배경: 액체질소에 의한 냉동방법은 생물학과 의학에서 세포와 조직의 장기보존으로는 성공적인 방법이다. 잘 조절된 냉동속도와 해동의 방법과 함께 글라이세롤이나 디메칠설폭사이드 같은 냉동보존제의 사용으로 얼음결정이 생기는 것을 방지하여 구조의 유지와 생존율을 모두 향상시킬 수 있으며 반영구적으로 보존할 수 있다. 여러 조직의 초저온냉동에는 조직에 맞는 냉동속도가 있다. 대상 및 방법: 가장 적합한 냉동곡선과 이를 위한 냉동챔버온도를 찾기 위해서 우리들은 조직의 열역학적 계산을 두 가지 방법으로 하였다. 하나는 직접계산방법으로 모든 냉동 대상물의 열물리학적 특성, 잠재용융열, 면적, 농도와 체적을 알아야 계산할 수 있다. 이러한 방법은 매우 복잡하고 어떠한 경우에는 실제 값을 알 수 없다. 다른 방법은 간접계산방법으로 우선 기존의 냉동곡선으로 조직을 냉동시켜 조직의 실제 냉동곡선을 얻은 다음 시간상수로 냉동곡선을 분석한 다음 온도반응을 계산하고 적합한 x차방정식을 대입시켜 냉동 시 온도상승을 막고 이것을 거꾸로 냉동챔버온도를 산출하는 방식이다. 결과: 이 냉동 프로그램을 중배엽줄기세포, 연골세포와 골아세포에 적용시켜 검사하였다. 조직의 온도는 온도상승과정 없이 이상적인 냉동곡선을 따라 감소하였다. 그러나 세포의 양과 수용액의 양이 적어 냉동곡선간의 생존력이 통계학적으로 차이가 있지는 않았다. 만약 더욱 부피가 큰 조직을 냉동시키거나 프로그램을 순차적으로 계속한다면 이상곡선에 더욱 근접하게 되어 차이가 있을 것으로 판단된다. 결론: 이 프로그램은 이상적인 냉동곡선으로 조직을 냉동시키기 위한 냉동챔버온도를 쉽게 찾을 수 있도록 도움이 될 것이다.
우리나라 교육과정은 7차 이후 2007, 2009 개정 교육과정을 거치면서 다양한 변화를 모색하고 있다. 본 연구는 그 가운데 초등수학 교과서의 내용 변화에 주목하고 있으며, 특히 초등수학에서 다루어지고 있는 문자와 식에 초점을 맞추고 있다. 문자와 식은 6차 교육과정에서는 '관계' 영역에서, 7차 교육과정에서는 '문자와 식' 영역에서, 그리고 2007 교육과정에서는 '규칙성과 문제해결' 영역에서 다루어져왔다. 특히 7차 교육과정에서는 초등수학에서 문자가 도입되지 않았으나, 6차와 2007년 교육과정에서는 초등수학에서 문자 x의 도입, 등식의 성질, 방정식 등이 다루어지고 있다. 본 연구는 초등수학에서 이러한 변화를 겪고 있는 문자와 식에 대하여 교육과정별 교과서에 제시된 문자와 식의 내용 및 지도 시기, 지도 방법에 대한 분석을 목적으로 한다. 이를 위해 문자 x의 도입, 등식의 지도, 방정식의 지도와 같이 3가지 주제를 구분하고, 이들 각각에서 초등수학을 중심으로 6차 교육과정과 2007년 교육과정을 비교하고, 동시에 그 사이에 놓여 있는 7차 교육과정에서는 중학교 7-가 단계를 살펴보았다. 본 연구는 이를 통해 초등수학에서 문자와 식을 이해하고 지도하는데 기초자료가 될 수 있기를 기대한다.
