본 연구는 지금까지 보증 및 후보씨수소로 선발된 씨수소에 대하여 연도별 평균 근교 및 혈연계수를 추정하고 씨수소의 유효집단크기를 추정하여 현재 한우개량 체계의 문제를 도출하여 발전된 대안을 제시하고자 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 한우개량사업소로부터 1983년부터 2008년까지 1,128두의 당 후대검정 씨수소자료와 한국종축개량협회로부터 3,760두에 대한 혈통자료를 받아 이용하였다. 보증 및 후보씨수소의 평균 근교계수는 0.04에서 0.97%의 분포로 추정되었으며, 평균 혈연계수는 0.10에서 6.82%의 분포로 추정되었다. 유효집단 크기는 1983년부터 2008년까지 26년간 평균 근교비율을 이용하였을 때 220두로 추정되었다. 근교수준은 최근 2년간 급격히 증가하였고, 평균 혈연계수 역시 점차 증가하는 추세이다. 유효집단크기도 최근 5년의 근교비율로 추정하였을 때 47두로 작게 추정되었다. 보증씨수소 선발시 후대검정우의 도체성적에 의한 유전능력평가 자료의 활용뿐만 아니라, 근교 및 혈연계수를 고려하고 한우의 유전적 다양성의 보존과 근교를 피하기 위하여 현행의 보증씨수소 두수를 증가시켜 유효집단크기를 높여야 될 필요성이 있다고 사료된다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제5권3호
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pp.149-158
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2005
This paper describes design, fabrication, and application of the silicon based temperature controllable micro reactor. In order to achieve fast temperature variation and low energy consumption, reaction chamber of the micro reactor was thermally isolated by etching the highly conductive silicon around the reaction chamber. Compared with the model not having thermally isolated structure, the thermally isolated micro reactor showed enhanced thermal performances such as fast temperature variation and low energy consumption. The performance enhancements of the micro reactor due to etched holes were verified by thermal experiment and numerical analysis. Regarding to 42 percents reduction of the thermal mass achieved by the etched holes, approximately 4 times faster thermal variation and 5 times smaller energy consumption were acquired. The total size of the fabricated micro reactor was $37{\times}30{\times}1mm^{3}$. Microchannel and reaction chamber were formed on the silicon substrate. The openings of channel and chamber were covered by the glass substrate. The Pt electrodes for heater and sensor are fabricated on the backside of silicon substrate below the reaction chamber. The dimension of channel cross section was $200{\times}100{\mu}m^{2}$. The volume of reaction chamber was $4{\mu}l$. The temperature of the micro reactor was controlled and measured simultaneously with NI DAQ PCI-MIO-16E-l board and LabVIEW program. Finally, the fabricated micro reactor and the temperature control system were applied to the thermal denaturation and the trypsin digestion of protein. BSA(bovine serum albumin) was chosen for the test sample. It was successfully shown that BSA was successfully denatured at $75^{\circ}C$ for 1 min and digested by trypsin at $37^{\circ}C$ for 10 min.
국내 교량의 사용 수명은 대부분 30년 미만으로 향후 유지보수에 투입되어야하는 예산이 증대될 것으로 예측할 수 있다. 그러나 교량에 투입할 수 있는 예산은 한정되어 있기 때문에 효과적인 예산 투입을 통한 교량의 요구 성능 달성을 목표로 수행되고 있는 자산관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 교량의 효과적인 자산관리를 수행하기 위해서는 건설사업 수행 전 단계에서 발생하는 정보들을 효과적으로 활용해야한다. 따라서 효과적인 정보관리를 통해 자산관리를 지원할 수 있는 시스템과 DB의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 현재 건설사업의 정보관리에 활용되고 있는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리에 적용할 수 있는 BIM기반 교량 자산관리모델 개발을 목표로 설정하였으며, 선행연구조사를 통한 BIM 기능 및 자산관리 세부구성항목 도출을 수행하고 상호간의 연계성을 고찰하였다. 이를 기반으로 구축된 자산관리 모델은 유지보수 대안별 소요예산과 정체시간을 산정하는 모델로 구성하였다. 또한 구축된 BIM기반 교량 자산관리 모델의 타당성 및 적용성 검증을 위해 사례연구를 수행한 결과, 본 연구에서 제안된 BIM기반 교량 자산관리모델은 현행 교량 유지관리 업무절차에 적용이 가능한 모델로써 한정된 예산 내에서 효율적인 교량 유지관리 업무를 지원할 수 있을 것으로 사료된다.
