해상 누유의 이동경로 및 풍화와 관련된 여러 물리현상들의 모델링 기법들이 검토되었으며, 이에 기초한 해상누유 확산 예측모델 "푸른바다"가 소개된다. 실시간 누유확산을 시뮬레이션하기 위해서는 조류에 관한 데이터베이스가 필수적이며, 본 연구에서는 누유 사고가 빈번한 남해안 일대의 조류 데이터베이스가 구축되었다 남해 조석류의 실시간 예측을 위해 4개의 주요분조(M₂, S₂, K₁, O₁ 조석류)를 채택하였으며, 각 분조들의 각속도와 위상 값들은 천문상수들로부터 얻어진다. 주요분조들의 조화상수는 천해 조류 방정식을 풀어 구한다. 푸른바다는 사용자 편의성의 극대화와 해양환경 데이터베이스의 확장이 용이한 유연한 구조를 그 특징으로 한다. 매몰도 인근해역에서 좌초되어 누유를 발생시켰던 오성호 사고를 시뮬레이션함으로서 푸른바다의 유효성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 관측된 누유확산 경로와 비교하였으며, 이를 통해 푸른바다가 누유의 거동 예측에 있어 타당한 추정치를 줄 수 있음을 확인하였다.
근래에 생명과학과 의료기술의 발전으로 인공장 기의 설용화와 더불어 생체에 이용되는 새로운 소재의 개발이 매우 활발하다. 생체의료용 재료는 독성 이 없고, 생체適合性(biocompatibility)이 우수하며, 생체의료기능과 생체內 내구성이 뛰어나 야한다. 재료의 생체적합성은 생체와 접촉시에 부작용을 일으키지 않는 성질이다. 재료가 혈액과 접촉하면 혈액이 응고되며, 응혈형성이 억제되는 혈액적합 성(blood compatibility)재료의 개 발은 혈관, 인공 심장, 인공신장 및 인공섬폐기등의 순환계 인공장 기개발에 펄수적이다. 또한 재료가 생체조직과 접 촉시에 발열, 염증, 조직폐사플 야기하지 않는 조직융화성(tissue compatibility)이 필요하다. 생체 적합성 재료를 개발하기 위하여 생체에 자극을 일 으키지 않는 생체不活性(bioinert) 재료에 대한 연구가 활발하지만, 끈래에는 생체와 강한 친화력 을 가져서 조직과 결합될 수 있는 생체親和(bi- oadhesive)재료가 많이 개발되고 있으며, 체내에서 분해되는 생체분해성(biodegradable) 재료를 이용 하는 사례도 많이 발표되고 있다. 현재 인공신장을 위시한 인공장기와 인공뼈, 인공관절용 이식재료등에 다양한 금속, 요업재료 및 고분자재료가 활용되고 있으나 보다 우수한 생체 적합성과 생체의료기능을 가지는 재료개발에 많은 연구가 이루어지고 있다.
일반적으로 동역학 방정식을 이용하여 항공기의 거동을 분석하기 위해서는 공기 역학적 성분이 필요하고, 이를 위해서는 진 대기속도가 필수적이다. 대기속도는 피토관과 같은 항공기의 탑재 장비를 이용하여 계측할 수 있으나, 상업용 항공기의 계측 데이터는 항공사 내규 관련 보안성 데이터를 포함할 수 있으므로 확보하기 어렵다. 일반인들이 이용할 수 있는 항적 데이터 중 하나로 방송형자동종속감시 데이터가 있으며 항공기의 속도를 대지속도 형태로 제공한다. 대지속도는 진 대기속도와 바람 속도의 합으로 표현된다. 본 논문에서는 일반인들이 획득 가능한 항적, 기상, 지형 데이터를 결합하여 진 대기속도를 추정하는 방법을 제시한다. 각 데이터를 통합하기 위해 좌표계를 일치시킨 후 고도 기준을 평균 해수면 고도로 통일하였다. 또한, 해상도가 가장 낮은 기상 데이터의 격자를 기준으로 보간을 수행하여 항적 데이터의 모든 점에 대한 바람 벡터를 산출하였다. 이러한 과정을 여러 항적에 적용하여 기상, 지형 데이터의 통합을 통해 진 대기속도를 추정하였다.
Clinical ultrasound (US) is a widely used imaging modality with various clinical applications. However, capturing a large field of view often requires specialized transducers which have limitations for specific clinical scenarios. Panoramic imaging offers an alternative approach by sequentially aligning image sections acquired from freehand sweeps using a standard transducer. To reconstruct a 3D volume from these 2D sections, an external device can be employed to track the transducer's motion accurately. However, the presence of optical or electrical interferences in a clinical setting often leads to incorrect measurements from such sensors. In this paper, we propose a deep learning (DL) framework that enables the prediction of scan trajectories using only US data, eliminating the need for an external tracking device. Our approach incorporates diverse data types, including correlation volume, optical flow, B-mode images, and rawer data (IQ data). We develop a DL network capable of effectively handling these data types and introduce an attention technique to emphasize crucial local areas for precise trajectory prediction. Through extensive experimentation, we demonstrate the superiority of our proposed method over other DL-based approaches in terms of long trajectory prediction performance. Our findings highlight the potential of employing DL techniques for trajectory estimation in clinical ultrasound, offering a promising alternative for panoramic imaging.
