Space is integrated or segment with organic formation by circulation path. It estimates important problem to grasp as factor that promote movement of visitor and space organization without grasping circulation as connection relation about simple space function from these viewpoint, is a thing which this study does not cause confusion to visitor's circulation path through data that analyze form of space connection and visitor's circulation path as quantitative in museum space and layout form that access by easy each unit exhibition grasps what it is. This study does factor grasping for guideline and inspection circulation path of layout by purpose in exhibition space on the basis of analytical result that grasps connection form between exhibition area that grasp laying stress on visitor's movement and appears in space through follow-up survey for circulation path of museum exhibition area. Space connection form that is expose by sequence of investigation and analysis(II) estimates on constituent affecting to visitor's circulation, and these do not speak for all space connection forms at the museum, but may systematize typology about connection form of unit spaces to utilize by indicator pointer of space planning if continue study to various spatial sphere more than hereafter. Unit exhibition area, divide connection form of space by grid and tree and laying stress on this quantitative data by spectator follow-up survey comparison and Estimate that space connection form provides partial basis of judgement for supposition that can promote direction and circulation path about visitor's movement if summarize result of investigation and analysis (III).
본 논문에서는 계통연계를 위한 연료전지 발전시스템에서 부하 급증시 연료전지의 느린 응답특성 보상용 슈퍼커패시터 에너지 저장시스템에 대해 다루고자 한다. 이러한 경우 슈퍼커패시터의 충 방전을 위해서 양방향 DC/DC 컨버터가 사용되는데 기존의 컨버터는 넓은 영역에서 소프트 스위칭을 가능하게 하고 스위칭 시 순시 과전압을 감쇠시키기 위하여 클램핑 회로를 부가하는 등의 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 부가회로 없이 스위칭 패턴을 충전 및 방전 특성에 적합하게 함으로써 하드웨어 구성을 최소화 하였으며, 아울러 전 동작영역에서 영전압 또는 영전류 스위칭이 가능하도록 하여 효율이 극대화 되도록 하였다. 1 kW급 충 방전 시스템을 구현하여시뮬레이션과 실험을 통하여 제안한 방식의 타당성을 검증하였다.
최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.
Objective: To define an appropriate vitrification condition of preantral follicle that yields high survival and to evaluate growth and ovulation rate of mouse follicles during in vitro culture after vitrification. Methods: Preantral follicles were isolated mechanically from mouse ovaries that were surgically recovered from mice aged 14 days. Retrieved preantral follicles were placed in EG (Ethylene Glycol) for 2, 5, 10 minutes and transferred to EFS-40 (40% EG, 18% Ficoll-70, 0.5 M sucrose) for 0.5, 1, 2 minutes. And then, preantral follicles were placed onto an EM grid and submerged immediately in liquid nitrogen. Thawing was carried out at room temperature. After defining the most appropriate vitrification condition that yields high survival, in vitro growth and ovulation rate of follicles were evaluated. Results: Appropriate vitrification condition that yield high survival rate ($83.2{\pm}2.1%$) of preantral follicle was EG for 5 minutes and EFS-40 for 0.5 minutes. In vitro survival rate of the vitrified preantral follicles were $85.5{\pm}0.5%$, $67.9{\pm}0.8%$ and $40.2{\pm}0.5%$ on day 2, 6 and 10. And in vitro growth of the vitrified preantral follicles were $107.1{\pm}16.1{\mu}m$, $117.1{\pm}18.4{\mu}m$, $178.4{\pm}45.6{\mu}m$ and $325.4{\pm}54.4{\mu}m$ on day 0, 2, 6 and 10. Although in vitro survival rate and growth of vitrified preantral follicles were lower than that of non-vitrified preantral follicles, the patterns of survival and growth were similar in vitrified and non-vitrified preantral follicles. The ovulation rate of antral follicles that was grown from vitrified preantral follicles was $32.6{\pm}1.2%$. Conclusion: Vitrified preantral follicles could be grown to antral sizes, and mature oocytes that can be used for IVF-ET programs were produced successfully. These data suggest that cryopreservation of preantral follicle by vitrification can be used for the preservation of the fertility.
