섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.
Objective: The aim of this trial was to investigate the effect of supplementation and withdrawal of selenium-enriched kale sprouts (SeKS) on productivity and egg Se concentration of laying hens. Selenium from commercial Se-enriched yeast (SeY) was used as a comparative Se source. Methods: One-hundred and eighty 61-week-old laying hens were randomly divided into 5 treatment groups with 4 replicates (9 hens each) in a 2×2+1 Augmented Factorial Experiment in a completely randomized design. The experimental diets were basal diet, basal diet supplemented with 0.2 and 0.4 mg Se/kg from SeKS and SeY, respectively. The 8-week feeding trial was divided into 2 periods, namely the Se supplemental period (week 1 to 4) and the Se withdrawal period (week 5 to 8). Results: Productive performance, egg quality and egg Se concentration of laying hens were not affected by sources of Se (SeKS and SeY) during both, the Se supplemental and withdrawal periods. Egg production and egg Se concentration increased (p<0.05) with increasing levels of Se supplementation. The egg Se concentration increased and reached a peak 1 week after Se supplementation. However, concentration of Se in eggs of hens fed Se from both sources decreased rapidly from the second week of the Se withdrawal period to reach the same egg Se concentration of hens fed the basal diet by the fourth week of the Se withdrawal period. Conclusion: The efficacy of Se from SeKS on productivity and egg Se concentration in laying hens was comparable to commercial SeY. Thus, SeKS can provide an alternate organic Se source for production of Se-enriched eggs.
감마카메라의 공간분해능을 향상시키기 위해서는 콜리메이터의 구멍 크기를 작게 만들어야 하므로 민감도는 저하된다. 민감도를 향상시키기 위해서는 구멍 크기를 크게 해야 하므로 공간분해능은 저하된다. 즉, 공간분해능과 민감도는 서로 상반된 특성을 보인다. 본 연구에서는 공간분해능과 민감도를 모두 향상시키는 감마카메라를 설계하였다. 동일한 공간분해능을 보이는 감마카메라에서 보다 높은 민감도를 획득하기 위해 섬광체의 구조를 기존시스템과 다르게 설계하였다. 섬광 픽셀을 사용하고, 섬광 픽셀 사이에는 격벽을 위치시켜 입사한 감마선이 다른 섬광 픽셀로 투과되어 상호작용하는 것을 방지하였다. 설계한 감마카메라의 성능을 평가하기 위해 Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션을 수행하였다. 동일한 공간분해능을 획득하는 조건의 콜리메이터를 각각 사용하여 기존 감마카메라와 설계한 감마카메라의 민감도를 획득한 결과 각각 0.0026%, 0.0042%로 설계한 감마카메라의 민감도가 61.54% 향상된 결과를 나타내었다. 본 연구에서 설계한 감마카메라를 사용하면 우수한 공간분해능을 확보하면서 민감도를 기존 시스템보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 우리 대용량 데이터를 보다 효과적으로 전송할 수 있는 프로그램 구현 및 시스템 최적화에 대해 논의하고자 한다. 수백 ~ 수천 km 떨어진 전파망원경을 이용해 천체를 관측하는 VLBI에서 각 관측소는 수 TB에 달하는 대용량 데이터를 상관센터로 전송하여야 한다. 이에 따라 보다 효율적으로 데이터를 전송할 수 있도록 전세계적으로 초고속 네트워크를 활용한 e-VLBI 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구 추세에 따라 초고속 네트워크 상에서 Gbps 급의 VLBI 데이터를 효과적으로 전달할 수 있는 프로그램 설계 및 시스템 구축에 대해 기술하였다. 기존의 VTP(VLBI Transport Protocol) 기반 데이터 전송을 넘어 보다 신속한 데이터 전달이 가능하도록 전송 프로그램 설계에 있어 UDP를 적용하였다. 이를 위해 현재 사용되는 VTP 프로그램에 Tsunami UDP 알고리즘을 이식하여 데이터 전달에 있어 성능을 극대화하였고, 시스템 최적화를 통해 보다 신속하고 안정적으로 KVN 각 사이트 간 데이터 전송이 구현될 수 있도록 하였다.
