Compared to one made of glass, an aluminum mirror features light weight, compact design, low cost, and quick manufacturing. Reflective mirrors and supporting structures can be made from the same material, to improve the athermal performance of the system. With the rapid development of ultraprecise machining technologies, the field of applications for aluminum mirrors has been developed rapidly. However, most of them are rotationally symmetric in shape, and are used for infrared applications. In this paper, the design and manufacture of an off-axis aluminum mirror used for a three-mirror-anastigmat (TMA) optical system at visible wavelengths is presented. An optimized, lightweight design provides a weight reduction of more than 40%, while the surface deformation caused by earth's gravity can meet the required tolerance. The two pieces of an off-axis mirror can be diamond-turned simultaneously in one setup. The centrifugal deformation of the off-axis mirror during single-point diamond turning (SPDT) is simulated through the finite-element method (FEM). The techniques used to overcome centrifugal deformation are thoroughly described in this paper, and the surface error is reduced to about 1% of the original value. After post-polishing, the form error is $1/30{\lambda}$ RMS and the surface roughness is better than 5 nm Ra, which can meet the requirements for visible-light imaging.
업무환경의 변화와 불확실성의 증대로 인해 위험관리의 중요성이 날로 부각되는 상황에서 업무의 정당성 확보와 정보적 가치 제고를 위해 기록관리 측면의 위험관리 역시 매우 중요해지고 있다. 기존의 전통적인 기록관리의 위험성이 주로 보존기능에 집중되어 있었다면 IT기반에서는 업무와 기록의 연관성이 높아짐에 따라 기록의 생산, 유통, 활용 단계 즉 업무과정의 위험성이 기록관리의 위험성으로 직결되고 있다. 본 연구는 ISO 31000의 조직 전반의 위험관리 프레임웍을 토대로 기록관리의 위험관리 요소와 대응 전략을 제시하였다. 특히 기록관리 위험관리 프로세스를 ARMA에서 제시하는 업무영역과 NIST에서 제시한 시스템영역으로 구분하고, 각 영역의 프로세스별 점검요소는 ISO의 기록관리표준 중에서 업무과정에 대한 표준(ISO TR 26122)와 기록의 생산 맥락에 대한 표준(ISO 16175-3)에서 해당 요소를 추출하였다.
본 논문에서는 OR논리게이트를 적용한 순차전압제어방식의 독립형 PV-ESS 시스템을 나타내고 있다. 저압연계방식으로 용량확대에 따른 문제점들을 가지고 있었던 기존 독립형 PV-ESS 시스템에 고압의 아날로그 방식의 순차전압제어 방식을 적용함으로써 고효율, 저가격이 가능한 독립형 PV-ESS 시스템을 제안한다. 본 논문은 기존 24V 태양광 단위 모듈의 직렬연결 확장형 고압 배터리의 출력전압 384V을 3상 DC to AC 인버터의 입력 전압으로 하여 인버터의 출력 전압과 출력 전력을 AC380V@60Hz와 10kW로 구성하였다. PSIM 시뮬레이션에 의한 이론 해석의 타당성을 입증하기 위해 실험을 통해 OR 논리 게이트를 적용한 순차전압제어시스템의 동작 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 총고조파 왜율(THD, Total Harmonic Distortion)과 리플 감쇄율(RAF, Ripple Attenuation Factor)을 이용한 계통연계 인버터용 LCL 필터 설계 방법을 제안한다. 인버터 측 인덕터 전류의 총고조파 왜율($THD_i$)과 필터 커패시터와 계통 측 인덕터 사이의 전류 리플 감쇄율(RAF), 그리고 계통에 주입되는 전류의 총고조파 왜율($THD_g$)의 관계를 분석하여 관계식을 도출하고, 이 관계식을 바탕으로 계통 주입 전류의 $THD_g$ 목표치를 만족하는 $THD_i$와 RAF를 선정하여 계통 측 인덕터($L_g$)와 인버터 측 인덕터($L_i$)의 인덕턴스 값을 계산한다. 한편 커패시터의 커패시턴스 값은 커패시터에 유입되는 무효전력을 고려하여 선정한다. 제안한 방법으로 LCL를 설계하여 시뮬레이션과 실험을 통해 계통에 주입되는 전류의 $THD_g$가 목표치를 만족하는 것을 보임으로써 설계 방법의 타당성을 입증한다.