본 연구의 목적은 초등학교 1~4학년의 자아존중감 변화궤적 및 잠재계층유형을 분석하는 것이다. 이를 위해 한국아동패널 8~11차년도 자료를 사용하여 잠재성장모형과 잠재계층성장분석을 실시했다. 먼저 잠재성장모형을 통해 분석한 결과, 가장 적합한 모형으로 선형변화모형이 채택되었으며 변화궤적은 학년이 높아짐에 따라 미세하게 증가하는 것으로 나타났다. 다음으로 잠재계층성장분석을 통해 총 4개의 잠재계층 집단('고수준-유지', '저수준-증가', '고수준-감소', '저수준-유지')이 도출됐다. 집단별 분포를 살펴보면, 대부분의 아동은 '고수준-유지' 집단이었고, 다음으로 '고수준-감소', '저수준-증가', '저수준-유지' 집단의 순으로 나타났다. 이에 연구자들은 교육현장에서 초등학교 아동의 자아존중감이 상이한 잠재계층유형을 통해 변화할 수 있음을 인식할 필요가 있으며, 나아가 각 유형에 적합한 개별화된 지원을 제공하는 것이 요구됨을 제안한다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제27권1호
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pp.48-55
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2016
Objectives: Children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) may have deficits in time perception, as assessed by the time estimation task and the time reproduction task, however its age-related trajectory is not yet determined. Therefore we examined the correlation between accuracy of time perception tasks and age, and the association between accuracy of estimation tasks and reproduction tasks. Methods: Sixty-three patients with ADHD, aged 8 to 18 years tested the tasks for five time durations (2, 4, 12, 45, and 60 seconds). Accuracy of tasks was assumed differences (absolute values) between raw results of tasks and original time durations. Spearman's correlation analysis was performed to determine correlation between accuracy of time perception tasks and age. Multivariate regression was used to determine the association of accuracy of estimation tasks with accuracy of reproduction tasks. Results: Age showed correlation with accuracy of estimation tasks, but not with that of reproduction tasks. We observed that the higher the accuracy in 12, 45, and 60 seconds duration time reproduction, the higher the accuracy in longer seconds duration time estimation. Conclusion: Age was correlated with time estimation accuracy whereas there was no impact on time reproduction accuracy. Association of each of the two time perception tasks, particularly in longer time duration, suggested specific impairments in time perception.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
광학관측 시스템에서, 미지의 우주물체의 궤도 정보를 얻을 수 있는 궤도 결정 방법에는, 균등한 시간 간격의 세쌍의 관측 값이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 스트릭 영상의 정보를 이용하여, 세 쌍의 관측 값을 획득하기 위한 스트릭 추정 방법에 대하여 살펴본다. 우주 물체의 궤도에 따른 특성을 확인하고, 추정 성능을 평가하기 위하여, STK 프로그램을 이용하여 총 9가지 경우에 대한 위성 궤적 모의 관측 자료를 생성하였다. 하나의 스트릭 영상 정보로부터 수 초 후의 다음 스트릭 위치를 추정할 수 있는 세 가지 접근 방법을 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 추정 성능을 평가해 보았다. 선형 가정을 기본으로 하는 선형 벡터 방법과 Kalman Filter 방법은 비선형성이 커지는 부분에서 추정 오차도 함께 증가하는 경향을 보였으나, 최소자승 기법을 기반으로 한 다항식 커브 피팅을 통한 추정 방법은, 앞선 방법들 보다 오차 값이 작고 균일한 결과를 보였다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
This paper validates a system identification method using mathematical optimization using sea trial measurement data as a benchmark. A fast time simulation tool, SIMOPT, and a Rheinmetall Defence mathematical model have been adopted to conduct initial hydrodynamic coefficient estimation and simulate ship modelling. Calibration for the environmental effect of sea trial measurement and sensitivity analysis have been carried out to enable a simple and efficient optimization process. The optimization process consists of three steps, and each step controls different coefficients according to the corresponding manoeuvre. Optimization result of Step 1, an optimization for coefficient on x-axis, was similar compared to values applying an empirical regression formulae by Clarke and Norrbin, which is used for SIMOPT. Results of Steps 2 and 3, which are for linear coefficients and nonlinear coefficients, respectively, was differ from the calculation results of the method by Clarke and Norrbin. A comparison for ship trajectory of simulation results from the benchmark and optimization results indicated that the suggested stepwise optimization method enables a coefficient tuning in a mathematical way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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