최근 간척지를 활용한 대규모 수출 원예 단지에 대한 수요가 증대되고 있고, 대규모 시설원예 단지 조성을 위한 현안 중에 하나는 경량 온실용 기초 설계 기준을 확립하는 것이다. 이를 위해 연약지반 기초 보강 방법에 관한 사전 연구들을 검토하였다. 대상 공법으로는 스파이럴, 나무, 쇄석 다짐 말뚝(팽이) 및 PF 공법이며, 성능 검증을 위해 인발저항력, 지내력, 침하량 측정 등의 시험이 수행되었다. 인발저항력은 동일한 직경에서 근입 깊이가 증가할수록 저항력이 상승하는 것을 확인 할 수 있었다. 스파이럴과 나무 말뚝 기초의 성능을 비교하자면, 유사한 근입비와 마찰 면적을 갖는 기준에 대하여 스파이럴 말뚝의 인발저항력 0.8kN, 나무 말뚝은 인발저항력 1.1kN로 근소하게 나무 말뚝의 성능이 우수하다고 판단되었다. 추가적으로, 일정 근입비(L/D)의 범위에서의 직경 변화에 따른 인발저항력을 비교하였다. 근입비 10~12.1 범위에서는 직경 250mm구간, 근입비 14.6~16.7 범위에서의 직경 300mm구간에서 급격한 상승값을 보였으며, 근입비 범위에 따라 인발저항력 증가 폭이 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 지반 지내력 검토를 위한 재하시험 결과의 경우, 상이한 보강 방법, 직경, 관입 깊이 등의 영향으로 단순 비교하는 것에 한계가 있지만, 나무 말뚝 105kN/㎡, 팽이 말뚝 826kN/㎡, PF방법 300kN/㎡ 수준의 최대 허용지지력을 보였다. 위 조건의 경우에, 팽이 말뚝, PF방법, 나무 말뚝 순으로 높은 지내력을 나타냈다. 간척지 기초 시공공법 타당성 검토를 위하여, 일부 국한된 시험 조건하에 인발저항력, 허용지지력, 침하량 측정 등 시험 평가 결과를 비교 검토하였다. 기초 보강 방법 별 일관성있는 경향을 파악하는데 한계가 있었지만, 풍속40m/s에서 온실에서 받는 인발력이 20kN수준이고(Yu 등, 2012), '97 한국형 유리온실 표준설계도에 명시된 온실의 기초 지내력 기준이 50kN/㎡인 점을 고려한다면 지내력 105kN/㎡ ~ 826kN/㎡ 범위의 기초보강 공법인 팽이, 나무말뚝 및 PF방법 모두 간척지 온실 기초에 적용하기 충분한 공법으로 간주 된다. 장기 침하량 모니터링 및 기초 보강 방법 별 수렴성과 재현성이 확보된 실증 데이터 보완을 통해, 온실 유형별 구조안정성과 경제성을 동시에 만족시킬 수 있는 기초 방식 선정과 설계 가이드라인 제시가 가능할 것이라고 판단된다.
3D 컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으며 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉 물체가 다른 물체에 바로 붙어 있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 과원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까운 저장된 그림자들을 2차원 보강하였다.
동맥에 대한 기계 역학적인 연구역사는 30년에 이르고 있다. 그 연구 성과로 말미암아 동맥의 물성 파악, 동맥의 인조화, 동맥의 의학적인 시술에 대한 공학적인 평가 분석 및 제안, 동맥의 생리학적인 현상에 대한 이해 보강, 병리 현상의 공학적인 분석 및 예고, 공학적인 현상과 조직학적인 현상에 대한 연관성 파악 및 응용등, 많은 공헌을 하고 있다. 동맥에 대한 공학적인 연구학문을 동맥역학(Arterial Mechanics)이라 한다. 동맥역학의 궁극적 분석겨로가는 동맥에 대한 물성과 혈압으로 인한 변형율과 응력에 관한 것이다. 동맥의 물성 파악은 혈류와 Mass Transport의 효과로 인한 동맥의 질병양태에 대한 해석을 돕고 있다. 또한 동맥의 병리현상과 생리현상을 이해하는 데에 변형율과 응력 분포도가 중요한 요소로 역할을 하고 있다. 동맥의 연구 방법론적 고찰의 내용은 실험이나 데이터 분석방법이 비슷하기 때문에 동맥 외의 인체의 soft tissue(피부, 심장, 근육, 눈등)에 대한 연구고찰이라고도 할 수 있다. 본 논문은 현재까지 진행된 주요한 연구를 고찰하고 동맥 역학에 대한 관심과 인식을 고취시키는 데에 그 목적이 있다.