Purpose: The study compared the muscle activity and ratio of upper trapezius (UT) to lower trapezius (LT) activity between acute and chronic whiplash-associated disorder (WAD) patients. Methods: Twelve healthy (male: 7), 14 acute WAD (male: 7), and 11 chronic WAD (male: 3) volunteers participated in this study. Electromyography using a surface EMG recorded the activity of the upper trapezius and lower trapezius of both shoulders (dominant and non-dominant) during $120^{\circ}$ elevation when standing and shoulder depression when sitting. The testing order was selected randomly. Subjects were asked to maintain each experimental position for 5 seconds at end range. EMG activity was normalized using the maximal voluntary isometric contraction (MVIC) elicited using a manual muscle-testing technique. One-way repeated measures analysis of variance (ANOVA) was used to compare the average root mean square (RMS) value of EMG activity for each condition. Results: The EMG activity of the dominant UT for chronic WAD subjects was significantly higher than for acute WAD subjects during $120^{\circ}$ elevation (p<.05). The EMG activity of the dominant LT for acute WAD subjects was significantly lower than for the control group (p<.05) during $120^{\circ}$ elevation. The EMG activity of the dominant LT for WAD patients was significantly lower than for the control group during shoulder depression (p<.05), and the chronic WAD patients scored significantly the lowest (p<.01). The dominant UT/LT for chronic WAD patients was significantly higher than the ratio for acute WAD subjects during shoulder depression (p<.05); this result was higher than for the control group (p<.01). The non-dominant UT/LT (ratio) for chronic WAD patients was significantly higher than the ratio for acute WAD subjects during shoulder depression (p<.05). Conclusion: The UT for chronic WAD subjects was hyperactive when compared to the acute WAD subjects, and the was hypoactive for both acute and chronic patients, therefore intra-trapezius imbalance was more prevalent during shoulder depression.
모든 조직에서 법적 분쟁은 심각한 위험요인으로 간주되며 업무수행 과정에서 언제든 발생할 수 있어 소송에 적극적으로 대비할 필요가 있다. 특히 기업인 동시에 공공기관인 공기업은 소송의 결과가 경영상 위험을 초래하지 않으면서 공공성을 저해하지 않도록 소송대응에 더욱 특별한 주의를 기울여야 한다. 따라서 본 연구는 효율적 소송대응과 체계적인 기록관리의 관계에 주목하여 공기업 기록관리 현황과 소송에서의 기록 활용 현황 파악과 법적 증거로서 기록 활용을 뒷받침하는 기록관리 개선방안 제안을 목적으로 하였다. 이를 위해 문헌연구와 공기업 기록연구사 6명과 법무업무담당자 5명을 대상으로 심층면담을 수행하였다. 기록이 법적 증거로 활용되기 위해서는 기록의 진본성을 보장하고 잠재적 증거확보를 지원하는 체계적인 기록관리가 필수적이며 기록관리의 중요성에 대한 인식이 강화될 필요가 있다. 더불어 기록의 증거능력을 기반으로 하는 효율적인 소송대응을 위해 기록관리 부서와 법무팀 간 협력의 중요성을 제안하였다.
MT 자료에서 3차원 전기비저항 구조와 정적효과를 동시에 구하기 위한 실용적인 역산법을 소개한다. 이 방법은 감도행렬이 필요한 Gauss-Newton법을 기반으로 하고 반복과정에서 Broyden의 방식으로 감도를 수정하는 것을 기본으로 하고 있다. 이 논문에서는 합성 MT 자료에 대한 역산실험을 통해 근사역산법의 성능과 정적효과에 대한 가중치에 대해 검토하였다. 해석적으로 구해지는 초기감도를 Broyden의 방식으로 수정하는 역산법은 초기감도를 끝까지 쓰는 역산법보다 자료오차를 줄이는데 효과적이었다. 그리고 완전한 감도행렬을 반복 중간에서 단 한번만 사용하는 근사역산법으로서는 반복 전반부에서 완전한 감도를 사용할 때 자료오차를 가장 많이 줄이는 것으로 나타났다. 정적효과에 대한 가중치는 어느 특정 한계값 이하로 선택하면 최종 자료오차에는 결정적인 영향을 주지 않는다. 합성 MT 자료에 대한 실험 결과 이 역산법은 정적효과가 포함된 MT 자료로부터 3차원 전기비저항 구조를 재현하는데 효과적임을 확인하였다.
