자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.
목적: 정상인 뇌에서 측정한 신호대잡음비율, 주사 시간, 그리고 대사물질의 상대 비율을 이용하여 서로 다른 1.5T 자기공명영상기기에서의 수소자기공명분광법의 유용성과 차이점을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 총 10명의 정상인 (20-45세)에서 PROBE (PROton Brain Exam) 라는 자동화된 방법을 이용하여 수소 자기공명분광술을 시행하였다. 수소 자기공명분광술은 1 channel 코일의 기존의 자기공명영상기기(Signa Horizon)와 1 channel 및8 channel 코일을 이용한 다른 자기공명영상기기(Echospeed plus with EXCITE)에서 3번씩 시행하였다. 각각 방법에서 팬톰과 생체에서의 스펙트럼의 신호 대 잡음비와 주사 시간을 측정하였다. 모든 정상인에서 뇌의 2 부분, 즉 기저핵과 심부백질 부위를 위의 방법으로 각각 검사하였고 각 부위에서 대사물질의 상대적인 비율의 차이(NAA/Cr, Cho/Cr, mI/Cr)를 측정하였다. 모든 스펙트럼에서 STEAM(Stimulated Echo Acquisition Method) 방법을 이용하여 다음과 같은 조절치로 검사하였다: TR=3.0/2.0 sec, TE=30 msec, TM=13.7 msec, SW=2500 Hz, SI=2048 pts, AVG=64/128, NEX=2/8 (Signa/Echospeed). 결과 : 신호대잡음비율은 Echo speed 기계에서 약 $30\%$이상 더 높았고 주사 시간은 거의 같았다. 각각의 방법에서 모두에서 믿을만한 스펙트럼을 얻었고 정상 뇌의 2부분에서 얻은 스펙트럼 모양과 대사물질의 상대적인 비율의 차이는 서로 의미있는 차이를 보이지 않았다 (p>0.05). 결론: 새로운 자기공명영상기기와 코일을 이용한 수소자기공명분광소견은 매우 믿을만 하였고 높은 신뢰성과 재현도를 보였으며 기존의 자기공명영상기기의 수소자기공명분광소견과 의미있는 차이는 없었다.C의 높은 T2 자기이완율은 T2 강조영상에서의 정상 간실질의 신호강도를 감소시켜 간실질과 VX2 암종의 구분을 쉽게 하였다. MnPC 주입시 T1 강조영상에서는 간세포 특이성 조영제의 주입시보다 종양의 경계가 명확하였고, 조영증강은 주입후 최소한시간 이상 높게 유지되었다. 결론 : MnPC가 간세포로 흡수되어 담관으로 배설된다는 사실은 Mn-DPDP와 유사한 특성이며 이는 MnPC가 새로운 간특이성 조영제임을 확인시켜 준다. 또한 MnPC의 R2값이 기존의 조영제에 비해 매우 크다는 사실은 T1 조영제로서 뿐만 아니라 T2 조영제로서의 사용 가능성을 보여준다. 이러한 사실들을 좀더 정확하게 뒷받침하기 위해서는 임상적으로 사용되기 이전에 생체 내 그리고 시험관내 연구가 더 필요하며 다른 동물모델에서의 추가적인 연구가 요구된다.유발 가능자를 1차 적으로 선별 할 수 있는 지표 개발 가능성을 제시하였다고 사료된다.대상자 선정이 어려워서 자원자를 대상으로 연구가 행해졌다. 둘째. 적은 수의 연구 대상자를 대상으로 연구가 행해졌다. 셋째. 연구기간이 짧았던 까닭에 좀더 상세한 사례 연구가 이루어질 수 없었다 좀 더 신뢰할 수 있는 표본 추출 방법을 통하여 선정된, 많은 연구 대상자를 가지고, 심도 있는 연구가 추후 반복적으로 이루어져야 할 것이다.더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한 단순한 수단에서 벗어나 동기와 동반자에 따라 달라지는 행동 패턴을 나타내고 있으며, 연령과 목적에 따라 세분화되는 분명한 선호도를 나타낸다. 지난 10여 년간 외국으로부터 수입된 다양한 음식과 레스토랑 업태 등은 우리나라의 외식문화 발전과 소비자들의 외식 선택
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
서비스 지향 아키텍처에서 서비스 제공자는 재사용 가능한 서비스를 개발하고 저장소에 배포하며, 서비스 사용자는 인터페이스를 통하여 블랙박스 컴포넌트 형태의 서비스를 사용한다. 저장소에 배포된 서비스는 시간이 지남에 따라 변경/진화될 가능성이 높고, 다양한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 구현되는 이질성(Heterogeneity)을 가진다. 이런 이유로, 서비스 사용자는 서비스 내부 구조를 알기 힘들기 때문에, 서비스가 기능을 수행하는 도중 문제점이 발생하면 문제점을 식별하여 해결하는 등의 서비스 결함을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다. 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing, AC)은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로의 결함을 관리하도록 설계하는 방식이다. AC는 시스템을 자율적으로 결함을 관리할 수 있는 주요 원칙들을 제안하고 있으므로, 서비스 결함 관리에 관한 기술적 이슈들은 AC의 기법들을 사용하여 해결될 수 있다. 