Deep learning based methods achieve state-of-the-art accuracy, however, they typically rely on supervised training with large labeled datasets. It is known in many medical applications that labeling medical images requires significant expertise and much time, and typical hand-tuned approaches for data augmentation fail to capture the complex variations in such images. This paper proposes a 3D image augmentation method to overcome these difficulties. It allows us to enrich diversity of training data samples that is essential in medical image segmentation tasks, thus reducing the data overfitting problem caused by the fact the scale of medical image dataset is typically smaller. Our numerical experiments demonstrate that the proposed approach provides significant improvements over state-of-the-art methods for 3D medical image segmentation.
검색 키워드의 모호성으로 인해 검색된 정보의 질이 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 키워드의 정확성을 보강할 방안으로 온톨로지를 구성하여 지원할 수 있다. 온톨로지를 표현하기 위한 방법 중 다양한 방법들이 있으며, 그 중 수직, 수평 검색이 모두 가능한 토픽맵을 이용하는 방법이 효율적이다. 그리고 기존 웹뿐만 아니라 인명정보를 관리하는 데이터베이스 시스템들의 정보를 통합하기 위한 방안도 필요하다. 그러므로 본 시스템에서는 온톨로지 표현 기법인 토픽맵과 기존 데이터 베이스 시스템 통합을 위한 패러다임인 MDR을 융합하는 방안을 제안한다.
본 논문은 네트워크 환경과 유/무선 통신망에 적합하며 구현상의 크기 및 재구성을 수행할 수 있으며 TCP/IP 프로토콜 구조에 적합한 VCR 암호알고리즘을 제안하고 하드웨어 칩 레벨로 구현하였다. 제안된 VCR 암호알고리즘은 TCP/IP 프로토콜의 보안 취약성을 보강하며 네트워크 환경에서 가변 라운드 횟수기능을 가짐으로 다수의 사용자에 대한 보안을 유지하는데 주요한 목적이 있기 때문에 실시간 처리 및 대용량 데이터의 암호화 및 다자간 통신에 매우 유리하다.
최근 스마트폰과 컴퓨터 등의 비중이 커지면서 거북목 증후군의 관심사가 커졌다. 거북목 증후군은 잘못된 자세로 인해 어깨의 근육과 인대가 늘어나 통증이 생기는 증상을 의미한다. 이러한 잘못된 자세에는 대표적으로 일자목과 역c자목이 있으며 일자목은 7개의 목뼈로 이루어진 경추라인이 c자 라인에서 일직선으로 뼈의 형태가 바뀌어 디스크가 일어나 통증을 유발하는 증상이고 역c자목은 정상의 목뼈 구조를 잃어버린 형태로 곧 디스크를 보이며 고개를 드는 것이 힘드며 구부정한 자세를 취하게 되는 증상이다. 본 연구에서는 컨볼루션 신경망 (CNN) 학습 모델을 구현하여 주어진 자세가 올바른 자세인지 일자목인지 c자목인지를 진단할 수 있는 분류기를 구현하였다. 또한, 최근 코로나 사태로 인해 마스크 장착이 일상화되고 있는데, 추가 데이터를 보강하여, 마스크 착용상태에서도 적용가능한 모델로 확장하였다.
