본 연구는 육용종계의 육추·육성시의 체중조절 방법과 사료급여방법이 산란기 생성에 미치는 영향을 구명하여 육용종계의 생산성 향상 방안을 설정하기 위하여 수행하였다. 시험 I. 육성기의 체중조절 모형별이 산란기의 생산성에 미치는 영향을 구명하기 위하여 64주 동안 수행하였는데, 24주 동안의 사료섭취량은 T3구(12주령까지 체중을 10% 억제하였다가 점차 증체시켜 20주령에 목표체중에 도달시키는 체중조절방법)가 T1구(12주령까지 체중을 10% 증가시킨 후 증체를 억제하여 20주령 목표체중에 도달시키는 체중조절방법)에 비하여 수당 55g을 적제 섭취하였으며, 초산일령은 다른 조절방법에 비하여 0.3∼1.0일 지연되었다. 그리고 총산란율은 T3구가 다른 시험구보다 1.9∼2.2% 향상되었으며, 기형란율은 0.56∼0.62% 적게 발생하였고, 성계생존율은 T3구가 2.6∼3.8% 높았다. 또한 초생추 생산수수는 T3구가 다른 시험구에 비하여 11.0∼12.1수를 더 많이 생산하였다.
본 논문은 MRI용 RF 코일로 널리 사용되고 있는 Birdcage type의 RF 코일을 FDTD 방법을 이용해서 해석, 설계하였다. 기존의 저자장(1T, 1.5T) MRI용 RF 코일의 해석 방법은 코일의 공진 주파수를 얻기 위해서 LC 등가 회로를 사용하였으며 코일 내부의 필드 분포를 얻기 위하여 Biot-Savart 법칙을 이용한 방법이 널리 사용되어 왔다. 그러나 3T이상의 고주파에서 동작하는 RF 코일의 해석에는 위의 방법이 커다란 오차를 일으킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 해석이 가능한 전파 (Full Wave) 해석 방법인 FDTD 방법을 이용하여 3T MRI용 RF 코일을 해석하고 설계하였다. 또한 FDTD 방법을 이용하여 본 논문에서 실제 제작된 Birdcage type과 Spiral type RF 코일에 적용하여 이 방법의 타당성을 실험적으로 검증하였으며 Spiral type의 RF 코일이 B1 field 균일도면에서 Highpass Birdcage type보다 우수함을 수치 해석적으로 검증하였다.
본 논문은 서로 다른 얼굴이미지 사이의 얼굴매칭기법의 새로운 방법인 TBCC(T-Block constraints Condition)얼굴매칭기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 T영역안의 이목구비에다가 제어영역을 두고, T영역과 제어영역들을 분리하여 2개의 영상으로 각각 만든 다음에 각각의 correspondence가 있는 영상끼리 와핑(Warping)을 한 후에, 제어영역들은 2단계구조를 가진 계층적인 선형조합(Linear Combination)모델에 적용시켜 최적의 위치를 찾아낸 후에, T영역에 와핑시켜서 하나의 합성사진을 만들어 낸다. 합성사진에서 피부색이 다른 문제는 정규분표를 이용한 크로스디졸브(Cross-Dissolve)방법인 이미지프로세싱 기법을 새롭게 적용하며, 그리고, T모양의 자국이 남는 것은 본 논문에서 제안하는 T-Block Color Interpolation방법을 적용해서 해결한다.
본 논문에서는 IoT 환경에서 constrained node의 특징을 고려한 4.5 계층의 신뢰적 메시지 전송 방법을 제안한다. 더불어 IoT 서비스 특징 중 데이터 전송과 관련된 내용을 보면 데이터 사이즈는 작고, 자주 데이터를 발생 시키지 않는다. 따라서 IoT 디바이스에서 발생하는 데이터는 신뢰적 전송 서비스가 요구 된다. 따라서 본 논문에서는 오버헤드가 적은 전송 서비스를 제공하는 신뢰적 메시지 전송 방법과 더불어 이 방법에는 sleepy node를 인지하고 이를 지원하는 방법을 포함한다.
영상의 구성물질에 따른 정확한 분할은 질병의 유무를 판단하는데 매우 중요하다. 그러나 영상에서 구성물질들을 정확하게 분할하기란 쉬운 문제가 아니다. 그리고 많은 연구들이 뇌의 실질적인 량을 고려하지 못한 상태서 분할이 이루어지고 있다. 따라서 뇌의 실질적인 량과 비교할 때 가장 근접한 방법 의 개발이 필요하다고 볼 수 있다. 본 논문은 fat을 소거한 T2 영상과 T1 영상을 이용하여 조직에 따르는 명암 분포가 각각 다르게 분포되어 있는 것을 이용하여 평활화한 후 두 영상의 차로 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 정상이의 뇌 MR 영상 이용하여 (19 Slice) 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하는 방법을 제시하였다.
이진 데이터는 일상 생활에서 자주 접할 수 있는 데이터이다. 이진 데이터를 회귀 분석하는 방법으로 로지스틱(Logistic), 프로빗(Probit), Cauchit, Complementary log-log 모형이 주로 쓰이는데, 이 방법 이외에도 Liu(2004)가 제시한 t 분포를 이용한 로빗(Robit) 모형, Kim 등 (2008)에서 제시한 일반화 t-link 모형을 이용한 방법 등이 있다. 유연한 분포를 이용하면 유연한 회귀 모형이 가능해지는 점에 착안하여, 이 논문에서는 Theodossiou(1998)에서 제시된 기운 일반화 t 분포 (Skewed Generalized t Distribution)의 이용하여 우도 함수를 최대로 하는 이진 데이터 회귀 모형을 소개한다. 기운 일반화 t 분포를 R glm 함수, R sgt 패키지를 연결하여 이 논문에서 제시한 방법을 R로 분석할 수 있는 방법을 소개하고, 피마 인디언(Pima Indian) 데이터를 분석한다.
