동적하중하에서 강섬유보강 콘크리트(SFRC)는 유연도 및 균열억제에서 우수한 재료로서 최근에 각종 구조물에 널리 사용되었으며, 특히 내진설계를 위한 강섬유보강 콘크리트 의 재료적 감쇠에 관한 규명이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 강섬유보강 콘크리트(SFRC)보의 재료적 감쇠효과증진을 실험적 및 수치해석적 방법으로 규명하는 데에 목적이 있으며, 일반적으로 강섬유 보강콘크리트(SFRC)보의 감쇠거동은 인장철근비, 강섬유의 혼입량과 형태, 콘크리트의 강도 그리고 응력의 크기에 좌우된다. 강섬유보강 콘크리트보의 감쇠비는 보의 균열상태 변화에따른 동적실험결과로부터 얻을 수 있으며, 일반적으로 강섬유보강 콘크리트는 증가된 에너지감쇠능력으로 인장철근이 소성전 상태에서 철근 콘크리트보의 경우보다 향상된 감쇠거동을 갖고 있는 것으로 판명되었다. 이들 결과의수치해석적인 입증을 위하여 curvature(곡률)와 감쇠값사이의 관계를 기초로 유한요소프로그램 (TICAL)을 개발하였으며, 결론적으로 0.44%인장철근비을 갖고 있는 강섬유보강 콘크리트의 감쇠비는 하중상태에 따라 철근 콘크리트보의 경우보다 약 5%에서 35%정도 향상된 감쇠비를 갖고 있는 것으로 조사되었다.
곰팡이 종들은 유전체내에 대략 10% 정도의 다양한 전이인자와 함께 반복적인 염기서열을 갖는다. 이러한 전이인자들의 대부분은 유전체내에서 활발히 전이되며 곰팡이 병원균의 기주 범위와도 연관성을 갖으며 분포하는 것으로 알려져있다. 화본과 작물에 병을 일으키는 도열병에 분포하는 전이인자들은 활발히 전이하는 것으로 보이며, 특정 기주에 감염하는 개체군에 특이적으로 분포하는 경우가 많았다. 다수의 연구 보고에서도열병균의 전이인자가 비병원성 유전자의 기능을 상실하는데 작용하여, 이로인해 저항성 품종에 병을 일으켰다. 따라서, 도열병균의 전이인자들은 식물-곰팡이 사이의 상호 진화를 유도하는 원동력 중 하나일 수 있다. 본 총설에서는 도열병균에 존재하는 전이인자들의 종류와 생물학적인 기능에 관해 정리하였다.
정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.
인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.
금강살리기 사업은 장래 치수 및 물 부족 현상과 가뭄에 대비하여 용수 확보를 위해 금강 본류에 금남보, 금강보, 부여보 3개의 보를 건설하고 있다. 이러한 보의 건설은 하천의 흐름을 차단하여 토사퇴적에 많은 영향을 미치며 하상의 형상을 변화시킨다. 한 지점에서 하상재료 및 하상단면이 변화되면 하천 전 구간에 걸쳐 장기간의 하상변화를 일으키게 되며 이를 예측하고 분석하는 작업은 하천계획 및 관리를 효율적으로 수행하기 위해 매우 중요하다. 현재 금강에는 금강보가 건설중에 있으며 공사 후 보에 의해 상류로부터 하류로의 유사 유입이 차단되고 보 방류량이 인위적으로 조절되기 때문에 보 하류의 하상변동을 장기적이고 거시적인 관점에서 모니터링 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 금강보 건설 기간 중 하상변동 및 퇴적 토사의 입도 변화양상을 조사하기 위해 보 상 하류에 모니터링 지점을 선정하였고, 하상단면 수심측정기를 이용하여 하상변동 모니터링과 5회에 걸쳐 현장의 토사시료를 채취하여 하상재료 입도분포를 분석하였다. 그 결과 금강보 상류 모니터링 지점은 하상침식에 의해 하상고의 평균높이가 0.29m 낮아졌고, 하류 모니터링 지점 역시 하상고의 평균 높이가 0.05m 낮아졌으며, 하상형상의 모습은 큰 차이를 보이지 않았다. 또한, 5회에 걸쳐 하상재료를 채취하여 균등계수 및 곡률계수를 통해 입도분포를 분석한 결과 체가름시험 규정에 의해 5회 모두 '나쁜입도'로 분류 되었다.
