경로 손실(Path Loss)을 예측하는 것은 셀룰러 네트워크(Cellular Network)에서 기지국(Base Station) 의 설치 위치 선정 등 무선망 설계에 중요한 요인 중 하나다. 기존에는 기지국의 최적 설치 위치를 결정하기 위해 수많은 현장 테스트(Field Tests)를 통해 경로 손실 값을 측정했다. 따라서 측정에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 머신러닝(Machine Learning, ML) 기반의 경로 손실 예측 방법을 제안한다. 특히, 경로 손실 예측 성능을 향상시키기 위해서 앙상블 학습(Ensemble Learning) 접근법을 적용하였다. 부트스트랩 데이터 세트(Bootstrap Dataset)을 활용하여 서로 다른 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 구성을 갖는 모델들을 얻고, 이 모델들을 앙상블하여 최종 모델을 구축했다. 인터넷상에 공개된 경로 손실 데이터 세트를 활용하여 제안하는 앙상블 기반 경로 손실 예측 방법과 다양한 ML 기반 방법들의 성능을 평가 및 비교했다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 경로 손실 값을 가장 정확하게 예측할 수 있다는 것을 입증하였다.
이 리뷰 논문은 복합재에 함유되어 충격파를 감쇠하는 물질에 대한 탐구를 통해 폭발로 인한 외상성 뇌손상(bTBI)에 대비하여 인적자원을 보호하는 방법을 살펴보고자 한다. 이에 더하여 복합재의 충격파 감소의 정량화를 위한 충격파의 생성과 측정에 관련된 실험적인 방법들을 알아보고자 한다. 충격파는 고에너지 폭발물, 충격관, 레이저 및 레이저-플라이어 기술과 같은 다양한 접근법을 통해 생성이 가능하다. 충격파 전파 및 감쇠의 평가는 압전, 간섭계, 전자기 유도 및 스트릭 카메라 방법을 비롯한 첨단 기술을 활용하여 진행된다. 또한 충격파 압력감쇠 특성이 알려진 폴리우레아, 이온액체를 포함한 상분리 물질을 조사하였고 복합재 구조의 구성을 통해서 충격파를 감소시킬 수 있는 방법을 제시한다. 본 리뷰에서는 충격파 감쇠 물질 개발에 관한 연구를 종합하고 분석함으로써 폭발로 인한 외상성 뇌 손상에 대한 위험을 낮출 수 있는 재료적인 관점을 제시하고자 한다.
본 연구는 보건계열 대학생을 대상으로 영유아 응급처치에서 동영상을 활용한 사례기반학습을 제공한 실험군과 전통적인 이론학습을 제공한 대조군과의 학습효과 차이를 비교함으로써 동영상을 활용한 사례기반학습의 효과를 평가하는데 그 목적이 있다. 연구 참여자는 J시에 위치한 D대학교에 재학하는 57명의 보건계열 학생들로서 실험군과 대조군으로 각각 29명과 28명으로 나뉘어 구성되었다. 본 연구는 비동등성 대조군 전후시차 설계에 의한 유사 실험연구로 실험군에게는 동영상을 활용한 사례기반학습을 실시하였고, 대조군에게는 전통적인 강의식 교육을 실시하였다. 동영상을 활용한 사례기반 학습은 1주일에 1회씩 3회를 실시하였으며 회당 180분이 소요되었다. 교육 전,후로 연구 참여자를 대상으로 영유아 응급처치 지식과 술기자신감, 학업적 자기효능감 및 문제해결능력을 조사하였다. 연구의 자료수집과 중재는 2014년 11월에서 12월까지 이루어졌다. 수집된 자료는 SPSS 20.0 Program을 사용하였으며 paired t-test, unpaired t-test, $x^2-test$로 분석하였다. 연구결과, 술기자신감에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p<001). 또한 학업적 자기효능감의 하부영역 중 과제난이도 조절에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p=.029). 문제해결능력의 하부영역 중 접근회피양식(p=.001)과 문제해결자신감(p=.040)에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다. 본 연구결과를 통해 동영상을 활용한 사례기반학습은 간호보건계열 대학생의 전문역량 강화를 위한 효과적인 학습법임을 알 수 있었다. 따라서 다양한 교육 콘텐츠를 활용한 사례기반학습이 개발되고 확대 적용되며, 학습효과에 대한 반복연구가 이루어지길 제언한다.
