대체모델을 사용한 탄화수소계열 혼합유체를 아임계 및 초임계 상태에서 이중 충돌 분무를 통해 분무 메커니즘을 가시화하여 분석하였다. 임계압력과 온도가 다른 데칸과 메틸사이클로헥산을 대체모델로 선정하였다. 챔버 내부에 이중 충돌 인젝터를 설치하여 아임계 및 초임계 상태에서 고속카메라를 통해 분무를 가시화하였다. 혼합유체의 분사 및 챔버 환산압력은 Pr(P/Pc)=1로 유사하게 유지하였으며 Tr(T/Tc)은 0.48에서 1.02까지 증가시켰다. Tr이 증가할수록 혼합유체의 물성치가 각각의 임계점에 도달하여 분무각은 증가하고 시트분열길이는 감소하였다. 또한 혼합 유체가 모두 근임계점에 도달하였을 때 이중 충돌 분열 메커니즘에서 벗어나 밀도 구배의 변화가 크게 관측됨을 보였다.
목적: 다른 진단기준의 적용이 폭주부족의 빈도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방법: 평균 나이 22.54세(20~27세)의 81명을 대상으로 평가하였다. 굴절검사 후 조절성 시표에 의한 폭주근점(NPC)검사, 폰 그래페에 의한 사위검사, 포롭터에 의한 양성융합이향운동(PFV)검사를 실시하였다. 근거리 외사위가 원거리 사위보다 큰 기준($exo{\geq}4{\Delta}$, >$6{\Delta}$), 융합이향운동 기준(PFV의 흐린점 ${\leq}11{\Delta}$, PFV의 분리점 ${\leq}15{\Delta}$, 쉐어드기준, 퍼시발 기준), 폭주근점 기준($NPC{\geq}6cm$, ${\geq}7.5cm$, >10 cm)을 이용하여 폭주부족을 진단하였다. 결과: 하나의 진단기준에 의한 폭주부족 빈도는 6.2%~77.8%의 범위로 분포하였고, 기준에 따라 과대평가되거나 과소평가되었다. 두 가지 이상의 진단기준에 의한 폭주부족 빈도는 6.2%~43.2%로 변동성이 줄어들었으며, 특히 사위 기준과 쉐어드를 포함하는 진단기준일 때 폭주부족의 빈도는 24.7%~28.4%로 줄어들어 낮은 변동성을 보였다. 점수 척도의 전체 징후와 사위, 측정 값의 사위와 쉐어드 기준의 상관관계가 각각 0.772와 -0.654로 유의하게 높았다(p<0.001). 폭주근점 기준은 변동성이 컸으며, 다른 진단기준과의 상관관계는 낮거나 유의하지 않았다. 징후에 따른 폭주부족의 진단기준과 적용순서로 $exo{\geq}4{\Delta}$, 쉐어드 기준, 폭주근점${\geq}7.5cm$로 제시한다. 결론: 폭주부족의 빈도는 진단기준에 따라 과대, 과소평가 될 가능성이 있다. 임상징후로서 사위, 쉐어드 기준과 폭주근점의 절단값과 절차는 폭주부족과 관련된 진단에서 명확하게 제시되어야 한다.
단말의 수가 증가하고 사물 인터넷 환경이 분산화 됨에 따라 랜덤 접속 기반의 무선전력 통신 네트워크에 관한 연구가 필요하다. 랜덤 접속 기반 무선전력 통신 네트워크에서 단말은 주어진 프레임 내에서 늦게 접속할수록 전송 전에 더 많은 에너지를 하베스팅하여 더 높은 파워로 송신할 수 있기 때문에 접속 성공시 더 높은 처리율을 얻을 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 제안하는 랜덤 접속 제어 프로토콜은 채널 값에 따라 단말에게 우선순위를 부여하고 우선순위에 따라 랜덤 슬롯을 구분함으로써 접속점과의 근거리 단말이 원거리 단말보다 먼저 접속하게 만든다. 이를 통하여 근거리 단말의 처리율을 낮추고 원거리 단말의 처리율을 높이는 방식으로 이중 원근 문제를 완화시키고 사용자 공평성을 향상시킨다. 수학적 분석 및 모의실험 결과 제안 접속 제어 방식은 우선순위 레벨에 따라 채널 처리율 및 사용자 공평성 성능을 향상시킨다.