LOD(Linked Open Data)는 온톨로지에 기반하여 구조화되고 링크드 데이터 원칙에 의거하여 식별, 연결, 접근되는 RDF 트리플들로 구성된다. 이러한 LOD 데이터집합의 공개는 LOD 클라우드의 확장으로 이어지며 궁극적으로는 데이터 중심적인 웹으로 진화한다. 그러나, 존재적으로 동일한 개체들이 여러 LOD 데이터집합들에 걸쳐 서로 다르게 식별되는 경우 이들간의 동일성을 파악하여 신뢰적인 연결을 제공하는 것은 어려운 작업이다. 이를 위하여 본 논문은 신뢰향상적 연결성 평가(Trustworthiness Improving Link Evaluation: TILE) 기법을 제시한다. 보다 신뢰적인 연결성 평가 결과를 도출하기 위하여 TILE은 4단계로 진행한다. 우선, TILE은 LOD 데이터집합의 문법요소들이 가지는 추론적 특징을 고찰하여 잠재적으로만 존재하고 있던 사실들을 RDF 트리플들로 실체화하여 이를 데이터집합에 보강한다. 두 번째 단계에서 지정한 술어의 목적어 값을 비교하여 평가를 수행하며 세 번째 단계에서 RDF 트리플의 술어부가 지니고 있는 문법적 특성을 주어서술적/어휘정의적 관점에서 평가한 후 이를 두 번째 단계의 결과에 추가 반영한다. 이 과정에서 TILE이 고찰하는 문법적 요소들은 LOD 클라우드를 구축하기 위하여 W3C가 제시한 언어인 RDFS, OWL, OWL2 모두를 망라한다. 마지막으로, LOD 데이터집합 공개자로 하여금 연결성 평가결과를 검토하여 재평가 실시 혹은 연결확정을 결정하도록 함으로써 공개하는 데이터의 연결성이 가져야 하는 신뢰성에 공개주체의 책임이 반영되도록 한다.
현재 자동화계측 시스템의 계측 결과 활용도는 매우 낮고 단편적인 측정결과 만을 제공하는 수준이다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 방대한 데이터값을 클라우드로 전송하여 빅데이터를 구축하고 파이썬 기반의 알고리즘을 이용하여 획득한 자동화계측 데이터를 고정밀-신뢰도를 갖는 구조물 거동 분석 3D Display 시스템을 연구하고자 한다. 연구결과, 실시간으로 관리자에게 구조물의 거동을 평가할 수 있는 시스템으로서 계측 데이터의 종류 및 센서의 종류와 무관하게 큰 제약 없이 실시간으로 분석데이터를 제공하고 3D Display로 도출하였다. 또한 관리자가 구조물의 거동 그래프를 실시간으로 파악하고 데이터 분석을 통해 구조물의 취약부 도출을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것으로 분석되었다. 향후 과거와 현재 데이터를 이용하여 구조물의 거동을 3차원으로 분석함으로써 현실성 있는 구조물의 보수, 보강 및 유지 관리 측면에서 보다 실효성 있는 측정 결과를 확보할 수 있을 것으로 분석되었다.
개선된 정확도 성능을 확보하기 위하여 보강 시스템을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 네트워크 RTK는 다중 기준국의 반송파 측정치 보정정보를 이용하여 시공간 오차를 보강한 측위성능을 얻기 위한 기법으로 현재에도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 성능개선을 목적으로 한 알고리즘 개선안에 대한 연구는 지속적으로 연구되었지만, 무결성 확보를 위한 연구는 아직 미비하다. 본 논문에서는 네트워크 RTK에서의 무결성 확보를 위한 기초연구로 위성이상이 발생한 경우에 이상을 검출하고 이상 위성을 식별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 GSS7700 모델의 상용 시뮬레이터를 사용하여 오차 시나리오가 인가된 위성 신호를 생성하고, DL-V3 모델의 이중주파수용 상용 수신기를 사용하여 수신한 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 이상 검출 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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