염기서열의 분석이 유전체에 대한 연구를 가능하게 해 줄 수 있다는 것이 밝혀짐에 따라 다양한 생명체에 대한 유전체 염기서열 분석 도구의 개발이 활발히 진행되었다. 이러한 유전자 예측 도구들은 고유의 단순 텍스트 형식으로 결과를 제공하므로 사용자는 결과를 분석하고 통계정보를 산출하는데 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 예측결과를 보다 효율적으로 표현하고 분석하기 위한 XML 기반의 분석도구를 개발하였다. 개발된 시스템은 유전자 예측결과를 효과적으로 표현하는 GenStructML, 이 정보를 분석한 GenPredML과 PredAccuracyML로 구성되어 있다. GenPredML과 PredAccuracyML은 GenStructML에 대하여 뉴클레오티드 수준(nucleotide level), 엑손 수준(exon level) 그리고 신호 수준(signal level)에서의 예측 정확도(Accuracy)를 계산하고 Genbank의 정보와 비교하여 통계정보를 산출함으로써 보다 자세한 정보를 제공한다.
이 연구는 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있는 것에 의미가 있다. 또한 기존의 대기정보에 따른 정보를 예상하는데 필요한 데이터 종류와 수가 많았으며 계산의 복잡성이 높았고 정보의 제공 범위가 넓었다. 하지만 이 연구는 과거 대기 데이터와 딥러닝을 통해서 낮은 비용으로 더욱 자세하게 유해질환 위험도를 예측하는 시스템을 구축하였다. 이 연구에서 구축한 시스템은 예측 결과 88.9%의 정확도를 보였다. 이 시스템은 입력되는 데이터의 정보에 따라 세분화된 지역의 대기환경 정보 또한 파악 가능하며 그 과정이 매우 간편하고 유용하다. 이 시스템은 공기질 예측을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이라고 사료된다.
본 연구에서는 3차원 유한요소해석을 통하여 단층이 출현하기 직전의 굴진면에서 발생한 최대 수평변위의 변화 양상을 분석함으로써 단층의 자세와 굴진면 내 단층의 출현 위치를 예측하였다. 해석에는 총 28개의 단층 자세 모델이 이용되었다. 순경사를 가지는 단층은 터널 굴착이 진행됨에 따라 굴진면의 상부에서 처음 출현하고, 최대 수평변위가 굴진면 중앙부에서 상부로 이동하는 경향을 보인다. 역경사를 가지는 단층은 굴진면의 하부에서 처음 출현하고, 굴착에 따라 굴진면의 중앙부 또는 중앙 상부에서 하부로 최대 수평변위가 이동하는 경향을 보인다. 또한 최대 수평변위가 이동하는 방향은 순경사 모델의 경우 단층의 경사가 고각일수록 좌측 상부에서 측벽부를 향해 이동하며, 역경사 모델은 단층의 경사가 고각일수록 좌측 하부에서 측벽부를 향해 이동한다. 결과적으로 최대 수평변위는 굴진면 내 단층이 출현하는 위치를 따라 이동하는 경향을 보인다. 따라서 굴착에 따른 굴진면의 수평변위 변화 양상을 분석하여 굴진면 전방에 분포하는 단층의 자세와 굴진면 내 단층이 출현하는 위치에 대한 예측이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 3구 추력기 2모듈 형태의 추력기시스템 기준으로 발사체 상단 자세제어용 추력기시스템 명령생성방식 2가지를 제시한다. 하나는 혼합오차함수를 이용하는 방식이고, 다른 하나는 명령혼합함수를 이용하는 방식이다. 시뮬레이션을 통해 두 방식을 비교 분석한 결과, 제어축 간의 상호 간섭, 각축 제어기의 독립적인 설계와 분석 용이성, 비행성능 예측 가능성 등의 관점에서 명령혼합 알고리듬이 상대적으로 유리함을 보인다.
본 논문은 Kinect와 같은 저가형 동작 포착 기기로부터 획득한 부정확한 동작데이터를 보정하여 올바른 동작을 생성하는 기술을 제안한다. 미리 정의된 동기화된 동작 데이터베이스를 활용하여 보정하는 것을 핵심아이디어로, 동기화된 데이터베이스란 Kinect와 함께 전문동작 포착 장비로 다양한 동작을 동시에 포착하여 시간축 상에서 동기화시켜 구성한 것을 의미한다. 구축된 동기화된 데이터베이스와 함께 오류가 있는 Kinect 동작 포착 데이터를 입력으로 받으면, 데이터베이스 검색을 통해 비슷한 자세군을 얻고 이로부터 올바른 자세를 통계학적으로 예측하는 지연학습방식의 보정방법을 제안한다. 본 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 동작들에 대해 자세 보정을 실시하여 보정이 이뤄지는 것을 보였다.
