사장교에서 케이블은 하중을 지지하는 주요 부재로, 케이블 장력은 사장교의 건전성과 안전도 평가에 있어서 매우 중요한 변수이다. 케이블 장력을 추정하기 위한 대표적인 방법으로는 로드셀을 이용한 직접법과 진동 계측 자료를 이용한 간접법 등이 있으며, 최근에는 자기장-응력 관계를 이용한 EM(Elasto-Magnetic) 센서 측정법이 개발되어 케이블 장력 추정에 적용되었다. 본 논문에서는 세 가지 장력 추정 기법을 실제 시공중인 사장교에 적용하여, 그 성능을 상호 비교하였다. 본 연구는 한국의 KAIST와 미국 Northeastern 대학교의 공동연구로 수행되었다. 대상 교량은 부산 화명동과 김해 초정리를 연결하기 위해 현재 건설중인 화명대교이다. 화명대교의 교량 형식은 2주탑 콘크리트 사장교 (주탑 경간장 270m, 총 사장교 구간장 500m)이며, 사장재로는 MS (Multi-Strand) 형 케이블이 사용되었다. 실험 당시 화명대교는 중앙경간의 폐합 후 선형관리를 위한 장력조정작업을 수행하였으며, 케이블 재긴장시의 정확한 장력관리를 위하여 로드셀을 이용한 Lift-off test방법으로 케이블의 장력을 측정하였다. 이와 동시에 두 개의 케이블을 대상으로 진동 가속도 센서와 EM 센서를 설치하고 장력 계측을 수행하였으며, 재긴장 단계별 장력 변화치를 지속적으로 계측하였다. 계측된 결과를 바탕으로 케이블 장력 추정 기법의 정확성 및 실교량에서의 활용성을 비교하였다.
Microbiological quality of commercial white ginseng was examined, together with investigation on its water absorption pattern and radiosensitivity of molds isolated from the samples. Comparative effects of phosphine fumigation and gamma irradiation on microbial control and disinfestation of the samples packed in a commercial laminated film and stored for six months at ambient(20oC, 70% RH) and accelerated(40oC, 90% RH) conditions were studied. Commercial white ginseng was contaminated with coliforms by 103~104CFU/g and molds by 102~104CFU/g and thus decontamination process was required for hygienic quality and storage stability. Phosphine fumigation showed no sterilizing effects on microbes contaminated, while gamma irradiation at around 5kGy was effective for decontaminating microorganisms, showing D10 values of 0.48~0.60kGy for isolated molds. Even though the storage insects, Plodia interpuctella Hubner and Lasioderma serricorne(cigarette beetle) were easily destroyed by phosphine fumigation, gamma irradiation less than 5kGy was found effective for both purposes to improve biological quality of stored white ginseng, thereby extending the storage life of packed samples resulting from increased critical moisture content by about 1%(Aw 0.76).
Comparative effects of phosphine fumigation and gamma irradiation were evaluated on the qualities of white ginseng prepacked in a commercial laminated film in terms of water absorption, Hunter color parameters(L, a, b) and organoleptic properties(overall color/appearance, flavor) during 6 months of storage at ambient(20oC, 70% RH) and accelerated(40oC, 90% RH) conditions. Moisture content of packed white ginseng(initial 8.44%) linearly increased with storage period, thereby reaching to about 10% (r=0.9966) in ambient and more than 15%(r=0.9886) in accelerated conditions, respectively, at the 6th month of storage. The storage at severe conditions resulted in remarkable changes in Hunter's color values, decrease in whiteness(L) and increase in redness(a) and yellowness(b), while both treatments, phosphine and irradiation less than 5kGy, did not cause any significant changes in color parameters. Phosphine fumigation was shown detrimental to overall flavor of white ginseng(p<0.01), however or ganoleptic qualities of stored samples were effectively maintained by irradiation less than 5kGy(p< 0.05). As the index on the guality of white ginseng stored at severe conditions its organoleptic quality was highly correlated with moisture content(r= 0.9777) and Hunter color values(over 0.9), suggesting the critical values of 15.5% moisture and 72.56, 7.15, 21.45 in Hunter's L, a, b values, respectively.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.33-39
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2013
반응변수의 변환을 고려하는 부분선형모형에서 이상치 문제는 선형모형에서와 마찬가지로 반응변수 변환모수의 추정에 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 부분선형모형에서 반응변수 변환 모수 추정과 이상치 탐지 과정이 수행되어야 하지만 모형에 포함된 비모수 함수의 비정형성에 따른 어려움이 크다. 본 연구에서는 부분선형모형의 비모수함수에 대한 추정과 순차적 검정, 최대절사우도추정 등과 같은 이상치 제거방법의 적용을 통하여 부분선형모형에서 이상치에 강건한 반응변수 변환 과정을 제안한다. 제안된 방법들은 모의실험과 예제를 통해 효과를 비교 검증한다.
