충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.
저심도 터널에서는 온도차에 의한 부력을 이용한 자연배기시스템이 많이 사용되고 있지만 이는 연기배출을 인위적으로 조절할 수 없다. 그러므로 자연배기시스템에서는 수직환기구에서 연기 배출량이 설계된 연기 배출량보다 적어지는 Plug-holing 현상을 고려한 설계가 필수적이다. Plug-holing 현상은 터널과 수직환기구의 형상 위치, 화원의 위치와 발열량 등에 영향을 받는다. 본 연구에서는 터널과 자연 환기구의 단면적 비와 화원의 열방출률이 자연배기시스템에서 발생하는 Plug-holing 현상에 미치는 영향에 대하여 실험적으로 분석하였다. 1/20 크기로 축소시킨 실험모델에서 터널과 수직환기구의 종횡비는 고정시키고 터널과 수직환기구의 단면적 비를 달리하여 Plug-holing 현상에 미치는 영향을 확인하였다. 화원의 열방출율은 0.55 kW, 0.98 kW, 1.67 kW로 고정시켰다. 실험결과, 연기 경계층온도와 수직환기구 내의 온도와의 비교를 통한 Plug-holing 발생을 판단하였고, 터널과 수직환기구의 단면적 비가 증가함에 따라서 수직환기구 하부의 유동과 온도분포 특성이 변함을 확인하였다. 터널 화재 시 Plug-holing 현상은 터널과 수직환기구의 단면적 비에 영향을 받으며 단면적 비가 클수록 Plug-holing 발생 가능성이 증가하였다.
부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 15 MV를 이용한 전립샘암의 세기조절방사선치료 시 빔의 개수에 따른 광중성자선량의 부작용 발생률을 분석하고자 한다. 전립샘암 세기조절방사선치료의 방사선치료계획설계는 1회 처방선량 220 cGy, 전체 치료 횟수는 33회로 총 7260 cGy로 수립하였다. 실험에 사용된 선형가속기는 Varian의 True Beam STx(Varian, USA)이며, 계획용 표적체적(Planning target volume; PTV)에 15 MV로 광중성자 선량이 발생되도록 하였다. 치료계획의 설계는 Eclipse System (Varian Ver 10.0, USA)을 사용하여 세기조절방사선치료 5, 7, 9 portals로 하였다. 광중성자 선량 측정을 위해 광자극발광선량계 (Optically stimulated luminescence albedo neutron dosimeter, Landauer Inc., USA)를 사용하였다. 세기조절방사선치료 5 portals 시 1,000명당 1.7명, 7 portals 시 1,000명당 1.8명, 9 portals 시 1,000명당 2.0명이 광중성자 선량으로 인하여, 갑상샘에 부작용을 나타낼 확률임을 산출하였다. 본 연구는 세기조절방사선치료 시 2차 피폭선량의 위험성을 연구하여, 향후 방사선의 확률적 영향과 관련된 의미 있는 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서 전립샘암의 방사선치료기법 중 세기조절 방사선 치료 시 정상장기인 복부의 광중성자 피폭으로 인하여 2차 암이 발생할 확률을 분석하고자 한다. 전립샘암 방사선 치료계획의 설계는 일일 처방선량 220 cGy, 총 치료 횟수는 35회로 7700 cGy로 수립하였다. 실험장비는 Varian 사의 True Beam STx(Varian, USA) 선형가속기이다. 실험에 사용한 에너지는 15 MV로 치료 계획용 표적체적(Planning target volume; PTV)안에 광중성자 선량이 발생하도록 치료계획을 설계하였다. 방사선 치료계획은 Eclipse System (Varian Ver 10.0, USA)이며, 조사문수를 5 ~ 9개로 설정하였다. 조사각도는 0° ~ 320°에서 처방선량(prescription dose)영역에 95%가 설정되도록 설계하였으며, 각각의 조사문수당 소조사면(beamlet)은 100개로 설정하였다. 광중성자의 선량 측정을 위하여 본 연구에 사용한 광자극발광선량계는 알류미늄산화물 성분이 포함된 소자에 6LiCO3 를 도포하여 중성자 선량이 측정 가능하도록 설계하였다. 세기조절 방사선 치료 시 복부의 광중성자 선량으로 인하여, 1,000명 기준으로 최소 7.07 ~ 11명이 2차 암의 발생확률이 있음이 연구되었다. 본 연구에서 세기조절 방사선치료 시 발생될 수 있는 2차 피폭선량의 위험성을 연구하여, 추후 방사선의 확률적 영향과 관련된 의미 있는 자료로 활용되기를 기대한다.
지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 $1km{\times}1km$) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; $12km{\times}24km$) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도($8km{\times}7km$)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79%이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328-354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이는데 기여할 수 있다.
