과학 기술과 의학 기술의 발달로 전 세계적인 고령화 인구 비율도 해마다 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 고령화 인구 증가 현상에 대한 대책 방안의 하나로 U-HealthCare 시스템에 구글맵(Google Map) 3D 기반의 실시간 위치 추적기법을 적용 시켜 노약자들이 이동하는 중간에 실시간 위치 추적을 실시하여 추후 발생 할 수 있는 위험 사태에 대비하고자 한다. 제안 방식은 구글 맵 3D 서비스 방식이기에 2D 서비스나 문자 서비스 방식보다 시각적으로 건물의 생김새나 주변의 건물에 대한 정확한 파악이 가능하여 노약자들의 위치 정보에 대한 신속한 대체가 가능하다.
We introduce the rotational hypersurface x = x(u, v, s, t) constructed by double rotation in five dimensional Euclidean space 𝔼5. We reveal the first and the second fundamental form matrices, Gauss map, shape operator matrix of x. Additionally, defining the i-th curvatures of any hypersurface via Cayley-Hamilton theorem, we compute the curvatures of the rotational hypersurface x. We give some relations of the mean and Gauss-Kronecker curvatures of x. In addition, we reveal Δx=𝓐x, where 𝓐 is the 5 × 5 matrix in 𝔼5.
본 연구는 스마트 기기를 바탕으로 한 학습 환경에서 창의적 체험활동 운영에 필요한 콘텐츠 개발 방법의 새로운 접근 방법을 제시한다. 창의적 체험활동은 학습 공간을 교실이 아닌 사회로 확장하였다는 점에서 매우 의미가 있다. 학생들은 언제 어디서나 창의적체험자원지도(CRM)을 바탕으로 스마트폰을 이용하여 풍부한 콘텐츠를 접할 수 있게 될 것이다. 이를 위해서는 교육과정과 연계된 다양한 콘텐츠가 필요하다. 이러한 콘텐츠 개발을 위하여 학교와 지역사회의 협력이 중요하며 스마트폰을 기반으로 한 u-러닝 콘텐츠 개발을 위한 지역 중심의 개발 역량을 제고할 필요가 있다.
고함량 우라늄 지하수의 대부분은 경기육괴와 옥천대의 쥬라기 화강암 지질에서 그리고 일부는 옥천대의 백악기 화강암 지질에서 산출되며, 영남육괴의 쥬라기 화강암 지질과 경상분지의 백악기 화강암 지질에서는 거의 산출되지 않는다. 경기육괴와 옥천대의 쥬라기 화강암과 옥천대의 백악기 화강암은 근원 마그마내 지각물질의 비율이 높고 고분화된 특성을 보이는데, 이러한 암석-성인적 특성은 고함량 우라늄 지하수가 해당 암상에서 우선적으로 산출되는 지질학적 주요 요인이다. S-type의 과알루미너질의 고분화 암상인 대전지역의 복운모 화강암에서는 높은 U-함량과 낮은 Th/U ratio 그리고 용해성 광물인 우라니나이트가 산출된다. 이러한 특성은 복운모 화강암이 지하수 내 우라늄의 유용한 공급원임을 지시하는 광물-지구화학적 주요 요인이다. 여러 지역의 지질도폭에서 쥬라기의 흑운모 화강암과 복운모 화강암을 서로 구분하지 않고 흑운모 화강암으로 기재한 경우가 많음을 고려하면, 고함량 우라늄 지하수가 산출되는 흑운모 화강암 지질에서도 복운모 화강암의 영향이 있을 것으로 추정된다.
This study explores the causes and processes of morphological transformation of apartment complexes in Busan. All apartment complexes built until the year 2016 were selected for statistical analysis, drawing/map examination, field observation, selected expert interviews based on 6 periodical groups: Period I(~1990), Period II(1991~1995), Period III(1996~2000), Period IV(2001~2005), Period V(2006~2010), and Period VI(2011~2016). The research argues for three 'arrangement' types, P1U, L1U and P2U, which have dominated the whole periods occupying 88% of the total 260 complexes. The switch of the leading type represents for morphological transformation of apartment complexes. Four aspects, density(F.A.R.), height(maximum number of floors), deformed-building-type ratio, and building-orientation, have affected the change of 'arrangement' types. Density was the major cause of the arrangement-type switch, from P1U to L1U, on Period II(1991~1995). The morphological change, from type L1U to P2U, on Period V(2006~2010) was caused by height and orientation, and is correlated with the increased number of deformed-type buildings. The first phase morphological change on Period II(1991~1995) was resulted by the supply side of apartment. However, the second phase transformation on Period V(2006~2010) had gone through the complex process including reflection of consumers' demands. The significance of research is to reveal the morphological transformation process of apartment complexes through analytical investigation of the entire apartment data in Busan. The result shows that the major change of urban paysage started to occur from Period V(2006~2010), and the superficial evaluation on apartment 'being monotonous and repetitive' may not be proper at least from the perspective of town plan.
도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.
Let E be a real Banach space with property (U,${\lambda}$,m+1,m);${\lambda}{\ge}$0; m${\in}N$, and let C be a nonempty closed convex and bounded subset of E. Suppose T: $C{\leftrightarro}C$ is a strongly accretive map, It is proved that each of the two well known fixed point iteration methods( the Mann and Ishikawa iteration methods.), under suitable conditions , converges strongly to a solution of the equation Tx=f.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.728-734
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1998
Aircraft noise is one of the main causes of environmental impact. It is more serious than any other noise nuisance. It has become an increasing source of annoyance to the large number of people who live in communities near airports. This paper demonstrates the prediction of aircraft noise using Integrated Noise Model(INM) 5.1 developed by U.S. FAA and aircraft noise contour map near airports.
We investigate the geometric properties reflected by the spectra of the Jacobi operator of a harmonic map when the target manifold is a Riemannian product manifold or a Kaehlerian product manifold. And also we study the spectral characterization of Riemannian sumersions when the target manifold is $S^n \times S^n$ or $CP^n \times CP^n$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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