최근 우리사회는 다양한 형태의 여가활동 및 생활체육에 대한 국민적 욕구와 열망과 더불어서, IoT기술발전 및 시장확대에 힘입어 다양한 스마트 자전거 제품이 등장하고 있다. 그러나 기존 제품의 경우 속도계 장치에 의한 주행기록을 분석할 수 없고, 스마트폰 앱의 경우에는 정확한 데이터 측정이 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서 개발한 스마트 자전거는 마그네틱 센서를 이용하여 거리, 속도, 시간 등을 측정/분석하고, 라이딩 정보를 어플리케이션에 저장하여 사용자가 라이딩 정보를 언제든 살펴볼 수 있다. 또한, 라이딩 속도에 따라서 LED의 색상이 변경되어 익스트림 라이딩 모드 및 LED제어, 스마트 자물쇠 기능 등을 제공한다.
테스트 주도 개발은 익스트림 개발 방법론의 바탕이 되는 방법론이다. 테스트 주도 개발은 소스 코드를 구현을 하기 전에 테스트 케이스를 먼저 만드는 작성한다. .Net 개발 환경에서 테스트 주도 개발을 하기 위해 NUnit 이라는 유닛 테스트 프레임워크를 많이 사용하고 있다. [1] 본 논문은 NUnit 유닛 테스트 프레임워크를 기반으로 리플랙션을 사용하여 유닛 테스팅 자동화 도구의 제작을 위한 프레임워크를 제안한다. 그리고 이 프레임워크를 이용하여 유닛 테스트 뼈대를 자동으로 생성하는 프로그램을 구현하였다.
정상파 시스템의 구조는 발열반응으로 상변화를 하는 물질의 연속방정식에 의해 타당성을 검증받는다. 1차원 연속체 충격 구조 분석에서의 이론적 배경을 기반으로, 상변화 현상과 관련된 파의 마이크로 두께를 산출하였다. 상변화를 하는 물질로써, n-heptane은 탄화수소 연료의 증발과 응축 분석에 사용하였고, HMX은 고체 로켓 연료의 용융과 응고 분석에 사용하였다. n-heptane의 증발-응축 면의 산출 두께는 $10^{-2}$ 마이크론 차수이고, 반면에 HMX의 용융-응고 면의 산출 두께는 1 마이크론 차수 이다. 소개된 상면 두께 산출 이론은 실험적으로 얻을 수 없는 방대한 범위의 에너지 물질까지 계산범위를 확장시킬 수 있다.
This study analyzed 214 sports knee braces found on Chinese websites between October 2022 and November 2022 to assess product type (impact protection material, fastening method, and protection method), material composition, size, weight, and main characteristics. The product type was further categorized according to (1) use of hard guard and soft guard protection method; (2) cover type, strap type, and slip-on type fastening method; and (3) pressure type and support type protection method. It also noted the physical shock protection materials used, including foam (EVA or polyurethane) attached to joints as a buffer material and plastic (TPU or PP) that protects the user's knee from external impacts. The study found that the materials that primarily comprise sports knee braces are a combination of nylon, polyester, and neoprene. Additionally, it found that most sports knee braces available on the market are available in three sizes based on knee circumference: M (35-38cm), L (38-41cm), and XL (41-44cm), while some products are available in one size only. Furthermore, the majority of the 214 products studied weighed 200g, followed by 1,000g. Finally, in terms of product characteristics, many sports knee braces utilize ring-shaped silicone pads to distribute the load pressure on the knees or incorporate sturdy adhesive velcro to improve knee stability.