본 논문에서는 SOA 환경에서 자율적으로 서비스의 결함을 관리하기 위한 이론적 모델인 Symptom-Cause-Actuator(SCA) 모델을 제시한다. SCA 모델은 의사가 환자를 치료하는 과정으로부터 유도된다. 먼저, 다섯 단계로 구성된 SCA 컴퓨팅 모델을 정의하고 SCA의 메타모델을 제안한다. 또한, SCA 모델의 저장소 역할을 하는 SCA 프로파일을 정의하고, SCA 프로파일에 저장되는 symptom, cause, actuator의 인스턴스와 이들 간의 의존 관계를 기계가 인식할 수 있는 형식으로 표현한다. 그리고, 서비스의 결함을 자율적으로 관리하는 컴퓨팅 모델의 다섯 단계를 수행하는데 필요한 알고리즘을 상세하게 기술한다. 마지막으로, SCA 모델의 실행 가능성을 보여주기 위하여, SCA 프로파일과 알고리즘을 구현한 프로토타입을 '비행기 예약 시스템'에 적용하는 사례 연구를 수행한다.
시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.
Purpose: The purpose of this study is to compare the effect of two fiber post systems and one metal cast post system on the fracture strength and fracture pattern of crowned, endodontically treated teeth with 2 mm-height of the reamining tooth structure. Materials and methods: A total of 36 recently extracted sound human mandibular premolars were selected Each tooth structure of the crown portion except 2mm-height of the one above the cementoenamel junction was removed. After being endodontically treated, they were randomly distributed into 3 groups: group 1, restored with quarts fiber post(D.T. Light-Post), group 2, with glass fiber post(FRC Postec), and group 3, metal cast post and core. All teeth were fully covered with nonprecious metal crowns. Each specimen was embedded in an acrylic resin block and then secured in a universal load-testing machine. A compressive load was applied at a 130 degree angle to the long axis of the tooth until fractured, at a crosshead speed 20mm/min. The highest fracture loads were measured and recorded as the fracture strength of each specimen. Fracture areas were measured on the mid-buccal and mid-lingual point from the crown margins. One-way analysis of variance and Turkey test were used to determine the statistic significance of the different fracture loads and areas among the groups (p<0.05). Results: The mean fracture loads were $1391{\pm}$425N(group 1), $1458{\pm}476N$(group 2) and $1301{\pm}319N$(group 3). The fracture loads among the three groups had no statistically signifiant difference (p>.05). The mean fracture area of the fiber post was closer to the crown margin than that of the metal cast post and core(p<.05). The metal cast post showed unrestorable and catastrophic fracture patterns. Conclusion: Within the limitations of this study, fracture loads with any statistically significant difference were not recorded for endodontically treated teeth restored with two fiber posts and the metal cast post. But teeth restored with the fiber posts typically showed the fracture pattern close to the crown margin, which was almost restorable.