논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
핵자기공명(Nuclear Magnetic Resonance)에서 신호 획득 시에 가장 중요한 부분중의 하나인 rf-탐침(radio-frequency-probe)은 실험대상이 되는 시료의 기하학적 모양과 획득하고자 하는 정보 등에 따라서 적절히 설계 및 제작되어야 최적의 신호를 얻을 수 있다. 일반적으로, rf-탐침은 시료를 둘러싸는 형태와 시료 표면에 위치하는 형태 등 두 가지로 제작된다. 그러나, 시료나 인체 부위가 관모양을 하고 있으며 관 모양 주위로부터의 신호를 관측하는 경우, 앞에서 기술한 두가지 형태의 탐침을 이용해서는 신호대 잡음비의 저하로 인해 만족할 만한 신호 획득이 어려워진다. 이때, 탐침을 관 모양의 시료 내부에 위치시키고, 관찰하고자 하는 부위에 최대로 가까이하며 탐침의 품격인자를 높이는 것이 최적의 신호획득에 중요한 조건이 되게 된다. 본 논문에서는 탐침을 시료 내부에 넣고 탐침 외부로부터 신호를 얻는 뒤집음-탐침을 역-솔레노이드 saddle 및 이중표면코일 등의 세가지 형태로 제작하고 최적신호의 획득에 대한 시도를 해보았고, 컴퓨터를 이용한 계산을 통하여 기하학적인 모양의 차이에 따른 rf-자기장 발생 상태를 알아보았다. 아울러, 시험시료로부터 발생되는 영상신호를 얻고 영상 영역 내에서 신호대잡음비를 측정하여 탐침들의 성능을 비교 분석했다. 본 연구에서 제작된 뒤집음-탐침의 경우, 어떠한 상품화된 탐침과 비교할 때, 뛰어난 신호대잡음비와 탐침 주위에서 매우 높은 균일성이 유지되었다. 또한, 제작된 형태의 뒤집음-탐침을 이용한 인체 진단에의 응용성은 매우 높을 것으로 예상된다.
최근 들어 경제적인 지열에너지 활용을 위하여 에너지 파일의 적용이 확대되고 있다. 특히 더 높은 열 교환 효율을 확보하고자 에너지 파일의 경우 통상적인 U자형 또는 W자형과 같은 라인형 지중 열교환기가 아닌 코일형 지중 열교환기를 매입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 연구에서는 매립지 부지에 PHC 코일형 열교환기 형태의 에너지 파일을 설치하고 240시간 동안 현장 열응답 시험(thermal response test)을 실시하였다. 또한 현장에서 지층별로 시료를 채취하여 실내에서 현장 지층 물성으로 시료를 재조성한 후 비정상 탐침법(non-steady state probe method)을 이용하여 지층별 열전도도와 열확산계수를 측정하였고 등가의 열물성으로 환산하였다. 실험 결과 현장 열응답 시험에 의한 지반의 열전도도와 실내 탐침법으로 측정된 지반의 열전도도는 5%내에서 일치하였으며 아울러 지반의 또 하나의 중요한 설계인자인 등가 열확산계수의 측정방법도 제시하였다.
HVAC(Heating, Ventilating, Air Conditioning) 시스템은 승객실 내부의 열환경을 제어하여 쾌적성을 향상시키거나 전면 유리창에 생성된 성에를 제거하여 운전자의 가시영역을 확보하는 등 차량의 성능과 관련된 매우 중요한 기능을 담당한다. 본 연구에서는 CFX 를 사용하여 HVAC 시스템의 기능 중 제상 덕트의 성능과 관련된 수치해석적 연구를 수행하였다. 제상덕트의 해석결과, 출구에서의 유량배분특성 및 유동구조는 일반적인 설계주안점에 부합된 양호한 결과를 얻었다. 외부온도 $-18^{\circ}C$ 하에서 물의 잠열인 $3.37{\times}10^5$[J/kg]을 고려한 상변화 과정을 수치적으로 모사하기 위하여 열용량법을 사용하였고, 시간에 따른 제상패턴 해석을 위해 얼음과 유리의 고체도메인에 대한 추가적인 격자 생성 작업이 필요하였다. 유동해석 결과, 전면유리 근처의 유동구조, 유적선, 온도장 해석결과는 본 연구에서 수행한 제상덕트 모델이 우수한 성능으로 제상기능을 수행할 수 있음을 보였으며, 수치해석적 결과는 실험적 결과와 비교하여 제상패턴이 잘 일치함을 확인하였다. 또한 전면유리 상의 4 개의 지점에서 얻어진 온도, 물분율, 엔탈피의 시간에 따른 변화를 통해 상변화 과정을 정량적으로 파악하였다.