자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
본 연구는 조절 및 이향운동 기능장애 분석을 위한 표준 값을 알아보기 위해 시행하였다. 방법: 안질환이 없고 현성사시 및 간헐 사시가 없으며 조절 및 이향운동 기능장애가 없는 54명(평균연령 25.3${\pm}$2.7세)을 대상으로 하였다. 객관적 편위각을 기준으로 하여 폭주근점, 원거리 및 근거리 사위량을 측정하였고 이후 AC/A비, 상대조절력 및 이향운동 기능을 측정한 후 이 값들을 Morgan의 표준값과 비교 분석하였다. 결과: 원거리 및 근거리 사위량은 각각 1.24${\pm}$2.72${\Delta}$, 2.70${\pm}$4.91${\Delta}$이었고 렌즈차 이용법에 의한 AC/A비는 3.92${\pm}$2.17${\Delta}$/D로 Morgan의 표준값과 거의 같은 값을 보였다. 원거리 음성융합성폭주량은 동일한 값을 보인반면, 양성융합성폭주량은 Morgan의 표준값에 비해 7${\Delta}$ 높은 값을 보였다. 근거리의 전체 이향운동의 범위는 Morgan 값과 큰 차이를 보이지 않은 반면 원거리의 전체 이향운동의 범위는 양성융합성폭주여력이 상대적으로 더 넓은 범위를 가지는 것으로 나타났다. 양성상대조절력은 +0.37D 높은 값이었고, 음성상대조절력은 -0.63D 더 높은 값을 보였다. 결론: 본 연구에 의한 양안시 분석 값들은 Morgan의 표준값이 상당한 근접성 폭주를 포함하고 있을 가능성을 나타낸다. Morgan 표준값과 비교하여 한국인을 대상으로 한 원거리 및 근거리 이향운동량과 근접성 폭주량은, 특히 BO limit 값에서 매우 다른 값을 보이고 있기 때문에 만약 Morgan 값을 한국인의 양안시 분석에 그대로 적용한다면 부정확한 양안시 진단으로 유도될 수도 있다. 본 연구의 측정값은 한국인 정상 젊은 성인의 양안시 분석을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.
From the hourly data of 75 Korean weather stations over a 12-year period (2001~2012), this study has chosen three cases (January 12, 2006; January 11, 2008; and February 22, 2009) of multiple freezing rains and investigated the atmospheric circulations that seemed to cause the events. As a result, the receding high pressure type (2006), prevailing high pressure type (2008), and warm front type (2009) are confirmed as synoptic patterns. In all three cases, freezing rain was found in regions with a strong ascending current near the end point of a low-level jet that carried the warm humid air from low latitudes. The strong ascending current resulted from lower-level convergence and upper-level divergence. In 2006 and 2009, the melting process was confirmed. In 2008, the supercooled warm rain process (SWRP) was confirmed. In contrast to existing SWRP theory, it was found that the cool air produced at the middle atmosphere and near the earth's surface led to the formation of freezing rain. The sources of this cool air were supposed to be the evaporative latent heat and the cold advection coming from the northeast. On the other hand, a special case was detected, in which the freezing rain occurred when both the soil surface temperature and surface air temperature were above $0^{\circ}C$. The thickness distributions related to freezing rain in Korea were found to be similar to those in North America. A P-type nomogram was considered for freezing rain forecasting; however, it was not relevant enough to Korea, and few modifications were needed.
