Kim, Yeoju;Han, Woojae;Park, Sihun;You, Sunghwa;Kwak, Chanbeom;Seo, Youngjoon;Lee, Jihyeon
대한청각학회지
/
제24권2호
/
pp.85-90
/
2020
Background and Objectives: The present study aimed to compare thresholds of direct bone-conduction (BC direct) with those of behaviorally measured BC pure-tone audiometry (PTA) and objectively measured BC auditory brainstem response (ABR) to confirm the clinical feasibility of their relationships. Subjects and Methods: Young adults with normal hearing participated in the study to determine the thresholds from three measurements at four testing frequencies. In the BC direct, the vibrator of a bone-anchored hearing aid softband was placed on the right mastoid of each subject. In both PTA and ABR, a B71 bone oscillator was placed on the subject's right mastoid. While the subject's thresholds of BC direct and BC PTA were determined with a clinically routine 5-dB step procedure, BC ABR was conducted to determine the individual's hearing sensitivity by a peak V of the waveform using tone-burst and click stimuli. Results: The BC direct showed a different pattern between low and high frequencies. Precisely, its thresholds were 13.25 and 12.25 dB HL at 0.5 and 1 kHz, respectively, but 19 and 19.75 dB HL at 2 and 4 kHz, respectively. A significant positive correlation existed between BC direct and PTA at 1 kHz, which was also correlated with ABR. Conclusions: Based on the current data, the thresholds of BC direct were similar to BC PTA at low frequencies and BC ABR at high frequencies. The thresholds of BC direct might be predictable at approximately 5 dB higher (or lower) than that in PTA, although a large data set is required for standardization.
In this study, the amount and frequency characteristics of cloud cavitation formed on a navy ship rudder were investigated through cavitation image processing technique and cavitation noise analysis. A high-speed camera with high time resolution was used to observe the cavitation on a full-spade rudder. The deflection angle range of the full-spade rudder was set to 8 to 15 degrees so that cloud cavitation was generated on the rudder surface. For images taken at 104 fps (frame per second), reference values for detecting cavitation were defined and detected in Red, Green, Blue and Hue, Saturation, Lightness color spaces to quantitatively analyze the amount of cavitation. Intrinsic frequency characteristics of cloud cavitation were detected from the time series data of the amount of cavitation. The frequency characteristics of cloud cavitation obtained by using the image processing technique were found to be the same through the analysis of the noise signal measured by the hydrophone installed on the hull above the rudder, and its peak value was in the frequency band of 30~60Hz.
Landslides are often triggered by weak interlayers initiated in tailings dam foundations, and hazards gradually occur. This is serious for landslides in high tailings dams due to their high potential energy. Tailing samples with a fine-grained interlayer at a set dip angle were prepared. Consolidated undrained (CU) triaxial shear tests were carried out by using a high-pressure triaxial apparatus. The results were compared with the results under a low confining pressure. Four reasons were summarized for high tailings dams more prone to instability than low dams. The shear strength of the samples with dipping interlayers decreases with increasing dip angle. An obvious straight drop in the stress path after the peak occurs in samples with dipping interlayers at an angle of 60°. The effect of the interlayer on the mechanical behaviour of tailings is very sensitive, especially for the sample with a dipping interlayer at an angle of 60°. Shear slipping along the interlayer should be given more attention in tailings dams. Compared with the results under low confining pressure, the stress decreases continuously for the samples with dipping interlayers at large angles under high confining pressure. The positive pore pressure, which reduces the effective stress, occurred in tailings samples under high confining pressure. The residual strength of tailings under high confining pressure is smaller than that under low confining pressure. These factors increase the dam break risk and the disaster impact for high tailings dams.
This study was carried out to reduce the problem during distillation process, which separate U, TRU (TRans Uranium) metal electro deposit, Cd and LiCl-KCl eutectic salt generating from LCC (Liquid Cadmium Cathode) electro winning process. The cadmium recovering apparatus was manufactured to separate for each metal using solid-liquid separation method. The apparatus consists of the first sieve for the separation of U and TRU metal electrodeposit, the second sieve for the separation of LiCl-KCl eutectic salt, cadmium collection basket, and a heating furnace. In addition, the size of each sieve is 2 mm to 3 mm. In this experiment, a metal wire was employed to replace TRU metal electrodeposit and U, which exist actually in a LCC crucible. In the solid state, The LiCl-KCl is separated at 340℃ at which the solid and the liquid of the remaining cadmium and LiCl-KCl eutectic salt coexists in each, after the metal wire separated at 500℃. As a result, it seems that it would be beneficial to set the processing condition in the distillation process with the additional treatment process of cadmium and LiCl-KCl eutectic salt.