This studies were carried out to get characteristics of frequency distribution, probable flood flows according to the return periods, and the correlation between return periods and those length of records affect the Risk of failure in the annual maximum series of the main river systems in Korea. Especially, Risk analysis according to the levels were emphasized in relation to the design frequency factors for the different watersheds. Twelve watersheds along Han, Geum, Nak Dong, Yeong San and Seom Jin river basin were selected as studying basins. The results were analyzed and summarized as follows. 1. Type 1 extremal distribution was newly confirmed as a good fitted distribution at selected watersheds along Geum and Yeong San river basin. Three parameter lognormal Seom Jin river basin. Consequently, characteristics of frequency distribution for the extreme value series could be changed in connection with the watershed location even the same river system judging from the results so far obtained by author. 2. Evaluation of parameters for Type 1 extremal and three parameter lognormal distribution based on the method of moment by using an electronic computer. 3. Formulas for the probable flood flows were derived for the three parameter lognormal and Type 1 extremal distribution. 4. Equations for the risk to failure could be simplified as $\frac{n}{N+n}$ and $\frac{n}{T}$ under the condition of non-parametric method and the longer return period than the life of project, respectively. 5. Formulas for the return periods in relation to frequency factors were derived by the least square method for the three parameter lognormal and Type 1 extremal distribution. 6. The more the length of records, the lesser the risk of failure, and it was appeared that the risk of failure was increasing in propotion to the length of return periods even same length of records. 7. Empirical formulas for design frequency factors were derived from under the condition of the return periods identify with the life of Hydraulic structure in relation to the risk level. 8. Design frequency factor was appeared to be increased in propotion to the return periods while it is in inverse proportion to the levels of the risk of failure. 9. Derivation of design flood including the risk of failure could be accomplished by using of emprical formulas for the design frequency factor for each watershed.
본 연구에서는 한국의 중등학교 과학 교육과정과 교과서를 분석하여 시각 개념 표현 방식과 연계성은 어떠한지를 분석하고, 개념의 수준을 고려하여 시각 개념을 이해시키기 위한, 연계성 있는 시각 개념 구성을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 방법은 문헌 분석 방법을 사용하였으며, 문헌 분석은 제7차 한국의 과학 교육과정과 제7차 과학 교육과정에 따라 개발된 과학 및 물리I 교과서를 분석하였다. 한국의 현행 교육과정과 현행 과학 교과서의 분석을 통한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 과학 교육과정상으로 보면 시각 개념의 연계성에 문제가 없어 보이지만 교육과정에 따라 실제로 집필된 교과서 내용상으로는 시각 개념의 연계성에 문제가 있는 것으로 나타났다. 눈에서 수정체의 기능은 8학년에서 학습하도록 되어 있는데도 7학년에서 안경에 의한 시력 보정의 원리가 제시되고 있는 것은 개념 이해에 어려움이 있을 것으로 보인다. 둘째, Kepler는 Alhazen의 시각 개념에서 물체의 한 점에서 반사된 한 광선이 수정체의 한 점에 도달하여 그 점의 상을 맺을 수 있다는 설명에서 문제점을 발견하고 현대적인 시각 이론을 세웠지만 한국의 일부 과학 교과서는 여전히 Alhazen 방식의 망막 상 형성을 설명하고 있다. 셋째, 근시와 원시의 원인에 대한 설명의 일관성이 없는 경우가 있고, 대부분 두 가지 이유 중의 한 가지로만 설명하고 있다. 마지막으로, 개념 위계를 고려한 시각 개념의 연계적 구성에 있어서는 볼록렌즈에 의한 상에 대해 학습한 후에 우리 눈의 구조와 기능이 제시되어야 하며, 우리 눈의 구조와 기능을 학습한 후에 안경의 기능과 시력 보정이 제시될 필요가 있다.
