초탄성 형상기억합금은 상온에서 소성 범위를 초월하여 상당량의 변위를 가하더라도 하중을 제거 후에 별도의 열처리를 가하지 않더라도 원상태로 복원이 가능한 특수한 금속이다. 자동치유가 가능한 형상기억합금의 특유한 재료적인 성질로 인하여 구조물에서 변위가 집중되는 부분에 기존에 주로 사용되는 강재를 대체하여 이러한 특수 합금 재료가 널리 활용되기 시작하였다. 하지만 형상기억합금을 활용한 구조물의 기본적인 설계와 성능 검증을 하기 위해 고등적인 구조해석에 필요한 재료적인 모델의 개발과 연구의 노력이 부족하기 때문에 본 재료를 현장에서 적용하기에는 여전히 많은 제약을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 초탄성 형상기억합금의 거동을 수치해석적인 방법으로 재현이 가능한 구성적인 재료 모델의 소개와 프로그램 코딩에 대하여 다루고자 한다. 또한 본 연구에서 제시된 재료 모델의 타당성을 입증하기 위하여 수치해석적으로 재현된 물리적인 거동을 실험에서 얻어진 데이터에 비교 및 보정 작업도 수행하였다. 아울러 이러한 재료 모델로 구현된 초탄성 형상기억합금의 물리적인 물성치를 구조 해석에 적용하고 정확성을 검증하여 현장 적용의 타당성을 입증하였다.
Load/store와 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행을 방해하는 주요인이다. 캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출 할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킨다. 본 연구에서는 캐시의 오염을 줄이기 위해 동적으로 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 결정하는 네 가지 필터링 기법들을 비교 평가한다. 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 이진 상태 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 상태 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 블록주소 참조 기법을 제안하였다 이 기법은 이진 상태 기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 상태 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이타의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 실험한 결과, 제안한 블록주소 참조 기법(BAL)이 기존 연구인 동적 필터 기법(2-bitSC)과 비교하여 캐시 미스율이 10.5% 감소하였다.
본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
최근 들어, 사용자가 주변 환경 및 요구 정보의 변화를 의식하지 않고 작업 환경과 수행하는 일에 집중하도록 배려하는 인간 중심 컴퓨팅 환경에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서 미들웨어는 사용자에게 RFID센서로부터 들어오는 대량의 정보에 대한 처리 부하를 줄이기 위하여 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 데이터 웨어하우징이나 데이터마이닝에 필요한 확률, 통계 정보에 대한 요청, 또는 반복적이면서 동일한 데이터에 대한 요청을 처리할 수 없다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존의 미들웨어에서 문제가 되었던 과거 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해, 사용자가 빈번하게 요구하는 데이터들을 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS에서 관리하는 센서미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자가 요구하는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 과거 스트림 정보를 사용한 서비스 요청을 위해, 미들웨어에서 필터링된 과거 스트림 데이터를 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 그리고 디스크 데이터베이스에 저장된 스트림 데이터 중에서 사용자에 대한 높은 재사용 빈도를 가지는 데이터들을 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에 저장하고 이를 관리한다. 