이 연구는 학과 과제와 기말 프로젝트에 있는 문제들 중에서 컴퓨터를 활용하여 수학적 문제 해결을 해 가는 세 명의 예비 교사를 연구 조사하였다 모든 연구 참여자들의 활동과 컴퓨터를 활용한 문제 해결 과정을 관찰하고 촬영하였다. 가능한 경우 예비 교사들의 탐구활동 전과 후 및 탐구활동 중에 개별적인 면담을 하였다. 자료수집 방법은 관찰, 면담, 현장 기록, 제출과제, 컴퓨터 작업, 오디오와 비디오 테이프를 사용하였다. 수학적 문제 해결 초기 단계에서는, 모든 연구 참여자들이 그래프와 데이터를 사용하여 모델 만들기, 사인 함수의 일반적 개념에 대하여 절차적 지식과 개념적 지식이 약하게 형성되어 있었으나 컴퓨터를 활용한 수학적 문제 해결 활동을 통하여 그들은 절차적 지식과 개념적 지식을 강하게 구성하였고 그들을 적절하게 연계시킬 수 있었다
Recently, novel application areas in digital geometry processing, such as simulation, dynamics, and medical surgery simulations, have necessitated the representation of not only the surface data but also the interior volume data of a given 3D object. In this paper, we present an efficient framework for the shape approximations of spherical solid objects based on trivariate B-splines. To do this, we first constructed a smooth correspondence between a given object and a unit solid cube by computing their harmonic mapping. We set the unit solid cube as a rectilinear parametric domain for trivariate B-splines and utilized the mapping to approximate the given object with B-splines in a coarse-to-fine manner. Specifically, our framework provides user-controllability of shape approximations, based on the control of the boundary condition of the harmonic parameterization and the level of B-spline fitting. Experimental results showed that our method is efficient enough to compute trivariate B-splines for several models, each of whose topology is identical to a solid sphere.
Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.
We develop a series of N-body data challenges, functional to the final analysis of the extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) Data Release 16 (DR16) galaxy sample, primarily based on high-fidelity catalogs constructed from the Outer Rim simulation. We generate synthetic galaxy mocks by populating Outer Rim halos with a variety of halo occupation distribution (HOD) schemes of increasing complexity, spanning different redshift intervals. We then assess the performance of three complementary redshift space distortion (RSD) models in configuration and Fourier space, adopted for the analysis of the complete DR16 eBOSS sample of Luminous Red Galaxies (LRGs). We find that all the methods are mutually consistent, with comparable systematic errors on the Alcock-Paczynski parameters and the growth of structure, and robust to different HOD prescriptions - thus validating the robustness of the models and the pipelines used for the baryon acoustic oscillation (BAO) and full shape clustering analysis. Our study is relevant for the final eBOSS DR16 'consensus cosmology', as the systematic error budget is informed by testing the results of analyses against these high-resolution mocks. In addition, it is also useful for future large-volume surveys, since similar mock-making techniques and systematic corrections can be readily extended to model for instance the DESI galaxy sample.
Advanced Pressurized Water Reactors (APWRs) and Boiling Water Reactors (BWRs) employ a suppression pool as a heat sink to prevent containment overpressure. Steam can be discharged into the pool through multi-hole spargers or blowdown pipes in both normal and accident conditions. Direct Contact Condensation (DCC) creates sources of momentum and heat. The competition between these two sources determines the development of thermal stratification or mixing of the pool. Thermal stratification is of safety concern as it reduces the cooling capability compared to a completely mixed pool condition. In this work we develop a scaling approach to prediction of the thermal stratification in a water pool induced by steam injection through spargers. Experimental data obtained from large-scale pool tests conducted in the PPOOLEX and PANDA facilities, as well as simulation results obtained using validated codes are used to develop the scaling. Two injection orientations, namely radial injection through multi-hole Sparger Head (SH) and vertical injection through Load Reduction Ring (LRR), are considered. We show that the erosion rate of the cold layer can be estimated using the Richardson number. In this work, scaling laws are proposed to estimate both the (i) transient erosion velocity and (ii) the stable position of the thermocline. These scaling laws are then implemented into a 1D model to simulate the thermal behavior of the pool during steam injection through the sparger.
