SLSV(single loop single vector)방법은 신뢰성기반 최적설계(reliability-based design optimization, RBDO)에서 중첩된 반복과정을 제거함으로써 최적설계의 과도한 계산비용 문제에 대한 해결책을 제시하고 있지만, 종종 수렴하지 못하거나 잘못된 해가 얻어지는 등의 불안정성, 부정확성 문제를 가지고 있어 그 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 수정된 HMV(hybrid mean value)방법, Inactive Design, Active MPP(most probable point) Design의 적용을 통해 SLSV방법에 있어서 안정성과 효율성을 효과적으로 개선시킬 수 있는 수정된 SLSV방법을 제안하였고 또한 다양한 예제를 통해 수정된 SLSV방법의 유용성을 검증하였다.
목 적 : 동일 선상축(co-axial image)의 다발성 뼈 전이암에 대한 하이브리드 세기변조(modified hybrid-VMAT) 계획의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 동일 선상축의 다발성 뼈 전이암환자 총 5명을 대상으로 치료계획시스템(Ray station, 5.0.2.35, Sweden)을 이용하여 치료계획을 수립하였다. 치료계획용적(planning target volume, PTV) 처방 선량은 30 Gy로 설정하여 총 3가지 치료계획: 용적변조회전치료계획(volumetric modulated arc therapy, VMAT); 배경방사선(background)을 고려하지 않은 하이브리드 용적변조회전치료계획(hybrid VMAT, VMAT(h)); 배경방사선을 고려한 하이브리드 용적변조회전치료계획(modified hybrid VMAT, VMAT(mh))을 비교하였다. 선량용적히스토그램(dose volume histogram, DVH)을 이용하여 PTV의 maximum dose($D_{max}$), mean dose($D_{mean}$), 처방선량지수(conformity index, CI), 선량균질지수(homogeneity Index, HI) 및 손상위험장기(organ at risk, OAR)의 선량을 분석하였다. 또한 monitor unit(MU)와 치료시간(beam on time)을 분석하였다. 결 과 : VMAT, VMAT(h)과 VMAT(mh)의 PTV $D_{max}$는 3188.33 cGy, 3526 cGy, 3285.67 cGy이고, $D_{mean}$은 3081 cGy, 3252 cGy, 3094 cGy이고, CI는 $1.35{\pm}0.19$, $1.43{\pm}0.12$, $1.30{\pm}0.06$이고, HI는 $1.06{\pm}0.01$, $1.14{\pm}0.06$, $1.09{\pm}0.02$로 평가되었다. VMAT(h)과 VMAT(mh)의 OAR은 3 % 증가와 18 % 감소하는 것으로 평가되었다. 추가적으로 평균 MU는 904.90, 911.73, 1202.13 그리고 평균 Beam on time은 $128.67{\pm}10.97$초, $167.33{\pm}7.57$초, $190.33{\pm}4.51$초 소요되었다. 결 론 : 다중표적 치료 시에는 modified Hybrid-VMAT를 적용하면 선량의 겹침이 보정되어 과선량(over dose) 조사되는 것을 방지하는 다중표적을 치료할 수 있다. 그리고 PTV의 선량포함을 만족하면서 주위의 정상장기를 더 효과적으로 보호할 수 있는 치료계획이 가능하다. 또한 modified Hybrid-VMAT의 임상적 효능을 확인하기 위해 많은 수의 환자를 대상으로 한 장기 추적 관찰이 필요하다.
In this paper, an optimal design of hybrid magnetic levitation(Maglev) system using intelligent optimization algorithms is proposed. The proposed maglev system adopts hybrid suspension system with permanent-magnet(PM) and electro magnet(EM) to reduce the suspension power loss and the teaching-learning based optimization(TLBO) that can overcome the drawbacks of conventional intelligent optimization algorithm is used. To obtain the mathematical model of hybrid suspension system, the magnetic equivalent circuit including leakage fluxes are used. Also, design restrictions such as cross section areas of PM and EM, the maximum length of PM, magnetic force are considered to choose the optimal parameters by intelligent optimization algorithm. To meet desired suspension power and lower power loss, the multi object function is proposed. To verify the proposed object function and intelligent optimization algorithms, we analyze the performance using the mean value and standard error of 10 simulation results. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional optimization methods.
스테레오 매칭 중 센서스 변환은 방사 왜곡과 밝기 변화에 강한 특징이 있다. 본 논문은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스 변환을 동시에 이용한 하이브리드 센서스 변환을 제안하였다. 제안한 하이브리드 센서스 변환 방법은 미니 센서스 변환의 적은 계산량과 일반화된 센서스 변환의 잡음에 강인한 특성을 반영하여 설계되었다. 성능을 평가하기 위하여 후처리 과정까지 포함하여 스테레오 매칭을 수행하였다. 그 결과 하이브리드 센서스 변환은 일반화된 센서스 변환과 성능이 비슷하였고, 계산량은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스의 중간값을 갖는다.
