Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.
한반도 남쪽 경계 부근에 위치한 지리산 내의 불교 사찰인 쌍계사에서 1936년 7월 4일 규모 5.0의 지진이 발생하였다. 이 지진으로 인하여 쌍계사 경내 건축물과 구조물이 심각한 피해를 입었으며, 특히 지진시 사찰 내 오층 석탑의 탑두가 전도하여 추락하였다. 이 지진 피해 사례는 역사 지진 발생 이외의 강진 기록이 전무한 중진 지역의 한반도에서의 지반 운동 세기 평가에 유용하게 활용될 수 있다. 쌍계사 부지에서의 국부적 부지 효과 및 그에 따른 지반 운동을 평가하기 위하여, 시추와 크로스홀 및 SASW 시험과 같은 현장 탄성파 시험으로 구성된 종합적인 지반 조사를 사찰 경내에서 수행하였다. 조사된 지반 특성을 토대로, 다양한 지진파를 적용한 부지고유 지진 응답 해석을 0.044g부터 0.220g 범위의 여섯 가지 입력 암반 노두 가속도 수준으로 대표적 쌍계사 부지에 대해 일차원 등가선형 및 비선형 기법을 적용하여 실시하였다. 부지고유 지진 응답 결과로부터 쌍계사의 부지 주기 부근의 단주기 영역에서 증폭된 지반 운동을 확인할 수 있었다. 또한, 본 연구의 부지 응답 해석 결과와 선행 연구의 석탑 실물 크기 지진 시험 결과를 비교 분석하여 1936년 지리산 지진의 암반 노두 지진 세기를 평가하였다.
Face-bow is used to transfer models to the articulator in diagnosing the patient or treating problems associated with occlusion. However, there have been few reports on the reliability of the face-bow procedure and the relationship between the experience of the operator and the reliability of the face-bow procedure. The purposes of this study are to examine the reliability of the face-bow procedure and to evaluate whether the face-bow transferring has any training effect. Nine dentists working at M hospital conducted a face-bow transfer in one patient having a normal dentition and interdental relationship. The procedure was done two times a week for four weeks. The maxillary model was mounted to the articulator every time, then the landmarks on the maxillary right first molar, the maxillary left central incisor, and the maxillary left first molar were measured with a special three-dimensional instrument. These data were input into a computer, and evaluated statistically. The results were as follows ; 1. When examined with ANOVA test, the results were p=0.2040 in maxillary right first molar, p=0.0578 in maxillary left incisor, and p=0.1433 in maxillary left first molar. There was no significant(0< $p{\leq}0.05$). 2. Training 1) The correlation coefficient between trial and rejection was -0.578 when analyzed with T-distribution. The more we tried, the less errors we found. 2) When the S.D. of the first three trials was compared to the S.D. of the last three trials in face-bow transfer, the results showed that the former was larger than the latter in thirty-nine times, and the latter was larger than the former in fifteen times. The more we tried face-bow transfer, the less errors we found. 3. When the S.D. of x, y, z coordinates were examined, the S.D. of x coordinates had the largest measurement in five times, the S.D. of y coordinates had the largest measurement in four times, and the S.D. of z coordinates had the largest measurement in nine times. The possibility which the error can occur in z coordinate was the highest.
