• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제21권1호
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• pp.30-36
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• 2018

Background: The Korean Shoulder Scoring System (KSS) is a reliable and valid procedure for discriminative assessment of the clinical status of patients with rotator cuff tears. This study evaluates the correlation between the preoperative KSS and factors in patients with rotator cuff tears. Methods: From November 2009 to June 2016, 970 patients who underwent arthroscopic rotator cuff repair were retrospectively evaluated. A total of 490 patients met the study criteria. Preoperative factors included age, sex, symptom duration, mediolateral (ML) and anteroposterior (AP) tear size, acromiohumeral distance (AHD), tangent sign, tendon involvement (type I, supraspinatus; type II, supraspinatus and subscapularis; type III, supraspinatus and infraspinatus; type IV, all 3 tendons), fatty infiltration of rotator cuff muscles (group I, Goutallier stages 0 and 1; group II, Goutallier stages 2, 3, and 4), and KSS. Results: Old age, ML tear size, and AP tear size negatively correlated with the preoperative KSS (p<0.001). AHD showed a positive correlation with the preoperative KSS (p<0.001). A significantly inferior preoperative KSS was found in females and type III tendon involvement (p<0.001). For supraspinatus and infraspinatus, the preoperative KSS of group II fatty infiltration showed a significantly lower score than group I fatty infiltration (p<0.05). Conclusions: A relatively lower preoperative KSS was associated with old age, large tear size, narrow AHD, female, type III tendon involvement, and group II fatty infiltration of the supraspinatus and infraspinatus. Our study indicates that preoperative KSS can be a good measurement for the preoperative status of patients with rotator cuff tears.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2205-2210
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• 2009

본 논문에서 제안하는 잡음제거 방법은 hard 임계치 방법의 문제점을 개선한 제로점의 탄젠트 곡선 보간에 의한 잡음제거 기술이다. 자연계에서 관측되는 대기 전기변동량과 같은 신호의 시간적 변동량이나 가상현실을 이용하여 추출한사람의 빠른 움직임의 동작 곡선 등은 실제로 복잡하다. 따라서 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점에 대한 특징을 정확히 결정하는 것이 매우 중요하다. 특히 자연계의 측정 신호는 잡음이 포함되어 있어서 잡음을 제거하고 특징을 추출하는 것이 필요하다. 본 논문에서 제안한 새로운 방식에 의하여 잡음을 제거하고 변곡점을 추출하며 종래의 방식인 hard 임계치에 비하여 잡음지수가 5인 경우의 noise II 변곡점 신호에 대하여 SNR이 3.4dB 개선된 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제15권6호통권67호
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• pp.661-672
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• 2003

본 논문에서는 접합부의 비선형을 고려한 강뼈대 구조물의 고등해석과 최적설계를 수행하였다. 고등해석은 접합부의 비선형, 기하학적 비선형 및 재료적 비선형을 고려한다. 접합부의 비선형은 Kishi와 Chen이 제안한 3가지 매개변수를 가지는 파워모델을 사용하여 고려하였다. 기하학적 비선형은 안정함수를 사용하여 고려하였으며, 재료적 비선형은 CRC 접선 탄성계수와 포물선 함수를 사용함으로서 고려하였다. 최적화 기법으로는 Choi와 Kim이 제안한 직접탐색법을 사용하였다. 직접탐색법은 LRFD의 상관방정식으로 계산된 값중에서 최대값을 가지는 부재의 크기를 단계별로 증가시키는 방법이다. 목적함수는 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 설계결과를 LRFD방법과 비교하였다.

• 폴리머
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• 제28권5호
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• pp.433-443
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• 2004

키토산과 폴리카프로락탐 (PA6) 복합체의 박막을 개미산을 사용하여 만들었다. FT-IR 분광학적 자료는 키토산의 히드록시기와 PA6의 아마이드기 사이의 수소 결합이 형성되었음을 보여주었다. 열무게분석법은 혼합체 시료는 수분을 포함하고 있음을 나타내었다. 시료 속의 물의 분산은 저장 탄성률 (E')을 크게 감소한다고 DMA 결과는 보여주었다. 혼합체 시료의 기게적 손실 탄젠트 (tan $\delta$) 자료는 $\beta$d 손실 피크가 $0^{\circ}C$ 부근에서 나타남을 보여주었다. 혼합체 시료들은 진공에서 완전히 건조하였고 그 다음 소위 w-다리를 만드는 물을 흡수할 수 있도록 높은 습도 속에 두었다. 이 시료들의 E' 자료는 비정상적으로 증가하였고 $50^{\circ}C$ 부근에서 손실 피크의 어깨에 추가적인 손실 피크가 나타났다. 건조한 조건하에서는, 40/60 혼합 비율의 키토산/PA6가 두 성분의 섞임성이 더 좋았다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권5_6호
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• pp.288-296
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• 2004

