드를 상하로 나누어 디자인하였다. 안면 패드는 비강 내 비갑개와 같은 부위에서 전반적인 신호 증가 효과를 보였다. 전두엽, 눈 등의 영역에서 신호 증가가 예상됐지만 효과가 미미하거나 영상 프로토콜에서 효과를 보기 어려웠다. 결론적으로, 본 논문은 그 효과를 유지하면서 개선된 비강 신호를 갖는 소뇌 최적화 패드를 보여주었다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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