Park, Youngjun;Choi, Yun-Young;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Lim, Beomdu;Kim, Taeyoung
천문학회보
/
제44권2호
/
pp.78.1-78.1
/
2019
There are a huge number of faint objects that have not been observed due to the lack of large and deep surveys. In this study, we demonstrate that a deep learning approach can produce a better quality deep image from a single pass imaging so that could be an alternative of conventional image stacking technique or the expensive large and deep surveys. Using data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) stripe 82 which provide repeatedly scanned imaging data, a training data set is constructed: g-, r-, and i-band images of single pass data as an input and r-band co-added image as a target. Out of 151 SDSS fields that have been repeatedly scanned 34 times, 120 fields were used for training and 31 fields for validation. The size of a frame selected for the training is 1k by 1k pixel scale. To avoid possible problems caused by the small number of training sets, frames are randomly selected within that field each iteration of training. Every 5000 iterations of training, the performance were evaluated with RMSE, peak signal-to-noise ratio which is given on logarithmic scale, structural symmetry index (SSIM) and difference in SSIM. We continued the training until a GAN model with the best performance is found. We apply the best GAN-model to NGC0941 located in SDSS stripe 82. By comparing the radial surface brightness and photometry error of images, we found the possibility that this technique could generate a deep image with statistics close to the stacked image from a single-pass image.
Experimental and analytical studies were conducted to clarify the influencing mechanisms of the longitudinal reinforcement on performance of axially loaded Reinforced Concrete-Filled Steel Tube (R-CFST) short columns. The longitudinal reinforcement ratio was set as parameter, and 10 R-CFST specimens with five different ratios and three Concrete-Filled Steel Tube (CFST) specimens for comparison were prepared and tested. Based on the test results, the failure modes, load transfer responses, peak load, stiffness, yield to strength ratio, ductility, fracture toughness, composite efficiency and stress state of steel tube were theoretically analyzed. To further examine, analytical investigations were then performed, material model for concrete core was proposed and verified against the test, and thereafter 36 model specimens with four different wall-thickness of steel tube, coupling with nine reinforcement ratios, were simulated. Finally, considering the experimental and analytical results, the prediction equations for ultimate load bearing capacity of R-CFSTs were modified from the equations of CFSTs given in codes, and a new equation which embeds the effect of reinforcement was proposed, and equations were validated against experimental data. The results indicate that longitudinal reinforcement significantly impacts the behavior of R-CFST as steel tube does; the proposed analytical model is effective and reasonable; proper ratios of longitudinal reinforcement enable the R-CFSTs obtain better balance between the performance and the construction cost, and the range for the proper ratios is recommended between 1.0% and 3.0%, regardless of wall-thickness of steel tube; the proposed equation is recommended for more accurate and stable prediction of the strength of R-CFSTs.
Nuclear Power Plants (NPP) should be designed to have sufficient safety margins and to ensure seismic safety against earthquake that may occur during the plant life time. After the 9.12 Gyeongju earthquake accident, the structural integrity of nuclear power plants due to the beyond design basis earthquake is one of key safety issues. Accordingly, it is necessary to conduct structural integrity evaluations for domestic NPPs under beyond design basis earthquake. In this study, the Level 3 LBB (Leak Before Break) evaluation was performed by considering the beyond design basis earthquake for the surge line of a OPR1000 plant of which design basis earthquake was set to be 0.2g. The beyond design basis earthquake corresponding to peak ground acceleration 0.4g at the maximum stress point of the surge line was considered. It was confirmed that the moment behaviors of the hot leg and pressurized surge nozzle were lower than the maximum allowable loading in moment-rotation curve. It was also confirmed that the LBB margin could be secured by comparing the LBB margin through the Level 2 method. It was judged that the margin was secured by reducing the load generated through the compliance of the pipe.
PURPOSE: This study examined the correlation between the pulmonary function and respiratory muscle strengthening training on an unstable support surface and a stable support surface in stroke patients. METHODS: The study subjects were 22 stroke patients undergoing central nervous system developmental rehabilitation treatment. After excluding six dropouts, eight people in the experimental group and eight people in the control groups were classified by random sampling. Both groups performed central nervous system developmental rehabilitation therapy and were provided a 10-minute break. The experimental group was provided with an unstable support surface using Togu, and the control group was trained to strengthen the respiratory muscle in a stable support surface. Respiratory muscle strengthening training was conducted three times per week for 20 minutes. Before and after each group of experiments, a nonparametric test Wilcoxon signed rank test, and a Mann Whitney U-test analysis were used to analyze the variations between the two groups. All statistical significance levels (α) were set at 0.05. RESULTS: Both groups showed increases in the pulmonary function but showed significant differences only in the experimental group. There was a significant difference in the peak expiratory flow between the two groups. CONCLUSION: Central nervous system development rehabilitation treatment for patients with an impaired nervous system and respiratory muscle strengthening training on unstable support surfaces are effective in improving the pulmonary function of stroke patients. Therefore, they are expected to be applied to physical therapy programs to help various functional activities.
디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.
Satyam Tiwari;Sarat K. Das;Madhumita Mohanty;Prakhar
Geomechanics and Engineering
/
제37권5호
/
pp.475-498
/
2024
The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (Vs) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and Vs-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower Gmean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F75) for SPT and Vs data and normalized average cone tip resistance (qc) and peak horizontal ground acceleration (amax) for CPT data. It was also observed that the addition of Vs measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.