본 논문은 미분오차 척도를 이용하여 메쉬를 간략화 하는 새로울 알고리즘을 제안한다. 많은 간략화 알고리즘은 거리 오차 척도를 이용하였으나, 거리 오차 척도는 높은 곡률을 갖는 동시에 작은 거리오차를 갖는 지역에 대해서는 메쉬 간략화를 위한 정확한 기하학적 오차 측정이 어렵다. 본 논문은 간략화를 위해 새로운 오차 척도인 미분 오차 척도를 제안한다. 미분 오차 척도란 거리 오차 척도와 거리 오차의 1차 미분인 탄젠트 오차 척도, 그리고 거리 오차의 2차 미분인 곡률 오차 척도를 합하여 정의된 오차척도로서, 모델의 특징 부분의 형상을 최대한으로 보존 가능하다. 메쉬는 이산 표면이지만 알지 못하는 부드러운 표면의 불연속선형 근사로 표현될 수 있고, 이산 표면은 미분이 추정 가능하므로 미분 오차 척도라는 새로운 개념을 도입할 수 있다. 본 간략화 알고리즘은 반복적인 모서리 축약(Edge Collapse)에 바탕을 두고 있고, 미분 오차 척도를 이용하여 기하학적으로 원래의 형상이 잘 유지되는 새로운 점의 위치를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법보다 더 작은 기하학적인 오차와 높은 품질의 간략화 된 모델의 예를 보여준다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제9권2호
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• pp.115-121
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• 2018

Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.473-479
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• 2007

KTX 인수시험 시 차량 후미부에서 횡진동이 발생하여, 차륜의 답면구배를 1/40에서 1/20로 변경하여 횡진동 문제를 해결하였다. 그러나 차륜의 답면구배를 변경하면 차량의 임계속도 및 주행 안전성에 영향을 미치기 때문에 1/20 차륜에 대한 주행 안전성에 대한 검토 요구된다. 본 논문에서는 VAMPIRE를 이용하여 KTX 1편성 20량을 모델화하여 주행 안전성 및 임계속도를 계산하였으며, 계산결과의 타당성을 검토하기 위해서 KHST차량의 시험결과와 비교하였다. 해석결과 차륜답면이 0.3인 경우 임계속도는 375km/h이상이었으며, 차륜의 답면구배가 1/20인 경우 1/40보다 곡선 추정성이 우수한 것을 알았다. 또한 기존선 주행 시 차량의 속도향상 가능성을 파악하기 위해서 계산한 결과 직선구간에는 10%속도 향상이 가능하지만, 곡선구간에는 기존차량의 속도와 동일하게 운행하는 것이 유리하다는 것을 알았다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제11권6호
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• pp.739-756
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• 2016

The shear strength reduction finite element method (SSRFEM) is a powerful tool for slope stability analysis. The factor of safety (FOS) of the slope can be easily calculated only through reducing effective cohesion (c′) and tangent of effective friction angle ($tan{\varphi}^{\prime}$) in equal proportion. However, this method may not be applicable to soil slope under wetting-drying cycles (WDCs), because the influence of WDCs on c′ and $tan{\varphi}^{\prime}$ may be different. To research the method of estimating FOS of soil slopes under WDCs, this paper presents an experimental study firstly to investigate the effects of WDCs on the parameters of shear strength and stiffness. Twelve silty clay samples were subjected to different number of WDCs and then tested with triaxial test equipment. The test results show that WDCs have a degradation effect on shear strength (${\sigma}_1-{\sigma}_3)_f$, secant modulus of elasticity ($E_s$) and c′ while little influence on ${\varphi}^{\prime}$. Hence, conventional SSRFEM which reduces c′ and $tan{\varphi}^{\prime}$ in equal proportion cannot be adopted to compute the FOS of slope under conditions of WDCs. The SSRFEM should be modified. In detail, c′ is merely reduced among shear strength parameters, and elasticity modulus is reduced correspondingly. Besides, a new approach based on sudden substantial changes in the displacement of marked nodes is proposed to identify the slope failure in SSRFEM. Finally, the modified SSRFEM is applied to compute the FOS of a slope example.

• 한국분말재료학회지
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• 제25권6호
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• pp.494-500
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• 2018

In this study, the effect of the content of $MgO-CaO-Al_2O_3-SiO_2$ (MCAS) glass additives on the properties of AlN ceramics is investigated. Dilatometric analysis and isothermal sintering for AlN compacts with MCAS contents varying between 5 and 20 wt% are carried out at temperatures ranging up to $1600^{\circ}C$. The results showed that the shrinkage of the AlN specimens increases with increasing MCAS content, and that full densification can be obtained irrespective of the MCAS content. Moreover, properties of the AlN-MCAS specimens such as microhardness, thermal conductivity, dielectric constant, and dielectric loss are analyzed. Microhardness and thermal conductivity decrease with increasing MCAS content. An acceptable candidate for AlN application is obtained: an AlN-MCAS composite with a thermal conductivity over $70W/m{\cdot}K$ and a dielectric loss tangent (tan ${\delta}$) below $0.6{\times}10^{-3}$, with up to 10 wt% MCAS content.