단위 자동화 시스템에 내장되어 운용되는 내장형 시스템의 응용 소프트웨어의 제작은 대부분 다년간 실무 경험을 갖고 있는 전문가들이 타겟 시스템의 목적과 기능 및 성능 명세를 작성하고 이를 구현함으로써, 개발 생산성이나 타겟 시스템의 신뢰성 향상이 곤란하다. 또한 개발의 마지막 단계에서 테스트를 통해 오류를 발견하게 되고 이로 인해 대부분 앞 단계로 돌아가 전체 설계를 재검토해야만 하는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 내장형 응용 소프트웨어 개발을 위해 편의성과 신뢰성을 향상시킬 수 있기 위해 소프트웨어 자동 검증을 위한 정형기법, 컴파일러 및 사용자 편의를 위한 GUI, 재사용 및 유지보수가 용이한 목적코드의 발생 등 전반적인 소프트웨어 공학적인 기술들을 이용하여 시각적 명세에 의한 실시간 내장형 응용 소프트웨어 개발 자동화 도구의 개발을 위한 기술의 개발을 목표로 삼고 기술되었다.
대화 인터페이스 시스템(dialogue interface system)은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 도구로서 자연언어(natural language)를 사용하여 정보를 공유하거나 특정 업무를 수행하는 프로그램이다. 대화 인터페이스 시스템에 대한 기존의 연구들은 영역 의존적인 스크립트나 계획 추론을 위한 계획 지식을 이용해 왔다. 스크립트 모델(script model)은 제한적인 실용시스템 개발을 위해 주로 연구되었고 계획에 기반한 모델은 대화의 원리를 이해하는 분야에서 주로 연구되어 왔다. 그러나 기존의 모델들은 시스템 확장이 매우 어려우며 예측하지 못한 사용자 발화에 대하여 대응이 어렵기 때문에 매우 제한적인 영역이나 정해진 형태의 대화만을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 이런 단점들을 보완하기 위하여 통계에 기반한 다 영역(multi-domain) 대화 모델을 제안한다. 제안된 시스템은 각 작업들에 대하여 해당 작업에 적합한 영역 모델(domain model)을 잘 알려진 프레임 구조를 따르면서 사용자 의도 파악과 시스템 의도 생성에 통계적 방법을 사용한다. 이러한 하이브리드 형태의 구조 덕분에 제안된 시스템은 영역 확장성과 이식성이 뛰어나다는 장점을 가진다.
웹 응용 관련 기술이 널리 이용되면서 적은 비용, 짧은 개발 기간, 고품질 등 새로운 요구사항이 등장하고 있다. 웹 응용 개발 현장에서는 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 개발 초기부터 UI 프로토타입(UI Prototype)물 적극적으로 이용하는 방법을 택하고 있다. UI 프로토타입에에는 클라이언트 측의 항해가 구현되어 있기 때문에, 항해 설계 활동(Navigation Design Activity)이 불필요하다고 생각할 수 있다. 그렇지만 UI 프로토타입의 복잡성과 비정형성 때문에 큰 규모의 웹 응용 개발 과정에서 요구사항을 만족시키지 못할 가능성도 있다. 이 논문에서는 항해 모델을 이용하여 웹 응용 전체를 쉽게 파악할 수 있고, 사용자 관점 및 서버 판정에서 항해의 문제점을 파악할 수 있다는 점을 근거로 UI 프로토타입에 기반한 항해 설계의 필요성을 제시한다. 그리고 웹 응용 개발 프로세스에서 항해와 관련한 활동들의 세부 단계를 밝히고, UML SPEM 프로파일(Profile)을 이용하여 세부 단계를 표현한다.
고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.
사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.
자연어처리는 수많은 정보가 수집된 전자의무기록의 비정형 데이터에서 유의미한 정보나 패턴 등을 추출해 의료진의 의사결정을 지원하고, 환자에게 더 나은 진단이나 치료 등을 지원할 수 있어 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 전자의무기록은 개인정보와 같은 민감한 정보가 다수 포함되어 있어 접근하기 어렵고, 이로 인해 충분한 양의 데이터를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 의료 합성 텍스트를 생성하기 위해 ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구를 개발하였다. 이는 사용자가 입력한 실제 의료 텍스트로 의료 합성 데이터를 생성한다. 이를 위해, 적합한 프롬프트와 의료 텍스트에 대한 전처리 방법을 탐색하였다. ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구는 입력 텍스트의 핵심 키워드를 잘 유지하였고, 사실에 기반한 의료 합성 텍스트를 생성할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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