다목적실용위성 3호는 2012년 5월 발사되어, 위성 기능점검을 위한 시험을 성공적으로 완료하였다. 위성이 발사체로부터 분리된 이후 임무궤도(고도 685km, 승교점 지방시 13시 30분을 갖는 태양동기궤도)를 획득하기 위해서는 궤도조정이 필요하다. 본 논문에서는 다목적실용위성 3호의 초기운영 기간 동안 수행한 총 10번의 궤도조정 계획 및 결과에 대해 기술하였다. 궤도조정 1 단계에서는 궤도조정 절차 및 기능을 점검하기 위해 6번의 시험 궤도조정을 순차적으로 수행하였고 이후 2 단계에서는 임무궤도 진입을 위해 4번의 궤도조정을 실시하였다. 궤도조정을 위해서는 원하는 추력분사 방향을 맞추기 위해 롤 방향 또는 피치 방향의 자세제어가 필요한데, 추력기를 사용하여 자세를 기동하는 모드(Del-V Mode)와 휠을 사용하여 자세를 기동하는 모드(Fine Del-V Mode)로 구분된다. 시험 궤도조정에서는 우선적으로 두 가지 모드에 대한 모드전환 시험을 실시하여 위성체 및 지상국 운영절차에 대한 이상 유무를 점검하였고, 이후 추력기 분사량을 10초로 설정하여 예측 대비 실제 궤도변경 결과값을 확인하였다. 시험 궤도조정의 결과를 토대로 본 궤도조정에서는 임무궤도를 획득하기 위한 경사각 조정 및 고도 조정을 수행하였다. 경사각 조정 시에는 승교점 지방시의 변화량을 줄이고, 이후 자연 교란력에 의한 궤도변화를 고려하여 목표궤도를 계획하였다. 또한, 고도 조정 단계에서는 연료 사용량 및 이심률 변화를 최소화 할 수 있도록 전형적인 호만 궤도천이 방식을 적용하였다. 궤도조정 결과 당초 목표한 값을 정확하게 달성하였고, 궤도조정 이후 궤도변화도 장기간 동안 임무궤도 범위를 유지함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 요통재해를 일으킬 수 있는 위험요소를 많이 내포한 운수유통업의 인력운반방법(Manual Material Handing)에 대한 요통발병의 위험정도를 측정하였다. 운수유통업에서 이루어지고 있는 운반작업은 우리나라의 제반환경특성상 도구를 사용하지 않고 대부분 사람에 의해 이루어지고 있다. 운반방법도 짊어지는 형태인 등짐작업이 많이 이용되고 있다. 그러나 이에 대한 체계적인 연구가 수행되고 있지 않은 실정이다. 본 연구의 목적은 등짐자세로 물건을 운반할 때와 물건을 하역하여 정리하는 작업이 요추에 미치는 물리적 힘이 어느정도인지 규명하여 위험수준을 파악하는데 그 목적이 있다. 등짐운반과 정리작업(비대칭형 작업)에 대한 역학적인 연구를 수행하기 위하여 몸통근육에 미치는 internal force을 규명하여 정량화한 Han's (1991) model을 이용하여, 이들 작업에 대한 역학적인 분석을 실시하였다.
1980년 금강유역에 축조된 대청 다목적댐에 의한 하류의 하상변동을 실측자료를 이용하여 조사,분석하고 미국 공병단에서 개발된 HEC-6 모형을 이용하여 장래의 하상변동을 예측하였다. 모형의 적용구간은 대청조정지댐에서 부여까지 약 78km이며, 적용 기간은 1980~1988이며, 장래의 하상변동 예측결과에 따르면, 조정지댐~마어구 수위표 구간은 하상이 저하될 것이 예상되며, 공주 수위표 하류는 하상이 상승될 것으로 예상된다. 특히 규암 수위표 상류 3~15km 구간은 하상이 1~2m 이상 상승될 것으로 나타나고 있다. 이 구간은 현재도 하상상승에 따른 취수장 취수구의 매몰 등의 문제점이 발생하고 있는 바 이에 대한 보다 자세한 조사와 분석 및 대책마련을 위한 조치들이 시행되어야 할 것이다.
본 연구에서는 롤압력과 롤토크를 예측하는 새로운 방법이 제시된다. 이 방 법은 롤 간극에서의 자세한 변형도속도의 분포를 예측할 수 있으며, 특히 롤압력과 롤 토크의 계산에 필요한 유동응력 분포도 계산할 수 있다. 이 방법을 이용하여 압연조 건과 재료성질이 롤압력, 압하력, 롤토그 등에 미치는 영향을 조사하였다. 또한, 이 방법에 의해서 예측된 결과를 참고문헌과 포항제철의 공정 데이터로부터 발췌한 실험 데이터와 비교하였으며, 유한요소 해석결과와도 비교하였다.
내시경 검사는 내장기관의 이상 유무를 점검할 수 있는 효과적인 의료 기술이다. 해당 논문에서는 자가지도 방식의 직접 감쇠 모델(DAM, Direct Attenuation Model)[3]을 사용한 내시경 비디오 기반 깊이 예측을 제안한다. 단안 카메라의 비디오 영상에서 DAM 을 이용한 빛의 밝기에 따른 깊이 변화 정보와 Normal 정보를 사용하여 깊이와 자세 예측 네트워크 모델 학습을 효과적으로 수행한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존의 깊이 추정 네트워크 대비 다양한 내시경 비디오 영상에서 더 정확하게 깊이를 추정함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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