본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.
The records of about 60 travel essays of the Hall of Bhaisajyaguru(Healing) Budda which was built in Chung Yang Temple passed down since 1525. The chronological change of that Hall architecture according to each period was traced upon. The building structure of the Hall of Bhaisajyaguru Budda which has a roundabout way, and 6 pillars inside, sometimes each 6 pillars inside and outside is hexagonal, one story building in Japanese colonial period(picture 3-1) or the present(picture 3-3). The panaromic picture of Chung Yang Temple shows no alterations of the layout of buildings(picture 1-1), in which the Hall of $Praj{\tilde{n}}{\bar{a}}$(般若殿), the main building in the center and the Hall of Bhaisajyaguru(Healing) Budda, three story stone pagoda, stone lighthouse in front of it became the central axis. The Hall of Bhaisajyaguru(Healing) Budda remained as it was until Japanese invasions in 1592 and 1597. However, it was greatly damaged by the flood in 1717. It was newly built by Lee Ha Gon's leading in 1717-1732. At that time, the interior design was changed. With Bhaisajyaguru(Healing) Budda, 53 Buddhas and ${\acute{S}}arira$ of Stone stupa which show itself by the flood in 1717 was located in the image of the Mountain of Chunchuk or Cheontae like Yu Jeom Temple. The doors of this Hall are located in the front and back. In the four walls each, two realistic and cubic buddhism pictures were drawn, The color of those picture was partly taken off in 1671 and repainted in 1714. The new building in 1717-1732 regained its colorful appearance. However, the names written beside each Images of Buddha disappeared. The notable remark in these records is that some of these travel essays in 17th-18th centuries was calling this hexagonal hall as the octagonal one. It is very important records because it means that before 1525 the octagonal hall might have existed. Chung Yang Temple was rebuilt between 1976 and 1985 after the destruction in the Korean War. After the records are carefully read, the full scale excavation about this historic site was not done yet. The interesting issue of the existence of octagonal building will be resolved by the full scale excavation.
원자로를 여러가지 불연속적 방법으로 가동시킬 때 얻어지는 방사성동위원소의 생성량을 구하는 식을 안출하였다. 특히 현재 우리나라 원자로의 가동조건인 월요일부터 목요일까지 매일 평균 8.2시간을 가동하고 금요일과 일요일은 가동치 않고 토요일은 평균 3.2시간으로 가동하는 조건을 중점적으로 다루었다. 이 경우의 activity를 구하는 식은 생성동위원소가 제 2의 핵반응으로 소실되지 않을 경우에는 (equation omitted) 가 된다. 여기서 A: activity (dps), $\Phi$: 중성자속(n $cm^{-2}$ sec$^{-1}$), No: 조사되기전 원자수, $\sigma$: 방사화단면적($\textrm{cm}^2$), λ: 생성방사성동위원소의 붕괴상수($hr^{-1}$), t: 조사하기 시작해서 끄집어낼 때까지의 시간(hr), n: 조사일수, m:금요일이 처음 나타날 때까지의 조사일 수, s, r, q: 조사기간중 금요일, 토요일 및 일요일이 나타난수를 각각 뜻한다. 윗식은 거의 고정항들로 구성되 있으므로 각 동위원소에 대해 이 고정항들을 계산하여 그 값을 구해 도표를 만들어 이 식이 보다 편리하게 이용되도록 하였다.