본 연구에서는 전자빔공정에서 반응표면법의 하나인 Box-Behnken법을 이용하여 주요 인자로서 diazinon 농도($X_1$), 조사강도($X_2$)와 pH($X_3$)를 토대로 3개 수준으로 구성된 실험설계에 따라 diazinon의 제거와 무기화 특성에 대해 연구하였다. 우선 pH와 diazinon 농도의 영향이 반응표면법(RSM)에 적용될 적정 범위를 결정하기 위해 수행되었다. 통계적 접근은 회귀분석과 분산분석(ANOVA)를 각 인자별 정량적 비교를 도출하기 위해 적용하였으며, 인자별 영향은 조사강도>diazinon 농도>pH의 순으로 나타났다. 회귀모델은 최적화도구를 이용하여 운영조건의 영향을 고려한 최적점을 예측하였으며, 그에 따른 모델식은 $Y_1=81.73-5.58X_1+23.69X_2-14.23X{_2}^2+4.22X{_3}^2(R^2=99.7%)$, $Y_2=35.23-3.01X_1+10.79X_2-7.58X_2{^2}(R^2=97.9%)$로 도출하였다. 그에 따른 결과는 diazinon 농도 12.75mg/L와 조사강도 4.26kGy에서 diazinon 제거율 95.7%, TOC 저감율은 41.8%로 나타났다. pH 조건은 기존의 다른 고도산화공정(AOPs)에 비해 전자빔 공정에서는 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 CANDU-PHWR 형 기존 및 개량 핵연료의 원통형 (soild) 및 환상형 소결체에 대하여, 그 핵연료 전 수명 기간동안, 반경방향 출력분포를 정확하고 신속하게 계산하는 NEDAR 모형을 개발하였다. 본 계산모형에는 핵연료소결체의 직경 범위 8.0-19.5 mm, 농축도 범위 0.71-6.0 wt % U-235이고, 계산 가능 연소도범위가 0-840 Mwh/kgU (35000MWD/T)인 한계내에서, 핵연료 반경방향 출력분포결자식 및 열중성자속감소 계산결과자료가 포함되어 있다. CAN-DU-PHWR 형 원자로 중성자속 스펙트럼을 입력자료로 하여, 로물리 전산코드, CE-HAMMER 를 이용하여 핵연료의 각 설계조건 및 소결체의 환별 국부지점에 대하여, 임의로 설정한 기준 연소시점에서 반경 방향 출력 분포를 계산하였다. 이 계산 결과를 토대로 각 환의 평균출력을 구하는 적분법 및 비선형 곡선희귀계산법에 의하여, Bessel 함수와 지수함수의 다항식으로 구성된 반경방향 출력분포 기본 결과식 및 그 계수들이 산출되었다. 본 연구에서 개발된 NEDAR 모형을 이용하여 산출한 반경방향출력분포값을, 핵연료소결체 표면에서의 값을 기본단위로 환산하여 비교하면, 본 의형에 의한 반경방향 출력분포 결과가 기존 ELESIM 전산코드의 결과에 비교하여 약간 높게 나타났다. 소결체의 반경방향의 출력 및 온도분포는 핵분열기체생성물방출과 밀접한 관계가 있으므로, 본 모형을 기존 ELESIM 전산코트의 반경방향 출력분포 계산 모형과 대체한 전산코트, 즉 KAFEPA-NEDAR에 의한 핵분열기체생 생성물방출량 예측치를 기존 ELESIM 전산코드의 예측치와 비교하였다. 여기서 KAFEPA-NEDAR리 예측치가 실험결과 자료에 보다 더 가깝게 접근하였다. 따라서, 본 연구에서 개 발된 NEDAR모형은 과대한 계산시간의 낭비없이 CANDU-PHWR 형 핵연료소결체의 반경방향출력분포를 효율적이고, 신속/정착하게 계산하는 모형임이 입증되었다.
소형가전 제품은 종류가 다양할 뿐만 아니라 구성부품의 재질도 복잡하여 폐기시 재활용이 매우 어려운 실정이다. 특히, 폐소형가전의 경우 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 재질이 다양하여 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱의 재질을 인식하여 효율적으로 선별 회수하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 기존 선별기술이 가지고 있는 흑색 플라스틱의 재질별 선별에 대한 기술적 한계 및 단점을 보완하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 기반으로 하는 흑색 플라스틱의 재질별 자동선별 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 정량 공급장치, 위치 자동인식 장치, 레이저유도기반분광분석(LIBS) 장치, 선별분리장치 및 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저유도붕괴분광법(LIBS)을 이용하여 흑색 플라스틱의 재질별 특성 스펙트럼 데이터를 획득하고, 인공지능형 알고리즘을 적용한 분류기를 설계하여 적용함으로써 흑색 플라스틱의 재질을 효율적으로 인식하고 분류할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방사형기저함수신경회로망(RBFNNs) 분류기의 분류율은 약 97% 이상으로 나타났으며, 자동선별 시스템의 흑색 플라스틱의 재질별 인식률은 약 94.0% 이상, 선별효율은 80.0% 이상으로 조사되었다. 본 연구에서는 실험실 규모의 자동선별장치를 개발하였으며, 본 장치에 대한 실험결과를 바탕으로 흑색 플라스틱 재질인식 및 선별효율 등을 분석하므로써 향후 폐소형가전의 재활용 현장에 적용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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