Objective: We aimed to investigate whether 2-[18F]fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography/computed tomography (2-[18F]FDG PET/CT) can aid in evaluating the risk of malignancy in ampullary tumors detected by endoscopy. Materials and Methods: This single-center retrospective cohort study analyzed 155 patients (79 male, 76 female; mean age, 65.7 ± 12.7 years) receiving 2-[18F]FDG PET/CT for endoscopy-detected ampullary tumors 5-87 days (median, 7 days) after the diagnostic endoscopy between June 2007 and December 2020. The final diagnosis was made based on histopathological findings. The PET imaging parameters were compared with clinical data and endoscopic features. A model to predict the risk of malignancy, based on PET, endoscopy, and clinical findings, was generated and validated using multivariable logistic regression analysis and an additional bootstrapping method. The final model was compared with standard endoscopy for the diagnosis of ampullary cancer using the DeLong test. Results: The mean tumor size was 17.1 ± 7.7 mm. Sixty-four (41.3%) tumors were benign, and 91 (58.7%) were malignant. Univariable analysis found that ampullary neoplasms with a blood-pool corrected peak standardized uptake value in earlyphase scan (SUVe) ≥ 1.7 were more likely to be malignant (odds ratio [OR], 16.06; 95% confidence interval [CI], 7.13-36.18; P < 0.001). Multivariable analysis identified the presence of jaundice (adjusted OR [aOR], 4.89; 95% CI, 1.80-13.33; P = 0.002), malignant traits in endoscopy (aOR, 6.80; 95% CI, 2.41-19.20; P < 0.001), SUVe ≥ 1.7 in PET (aOR, 5.43; 95% CI, 2.00-14.72; P < 0.001), and PET-detected nodal disease (aOR, 5.03; 95% CI, 1.16-21.86; P = 0.041) as independent predictors of malignancy. The model combining these four factors predicted ampullary cancers better than endoscopic diagnosis alone (area under the curve [AUC] and 95% CI: 0.925 [0.874-0.956] vs. 0.815 [0.732-0.873], P < 0.001). The model demonstrated an AUC of 0.921 (95% CI, 0.816-0.967) in candidates for endoscopic papillectomy. Conclusion: Adding 2-[18F]FDG PET/CT to endoscopy can improve the diagnosis of ampullary cancer and may help refine therapeutic decision-making, particularly when contemplating endoscopic papillectomy.
산림조사는 산림보전 및 산림자원개발을 위한 기초자료로 주기적인 데이터 취득과 관리가 이루어지고 있다. 하지만 현재 우리나라의 산림조사는 단순한 산림의 현황을 파악하는 조사가 대부분이며, 공간정보로서 다양한 활용이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 무인항공 스캐너를 이용하여 산림지역의 자료취득 및 처리를 수행하고, 성과물의 분석을 통해 효율적 산림조사 방안을 제시하고자 하였다. 무인항공 스캐너는 식생 하부의 지면을 추출할 수 있기 때문에 산림지역 관리를 위한 DEM을 효과적으로 생성할 수 있으며, 기존의 사진측량방법에서 불가능한 정확한 지형 데이터의 생성으로 산림조사 및 관리를 위한 공간정보로써 활용이 가능하다. 또한 산림지역에서 전력선과 식생간의 간격 측정이나 송전선로 관리에 이용될 수 있다. 식생의 조사를 위한 정확한 연직방향의 거리 측정이 가능하기 때문에 기존 방법에 비해 수고측정의 정확도 및 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 향후 무인항공 스캐너의 활용은 산림지역에서의 데이터 취득 효율성을 향상시킬 것이며, 기존의 인력에 의한 조사에 비해 정확도 개선 및 경제성 확보에 기여할 것이다.
