• Geomechanics and Engineering
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• 제29권5호
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• pp.487-496
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• 2022

Most of the pile's vertical static load tests in construction sites are the proof load tests, which is difficult to accurately estimate the ultimate bearing capacity and analyze the reliability of piles. Therefore, a reliability analysis method based on the proof load-settlement (Q-s) data is proposed in this study. In this proposed method, a simple ultimate limit state function based on the hyperbolic model is established, where the random variables of reliability analysis include the model factor of the ultimate bearing capacity and the fitting parameters of the hyperbolic model. The model factor M = R_uR / R_uP is calculated based on the available destructive Q-s data, where the real value of the ultimate bearing capacity (R_uR) is obtained by the complete destructive Q-s data; the predicted value of the ultimate bearing capacity (R_uP) is obtained by the proof Q-s data, a part of the available destructive Q-s data, that before the predetermined load determined by the pile test report. The results demonstrate that the proposed method can easy and effectively perform the reliability analysis based on the proof Q-s data.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제5권4호
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• pp.161-165
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• 2004

In order to get oxidizing power enough for growth of a superconductive thin film with oxide gas, concentrated ozone was used. As a method for concentrating ozone, a method for concentrating ozone by adsorbing ozone selectively into silica-gel beads is adopted, and this concentration is analyzed by the ultraviolet absorption method, the thermal decomposition method and the Q-mass analyzing method. Thermal decomposition method is most effective for measurement of a high concentration of ozone. Ozone as concentrated by the adsorption method got to have a concentration of 97 mol % at the maximum, and it was identified that the concentration of the ozone gas was stable for the time while a thin film was formed.

• 대한수학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.193-200
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• 2017

Given a pair p, q of relative prime positive integers, we have uniquely determined positive integers x, y, u and v such that vx-uy = 1, p = x + y and q = u + v. Using this property, we show that$${\sum\limits_{1{\leq}i{\leq}x,1{\leq}j{\leq}v}}\;{t^{(i-1)q+(j-1)p}\;-\;{\sum\limits_{1{\leq}k{\leq}y,1{\leq}l{\leq}u}}\;t^{1+(k-1)q+(l-1)p}$$ is the Alexander polynomial ${\Delta}_{p,q}(t)$ of a torus knot t(p, q). Hence the number $N_{p,q}$ of non-zero terms of ${\Delta}_{p,q}(t)$ is equal to vx + uy = 2vx - 1. Owing to well known results in knot Floer homology theory, our expanding formula of the Alexander polynomial of a torus knot provides a method of algorithmically determining the total rank of its knot Floer homology or equivalently the complexity of its (1,1)-diagram. In particular we prove (see Corollary 2.8); Let q be a positive integer> 1 and let k be a positive integer. Then we have $$\begin{array}{rccl}(1)&N_{kq}+1,q&=&2k(q-1)+1\\(2)&N_{kq}+q-1,q&=&2(k+1)(q-1)-1\\(3)&N_{kq}+2,q&=&{\frac{1}{2}}k(q^2-1)+q\\(4)&N_{kq}+q-2,q&=&{\frac{1}{2}}(k+1)(q^2-1)-q\end{array}$$ where we further assume q is odd in formula (3) and (4). Consequently we confirm that the complexities of (1,1)-diagrams of torus knots of type t(kq + 2, q) and t(kq + q - 2, q) in [5] agree with $N_{kq+2,q}$ and $N_{kq+q-2,q}$ respectively.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.143-149
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• 2019

방사선사의 이미지는 방사선과 대학생의 전문직관 확립과 방사선사직의 수행에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 방사선과 대학생을 대상으로 방사선사의 이미지에 대한 유형을 파악하기 위해 Q방법론을 이용하였다. Q 모집단은 W대학교, D대학교 방사선과 학생 110명으로 이들로부터 총 110개의 Q 표본인 방사선사의 이미지에 대한 진술문을 수집하였다. 선택된 진술문은 전문가의 검토와 수정절차를 거쳐 최종적으로 33개의 Q표본을 선정하였다. 33개의 Q 표본을 바탕으로 방사선과 대학생 30명이 9점 척도로 등급을 매겼다. 자료분석은 PQ method Program을 이용하였다. 연구결과 방사선사의 이미지에 대한 인식 유형으로 '전문기술형', '환자안전형'의 두 가지 유형으로 도출되었다. 본 연구는 방사선과 대학생이 인식하고 있는 방사선사의 이미지 유형을 이해하고, 앞으로 방사선사의 교육과정과 방사선사의 정책방안에 기초자료로 활용될 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-41
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• 2018

강화학습기반 Q-learning 알고리즘은 이산적인 상태와 액션의 조합을 사용하여, 한 번에 하나의 행위에 대한 목표를 학습하는데 유용하다. 여러 액션을 학습하기 위해서는 행위 기반 아키텍처를 적용하고 적절한 행위 조절 방법을 사용하면 로봇으로 하여금 빠르고 신뢰성 있는 액션을 가능하게 할 수 있다. Q-learning은 인기 있는 강화학습 방법으로 단순하고, 수렴성이 있고 사전 훈련 환경에 영향을 덜 받는 특성(off-policy)으로 인해 로봇 학습에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 램프 로봇에 적용하여 복수 행위(사람인식, 책상의 물체 인식)를 학습시키는데 사용하였다. Q-learning의 학습속도(learning rate)는 복수 행위 학습 단계의 로봇 성능에 영향을 줄 수 있으므로 학습속도 변경을 통해 최적의 복수 행위 학습 모델을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.167-176
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• 2019