정수장, 하수처리장, 폐수처리장의 배출수 처리공정에서 고 농도의 슬러지 선별, 이송 및 약품 투입량 조절을 위한 기준으로 슬러지 농도계가 사용되고 있다. 그러나 슬러지에 함유된 이물질이 혼입될 경우 감쇄량이 증가하거나 초음파가 수신부에 전달되지 않아 실제 농도값 보다 높은 값을 출력하거나 헌팅현상이 발생한다. 또한 단일 센서에 슬러지 포착 또는 고장 등의 문제로 배출수 공정 자동화에 어려움이 많았다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 초음파 다중빔 농도계를 개발하여 사용하고 있으나 특정 초음파 빔의 농도 측정값에 오류가 발생할 경우 전체 농도시스템의 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 다중빔 농도계 간의 신뢰성을 판단하고, 신뢰성이 높은 다중빔 농도계만을 사용하여 슬러지 농도 예측값의 성능 향상방안을 제시하였다. 예측 알고리즘으로는 뉴로-퍼지모델을 적용하였으며 다양한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 대수-선형 파손율 모형(log-linear ROCOF)과 와이블 파솔율 모형(Weibull ROCOF)을 이용하여 상수도 주철 배수관로의 파손율을 모형화하고, '수정된 시간 척도'를 이용하여 최적교체시기를 산정할 수 있는 방법이 개발되었다. 두 ROCOF의 모형화를 위하여 개별 관로의 파손시간을 기록한 '파손 시간자료(failure-time data)'와 일정 시간간격 사이에서 발생하는 파손횟수를 기록한 '파손 횟수자료(failure-number data)'를 이용하였고, 최대로그우도 추정값을 이용하여 두 ROCOF의 각 파손자료 유형에 대한 모형화 수행 능력을 검증하였다. 또한 두 ROCOF를 이용한 관로의 최적교체시기 방정식은 ROCOF의 매개변수 추정에 있어서 수렴성을 보장하기 위하여 '수정된 시간 척도'를 적용하여 유도하였다. 연구대상 주철 배수 관로들의 '파손 시간자료'와 '파손 횟수자료'에 두 파손율 모형을 적용시켜 본 결과 파손 시간자료를 이용할 경우 대수-선형 ROCOF가 와이블 ROCOF 보다 적합한 모형인 것으로 나타났다. 또한 두 모형 모두 '파손 시간자료'를 이용하는 것이 '파손 횟수자료'를 이용하는 것보다 모형화 수행 능력이 높아지는 것으로 나타나서, 분석에 사용된 관로의 파손율 모형화와 최적교체시기 산정을 위해서는 일정 시간간격 동안의 관로 파손횟수를 기록하는 것보다 관로의 파손시간을 기록하는 것이 더욱 우수한 모형화 결과를 낳는 것으로 나타났다.
급속경화궤도는 자갈궤도를 콘크리트궤도로 개량하는 공법으로서 야간 차단시간에 공사가 이루어지기 때문에 시공속도를 충분히 확보하는 것이 중요하다. 시공시간의 대부분은 자갈을 철거하고 재포설하는 과정에 소요되는데 도상자갈을 교체하지 않는 무교환방식이 적용 가능하다면, 시공시간 및 공사비를 대폭적으로 절감할 수 있다. 본 논문에서는 도상자갈 무교환방식의 급속경화궤도공법을 개발하기 위하여 침투성이 매우 높은 대체 충전재를 제시하고 재료의 공극조건을 고려하여 층별로 분리주입하는 시공방식을 도입하였다. 분리주입은 공극률이 높은 상부도상층과 공극률이 낮은 하부 혼입층에 최적화된 재료를 분리 주입하여 필요한 소요강도를 확보할 수 있다. 이를 달성하기 위하여 우선적으로 도상자갈의 크기, 분포도, 형상에 따른 공극률, 공극의 크기, 유효길이, 비틀림도, 침투성에 따른 충전재의 유동학적 해석을 통하여 최적의 충전재를 설계하고자 하였다. 하부 혼입층에 충전되는 1차 충전재료는 세립화 도상의 충전성과 부착력을 확보할 수 있는 폴리머계 재료를 도입하였으며, 상부 도상층에 충전되는 2차 충전재는 상온 반응성 마그네시아-포스페이트(MPC, Magnesium-Phosphate Ceramic)를 도입하였다. 선정재료 및 구조에 대한 역학시험 결과, 기존 급속경화궤도에 준하는 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.
임상검사실에서의 혈소판 수 계산은 지혈이상의 진단과 치료에 필수적이며, 혈소판 수가 적은 경우 혈소판 수혈이 필요하고 항암치료 후 혈소판 수 경과를 모니터링하는데 매우 중요하다. 정도관리는 환자결과를 내보내기 전에 검사실에서 오류를 줄이고 교정하는 과정이며 분절된 적혈구는 혈소판과 크기가 비슷하여 혈소판 수 계산에 영향을 미친다. 검사실에서 내부정도관리low QC물질이 2SD를 벗어난 것을 경험하였고, 지금까지 용혈과 혈소판 지표들과의 관계에 대해 밝혀진 것이 충분하지 않아 연구를 시작하였다. 이에 본 연구에서는 XN CHECK low level QC물질을 이용해 PLT-I, PLT-O, PLT-F 방법간의 혈소판 수치를 비교하였으며, 용혈검체를 만들어 5가지 혈소판지표들에 대해 비교분석 하였다. 그 결과PLT-F방법에서 CV값이 가장 적게 나타났으며, 용혈검체에서 P-LCR 수치가 18.4%에서 31.9%로 증가함을 보였다. 이 연구를 통해 혈소판 수치가 낮은 경우는 PLT-F방법으로 하는 것이 더 정확하며, 검체가 용혈이나 변질이 의심되는 경우 이를 평가할 때 P-LCR을 새로운 지표로 제시하고 있으며, 사람 혈액검체를 이용한 추후 연구가 더 필요할 것이라고 사료된다.
최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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