본 연구의 목적은 국내 및 해외 공히 국가 차원에서 중요한 혁신 의제로 추진하고 있는 제 4차 산업혁명, 인더스트리 4.0, 스마트 제조 등에서 중요한 위치를 차지하고 있는 사이버 물리 시스템(Cyber Physical System: CPS) 분야의 연구 동향을 분석하고, 향후 연구 방향을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 (1) 인더스트리4.0과 스마트 제조의 개념, CPS의 기본 개념과 역할 등을 정리하고, (2) 이 분야의 문헌을 분석하여 향후 연구 방향을 제시할 수 있는 분석 기준들을 설정하고, (3) 제조 CPS 관련 주요 연구 결과를 분석하고 향후 연구 방향을 제시한다. '구글 학술검색'을 통해서 식별된 2013년부터 2017년까지 발간된 제조 CPS에 대한 74 개의 해외문헌과 8개의 국내 문헌을 분석한 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 기존에 제시된 다양한 관점의 방법론과 프레임워크를 바탕으로 제조 CPS분야에 대한 공통의 방법론과 프레임워크를 제시하는 연구가 필요하다. (2) 제조 CPS 분야의 성숙도를 높이기 위해서는 기존의 시스템을 포함하여 CPS 시스템을 실제로 구현하고 운영하는데 관한 연구가 필요하다. (3) 제조 CPS 시스템을 진단하고 개선 방향을 제시할 수 있는 진단 방법론에 관한 연구가 필요하다. (4) 세부 모델 및 툴 측면에서는 CPS의 특성을 감안한 SCM 및 생산계획 모델과 인간 기계 협업에 관한 연구에 대한 강화가 필요하다.
원자력 분야에서 안전관련(safety-related) 소프트웨어의 활용이 점차 확대됨에 따라서, 그에 상응하는 소프트웨어 안전과 신뢰도 향상을 위한 방안 연구가 지난 10여년 전부터 활발히 진행되고 있다. 원전 계측제어시스템(MMIS)은 원자력 발전소의 두뇌와 신경망에 해당하는 기능을 수행하고 있고 첨단 디지털 장비들로 구성된다. 따라서 원전 계측제어시스템의 소프트웨어 오류는 원자력 발전소 운전에 지장을 초래할 수 있고, 오동작으로 인한 발전소 정지로 경제적 손실을 초래할 수 있다. 소프트웨어 확인 및 검증(verification and validation, V&V)은 소프트웨어 품질을 향상시킬 수 있는 소프트웨어 공학의 분야로 알려져 있고, 원자력 산업계에서는 소프트웨어 생명주기에 따른 철저한 V&V 활동을 이행하고 준수할 것을 법규로 규정하고 있다. V&V 활동은 소프트웨어 전 생명주기에 따라 분석과 시험 활동들의 조합으로 다른 품질관련 공학 업무를 보완하는 역할을 한다. 본 논문에서는 명세 평가, 요건 추적, 소스코드 리뷰, 및 소프트웨어 시험을 통한 최적화된 안전관련 소프트웨어 V&V 방법론에 기반한 소프트웨어 품질 향상 방안과 단계별로 적합한 도구를 활용하여 효율성을 확보할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 신한울 1,2호기 원자력발전소 MMIS 시스템에 적용되어 입증되었다.
정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업으로서, 이질적인 여러 정보소스로부터 균일화된 정보추출을 수행하기 위해서는 각 정보소스에 맞는 정보추출 규칙을 생성해야 한다. 기존 정보추출 규칙의 생성 방법에는 전문가에 의한 수동 생성 방법과 에이전트 프로그램에 의한 자동 생성 방법이 있는데, 수동 생성은 규칙의 정확성은 보장되나 확장성과 효율성에 문제가 있고, 자동 생성은 확장성은 있으나 규칙 생성 자체의 어려움과 생성된 규칙의 신뢰성이 문제점으로 대두된다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법의 문제점을 보완하여 추출 규칙의 정확성과 확장성을 동시에 제공하기 위해 지도 학습(supervised teaming)을 적용한 정보추출 규칙 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 사용자 인터페이스 에이전트를 사용하여 정보추출 규칙 생성을 위한 단서 정보를 사용자로부터 받고 이 정보를 바탕으로 에이전트가 XML로 표현된 규칙을 생성하는 것이다. 결과적으로 정보추출 규칙의 수동 생성과 자동 생성을 혼합한 형태가 된다. 사용자 인터페이스 에이전트는 규칙의 생성 뿐 아니라 기존의 규칙을 수정하거나 확장하는데도 이용된다. 구인 광고와 논문모집 공고와 관련된 정보소스에 대해 이 방법을 테스트한 결과 다른 기법에서 추출하지 못했던 정보를 추출할 수 있었고, 성능 면에서도 80% 이상의 정확도와 재현 율을 보였다. 본 시스템은 추후 정보 중재자 에이전트와 같은 응용 분야에 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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