최근 기상이변으로 불규칙성의 집중호우가 자주 발생하여 산사태 피해가 늘어나고 있다. 우리나라의 경우 전체 토지의 70% 이상이 산지로 이루어져 있는 만큼, 집중강우 시 산사태를 예방할 수 있는 적절한 방안이 필요한 실정이다. 사면 표층부에 개량토를 적용할 경우 강우 침투로 인한 지하수위 상승을 억제하고 사면의 안정성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 풍화토사면에 개량토를 적용하여 지하수위 상승량을 확인하고 안정성을 확보할 수 있는 개량토 적절한 심도를 연구하였다. 해석단면의 경사는 풍화토지반에 대한 표준경사 대하여 총 3가지의 경우를 확인하였다(1:1.5, 1:1.8, 1:2.0). 강우 조건은 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공한 지역 빈도 확률강우량을 참고하여 500년 빈도 강수량 최대지속시간 48시간으로 가정하여 단계별 지하수위 상승량을 확인하였다. 연구결과, 자연사면의 경우 강우지속시간 48시간 이전에는 비탈면이 완전 포화되어 붕괴의 가능성이 있었다. 반면, 1:1.5 경사의 사면에서는 강우지속시간과 무관하게 지표면으로부터 1m 이상의 심도가 적절하며, 1:1.8 사면에서는 36시간 이상 지속 시에 1m의 심도가 적절한 것으로 평가되었다. 또한, 1:2.0 사면의 경우 48시간 이상 지속시에 0.5m 이상의 개량토를 적용하여야 안전성이 확보되는 것으로 나타났다.
차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.
대규모 암반비탈면은 소규모 암반비탈면과 달리 파괴블록의 크기를 사면전체로 가정했을 경우 비합리적인 안정성 평가가 이루어질 가능성이 매우 크다. 즉, 파괴블록의 크기에 따라서 안전율, 절리면 강도정수 등이 변하기 때문에 대규모 비탈면의 경우에는 공학적인 방법으로 파괴 가능 블록크기 평가가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 연구대상 부지의 절리조사자료를 이용하여 절리의 방향성(joint orientation) 및 절리간격(joint spacing) 통계분석, 3차원 절리발생 강도(joint intensity)분석 등의 과정을 거쳐 3차원 절리계를 생성한 후, 이를 이용하여 파괴가능 블록(failure block) 크기를 분석하였다. 분석결과 파괴유발이 우려되는 블록은 33개가 관찰되었으며, 최소크기 1.4m, 최대크기 38.7m, 평균크기 15.2m로 나타났다. 또한, 3차원 절리계 생성과정에서 발생되는 절리자료를 활용하여 확률론적해석, 2, 3차원 불연속체해석 등에 직접적으로 활용할 수 있었다.
To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.
본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
구조물의 지진취약도 곡선은 최대지반가속도, 가속도 스펙트럼($S_a$) 혹은 변위 스펙트럼($S_d$)등과 같은 지진의 크기를 나타내는 다양한 수준에 대하여 정해진 손상상태를 초과할 확률을 나타내는 것으로 구조물의 내진성능과 지진위험도를 평가하는데 아주 중요하다. 본 논문의 목적은 국내 교량의 대표적인 형식의 하나인 PSC BOX 거더교에 대한 지진취약도를 분석하는 것이다. 이를 위해 실제지진기록을 사용하여 국내 내진설계기준에 적합한 인공지진을 작성하여 예제교량에 대한 비탄성 시간이력해석을 수행하여 Shinozuka 등이 제안한 방법을 사용하여 지진취약도 곡선을 작성하였다. 최대지반가속도에 비해 구조물의 손상을 나타내기에는 $S_a$와 $S_d$가 보다 적절하므로 지진취약도 곡선을 $S_a$와 $S_d$ 단위로 전환하여 나타내었다. 비탄성 시간이력해석에 의해 평가된 최대지반가속도, $S_a$, $S_d$ 단위의 취약도 곡선을 HAZUS에서 사용하는 간편식을 이용한 지진취약도곡선과 비교하여 평가하였다.