4대강 살리기 프로젝트 중 하나인 금강살리기 사업은 현재 금강 상류로부터 금남보, 금강보, 부여보가 건설중에 있다. 이러한 보의 건설을 통해 물 부족 해결 및 용수확보, 홍수조절 등 하천에서 중요한 역할을 담당하게 될 것이다. 하지만 보의 건설에 따른 다양한 하천환경의 변화가 발생될 수 있으며, 특히 하천의 흐름이 차단됨에 따라 보 건설 전 후의 하상변화가 발생될 것으로 판단되며 하상변화에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 금강의 보 건설 구간 중 부여보의 상 하류에 하상변동 및 퇴적 토사의 입도 변화양상과 보 주변의 하천변화를 2010년 1년 동안 사전조사와 분기별 1회씩 총 5회에 걸쳐 모니터링을 수행하였다. 그 결과 부여보 상류의 경우 평균 하상고의 차이가 0.17m로 하상변화가 미미하였으며, 하상단면 형상 또한 변화가 크지 않았다. 한편, 보 하류의 경우 평균 하상고의 차이는 1.05m로 큰 차이가 나타났다. 이는 하류지역에 준설작업과 상류 지역의 토사 및 퇴적물의 이동으로 인해 하상변화가 크게 나타난 것으로 사료된다. 하상재료의 경우 전체 조사기간 모두 나쁜입도로 나타났으며 이는 현재 부여보 건설중 계속적인 준설작업으로 인한 하상교란 때문인 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지진하중을 고려하여 충분한 연성거동이 가능하도록 배근한 철근콘크리트 횡하중 저항 골조(내진상세)와 고정하중과 적재하중만을 고려하여 설계한 중력하중 저항 골조(일반상세)를 대상으로 외부기둥과 내부기둥에 연결된 보의 연쇄붕괴 거동을 평가하기 위한 실험을 수행하였다. 일방향 가력실험 결과에 따르면 내진상세의 경우 대변형 상태에서 보의 하단철근의 파단이후 상단 압축철근이 인장력을 부담하면서 전체 보 부재는 축인장력이 작용을 하면서 힘-변위 곡선은 상승하는 현수작용이 발현되었다. 그러나 일반상세의 경우 충분한 현수작용이 발현되기 전에 보의 주근이 정착된 외부기둥 접합부의 파괴로 인하여 저항내력이 감소하였다.
소위 다형선종이라 불리는 혼합종은 주로 침샘에 기원하며 폐에서 발생한 예는 세계적으로 보고된 예가 극히 드물다. 이 신생물은 저악성도를 나타내기도 하나 재발이나 원격전이와 같은 공격적인 성향을 보이는 경우도 있다. 우리는 종양의 완전 절제후 병리학적으로 폐의 일차성 악성 다형선종임을 확인하였고 술 후 다발성 전이와 같은 악성 신생물의 소견을 보이는 증례를 경험하여 이를 보고하는 바이다.
이 연구에서는 리튬이온전지용 음극 활물질의 리튬이온 저장 용량을 최적화시키기 위한 새로운 방법이 제안되었다. 그 방법은 솔루션 플라즈마 프로세스를 사용하여 원자 단위의 리튬을 탄소 기반 물질의 내부에 도핑 시키고, 열처리를 통해 그 내부를 재설계하는 것이다. 리튬이온전지용 음극 활물질로 리튬금속 자체를 사용하려는 시도는 있었으나, 이는 충전 및 방전 사이클이 반복됨에 따라 리튬이 수지상으로 석출되어 내부를 단락시키거나, 리튬금속 자체의 폭발성에 의한 취급상의 제약이 있었다. 한편, 원자 단위로 탄소 내부에 도핑 된 리튬은 열처리 과정 동안 탄소 내부에서 확산함으로써 더 많은 리튬이 저장될 수 있는 공간을 만들었고, 사이클이 반복됨에 따라 서서히 충전 및 방전 반응에 참여함으로써 전지의 성능을 개선시켰다. 리튬이 도핑 된 탄소의 전기화학적 테스트 결과를 Fig. 1에 나타내었다. 실험 결과에서 보여진 초기 고용량 및 장기 사이클 특성은 탄소 내부에 도핑 된 리튬이 전지 성능의 향상에 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 또한, 사이클이 반복됨에 따라 점차 증가하는 용량은 첫 사이클에서 형성된 solid electrolyte interphase의 비가역 용량을 보상할 수 있을 것으로 생각된다. 이상의 결과를 통해, 탄소 내부에 원자단위의 리튬을 도핑시키는 새로운 접근은 리튬이온전지의 성능 개선을 위한 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 보이며, 향후 리튬 이외의 다른 원소들, 즉 소듐과 같은 물질에 대하여 도핑을 시도한다면 새로운 분야에서 이와 같은 접근법이 유용하게 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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