Background: We sought to evaluate the role of tumor associated macrophages (TAMs) on the promotion of coal tar pitch extract (CTPE)-induced tumorigenesis of human bronchial epithelial cells (BEAS-2B) and tumor metastasis in nude mice, and related mechanisms. Materials and Methods: BEAS-2B cells were first treated with 2.4 mg/mL CTPE for 72 hours. After removal of CTPE, the cells were continuously cultured and passaged using trypsin-EDTA. THP-1 cells were used as macrophage-like cells. BEAS-2B cells under different conditions (n=6/group) were injected into the back necks of nude mice, and alterations of tumor xenograft growth, indicative of tumorigenicity, and tumor metastasis were determined. Pathological changes (tumor nests and microvascular lesions) of HE-stained tumor tissues were also evaluated. The expression of AP-1(c-Jun) in xenografts and metastatic tumors was determined using immunohistochemistry. Results: Tumor size and weight in nude mice transplanted with the mixture of CTPE-induced passage 30 BEAS-2B and THP-1 cells (2:1) were increased compared to those from the CTPE-treated BEAS-2B cells at passage 30 alone at different observation time points. Tumor metastasis to lymph nodes and liver was only detected after transplantation of a mixture the two kinds of cells. The numbers of tumor nests and microvascular lesions, and the expression levels of AP-1 (c-Jun) in tumors from the mixture of two kinds of cells were increased apparently in contrast to those in tumor from the CTPE-treated BEAS-2B cells of passage 30 alone. In addition, there was positive correlation between AP-1 (c-Jun) expression level and the number of microvascular lesions, or between AP-1 (c-Jun) expression level and tumor metastasis in these two groups. Conclusions: TAMs not only facilitate tumorigenesis transformation of CTPE-induced BEAS-2B cells, but also promote tumor growth, angiogenesis and metastasis in nude mice in vivo, which may be mediated by AP-1.
Pigs from four sire lines were allocated to a series of low energy (LE, 3.15 to 3.21 Mcal ME/kg) corn-soybean meal-based diets with 16% wheat midds or high energy diets (HE, 3.41 to 3.45 Mcal ME/kg) with 4.5 to 4.95% choice white grease. All diets contained 6% DDGS. The HE and LE diets of each of the four phases were formulated to have equal lysine:Mcal ME ratios. Barrows (N = 2,178) and gilts (N = 2,274) were fed either high energy (HE) or low energy (LE) diets from 27 kg BW to target BWs of 118, 127, 131.5 and 140.6 kg. Carcass primal and subprimal cut weights were collected. The cut weights and carcass measurements were fitted to allometric functions (Y = A $CW^B$) of carcass weight. The significance of diet, sex or sire line with A and B was evaluated by linearizing the equations by log to log transformation. The effect of diet on A and B did not interact with sex or sire line. Thus, the final model was cut weight = (1+$b_D$(Diet)) A($CW^B$) where Diet = -0.5 for the LE and 0.5 for HE diets and A and B are sire line-sex specific parameters. Diet had no affect on loin, Boston butt, picnic, baby back rib, or sparerib weights (p>0.10, $b_D$ = -0.003, -0.0029, 0.0002, 0.0047, -0.0025, respectively). Diet affected ham weight (bD = -0.0046, p = 0.01), belly weight (bD = 0.0188, p = 0.001) three-muscle ham weight ($b_D$ = -0.014, p = 0.001), boneless loin weight (bD = -0.010, p = 0.001), tenderloin weight ($b_D$ = -0.023, p = 0.001), sirloin weight ($b_D$ = -0.009, p = 0.034), and fat-free lean mass ($b_D$ = -0.0145, p = 0.001). Overall, feeding the LE diets had little impact on primal cut weight except to decrease belly weight. Feeding LE diets increased the weight of lean trimmed cuts by 1 to 2 percent at the same carcass weight.
마스컬리나이트(maskelynite)는 강한 충격에 의해 운석이나 크레이터(crater)에서 형성된 장석 조성의 비정질 상으로서, 마스컬리나이트의 형성 메커니즘에 대한 이해는 운석의 충격 변성 압력에 대한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구는 마스컬리나이트의 형성 메커니즘을 규명하기 위한 예비연구로서, 달운석 Mount DeWitt (DEW) 12007에서 관찰되는 사장석과 마스컬리나이트의 충격 압력의 불균일성을 연구하였다. 달운석 DEW 12007에서 대부분의 사장석 입자 일부가 마스컬리나이트로 전이하여, 하나의 입자 내에서 사장석과 마스컬리나이트가 방향성을 가지고 혼재하는 양상이 관찰된다. 주사 전자 현미경의 후방 산란 이미지 관찰 결과, 마스컬리나이트 내부에 평면 변형 구조가 남아 있는 것은 다이어플렉틱 글래스일 가능성을 지시하는 것으로 보이는 반면, 입자 경계를 따라 사장석이 용융 후 재결정된 흔적도 나타난다. 라만 분광분석 결과는 사장석이 약 5-32 GPa, 마스컬리나이트가 26-45 GPa의 충격 변성 압력을 받았음을 지시한다. 이와 같이 한 입자 내에서 서로 다른 충격 변성 압력은 충격파의 불균일한 분포와 같은 운석 외부에 의한 원인 또는 사장석 입자의 물리적, 화학적 특성과 같은 운석 자체의 원인에 의해 발생할 수 있다. 하지만 라만 분광분석은 비정질 상(phase)인 마스컬리나이트의 원자 구조를 규명하기에는 한계가 있으며, 고압 환경에서 형성될 것으로 예상되는 고배위수 원자 환경의 관찰이 힘들다. 따라서 장석과 마스컬리나이트의 충격 압력 및 형성 메커니즘을 이해하기 위해, 장석과 마스컬리나이트의 화학 조성 및 원자 단위 구조의 규명이 필요하다.