초고분자량 폴리에틸렌(UHMWPE)섬유는 현재까지 알려져 있는 섬유중 비강도가 가장 우수하며 강도 또한 최고 40g/d를 나타내는 슈퍼섬유중에 하나이다. UHMWPE섬유는 비교적 간단한 분자구조로 이루어져 있으며 높은 결정화도로 인해 광 안정성 및 자외선 저항성이 우수하며 내마모성도 뛰어나다. 이러한 특성으로 인해 최근 로프 및 어망 등의 산업적 용도 뿐만 아니라 익스트림 스포츠웨어를 포함한 의류소재에도 다양하게 적용되고 있다. 하지만 의류소재 적용에 앞서 초소수성으로 이루어진 분자구조와 낮은 내열성으로 인해 염색이 쉽지 않으며 다양한 색상을 구현하기가 힘든 실정이다. 현재 본 연구실에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 UHMWPE섬유에 염색이 가능한 염료를 개발하였으며 보다 다양한 색상을 구현하기 위해 연구를 진행 중이다. 현재 본 연구실에서는 UHMWPE섬유 염색에 있어 Blue, Red, Yellow, Magenta 계열의 색상구현이 가능하며 보다 심색화 된 색상을 구현함으로 인해 의류용 섬유소재 및 산업용 섬유소재에 다양하게 적용할 수 있도록 UHMWPE섬유용 염료합성 실험이 진행되고 있다. 안트라퀴논 및 아조계 염료에 초소수성 알킬체인을 치환함으로써 염료의 소수성을 증가시켜 초소수성 섬유인 UHMWPE섬유에 염착성을 증가시키고 높은 견뢰도 결과를 확보하였다. 또한 내열성이 낮은 특성에도 불구하고 염색 이후 UHMWPE섬유가 가지는 물성에는 큰 변화를 나타내지 않았다.
테스트 주도 개발의 장점을 얻기 위해서는 효율적인 테스트 도구의 사용은 필수적이다. 기존의 통합 자동화 테스트 도구는 표준화 되지 않은 스크립트(script) 언어를 사용하거나 단위 테스트에 적합하지 않은 경우가 많다. 기존의 단위 테스트 도구는 대부분 프로그램의 원시코드에 테스트를 위한 코드가 추가된다. 이것은 원시 코드의 복잡도를 높이고 테스트 케이스 변경 시 원시코드의 여러 부분을 수정해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 테스트 주도 개발 시 개발자가 표준 자바 스크립트(Java script)를 이용하여 테스트 케이스 수정을 용이하게 할 수 있도록 유연한 테스트 도구의 설계를 제안하고 제안된 설계의 가용성을 검증하고자 테스트 도구를 구현하였다.
모바일 웹 애플리케이션들이 다양한 모바일 디바이스의 성능향상으로 형태로 변화하고 있다. 하지만 기존 PC환경과 달리 개발환경 및 표준에 대한 고려가 적어 애플리케이션을 디바이스 별로 구현하는 등의 이유로 개발비용이 소모되고 있다. 본 논문에서는 MWeb-프레임워크를 통해 최근 각광 받고 있는 웹 프레임워크기반의 모바일 웹 개발을 수행하는 개발방법론을 제안하며 이와 더불어 다양한 디바이스에서 동일한 사용이 가능하도록 모바일 웹 표준 준수를 지원한다. Ruby on Rails기반의 모바일 웹 개발 아키텍처를 정의하고 이를 바탕으로 모바일 웹 표준을 준수하는 애자일 개발방법론을 적용한 프로세스 모델을 제안한다. 제안한 모바일 웹 개발 프레임워크를 통한 사례연구를 수행하여 제안한 프레임워크를 검증한다. 이를 통해 개발 수행 시 애자일 개발방법론을 도입하여 신속한 개발을 수행할 수 있으며 모바일 웹 표준 환경을 준수하여 모바일 웹애플리케이션의 품질과 신뢰성을 획득할 수 있다. 향후 연구로 제안한 MWeb-프레임워크의 다양한 사례연구를 통해 잠재적인 문제를 개선하고 이를 바탕으로 표준화를 제안한다.
국가수준에서 시행되는 진단평가는 학교에서 학습부진이 있는 학생을 조기 발견하는 것이 매우 중요하다. 본연구는 부산교육종단의 2019년 중학교 1학년의 데이터를 입력하여 2020년 성취여부를 판별하는 인공지능 모델을 구축하고 분석하였다. 머신러닝 알고리즘으로 중학교 국어, 영어, 수학 기초학력을 예측하는 예측모형을 개발하고, 다음 학년 예측에도 78%, 82%, 83% 의 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 중학교 과목별 성취예측 의사결정트리를 그려서 과정을 분석해보면서, 성취 예측에 영향을 미치는 특성들은 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다.
본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.
본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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