사물인터넷은 4차 산업 전반에 적용할 수 있도록 다양한 환경 요구사항에 맞는 서비스 개발이 필요하다. 본 논문은 웹 서비스를 대상으로 공급자 중심 서비스 제공 환경에서 사용자 중심 서비스 제공 환경 구축을 위한 IoT Devices 정보 추출 방법을 제시한다. 사물인터넷 환경 기반 IoT Devices 정보를 활용하여 사용자에게 적합한 웹 서비스를 이용할 수 있도록 서비스 목록을 제공한다. 기존 서비스 환경은 제공자 서비스 정보를 활용하여 서비스 선정이 이루어지는 방법에 집중되어 사용자 중심의 서비스 검색 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전통적으로 제공되는 제공자 정보에 IoT Devices에서 추출된 정보를 추가하여 서비스 목록을 사용자에게 제공한다. IoT 정보 수집은 IoT Devices와 사용자간의 정보, Device 간의 이벤트 정보 등 컨텍스트 정보를 식별자를 통해 구분하여 정보를 생성한다. 본 논문에서 제안한 IoT 정보를 통해 사용자에게 필요한 서비스 목록 제시하여 사용자 중심 서비스 환경을 구축한다.
동반논문 (I)에서는 국내 지반특성에 적합하도록 국내 내진설계기준이 개선되어야 한다는 결론을 얻었다. 본 논문에서는 우수한 지반분류 방법을 찾기 위하여 상부 토층 30m의 평균 전단파속도$(V_{S30})$, 지반의 고유주기$(T_G)$ 및 기반암 깊이를 이용한 지반분류 방법에 대하여 심도있게 검토하였다. 증폭계수$(F_a,\;F_v)$의 표준편차, 해석결과의 평균 스펙트럼 가속도와 재산정된 응답스펙트럼을 비교한 결과 각각의 방법에서 큰 차이가 발생하지 않아 특정한 방법이 우수하다고 판단하기 힘들었다. 그러나, $T_G$를 이용한 방법에서 RRS 값의 증폭구간이 좁은 구간에 집중되는 경향을 보여 지진시 유사한 거동특성을 나타내는 지반을 같은 지반그룹으로 분류할 수 있는 장점이 있었다. 또한, 증폭계수와 $T_G$의 상관관계를 나타내는 추세선의 경우, $V_{S30}$ 방법 보다 입력 가속도의 증가에 따른 지반의 비선형성 효과를 더욱 명확하게 나타낼 수 있었다. 마지막으로, $V_{S30}$을 이용하여 지반을 분류할 경우 기반암이 30m 보다 얕은 곳에 존재하는 경우에도 무조건 심도 30m까지 기반암의 전단파속도를 가정하여 계산해야 하나, $T_G$를 이용할 경우 이러한 불확실성을 제거할 수 있어 우수한 방법으로 판단된다. 본 논문에서는 지반의 고유주기를 이용한 방법을 기반암 깊이가 얕은 국내지반특성에 적합한 지반분류 방법으로 제안하였다.
본 논문에서는 여러 접속 인터페이스를 가진 노드로 구성된 저전력 손실 네트워크 기반의 로컬 Infra IoT 환경에서 로컬 Infra-less IoT 서비스를 제공하기 위한 네트워크 구성 방법을 제안한다. 우선, Infra IoT 네트워크환경의 분석을 통해 문제점을 정의하고 이후 로컬 Infra-less IoT 네트워크 모델을 정의하고 정의된 네트워크 모델에 필요한 네트워크 구성 방법을 제안한다.
본 논문에서는 $600{\times}600{\mu}m$ 사각 마이크로 채널에서 T자형 합류지점에서의 기체 및 액체의 주입방법이 기포 및 액체 슬러그의 생성에 미치는 영향을 실험을 통해 살펴보았다. 실험 유체로는 질소와 물을 사용하였으며, 액체 및 기체 겉보기 속도는 각각 0.05 - 1 m/s, 0.1 - 1 m/s 의 범위로 테일러 유동이 나타나는 구간에서 데이터를 얻었다. 기포 길이, 액체 슬러그 길이, 기포 속도 그리고 기포 생성 빈도를 고속 카메라를 사용하여 이미지 분석을 통해 측정하였다. 유사한 입구 겉보기 속도 조건에서, T-자형 합류지점의 main channel에 기체를 주입하는 방법(T_gas-liquid)이 액체를 주입하는 방법(T_liquid-gas)보다 기포와 액체 슬러그의 길이가 길었고 기포 생성 빈도는 낮았다. 한편, 두 주입방법에서 기포 속도는 유사하게 나타났다. T_liquid-gas 주입방법의 기존 예측 상관식은 T_gas-liquid 주입방법의 기포 길이, 기포 속도, 액체 슬러그 길이, 기포 생성 빈도 실험데이터를 각각 ~24 %, ~9 %, ~39 %, ~55 %로 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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