본 연구에서는 잡음이 존재하는 공간에서 획득한 음성신호로부터 후두질환을 감별진단 할 수 있는 분류기를 구현하였다. 이를 위해 후두질환 환자로부터 수집한 /아/ 모음에 잡음을 혼입하여 음성 신호를 획득하였고, 여러 가지 후두질환을 감별진단 할 수 있는 파라미터를 추출하였으며. 이를 입력으로 하는 계층적 신경회로망을 구성하여 후두질환을 감별진단 하도록 하였다. 감별진단용 분류기는 다섯 단계의 계층적 신경회로망으로 구성하였다 첫 번째 신경회로망은 정상 양성 후두질환과 악성 후두질환을. 두 번째 신경회로망은 정상과 양성 후두질환을 감별진단 하도록 하였다 그리고 세 번째 신경회로망은 양성 후두질환 중 후두용. 성대결절 후두마비를 감별진단 하도록 하였으며. 네 번째와 다섯 번째 신경회로망은 성문암 1-4기를 감별진단 하도록 구성하였다. 분류기에 적용된 신경회로망은 다층퍼셉트론 구조로써 역전파 알고리듬으로 학습시켰으며, 선형변환 표준점수변환 등 전처리과정을 적용하여 분류기의 성능을 개선하였다. 후두질환의 감별진단 결과 후두용 88.23%. 정상. 성대결절. 후두마비 100%. 성문암 1기 90%, 성문암 2-4기 100%의 감별진단율을 관찰할 수 있었다.
Just-in-Time 컴파일러를 이용하여 자바의 성능을 향상시키려면 여러 문제들을 극복하여야 한다. 이 문제 중 중요한 부분을 차지하는 것이 배열경계 검사(Array bounds check) 명령어를 어떻게 최적화하느냐는 것이다 정적인 컴파일 환경의 경우에는 이미 많은 연구가 진행되어 매우 강력한 성능을 가지는 알고리즘이 알려져 있으나 컴파일 시간이 수행시간의 일부인 Just-in-Time 컴파일 환경에 이를 적용하기에는 컴파일에 시간을 너무 많이들이는 결과를 낳아 적절하지 않다. 현재 Just-in-Time 컴파일러들은 가볍고 단순한 반면에 중복된 배열 경계 검사를 찾아내는 능력이 다소 부족한 알고리즘을 사용하거나 아니면 강력하지만 정적 단일 배정(Static Single Assignment) 형태로 명령어 표현 방식을 변환해 주어야만 하는 알고리즘을 사용하고 있다. 정적 단일 배정 형태로의 변환 및 되돌림은 가볍고 빠른 컴파일러를 지향하는 Just-in-Time 컴파일러에 부합되지 않는다. 본 논문은 변수 간의 대소관계를 표현하는 그래프를 배열 경계 검사 알고리즘에 적용하는 것을 통해 충분한 성능을 내면서도 정적 단일 배정 형태로의 변환을 필요로 하지 않는 알고리즘을 제안한다. Java에서의 모든 최적화는 Java 언어 명세에서 강제하고 있는 정확한 예외 처리(precise exception) 규칙을 따라야 한다. 명령어의 위치를 바꿈으로써 성능 향상을 꾀하는 최적화의 경우 이것으로 인해 많은 제약을 받게 되는데, 배열 경계 검사 최적화(Array bounds check elimination optimization) 또한 이 규칙에 의해 많은 최적화 기회를 잃는다. 우리는 이 제약을 극복하여 배열 경계 검사최적화의 적용 범위를 넓힐 수 있는 새로운 방법도 아울러 제안하고자 한다.