본 시험은 벼의 잠재수량을 증가시킬 수 있는 새로운 이상형 초형을 제시할 목적으로 벼 소얼성과 다얼성 품종을 이용하여 분얼의 위치와 이삭의 크기 사이의 관계를 구명하고 수량을 증가시킬수 있는 초형으로서 알맞은 분얼의 수를 결정하기 위하여 국제미작연구소 (IRRI)에서 1987년에 실시하였다. 공시품종은 소얼ㆍ수중형인 IR25588과 다얼ㆍ수수형인 IR58을 이용하였는데 이들은 분얼능력과 이삭의 크기는 현저히 차이가 있었으나 다른 특성들은 비슷하였다. 1 수당영화수와 수량을 기준으로 볼때, 소얼성인 IR25588과 다얼성인 IR58 모두 '상위6개의 분얼'은 다른 분얼에 비하여 유의적으로 이삭이 무겁고 영화수가 많았다. 이러한 결과로 미루어 벼의 잠재수량을 현재보다 높일 수 있는 새로운 초형으로서 '분얼이 6개 또는 그 보다 적은 소얼성이고 수당영화수가 200~250개인 초형' 을 제시한다. 이러한 소얼ㆍ수중형품종은 밀식적응성이 높기 때문에 직파재배에서도 수량을 높일 수 있을 것으로 사료된다. 2. '상위6개의 분얼'이 다른 분얼들에 비하여 높은 수량을 나타낼 것은 주로 수당영화수가 월등히 많았기 때문이며 천립중과 임실비율은 기여도가 적었다. 또한, '상위6개의 이삭'은 다른 이삭에 비하여 고밀도립(high-density grains)이 많았다. 3. '상위6개의 분얼'은 주간(M), 첫번째, 두번째, 세번째, 네번째 1차분얼(Pl, P2, 93, P4)과 두번째 1차분얼에서 나온 첫번째 2차분얼(S1P2)이었다 4. 소얼ㆍ다얼성 모두 '상위6개의 분얼'은 다른 분얼에 비하여 엽면적이 크고, 간중과 총분얼중이 무거웠는데, 이는 많은 sink(수당영화수)를 채울 수 있는 Source로서 광합성 작용과 동화물질의 축적에 크게 기여할 것이다. 5. '상위6개의 분얼'은 다른 분얼보다 일씩 발생되어 생육기간이 길며, 분얼 발생빈도가 100%로서 모두 유효분얼이 되었다. 또한, 벼 1포기가 모두 출수하는데 l1~12일이 소요되었으나, 소얼ㆍ다얼성 모두 '상위6개의 분얼'은 출수기가 빨랐으며, 이들은 3일 내에 모두 출수되어 짧은 기간 내에 균일한 출수와 등숙이 이루어짐으로서 미질 향상에 유리할 것으로 해석된다.
한국은 양적으로 강수량이 풍부하지만 강우현상이 편중되어 매년 일정기간의 가뭄기를 겪는다. 더구나 그 토양은 대부분 화강암에서 유래한 거친 입자의 것으로서 보수력이 낮다. 수 종의 참나무류와 소나무의 수분스트레스에 대한 반응 결과는 수분수지가 식생의 분포를 결정하는 주 요인임을 보여주었다. 뿐만 아니라 몇몇 상록식물의 월동기간 중 내한성 기작에 기인한 탈수 정도는 자연상태에서 그들의 분포와 밀접하게 관계되었다. 수분스트레스 처리 실험 결과 소나무는 건조에 대해 강한 내성을 보였지만 그 유식물은 가뭄기에 높은 고사율을 나타내었다. 그 고사율은 지소의 토양수분함량에 비례하는 경향이었다. 가뭄이 심한 6월 중 삼림토양의 수분함량과 수분스트레스 처리 실험에서 소나무 유식물이 영구위조점에 도달한 시점에서 배지토양의 수분함량을 비교한 결과는 가뭄기에 소나무 유식물의 높은 고사율이 수분부족에 기인함을 입증하였다. 대기오염물질 폭로실험 중 측정된 시료식물의 수분포텐셜은 시료식물에서 가시피해의 발생과 그 내성에 수분요인이 관계될 가능성을 보여주었다. 야외 현장 조사와 실내실험 결과 둘 다에서 심한 대기오염에 노출된 식물은 그렇지 않은 것과 비교하여 수분소실이 빠르게 일어나는데, 그것은 오염물질에 의한 잎 표면의 손상 정도와 관계되었다. 산성 토양에서 높은 함유량을 보이는 알루미늄은 식물의 뿌리생장을 억 제하거나 비정상적 분포를 가져와 수분스트레스를 유발하였다. 대기오염과 토양 산성화에 기인한 이러한 수분스트레스 효과는 한국의 기후와 토양이 가지는 기존의 수분결핍효과에 덧붙여져 삼림쇠퇴를 유발하는 주 요인으로 작용할 가능성이 있다. 토양의 유기물 함량을 높여 포장용수량 증가에 기여할 수 있는 sludge는 산성토양을 개량하는데 기존의 개량제 못지않은 효과를 보였고, 낙엽 추출물 또한 알루미늄에 의한 수분스트레스 효과를 완화시키는데 기여하였다. 이러한 결과를 종합하여 한국에서 삼림쇠퇴를 유발할 수 있는 스트레스요인들의 잠재적 상호작용을 모식화하였다. 나아가 그것을 완화할 수 있는 복원방안을 토양개량과 식생복원의 측면에서 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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