본 연구는 간호사와 간호대학생을 대상으로 간호사의 이미지에 대한 유형을 파악하기 위해 수행되었으며 Q방법론이 이용되었다. H시에 임상경력이 1년 이상 된 현직 간호사 135명, H대학교 간호학과 전체 학년 250명이 제시한 총 385개의 진술문으로 구성된 Q 모집단에서 40개의 Q 표본을 추출하였다. Q 표본의 분류는 현직 간호사 10명과 간호대학생 40명이 수행하였으며 PQ method Program을 이용하여 자료 분석을 하였다. 연구결과 간호사 이미지에 대한 인식 유형은 '교과서형', '현실형', '과도기형'으로 도출되었다. 본 연구결과는 현직 간호사와 간호대학생이 융합한 간호사 이미지 유형의 차이를 분석한 것에 의의가 있다. 간호사 이미지의 향상을 위해서 체계적인 교육과정 개발 뿐 만 아니라 의료 현장을 반영한 적극적인 보건의료정책 방안 마련을 제언한다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권4호
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• pp.493-504
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• 2007

This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.127-133
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• 2014

PET/CT에서 환자피폭 문제로 인해 저 선량의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용되던 CT 데이터를 이용한 감쇠보정법인 CTAC와 새롭게 적용된 Q.AC를 환자실험과 팬텀 실험을 통해 저 선량으로 촬영 시 PET 영상에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 실험장비는 GE사의 PET/CT Discovery 710 (GE Healthcare, USA)를 사용하였으며 팬텀실험으로 감쇠보정의 정량적 평가를 위한 NEMA IEC body phantom과 균일성 평가를 위한 Uniform NU2-94 phantom을 사용하였다. 각각의 팬텀 내부에 동위원소 18-F FDG를 70.78 MBq, 22.2 MBq 주입하고 CT조건은 저 선량조건으로 80 kVp, 10 mA로부터 일반선량 조건으로 140 kVp, 120 mA 조건까지 스캔 후 CTAC와 Q.AC 두 감쇠보정법을 적용하여 재구성하였다. PET 영상에서 일반선량 조건을 기준값으로 정하고 horizomtal profile과 vertical profile을 통해 정량평가를 시행하고 기준값과의 상대적 오차를 평가하였다. 또한 환자실험으로 정상체중 환자와 과체중 환자를 구분하여 저 선량과 일반선량으로 비교 촬영한 뒤 CTAC와 Q.AC로 재구성된 PET영상에서 주요장기별 SUV에 대한 상대적 오차와 신호 대 잡음비를 비교분석하였다. 팬텀실험 결과 저선량 조건에서 CTAC와 Q.AC로 각각 재구성한 PET 영상의 profile과 상대적 오차에서 CTAC보다 Q.AC가 기준값과의 오차가 적은 그래프를 얻었다. 환자실험의 경우 일반선량 조건에서는 정상체중 환자와 과체중 환자 모두 감쇠보정법에 따른 상대적 오차값의 변화가 적었으나 저 선량 조건에서는 정상체중 환자보다 과체중 환자에서 감쇠보정법의 변경에 의한 상대적 오차의 감소폭이 커짐으로 기준값과 차이가 감소하였다. 기존의 감쇠보정법인 CTAC는 80 kVp, 10 mA의 저선량 CT를 사용하는데 있어 PET 영상의 선속경화현상이 발생한다. 이로 인해 CTAC를 이용하여 재구성된 PET 데이터는 정량화하는데 문제가 될 수 있음을 확인했다. 반면에 새로운 알고리즘이 적용된 Q.AC는 과체중 환자의 경우 80 kVp, 10 mA 정도까지는 140 kVp, 120 mA 조건으로 촬영하여 재구성한 PET 데이터 결과와 차이가 적음을 확인할 수 있었다. Q.AC를 이용한 경우 기존보다 저 선량의 CT를 이용해 PET의 재구성에 이용할 수 있으므로 환자의 피폭을 줄이는 데 큰 역할을 할 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권10호
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• pp.2376-2394
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• 2013

In order to ensure both of the whole system capacity and users QoS requirements in heterogeneous wireless networks, admission control mechanism should be well designed. In this paper, Multi-agent Q-learning based Admission Control Mechanism (MQACM) is proposed to handle new and handoff call access problems appropriately. MQACM obtains the optimal decision policy by using an improved form of single-agent Q-learning method, Multi-agent Q-learning (MQ) method. MQ method is creatively introduced to solve the admission control problem in heterogeneous wireless networks in this paper. In addition, different priorities are allocated to multiple services aiming to make MQACM perform even well in congested network scenarios. It can be observed from both analysis and simulation results that our proposed method not only outperforms existing schemes with enhanced call blocking probability and handoff dropping probability performance, but also has better network universality and stability than other schemes.

• 한국산림과학회지
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• 제83권2호
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• pp.155-163
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• 1994

본 연구(硏究)는 임분(林分)의 구조분석(構造分析) 결과(結果) 택벌림(擇伐林)으로의 유도(誘導) 가능성(可能性)을 시사(示唆)하고 있는 천연(天然) 혼효임분(混淆林分)에 대하여 이상적(理想的)인 택벌림(擇伐林) 균형상태(均衡狀態)의 직경분포(直徑分布)를 예측(豫測)하기 위하여 Q 이론(理論)을 적용(適用)한 천연임분(天然林分)의 직경분포(直徑分布)와 감소계수(減少係數) Q을 추정(推定)하는 방법(方法)을 논(論)하였다. 또한 현재(現在)의 임분(林分)을 구조조정(構造調整)에 의하여 이상적(理想的)인 택벌림(擇伐林)의 구조(構造)로 이끌어 나가는데 필요(必要)한 무육방법(撫育方法)에 대하여 고찰(考察)하였다.