Water-resisting key stratum (WKS) between coal seams is an important barrier that prevents water inrush from goaf in roof under multi-seam mining. The occurrence of water inrush can be evaluated effectively by analyzing the fracture of WKS in multi-seam mining. A "long beam" water inrush mechanical model was established using the multi-seam mining of No. 2+3 and No. 8 coal seams in Xiqu Mine as the research basis. The model comprehensively considers the pressure from goaf, the gravity of overburden rock, the gravity of accumulated water, and the constraint conditions. The stress distribution expression of the WKS was obtained under different mining distances in No. 8 coal seam. The criterion of breakage at any point of the WKS was obtained by introducing linear Mohr strength theory. By using the mechanical model, the fracture of the WKS in Xiqu Mine was examined and its breaking position was calculated. And the risk of water inrush was also evaluated. Moreover, breaking process of the WKS was reproduced with Flac3D numerical software, and was analyzed with on-site microseismic monitoring data. The results showed that when the coal face of No. 8 coal seam in Xiqu Mine advances to about 80 m ~ 100 m, the WKS is stretched and broken at the position of 60 m ~ 70 m away from the open-off cut, increasing the risk of water inrush from goaf in roof. This finding matched the result of microseismic analysis, confirming the reliability of the water inrush mechanical model. This study therefore provides a theoretical basis for the prevention of water inrush from goaf in roof in Xiqu Mine. It also provides a method for evaluating and monitoring water inrush from goaf in roof.
본 연구는 연구개발조직에서 리더십과 창의성의 관계를 구성원, 팀, 조직의 통합적인 차원에서 분석한다. 변혁적 리더십과 거래적 리더십이 구성원의 창의성에 미치는 효과를 측정한다. 리더십의 메커니즘과 효과적인 환경의 영향을 확인하기 위하여 팀 풍토의 매개효과를 검정하고 혁신지향적 조직문화와 위계지향적 조직문화의 조절 효과를 분석한다. 실증분석을 위해 기초과학과 응용과학 등 연구개발활동을 주로 수행하는 4개의 정부출연 연구기관을 대상으로 설문조사를 시행하여 자료를 수집하였다. 설문 응답 가운데 총 327개의 유효 표본을 구조방정식모형(SEM: Structural Equation Model)을 활용하여 가설을 검증하였다. 실증분석 결과를 보면 구성원의 창의성에 미치는 직접적인 효과는 거래적 리더십이 변혁적 리더십 보다 강하게 나타나며 팀 풍토를 매개로 하는 간접적인 효과는 변혁적 리더십이 거래적 리더십보다 더 큰 것으로 분석되었다. 이는 연구개발 조직의 특성에 의한 것으로 추정된다. 혁신지향적 조직문화는 창의성을 향상시키고, 위계지향적 조직문화는 창의성을 억제하는 효과를 보였다. 자율성과 독립성이 강한 연구개발조직에서 조직문화의 영향력이 작용함이 확인되었다. 연구개발조직에서 구성원의 창의성에 미치는 리더십은 유형에 따라 직접적 영향뿐만이 아니라 팀과 조직의 맥락에서 간접적으로 나타날 수 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 수출제조기업의 효율성을 분석하고, 이러한 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 연구목적이 있다. DEA를 활용한 수출제조기업의 효율성 분석에는 투입변수로 종업원수와 자본을 활용하고 산출변수로 매출액을 활용하였다. 수출제조기업의 효율성에 영향을 미치는 요인은 기존 실증연구를 기초로 연구개발집약도, 수출집약도, 인건비비율, 일반관리비비율, 총자산, 유동성 및 자기자본비율을 선정하였다. 실증분석에는 369개 코스닥 수출제조기업의 2013년부터 2015년까지 3년간 패널자료를 활용하였다. 패널 Tobit 회귀분석을 활용한 실증분석결과 중에서 코스닥 수출제조기업 전체를 대상으로 한 분석결과에서는 연구개발집약도, 인건비비율, 총자산 및 자기자본비율이 CCR효율성과 BCC효율성에 부의 영향을 미치고, 수출집약도가 CCR효율성에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 코스닥 수출제조기업 중 대기업을 대상으로 한 분석결과에서는 연구개발집약도가 CCR효율성과 BCC효율성에 정의 영향을 미치고, 수출집약도, 인건비비율 및 자기자본비율이 CCR효율성과 BCC효율성에 부의 영향을 미치고, 일반관리비비율이 BCC효율성에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 코스닥 수출제조기업 중 중소기업을 대상으로 한 분석결과에서는 연구개발집약도, 인건비비율, 총자산 및 자기자본비율이 CCR효율성과 BCC효율성에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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