또한, 본 시스템은 메모리 데이터베이스에 저장된 스냅샷 데이터의 높은 데이터 재사용성과 신속한 서비스를 유지하기 위해서 주기적인 메모리 데이터베이스 관리 정책을 수행한다. 본 논문은 기존의 미들웨어에서의 스트림 데이터에 대한 반복적인 요청, 또는 과거 스트림 데이터를 이용한 정책 결정 서비스 요청에 대한 서비스를 제공할 수 없는 문제들을 해결하였다. 그리고 메모리에 저장된 데이터에 대한 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서 사용자에게 지속적으로 다양하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
본 논문은 철계-형상기억합금(Fe-SMA) 바를 이용하여 제작된 콘크리트 보의 휨 거동 평가를 위한 실험적 연구이다. 실험을 위해 200mm×300mm × 2,200mm의 콘크리트 보를 제작하였으며 인장재로 4% 사전변형된 Fe-SMA 바를 사용하였다. 실험 변수로 인장재 종류(SD400, Fe-SMA), 철근 비(0.2, 0.39, 0.59, 0.78), Fe-SMA 활성화(활성화, 비활성화) 그리고 Fe-SMA bar 연결방법(미연결, 용접, 커플러)를 고려하였다. Fe-SMA 바를 활성화하기 위해 전기저항 가열 방법을 이용하여 5A/㎟의 전류를 실험체가 160℃에 도달할 때 까지 공급하였다. 캠버효과에 의한 실험체의 상향 변위가 안정되면 2,000kN 용량의 엑츄레이터를 이용하여 3점 휨 재하 실험을 실시하였다. 실험결과 Fe-SMA 바를 활성화 함에 따라 캠버효과에 의해 상향 변위가 발생하는 것으로 나타났다. Fe-SMA 바를 활성화한 실험체는 활성화하지 않은 실험체에 비해 더 높은 하중에서 초기균열이 발생하였다. 그러나 일반적인 프리스트레스 콘크리트와 동일하게 Fe-SMA 활성화에 따른 프리스트레스 도입이 보의 극한 상태에 미치는 영향은 미미한 것으로 나타났다.
Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.
본 연구에서는 강사장교의 비선형 거동과 하모니 서치 알고리즘에 기반한 사장교 부재 단면 결정 방법을 제시하였다. 하모니 서치 알고리즘은 초기값 설정, 하모니 메모리 초기화, 새로운 하모니 메모리 구성 및 하모니 메모리 업데이트의 과정을 반복하여 최적값을 탐색함으로써 사장교 부재 단면을 결정한다. 하모니 서치 알고리즘으로 선정된 주요 부재 단면으로 3차원 강사장교의 비선형 초기형상해석을 수행하였으며, 초기장력과 형상을 고려하여 복잡한 거동특성과 각 부재의 비선형성을 반영한 사장교 주요 부재인 주탑, 보강거더, 가로보 및 케이블의 최적 단면을 결정하였다. 사장교 주요 부재의 단면 결정을 위한 목적함수로는 전체 중량을 사용하였으며, 제약조건으로 한계상태설계법을 바탕으로 하중저항능력과 사용성에 대한 제약조건식 및 보강거더와 가로보 단면의 폭과 높이의 비율을 추가적인 제약조건으로 고려하고, 주탑, 보강거더 및 가로보의 기하 및 재료 비선형성과 케이블 부재의 비선형성에 따라 부재 단면을 결정할 수 있도록 하였다. 최적 단면 결정 결과, 제안한 해석 방법은 사장교의 다양한 설치조건에 따라 최적 단면을 결정할 수 있으며, 비선형성을 고려한 사장교 부재 단면제원을 하모니 서치 기법을 통하여 결정할 수 있음을 확인하였다.
인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 DRAM 커패시터의 유전막 박막화를 위한 Load Lock(L/L) LPCVD 시스템을 이용한 적층형 커패시터의 제조 공정이 셀 커패시턴스에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과 기존의 non-L/L 장치에 비하여 약 $6{\AA}$의 산화막 유효두께를 낮춤으로 커패시턴스로 환산 시 약 3-4 fF의 차이가 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 절연막으로써 질화막 두께의 측정 범위가 정상적인 관리 범위의 분포임에도 불구하고 Cs는 계산치보다 약 3~6 fF 정도 낮은 것으로 확인되었다. 이는 node poly FI CD가 spec 상한치로 관리되어 셀 표면적의 감소를 초래하였고 이는 약 2fF의 Cs 저하를 나타내었다. 따라서 안정적인 Cs의 확보를 위해서는 절연막의 두께 및 CD 관리를 spec 중심값의 10 % 이내로 관리할 필요가 있음을 확인하였다.
센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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