목적: 3.0 Tesla와 같은 고 자장에서 고해상도의 나선주사영상을 얻기 위해서는 주자장을 균일하게 만들어야 한다. 특히, 나선주사영상인 경우 스핀-에코펄스 시퀀스(SE)나 경사자계 에코 펄스 시퀀스(GE)에 비하여 측정 시간이 길기 때문에 주자장이 균일하지 못하다면, off-resonance 현상으로 영상의 blur가 심해진다. 본 연구에서는 빠른 시간 안에 주자장을 균일하게 할 수 있는 고차(Higher-order) shimming방법을 모색했다. 대상 및 방법: 3 Tesla 자기 공명 영상시스템에서 고해상도의 나선주사영상을 얻기에 적합할 정도의 균일한 주자장을 빠른 시간 안에 만들기 위해, 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구할 수 있는 펄스 시퀀스를 제안하였고, 불균일도 map으로부터 spherical harmonics 분석를 통해 shim 코일에 적절한 전류를 인가하여 주자장을 균일하게 만들었다. 결과: 3 Tesla 자기 공명 영상 시스템에서 주자장의 불균일도는 주자장의 크기에 비례하게 된다. 제안한 펄스 시퀀스로 얻은 영상을 이용하여 불균일도 Map을 만들 수 있었고, 이를 spherical harmonics 분석을 하여 2-3회의 고차 shimming으로 불균일한 자장을 균일하게 만들 수 있었다. 제안된 고차 shimming 방법은 전체 영상 영역 뿐만 아니라 선택한 영역에 대해서만 적용도 가능하기 때문에 국부 영역에 대한 고차 shimming이 가능하다. 고차 shimming이 적용되어 주자장이 균일하게 개선된 상태에서 고해상도의 나선주사영상을 얻을 수 있었다. 결론: 3 Tesla 고자장 자기 공명 영상 시스템에서 주자장의 불균일도를 개선하기 위한 펄스 시퀀스와 알고리즘을 통해 주자장의 불균일도를 빠른 시간 안에 개선할 수 있었다. 주자장의 불균일도를 효과적으로 개선함으로써, 고해상도의 나선주사 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 유한 고체내 초음파 전파 및 산란 현상의 해석을 위한 다양한 경계요소 모델링 기법이 제시되었다. 박판 재료내 유도초음파 전파에 대한 모드해석을 위해 비균질 적충 박판 구조물에 대한 탄성동역학 경계치 문제가 설정되었으며 이에 대한 수치해로부터 유도초음파의 전파특성을 나타내는 분산곡선이 얻어졌다. 파동 산란시 발생되는 기하학적 복잡성과 모드변환 문제를 수치적으로 모델링하기 위해 탄성 동역학 경계요소법을 적용하였고 이를 박판내 유도초음파의 이론적 직교 모드의 중첩해와 결합시킨 혼합형 경계요소법으로 확장하여 유한 고체내 다중 모드변환의 효율적 모델링법이 제안되었다. 주파수 영역의 수치해로부터 시간 의존 문제의 파동신호 예측을 위해 역 푸리에(Fourier) 변환을 통한 시간 영역 파동산란 신호가 얻어졌다. 이와 함께 실제 초음파 탐상조건에 보다 가까운 파동산란 문제의 모델링을 위해 3차원 경계요소법을 소개하고, 개발중인 3차원 경계요소 프로그램을 이용하여 유한 직경을 갖는 봉재내의 파동 전파를 수치적으로 해석하여 해석해와 비교 검증하였다. 본 논문에서 제시된 탄성파동 모델링 기법은 정량적 비파괴 평가법을 확립하는데 다양하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
중추신경계손상으로 인하여 약화된 근육기능을 회복하기 위한 전기자극의 제어신호로 생체신호를 이용하고 있다. 생체신호중에서 마비된 근육에서 발생되는 자발적이면서 근수축을 하기에 부족한 자발근전도신호로 전기자극의 강도를 조절해야 하는 경우, 전기자극에 의해 발생되어 자발근전도신호에 섞이는 M-wave를 제거해야 한다. 본 연구에서는 M-wave를 제거하고 동시에 자발근전도신호의 크기를 보존하기 위한 최적필터를 설계하였고 최적필터의 계수는 입력 공분산 행렬의 최소고유치에 해당하는 고유벡터가 됨을 보였으며. inverse Power methd(IPM)을 사용하여 이를 적응적으로 구현하는 과정을 통해 기존의 예측오차필터 방법이 부최적 방법임을 보였다. 최적필터의 성능을 평가하기 위하여 모의데이터에 대한 false-positive rate를 측정하여 분석하였으며, 실험결과는 최적필터가 이전에 연구되었던 예측오차필터에 비해 효과적으로 M-wave를 제거할 수 있음을 보여준다.