홍수는 전 세계적으로 가장 빈번한 자연재해 중 하나로, 국내의 경우 지구온난화의 진행, 불투수면적의 증가, 기존 시가지 내 치수시설 확충의 한계 등 복합적인 요인으로 인하여 도시침수 발생 확률은 크게 증가하고 있다. 하지만 도시침수 방지를 위한 설계홍수량의 상향 및 대규모 토목공사는 사회·경제적으로 전 국민적인 동의를 받기 어렵다. 따라서 자연재해에 대해 지역공동체가 사회·경제적으로 감당 가능한 수준으로 대비를 하되, 신속한 복구를 통해 재해 이후 원래의 상태로 되돌아가는 능력인 회복도의 중요성이 높아지고 있다. 이에 도시회복도에 관한 다양한 연구가 수행되어지고 있지만 도시의 필수적인 서비스를 제공하는 라이프라인과 연관된 회복도 측정법은 미비한 상황이다. 특히 라이프라인 중 도로네트워크는 자연재해 발생 시 복구자원 수송과 신속한 복구를 진행하기 위한 중요한 시설인 만큼 도로네트워크는 도시의 회복도를 측정할 때 반드시 고려해야하는 주요 요소이다. 따라서 본 연구는 회복도 특성 및 도로네트워크 기반의 회복도 평가법을 제시하고 도로네트워크가 도시회복도에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
Background: This study aims to develop a "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions" for the National Health Insurance Service to enhance administrative efficiency in protecting and collecting contributions from livelihood-type defaulters. Additionally, it aims to establish customized collection management strategies based on individuals' ability to pay health insurance contributions. Methods: Firstly, to develop the "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions," a series of processes including (1) analysis of defaulter characteristics, (2) model estimation and performance evaluation, and (3) model derivation will be conducted. Secondly, using the predictions from the model, individuals will be categorized into four types based on their payment ability and livelihood status, and collection strategies will be provided for each type. Results: Firstly, the regression equation of the prediction model is as follows: phat = exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction) / [1 + exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction)]. The prediction performance is an accuracy of 86.0%, sensitivity of 87.0%, and specificity of 84.8%. Secondly, individuals were categorized into four types based on livelihood status and payment ability. Particularly, the "support needed group," which comprises those with low payment ability and low-income type enrollee, suggests enhancing contribution relief and support policies. On the other hand, the "high-risk group," which comprises those without livelihood type and low payment ability, suggests implementing stricter default handling to improve collection rates. Conclusion: Upon examining the regression equation of the prediction model, it is evident that individuals with lower income levels and a history of past defaults have a lower probability of payment. This implies that defaults occur among those without the ability to bear the burden of health insurance contributions, leading to long-term defaults. Social insurance operates on the principles of mandatory participation and burden based on the ability to pay. Therefore, it is necessary to develop policies that consider individuals' ability to pay, such as transitioning livelihood-type defaulters to medical assistance or reducing insurance contribution burdens.
Han-Sin Jeong;Yikyung Kim;Hyung-Jin Kim;Hak Jung, Kim;Eun-hye Kim;Sook-young Woo;Man Ki Chung;Young-Ik Son
Korean Journal of Radiology
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제24권9호
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pp.860-870
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2023
Objective: The intra-parotid facial nerve (FN) can be visualized using three-dimensional double-echo steady-state water-excitation sequence magnetic resonance imaging (3D-DESS-WE-MRI). However, the clinical impact of FN imaging using 3D-DESS-WE-MRI before parotidectomy has not yet been explored. We compared the clinical outcomes of parotidectomy in patients with and without preoperative 3D-DESS-WE-MRI. Materials and Methods: This prospective, non-randomized, single-institution study included 296 adult patients who underwent parotidectomy for parotid tumors, excluding superficial and mobile tumors. Preoperative evaluation with 3D-DESS-WE-MRI was performed in 122 patients, and not performed in 174 patients. FN visibility and tumor location relative to FN on 3D-DESS-WE-MRI were evaluated in 120 patients. Rates of FN palsy (FNP) and operation times were compared between patients with and without 3D-DESS-WE-MRI; propensity score matching (PSM) and inverse probability of treatment weighting (IPTW) were used to adjust for surgical and tumor factors. Results: The main trunk, temporofacial branch, and cervicofacial branch of the intra-parotid FN were identified using 3D-DESS-WE-MRI in approximately 97.5% (117/120), 44.2% (53/120), and 25.0% (30/120) of cases, respectively. The tumor location relative to FN, as assessed on magnetic resonance imaging, concurred with surgical findings in 90.8% (109/120) of cases. Rates of temporary and permanent FNP did not vary between patients with and without 3D-DESS-WE-MRI according to PSM (odds ratio, 2.29 [95% confidence interval {CI} 0.64-8.25] and 2.02 [95% CI: 0.32-12.90], respectively) and IPTW (odds ratio, 1.76 [95% CI: 0.19-16.75] and 1.94 [95% CI: 0.20-18.49], respectively). Conversely, operation time for surgical identification of FN was significantly shorter with 3D-DESS-WE-MRI (median, 25 vs. 35 min for PSM and 25 vs. 30 min for IPTW, P < 0.001). Conclusion: Preoperative FN imaging with 3D-DESS-WE-MRI facilitated anatomical identification of FN and its relationship to the tumor during parotidectomy. This modality reduced operation time for FN identification, but did not significantly affect postoperative FNP rates.
본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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