본 실험에서 암모니아 급성 노출은 대왕범바리의 혈액학적 성상 및 혈장 성분에 유의적 변화를 나타내었다. 본 실험의 결과 20mg L-1 이상의 급성 암모니아 노출은 대왕범바리의 혈액학적 성상 및 혈장 성분에 영향을 주어 생리적 변화를 일으키며, 40mg L-1의 급성 암모니아 농도는 대량 폐사를 유발할 수 있음을 나타낸다. 향후 대왕범바리 바이오플락 양식기술 적용을 위한 양식연구에 이러한 결과를 지표로 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 압력보상형 사판식 유압 피스톤 펌프와 밸브 제어형 실린더를 결합한 EHA에 대하여 유압 실린더의 소비 유량이 작으면 펌프 회전 속도를 낮추는 새로운 개념의 하이브리드형 제어 시스템을 제안하였다. 펌프 내 압력조절기의 사판각 제어와 간섭을 피하기 위해 위치 명령 신호의 속도 성분 평균치를 이용하여 펌프의 회전속도를 조절하였고, 시스템 압력이 기준치 이하로 낮아지는 것을 방지하기 위해 압력 스위치 기능을 추가하였다. 시뮬레이션과 실험 결과에 의하면, EHA의 동적인 응답 특성에 영향을 주지 않는 조건에서 하이브리드 제어를 통해 공전 모드에서의 펌프 회전속도를 1,800rpm에서 600rpm로 낮춤으로써 하이브리드 제어를 안 할 경우에 비해 펌프 구동 동력을 약 44%까지 절감시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 빠른 연산(수렴)을 위한 적응 반복 하이브리드 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 공간 영역의 국부제약 정보 설정을 위해 국부 영역의 분산, 평균, 국부 최대값을 이용하였다. 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하고, 국부 완화도 결정을 위해 사용된다. 제안된 방식은 일반적인 RCLS(Regularized Constrained Least Squares) 방식에 비해 빠른 수렴속도와 더 좋은 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 신뢰성이 높고, 효율적으로 최적해에 도달하는 GA 학습기법을 광 연결에 응용하기 위한 소자 설계에 적용하였다. 실시간에 가까운 광 신호 처리를 위해 프로그래머블 SLM에 CGH 공간 필터를 입력하여 복합 광 신호 처리 시스템을 구성하여 실험하였다. 광학 실험에 의해 실제로 CCD 배열 검출기에서 얻어진 스폿 빔을 정략적인 데이터로 측정하기 위해 기하학적인 변형을 수행한 결과, $3{\times}3$ 스폿 빔에 대하여 그레이 레벨로서 스폿 빔들의 평균이 202, 최대값이 225, 최소값이 186으로 얻어졌고, 균일도가 $1.93{\times}10^{-1}$ 로서 시뮬레이션 결과와 유사하게 안정된 분포로 출력되었다.
In the following study, Artificial Neural Network (ANN) is used for prediction of permeate flux decline during oily wastewater treatment by hybrid powdered activated carbon-microfiltration (PAC-MF) process using mullite and mullite-alumina ceramic membranes. Permeate flux is predicted as a function of time and PAC concentration. To optimize the networks performance, different transfer functions and different initial weights and biases have been tested. Totally, more than 850,000 different networks are tested for both membranes. The results showed that 10:6 and 9:20 neural networks work best for mullite and mullite-alumina ceramic membranes in PAC-MF process, respectively. These networks provide low mean squared error and high linearity between target and predicted data (high $R^2$ value). Finally, the results present that ANN provide best results ($R^2$ value equal to 0.99999) for prediction of permeation flux decline during oily wastewater treatment in PAC-MF process by ceramic membranes.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the radiopacities of various types of restorative materials with different thicknesses compared with enamel, dentin, and aluminum. Materials and Methods: Four bulk-fill resins, 2 hybrid ceramics, 2 micro-hybrid resin composites, 6 glass ionomer-based materials, 2 zinc phosphate cements, and an amalgam were used in the study. Twelve disk-shaped specimens were prepared from each of 17 restorative materials with thicknesses of 1 mm, 2 mm, and 4 mm (n=4). All the restorative material specimens with the same thickness, an aluminum (Al) step wedge, and enamel and dentin specimens were positioned on a phosphor storage plate and exposed using a dental X-ray unit. The mean gray values were measured on digital images and converted to equivalent Al thicknesses. Statistical analyses were performed using 2-way analysis of variance and the Bonferroni post hoc test(P<0.05). Results: Radiopacity was significantly affected by both the thickness and the material type (P<0.05). GCP Glass Fill had the lowest radiopacity value for samples of 1 mm thickness, while Vita Enamic had the lowest radiopacity value for 2-mm-thick and 4-mm-thick samples. The materials with the highest radiopacity values after the amalgam were zinc phosphate cements. Conclusion: Significant differences were observed in the radiopacities of restorative materials with different thicknesses. Radiopacity was affected by both the material type and thickness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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