정확한 전동킥보드 중장기수요예측은 지역별 수요공급 불균형 문제해결 및 MaaS 등 연계교통체계 마련을 위해 필요하다. 공유 전동킥보드의 지역별 발생-유입량을 예측하는 연구는 많지만, 공유 전동킥보드의 존간 통행분포를 예측하는 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 공유 전동킥보드의 통행분포모형 추정을 위한 적정 존단위를 선정하고자 하였다. 분석 대상 존단위는 250m, 500m, 750m, 1,000m 정사각형 그리드로 설정하였다. 공유 전동킥보드 이용 이력 데이터는 각 공간 단위별 통행거리, 통행시간 계산 및 중력모형 도출을 위해 활용되었다. 평균제곱오차는 각 중력모형의 적정성을 검증하는데 활용되었다. 분석 결과, 250m 그리드가 실제 공유킥보드 통행분포를 가장 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
Ittaka Aldini;Adhistya E. Permanasari;Risanuri Hidayat;Andri Ramdhan
Ocean Systems Engineering
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제14권1호
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pp.85-99
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2024
Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.
New motor development requires high-speed load testing using dynamo equipment to calculate the efficiency of the motor. Abnormal noise and vibration may occur in the test equipment rotating at high speed due to misalignment of the connecting shaft or looseness of the fixation, which may lead to safety accidents. In this study, three single-axis vibration sensors for X, Y, and Z axes were attached on the surface of the test motor to measure the vibration value of vibration. Analog data collected from these sensors was used in classification models for anomaly detection. Since the classification accuracy was around only 93%, commonly used hyperparameter optimization techniques such as Grid search, Random search, and Bayesian Optimization were applied to increase accuracy. In addition, Response Surface Method based on Design of Experiment was also used for hyperparameter optimization. However, it was found that there were limits to improving accuracy with these methods. The reason is that the sampling data from an analog signal does not reflect the patterns hidden in the signal. Therefore, in order to find pattern information of the sampling data, we obtained descriptive statistics such as mean, variance, skewness, kurtosis, and percentiles of the analog data, and applied them to the classification models. Classification models using descriptive statistics showed excellent performance improvement. The developed model can be used as a monitoring system that detects abnormal conditions of the motor test.