본 연구는 한국신문 노동시장의 변화과정을 탐색함으로써 신문언론인의 전문성 형성과정의 변화를 탐색하고자 한다. 기존 연구에 따른 신문노동시장은 전형적인 기업내부노동시장을 형성하고 있으며, 언론인은 조직구성원적 정체성과 전문직 정체성을 형성하고 있는 것으로 알려졌다. 하지만 최근 신문 산업의 위기와 더불어 이러한 모순적인 언론인의 정체성이 어떤 방향으로 변해하고 있는지가 관심을 받고 있다. 본 연구는 이런 점에서 신문언론인들의 숙련구조의 변화, 즉, 입직, 숙련, 이직의 과정에서 어떤 노동시장구조 변화를 보이고 있으며, 그 과정에서 언론인들의 전문직 정체성은 어떻게 변해하고 있는지 살펴보았다. 본 연구는 현직 신문언론인 10명을 대상으로 면접조사를 통해 생산한 데이터를 분석함으로써 언론인들의 숙련구조와 그 과정에서 정체성 형성을 추적했다. 조사 결과는 입직, 사내교육, 이직 과정에서 기업의 숙련에 대한 책임이 점차 언론인들에게로 옮겨가는 과정 중에 있어 기업내부 노동시장적 특성이 완화가 되고 있는 것으로 나타났다. 하지만 노동시장이동은 여전히 제한되어 주요 노동시장이동형태는 기업간 이동이 아니라, 기업내 이동인 것으로 나타났다. 이 같은 기업내부노동시장 변화는 그동안 기업내부 노동시장내에서나마 유지되던 언론인의 전문직적 정체성을 더욱 약화시키고 있는 것으로 나타났다. 특히 기업 내 숙련기술제도의 약화와 직업군내 이직의 한계는 언론인들의 전문적적 정체성을 약화시켜, 결과적으로 언론인의 타직업으로의 이동을 강화시켜 전체적 내부노동시장의 특성도 약화시킬 것으로 보인다.
형태 인식에서 유익한 특징정보의 선정 및 추출이 대단히 중요한 역할을 한다. 본 논문은 유익한 특징정보의 선정과 신경망의 학습을 동시에 수행할 수 있는 알고리 즘을 기술한다. 알고리즘은 근본적으로 반복적으로 수행되는 세 단계로 구성되어 있는데, 이들은 학습, 연결자 제거, 그리고 입력 신경세포 제거이다. 초기 학습을 실행한후, 먼저 적은 절대값을 갖는 연결자들이 제거 된다. 그런 후, 내부 계층 신경 세포들과 은 숫자의 결자들을 갖는 입력 신경세포들이 제거된다. 이 과정은 제거된 입력 신경세포들에 상응하는 특징정보들을 제외시키는 것과 동일하다. 만약, 에러값이 증가 하면, 연결자 제거 및 입력 신경세포 제거 과정의 반복으로 구성된 신경망의 재학습을 실행한다. 그 결과, 알고리즘은 다른 공간계로의 변환없이 특징정보 추출 공간내에서 중요한 특징들을 선정하게 된다. 또한, 즉징정보 선정인 형태 분류 관점에서의 성능과 긴밀하게 연결되어 수행되므로, 선정 된 특징정보들은 형태 분류에 가장 좋은 정보를 제공한다. 이 알고리즘은 불필요 또는 그다지 중요하지 않은 정보의 추출로 인한 경제 적 손실을 피할수 있게 한다. 더구나, 마지막에 얻어진 신경망은 인식 성능에 저해 요인이 될 수있는 불필요한 파라미터들, 즉 가중 연결자 및 바이어스를 포함하지 않는다. 응용결과,, 본 알고리즘은 가장 좋은 정보를 갖는 특징들만을 남기며, 성능 저하를 일으 키지 않으면서도 특징 벡터의 차원을 현저하게 줄였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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