치관경사도 연구는 부정교합 진단과 치료 계획 수립 및 더욱 편리한 교정 장치 개발과 관련한 기초 자료로써 중요시되어 왔다 이에 본 연구는 307명(남자 187명, 여자 120명)의 대표본 성인 정상교합자를 연구대상으로 삼아 자료의 신뢰성 검증이 병행된 치관경사도를 보고함으로써 치과교정학 임상에 도움이 되는 기초자료를 도출해 보고자 시행되었다. 치관경사도 측정을 위하여 정상교합자 표본의 모형 상에서 개개 치아의 근원심 각도 및 협설측 각도를 측정하였으며, 측정 전후 측정자간 및 측정자 내의 신뢰성 검증을 시행하였고. 남녀간의 성차와 기존 연구자료와의 차이를 검증하였다. 연구 결과 본 연구가 대표본을 대상으로 하여 높은 신뢰성 지표를 보였음에도 불구하고 정상교합자의 치관경사도는 변동이 심한 것이 관찰되었고 이에 따라 기존 연구들에 대비하여 임상적으로 유의한 자료상의 차별성은 고찰할 수 없었으며 변동의 양상 또한 선학들이 보고한 자료와 유사하였다 결론적으로 치관경사도 측정시 드러난 정상변동을 해석하여 개별 적합성이 최대로 증진된 효율적인 치과교정장치를 개발하기 위해 좀 더 발전된 수학적·통계학적 모형 구성이 필요할 것으로 생각되었다
현재 국내 건설사에서 일부 BIM을 적용하고 있지만, BIM도입에 따른 업무변화와 새로운 학습에 대한 막연한 거부감으로 업무에 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 또한 설계단계에 작성된 BIM모델을 시공단계에 활용하기 위해서는 시공시 필요한 공정정보가 제공되어져야 하는데, 공정정보의 입력 체계와 활용 방법이 미비한 실정이다. 따라서 건설사의 BIM의 적극적 도입과 생산성 향상을 위해 본 연구는 BIM의 기본적인 정보를 건축 공정상의 흐름에 따라 필요한 정보가 쉽고 간편한 결과로 나타날 수 있도록 건설공정관리 BIM템플릿을 개발하였다. 이를 위해 작업분류체계(WBS)의 단위정보(주요단위, 세부단위, 상세단위)를 매개변수에 적용하여 공정별 기간별 공정진도 탐색기를 구성하고, 3D뷰 일람표를 생성하였다. 템플릿을 사용하기 위해 Dynamo를 활용하여 BIM모델 객체에 공정정보를 입력하는 방법을 고안하였다. 또한 건설공사의 자재별 물량을 쉽고 빠르게 산출 할 수 있도록 하였다. 건설공정관리 BIM템플릿을 검증하기 위해 실제 프로젝트에 적용하여 가시성과 일람표를 평가하였다. 그 결과 건설공정관리 BIM템플릿이 프로젝트 공정정보를 용이하게 관리할 수 있게 하여, 건설사의 BIM의 적극적 도입과 생산성 향상에 기여할 수 있다.
본 연구에서는 세장체의 연속적인 거동을 전체 길이에 대하여 측정할 수 있는 계측시스템을 선정하며, 선정된 수중카메라 시스템의 성능평가를 수행한다. 수중카메라의 기초성능평가를 위하여 강체파이프의 강제가진 실험을 수행한다. 파이프의 상단을 강제가진장치에 고정시킨 후, 일정주기와 진폭으로 가진시켜 수중카메라를 이용하여 변위를 측정한다. 강제가진장치에 입력된 신호와 수중카메라에 계측된 신호를 비교하여 측정 정밀도를 평가한다. 연속체인 세장체 파이프의 강제가진 실험을 수행하여, 수중카메라 시스템의 실시간 3차원적인 측정 가능성을 정성적으로 평가한다. 본 수중카메라 시스템은 향후 국내 심해공학수조에 적용되어, 세장체구조물 및 계류선 등의 거동 측정에 활용될 것이다.
기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.
대부분의 기술기반창업기업이 죽음의 계곡(VoD: valley of death)을 극복하지 못하고 쇠퇴하거나 소멸하는 과정을 겪게 된다. 본 연구는 기술기반창업기업의 성장차원을 구분하고, 기술기반창업기업의 기업활동이 기업성장에 미치는 영향력의 시간 흐름에 따른 변화를 확인할 목적으로 수행되었다. 본 연구는 다수의 성장지표에 대한 탐색적요인분석(EFA: exploratory factor analysis)을 통해 규모와 수익으로 구분된 2차원의 성장차원을 확인하였으며, 규모와 수익으로 구분된 4가지 상태와 폐업을 포함한 5가지 상태의 이산적 기업성장상태를 정의하였다. 기술기반창업기업의 기업활동이 기업성장에 미치는 영향은 고용활동, 마케팅활동, 연구개발활동, 재무활동, 일반관리활동 등 5가지 대표적인 기업활동을 독립변수로 하고, 이산적 기업성장상태(규모×수익, 폐업)를 종속변수로 한 다항로짓모형(MNL: multi-nomial logit model)을 이용하여 분석하였다. 시간 흐름에 따른 기술기반창업기업의 성장단계는 창업생존율이 급격하게 저하되는 주요 기간을 고려하여 창업초기, 창업중기, 창업후기 등의 3단계로 업력을 범주화하였다. 본 연구의 분석자료는 정부·공공기관의 창업지원기업에 대한 2차자료를 바탕으로 하였으며, 분석대상은 업력 10년 이내의 기술기반창업기업으로 하였다. 분석결과 기술기반창업기업의 고용활동과 마케팅활동은 창업초기와 중기의 활동이 기업성장상태에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고용활동은 긍정적 영향과 부정적 영향을 함께 미치는 반면, 마케팅활동은 규모와 수익 성장에 긍정적 영향만을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 연구개발활동, 재무활동, 일반관리활동은 기업성장 전 과정에서 기업성장상태에 긍정적 영향과 부정적 영향을 함께 미치는 기업활동으로 나타났다. 아울러 기업의 고유특성인 창업자 창업당시 연령, 기업의 업종 및 소재지역은 성장단계에 따라 기업성장상태에 차별적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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