Transient Stroage Model (TSM)은 하천을 본류대와 저장대로 나누어 각각에 대한 오염물의 혼합거동을 해석함으로써 복잡한 하천에 유입된 오염물질 혼합을 이해하는 데에 가장 많이 이용되는 모형 중 하나이다. TSM의 매개변수들은 역산모형을 통해 산정하게 되는데 이는 자연하천에서 추적자실험을 통해 계측된 농도곡선에 가장 잘 맞는 TSM 모의 농도곡선을 찾는 최적화 문제이다. 저장대모형의 매개변수 산정에 관한 선행 연구들에 의해 매개변수를 산정하는 최적화 문제의 비볼록(non-convex) 특성에서 오는 불확실성이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 청미천에서 수행된 추적자실험으로부터 취득된 농도곡선을 이용해 최상의 최적화 기법과 목적함수의 조합에 대해 분석하였다. 최적화 문제의 수렴성과 수렴 속도를 모두 만족하는 최적화 조건을 결정하기 위해 SCE-UA의 CCE와 SP-UCI의 MCCE와 같은 진화 알고리즘 기반의 전역 최적화 방법들과 오차 기반 목적함수들을 Shuffled Complex-Self Adaptive Hybrid EvoLution (SC-SAHEL)을 활용해 비교하였다. 전반적인 변수 산정 결과 여러 EA를 동시에 적용한 SC-SAHEL을 평균 제곱오차를 목적함수로 한 방법이 가장 빠르고 가장 안정적으로 최적해에 수렴하는 것으로 나타났다.
본 연구는 기계화 목재 생산 작업에 가장 많이 활용되는 크레인 작업의 효율성을 높이기 위하여 엔드이펙터를 직관적으로 수직 또는 수평 제어할 수 있는 크레인 팁 제어방법을 제안하고 제어성능을 확인하기 위해 수행되었다. 실험 변수에 따른 제어성능을 검증하고자 전동실린더를 이용하여 실험실 규모의 크레인을 제작하고, 크레인에 대한 순기구학/역기구학 분석을 통하여 현재 크레인 팁의 위치좌표와 각 목표점에서의 조인트 각도를 출력할 수 있도록 구성하였다. 경로점을 생성하여 제어하는 방법을 이용하였고, LBO(Lateral Boundary Offset)을 이용한 불감대 영역을 설정하도록 하였다. 뱅뱅제어(Bang-bang control)을 이용하여 적정 파라미터를 선정하였고, 경로점의 개수와 LBO 반경은 평균오차와 관계가 있었으며, 실린더의 속도는 소요시간과 관계가 있는 것으로 확인되었다. 경로점의 개수가 증가, LBO 반경이 감소함에 따라 평균오차는 감소하였고, 실린더의 속도가 감소함에 따라 소요시간은 감소하였다. 비례제어를 이용하여 실린더의 속도가 매 제어주기마다 변경될 때에는 소요시간은 큰 폭으로 감소하였지만 실제 제어의 형상은 큰 범위에서 오버슈트와 언더슈트를 반복하며 제어가 이루어졌다. 따라서, 추가적으로 각각의 실린더의 속도를 상대적으로 변경할 수 있는 속도 게인을 적용하여 비례제어를 수행하였고, 10 mm 이내의 범위에서 제어가 이루어짐에 따라 20 ms의 제어주기에서 속도 게인이 적용된 비례제어만을 이용하여 크레인 팁 제어가 가능한 것으로 검증되었다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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