Fish school monitoring technology is utilized for various purposes, such as boat fishing and resource surveys. With advancements in information and communication technology, this technology has expanded its application to remote areas. Its significance has grown in fishing sites, particularly for improving the efficiency and cost-effectiveness of set-net fishing. Set-net fishing gears are not limited to coastal areas, but are also installed in inland and remote sea regions. Consequently, fishermen require technology that allows them to quickly transmit information about approaching fish schools and enables them to perform long-term monitoring. The development of remote monitoring technology for set-net fish schools must consider crucial design factors such as communication range, transmission speed, power consumption of information modules, and operational expenses. In this study, we developed a low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA. The module was specifically designed to minimize power consumption, allowing for communication over long distances and extended operation times in set-net fishing applications. Furthermore, we developed a web server software application that enables remote access to fish schools and provides real-time weather information. The performance of the developed module was evaluated through set-net fishing site application and experiments with moving ships on the sea. The experimental results demonstrated that the remote monitoring system, consisting of the developed low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA and a fish finder, had an average power consumption of 4.6 W, a maximum communication range of 22.84 km, and a data transmission and reception rate of 98.79%. The maximum fish school information transmission and reception rate was 97.26%
본 논문은 인체 다리의 골절 회복 모니터링을 위한 쌍 T-형 결함이 있는 온 바디 마이크로스트립 패치 안테나의 설계 및 최적화 과정을 제시하였다. 이 안테나는 T-형 결함의 크기를 조절하여 향상된 반사손실 및 대역폭을 가지면서, 경박단소하도록 설계되었다. 적용된 다리 주변 구조는 5층 유전체 평면으로 구조화 하였으며, 각층의 복소유전상수는 4극 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였다. 골절이 없는 정상인 경우 온 바디 안테나의 반사손실은 4.0196GHz에서 -66.71dB이고, 갤러스 층의 길이 10.0mm, 폭 1.0mm, 높이 2.0mm 인 경우 반사손실 차 ΔS11 는 37.95dB이다. 반사손실 변화에 대한 갤러스 층 높이를 예측할 수 있도록 3차 다항식 모델을 제시하였으며, 이 다항식의 RSS = 1.4751, R2 = 0.9988246, P-value = 0.0001841로서 매우 높은 예측 적합성을 가진다.
본 연구의 목적은 플립러닝 기반 시뮬레이션 실습 교육이 간호대학생의 학습몰입, 학습자신감, 의사소통능력과 임상수행능력에 미치는 효과를 파악하고자 시도되었다. 본 연구는 단일군 사전-사후 실험연구이다. 자료수집은 4학년 간호대학생 65명이었다. 플립러닝 기반 시뮬레이션 실습교육은 2019년 3월 5일부터 4월 17일까지였다. 자료 분석은 SPSS WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 플립러닝 기반 시뮬레이션 실습교육 후 학습몰입(t=-7.548, p<.001), 학습자신감(t=-9.163, p<.001), 의사소통능력(t=-6.506, p<.001)과 임상수행능력(t=-6.733, p<.001)은 유의하게 증가하였다. 플립러닝 기반 시뮬레이션 실습 후 임상수행능력과 학습몰입(r=.627, p<.001), 학습자신감(r=.513, p<.001) 의사소통 능력(r=.328, p<.008)은 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 학습몰입과 습자신감(r=.528, p<.001), 의사소통능력과 학습몰입(r= 332, p<.007)도 양이 상관관계가 보였다. 따라서 간호대학생을 위한 플립러닝 기반 시뮬레이션 실습교육은 효과적인 간호교육 방법이다.
Considering the non-linear behavior of structure and soil when evaluating a nuclear power plant's seismic safety under a beyond-design basis earthquake is essential. In order to obtain the nonlinear response of a nuclear power plant structure, a time-domain SSI analysis method that considers the nonlinearity of soil and structure and the nonlinear Soil-Structure Interaction (SSI) effect is necessary. The Boundary Reaction Method (BRM) is a time-domain SSI analysis method. The BRM can be applied effectively with a Perfectly Matched Layer (PML), which is an effective energy absorbing boundary condition. The BRM has a characteristic that the magnitude of the response in far-field soil increases as the boundary interface of the effective seismic load moves outward. In addition, the PML has poor absorption performance of low-frequency waves. For this reason, the accuracy of the low-frequency response may be degraded when analyzing the combination of the BRM and the PML. In this study, the accuracy of the analysis response was improved by adjusting the PML input parameters to improve this problem. The accuracy of the response was evaluated by using the analysis response using KIESSI-3D, a frequency domain SSI analysis program, as a reference solution. As a result of the analysis applying the optimal PML parameter, the average error rate of the acceleration response spectrum for 9 degrees of freedom of the structure was 3.40%, which was highly similar to the reference result. In addition, time-domain nonlinear SSI analysis was performed with the soil's nonlinearity to show this study's applicability. As a result of nonlinear SSI analysis, plastic deformation was concentrated in the soil around the foundation. The analysis results found that the analysis method combining BRM and PML can be effectively applied to the seismic response analysis of nuclear power plant structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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