목적: 본 연구는 스포츠비젼 트레이닝의 효과를 검증하고, 그 결과가 야구성적에 영향을 미치는지 확인하고자 하였다. 또한, 스포츠에 있어서 시력의 중요성을 인식시키고, 스포츠비 젼 트레이닝에 대한 자료를 제공하고자 하였다. 방법: D 고등학교 야구부 선수 21명을 대상으로 원근거리 시위량과 융합 여력, 폭주 근점, 정지 시력과 동체 시력, 정적 입체시와 동적 입체시, 대비감도, 시각-반응 시간을 평가한 후 8주 동안의 스포츠비젼 트레이닝을 실시하고 그 변화량을 측정하였다. 결과: 스포츠비젼 트레이닝 이후 시기능이 향상되었고, 타율 또한 증가한 것으로 나타났다. 결론: 스포츠비젼 트레이닝의 원리를 다양한 스포츠에 적용하고, 보다 체계적인 검사장비와 훈련방법이 정비된다면 선수들의 스포츠 수행능력 향상에 도움을 줄 수 있는 보조수단으로 사용될 수 있으리라 사료된다.
엄밀한 조절자극과 폭주자극 값 그리고 프리즘 디옵터는 어떻게 정의되어야 하는지를 고찰하여 정리 하였다. 양안시기능 검사와 분석의 실무에서 조절자극과 폭주자극 값은 어떻게 처리되는지를 고찰하여 정리 했다. 그 결과 실무에서의 처리과정은 근거리를 렌즈면으로부터 40 cm로 하는 경우 평균 P.D가 64 mm일 때 안구의 회선점에서 시험렌즈까지 거리 $l_c$이 26.67 mm인 경우에 가장 적합하였다. 본 논문에서 이 값들을 사용하여 필요한 값들을 계산하였다. 그리고 실무에서 사용되는 (5)식의 조절자극 값이 지니는 오차를 눈의 물측 주점에서 시험렌즈까지 거리 $l_H$를 15.07 mm로 하여 계산했다. 굴절력이 $P_m$인 프리즘 가입에 의한 폭주자극 값의 변화량 P'을 순환 계산법으로 계산하였다. P'는 $P_m$, 회선점에서 프리즘까지의 거리 $p_c$, 프리즘을 가입하기 전의 폭주 값 $C_o$와 프리즘 재질의 굴절률 n에 따라 변한다. 그리고 순환 계산법과 필요한 수식들을 자세히 제시했다. P'를 증대시키는 요인에는 두 가지가 있다. 그 첫 번째는 주된 것으로서 폭주 값이 보통의 덧셈법에 따라 더해지지 않는 성질이다. 다른 하나는 영향력이 작은 것으로서 프리즘의 실제 굴절력이 빛의 입사각에 따라 다르게 되는 이유이다. 그리고 $p_c$와 $C_o$가 커짐에 따라 P'은 괄목할 만큼 작아진다. $P_m=20{\Delta}$, P.D=64 mm 그리고 n=1.7인 경우에 대해 $p_c$와 $C_o$값들에 따르는 $P^{\prime}/P_m$을 계산하여 그래프로 나타냈다. $P^{\prime}/P_m$의 굴절률 n에 대한 의존성은 무시 할만 큼 아주 작다(Fig. 6 참조). 가입 프리즘의 굴절력과 폭주자극 값의 변화량이 같게 되는 프리즘의 위치 값 $p_c$를 구했다(Table 1). 실무에서 약식으로 처리되는 조절자극과 폭주자극 값의 참 값을 구하였다. 이를 토대로 약식으로 처리된 조절자극과 폭주자극 값이 참 값의 위치에 표시 되게 하는 두 가지의 그래프 양식을 제시하였다. 하나는 기존의 것과 같은 형태(Fig. 9)이고 다른 하나는 프리즘 가입에 의한 폭주자극 값의 변화량만을 나타내는 형식이다(Fig. 11).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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