This study aimed to compare movement patterns of shoulder joints between the right and left symmetry in stroke patients and control subjects. This study proposes use of the voluntary response index (VRI) calculated from quantitative analysis of surface electromyographic (sEMG) and motion data recorded during voluntary movement as a feeding task. The VRI is comprised of two numeric values, one derived from the total muscle activity recorded for the voluntary motor task (magnitude), and the other from the sEMG distribution across the recorded muscles with the similarity index (SI). Five stroke patients and five age-matched healthy controls were recruited. Feeding motion was performed using the provided spoon five times with rests taken on a chair in between tasks. EMG data were digitized and analyzed on the basis of the root mean square (RMS) envelope of activity. The average amplitude of responses was calculated. Responsiveness and clinically meaningful levels of discrimination between stroke patients and control for EMG magnitude and SI were determined. The similarity index of the results from two successive examinations of both sides apart for stroke patients and control subjects were .86 and .95 in motion analysis and .84 and .99 in electromyographic analysis. The SI of sEMG data and motion data was significantly correlated in stroke patients. The data suggest that SI is a sensitive program for comparing and analyzing the symmetry of muscle activity and motion in both sides. This analysis method has a clinical value in grading muscular activity and movement impairment after brain injury.
Lightning arresters are deteriorated by repetition of protective operation against overvoltages or impulse currents in environments of its use. If a deteriorated arrester is left in power lines, it can lead to an accident such as a line to ground fault even in a normal system. Therefore, it is necessary to eliminate the deteriorated arrester in advance by checking the soundness of arresters on a regular basis, and to ensure the reliability of power systems by preventing accidents. Various deterioration diagnostic techniques and devices are suggested, and most of which measure leakage current components as an indicator of arrester ageing. However, the techniques based on the magnitude of leakage current measure simply RMS or peak value of leakage current components and do not provide detailed information needed in the diagnosis. In this study, we found that the wave height distributions of the total leakage currents are remarkably changed or a new wave height are produced with the progress of arrester deterioration. To propose a new technique for the diagnosis, we designed a leakage current detection unit and an analysis program which can measure leakage current magnitudes and analyze wave height distributions. From the experimental results, we confirmed that the proposed technique by analyzing the wave height distribution can simply diagnose the mode of defects such as a partial damage and an existence of punctures in arresters as well as deterioration of arresters.
Forearm electromyography (EMG) generated by wrist movements has been widely used to develop an electrical prosthetic hand, but EMG generated by finger movements has been rarely used even though 20% of amputees lose fingers. The goal of this study is to improve the classification performance of different finger movements using a deep learning algorithm, and thereby contributing to the development of a high-performance finger-based prosthetic hand. Ten participants took part in this study, and they performed seven different finger movements forty times each (thumb, index, middle, ring, little, fist and rest) during which EMG was measured from the back of the right hand using four bipolar electrodes. We extracted mean absolute value (MAV), root mean square (RMS), and mean (MEAN) from the measured EMGs for each trial as features, and a 5x5-fold cross-validation was performed to estimate the classification performance of seven different finger movements. A long short-term memory (LSTM) model was used as a classifier, and linear discriminant analysis (LDA) that is a widely used classifier in previous studies was also used for comparison. The best performance of the LSTM model (sensitivity: 91.46 ± 6.72%; specificity: 91.27 ± 4.18%; accuracy: 91.26 ± 4.09%) significantly outperformed that of LDA (sensitivity: 84.55 ± 9.61%; specificity: 84.02 ± 6.00%; accuracy: 84.00 ± 5.87%). Our result demonstrates the feasibility of a deep learning algorithm (LSTM) to improve the performance of classifying different finger movements using EMG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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