장래(將來) 삼임자원(森林資源)의 지속가능(持續可能)한 이용(利用)과 지구(地球) 환경보전(環境保全)을 위한 기초(基礎) 정보(情報)를 제공(提供)하기 위해, 대기중(大氣中)의 이산화탄소 농도(濃度)의 배증(倍增)($2{\times}CO_2$)에 따른 기후변화(氣候變化)가 잠재삼림면적(潛在森林面積)에 미치는 영향(影響)을 K${\ddot{o}}$ppen의 기후(氣候)/식생구분법(植生區分法)에 근거(根據)한 식생도제작(植生圖製作) 시스템에 의해 추정(推定)했다. 식생도제작 시스템은 점(点)들의 기상자료(氣象資料)를 각각(各各)의 격자점(格子点)에 구면보간(球面補間)하며, 보간된 기상자료를 정(定)해진 식생구분법에 따라 식생형으로 변환(變換)하고, 지구(地球) 전체(全體) 및 대륙별(大陸別)의 식생도와 식생면적을 산출(産出)한다. 기상자료로서는 약 2,000지점(地點)의 측후소(測候所)로부터 관측(觀測)된 AD 1958년까지의 측정치(測定値)인 현재의 기후(氣候)와, 일본기상청(日本氣象廳)의 예측치(豫測値)인 $CO_2$배증시(培增時)의 기후를 사용하였다. 기후변화에 의해 세계의 잠재 식생대는 주로 적도지역에서 극방향으로 이동될 것이며, 잠재식생면적의 변화(變化)는 지구(地球) 육상면적(陸上面積)(150.4 억(憶)ha)의 약(約) 1/3에 해당(該當)하는 49.0억(憶)ha에 이를 것으로 예상된다. 현재의 기후와 예상(豫想)되는 기후에 대응(對應)하는 지구 전체의 식생분포형태(植生分布形態) 간(間)의 일치정도(一致程度)를 Kappa통계(統計) 분석(分析)한 결과(結果)그 값은 Good(0.63)으로 나타났으며, 기후변화에 크게 영향을 받지 않은 지역은 사막과 빙설지대로 나타난다. 세계의 잠재산림면적은 $2{\times}CO_2$ 기후하(氣候下)에서 총 68.2억ha로 추정된다. 기후변화에 의한 대륙별 잠재삼림면적에 있어서, 유럽은 거의 변화가 없을 것으로 사료되나, 북미와 아시아 대륙은 기후변화와 함께 잠재삼림면적이 증가할 것이며, 남미, 아프리카, 오세아니아에서는 잠재삼림면적이 크게 감소할 것으로 추정된다. 특히, 오세아니아에서는 기후변화에 의한 사막화 현상이 가속화될 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 PEKK(Polyetherketoneketone)와 치과용 복합수지인 Sinfony(3M ESPE, Seefeld, Germany)사이의 결합강도를 알아보고자 하는 것으로 대표적인 표면처리방식 세가지를 제시하여 두 재료간 결합강도에 영향을 미치는지에 대하여 평가하고자 하였다. 총 30개의 PEKK ($Pekkton^{(R)}$ Ivory, $Cendres+M{\acute{e}}taux$, Bienne, Switzerland)시편을 준비한 후 아크릴릭 레진에 포매한 후 표면 연마(P 1200 grid)하고 각 그룹을 10개의 시편으로 나누어 Air abrasion을 실시한 군(PN), Air abrasion을 실시한 후 Single Bond Universal(3M ESPE)을 적용한 군(PB), Air abrasion을 실시한 후 OPAQUE(3M ESPE)를 적용한 군(PO)의 표면처리 방식에 의해 3그룹으로 분류하였다(n=10). 이후 Sinfony(3M ESPE, Seefeld, Germany)를 이용하여 Veneering을 실시하였다. 완성된 모든 시편은 24시간동안 $37^{\circ}C$의 수조에 휴지시켰다. 각 그룹의 전단결합강도를 측정하고 파절양상을 분류하였다. 집단에 따른 전단결합강도 차이를 살펴보기 위하여 일원배치분산분석(one-way ANOVA)을 실시하였으며(p<.05), 사후분석으로는 Scheffe test를 실시하여 검증하였다(p<.05). 통계처리는 SPSSWIN 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 일원배치분산분석(one-way ANOVA)을 실시한 결과, PB그룹의 평균값은 $27.67{\pm}4,18MPa$로 가장 높은 결합강도를 나타냈으며, PN과 PO는 각각 $20.43{\pm}1.70$과 $19.8{\pm}4.77MPa$로 상대적으로 낮은 결합강도를 보였고(F=18.4, P<.001), 사후검증(scheffe test)을 살펴본 결과 PB>PO, PB>PN으로 유의한 차이를 보였다(p<.001). 본 연구를 통해 PEKK와 복합수지 사이의 결합력을 증진시키기 위하여 Air abrasion 실시 후 Single Bond Universal(3M ESPE)을 이용하여 표면처리할 것을 권장할 수 있으며 타 연구와 비교하여 볼 때 Air abrasion의 적용 시간의 증가가 전단결합강도의 증가에 영향을 미치는 것으로 유추되므로 추가적인 연구의 진행이 필요할 것으로 사료된다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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