Purpose: Toxicity of mucosa is one of the major concerns of radiotherapy (RT), when a target tumor is located near a mucosal lined organ. Energy of photon RT is transferred primarily by secondary electrons. If these secondary electrons could be removed in an internal cavity of mucosal lined organ, the mucosa will be spared without compromising the target tumor dose. The purpose of this study was to present a RT dose reduction in near target inner-surface (NTIS) of internal cavity, using Lorentz force of magnetic field. Materials and Methods: Tissue equivalent phantoms, composed with a cylinder shaped internal cavity, and adjacent a target tumor part, were developed. The phantoms were irradiated using 6 MV photon beam, with or without 0.3 T of perpendicular magnetic field. Two experimental models were developed: single beam model (SBM) to analyze central axis dose distributions and multiple beam model (MBM) to simulate a clinical case of prostate cancer with rectum. RT dose of NTIS of internal cavity and target tumor area (TTA) were measured. Results: With magnetic field applied, bending effect of dose distribution was visualized. The depth dose distribution of SBM showed 28.1% dose reduction of NTIS and little difference in dose of TTA with magnetic field. In MBM, cross-sectional dose of NTIS was reduced by 33.1% with magnetic field, while TTA dose were the same, irrespective of magnetic field. Conclusion: RT dose of mucosal lined organ, located near treatment target, could be modulated by perpendicular magnetic field.
일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.
본 연구는 미시간 주립대(Michigan State University)의 바이스태틱 레이다 시스템을 통하여 수집한 측정 데이터를 이용한 표적 구분에 관한 연구 결과이다. 본 연구에서는 먼저 F-14, Mig-29, F-22 스케일 모델에 대하여 $30^{\circ}$, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$ 바이스태틱 각도에서의 측정을 수행하였다. 측정한 데이터로부터 시간-주파수 영역 해석법인 단시간 퓨리에 변환(Short Time Fourier Transform)과 연속 웨이브릿 변환(Continous Wavelet Transform)을 이용하여 특성 벡터를 추출하고, 신경망 구분기를 통하여 표적 구분 실험을 수행하였다. 실험 결과, 바이스태틱 각도에 따라 표적 구분 성능에 많은 변화가 있으며, 특히, $60^{\circ}$ 바이스태틱 각도에서 가장 좋은 구분 성능을 가짐을 알 수 있었다.
A simple damper optimization method is proposed to find optimal damper allocation for shear buildings under both target added damping ratio and interstorey drift ratio (IDR). The damping coefficients of added dampers are considered as design variables. The cost, which is defined as the sum of damping coefficient of added dampers, is minimized under a target added damping ratio and the upper and the lower constraint of the design variables. In the first stage of proposed algorithm, Simulated Annealing, Nelder Mead and Differential Evolution numerical algorithms are used to solve the proposed optimization problem. The candidate optimal design obtained in the first stage is tested in terms of the IDRs using linear time history analyses for a design earthquake in the second stage. If all IDRs are below the allowable level, iteration of the algorithm is stopped; otherwise, the iteration continues increasing the target damping ratio. By this way, a structural response IDR is also taken into consideration using a snap-back test. In this study, the effects of the selection of upper limit for added dampers, the storey mass distribution and the storey stiffness distribution are all investigated in terms of damper distributions, cost function, added damping ratio and IDRs for 6-storey shear building models. The results of the proposed method are compared with two existing methods in the literature. Optimal designs are also compared with uniform designs according to both IDRs and added damping ratios. The numerical results show that the proposed damper optimization method is easy to apply and is efficient to find optimal damper distribution for a target damping ratio and allowable IDR value.
본 연구는 스테이트차트의 실시간 검증을 위한 알고리즘을 제안한다. 스테이트차트는 실시간 반응형 시스템의 명세에 많이 사용되고 있으며 동기적과 비동기적인 두개의 시간모델을 지원한다. 그러나 기존의 스테이트차트에 대한 실시간 검증 방법은 비동기적 시간 모델과 호환되지 않거나, 변수를 모델에 추가함으로써 모텔의 상태 공간을 증가시키는 단점이 있었다. 우리는 기존의 모델 체킹 알고리즘을 확장하여 이러한 문제점을 해결하였다. 확장된 알고리즘은 시간을 증가시키는 전이만을 고려하기 때문에 스테이트차트의 두 가지 시간 모델에 모두 사용할 수 있으며, 시간의 계산이 알고리즘 내부적으로 이루어지기 때문에 모델에 변수를 추가할 필요가 없어 상태공간을 증가시키지 않는다. 본 연구는 이러한 알고리즘을 토대로 기존의 모델 체커인 NuSMV를 확장하였으며, 사례 연구를 통하여 그 유용성을 확인하였다.
본 연구는 특수교육 대상자로서 ADHD 아동에게 효과적이고 효율적인 지원을 제공하기 위해 ADHD 아동에게 타당하고 적합한 지원 모형을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 다양한 특성과 교육적, 사회적 여건, 그리고 지원 주체와 전달 체계 등을 포괄적으로 고려하였다. 지원 모형을 개발하기 위해 ADHD 아동의 적격성과 지원 요구 그리고 이에 대한 관련 전문가들의 인식과 기대를 확인하기 위해 FGI를 실시하였다. 이러한 체계적인 절차와 방법을 통해 도출한 이론적 근거와 실증적 분석결과에 근거하여 특수교육 대상으로서 ADHD 아동에게 타당하고 적합한 지원 모형을 개발하였다. 지원 모형은 전체 학생을 대상으로 선별과정을 거쳐서 진단 및 평가를 하고 특수교육 대상으로 지원이 필요한 경우 ADHD 아동의 요구에 맞는 개별화 지원 프로그램의 개발을 포함하고 있다. 지원 방법에는 가족지원, 교육지원, 의료지원, 치료지원을 받을 수 있는 체계로 모형을 개발하였다.
The aim of stereotactic radiosurgery(SRS) is to deliver a high dose to a target region and a low dose to critical organ through only one or a few irradiation. To satisfy this aim, optimized irradiating conditions must be searched in the planning. Thus, many mathematical methods such as gradient method, simulated annealing and genetic algorithm had been proposed to find out the conditions automatically. There were some limitations using these methods: the long calculation time, and the difficulty of unique solution due to the different shape of tumor. In this study, optimization protocol using ideal models and data base was proposed. Proposed optimization protocol constitutes two steps. First step was a preliminary work. Some possible ideal geometry shapes, such as sphere, cylinder, cone shape or the combination, were assumed to approximate the real tumor shapes. Optimum variables such as isocenter position or collimator size, were determined so that the high dose region could be shaped to fit ideal models with the arrangement of multiple isocenter. Data base were formed with those results. Second, any shaped real targets were approximated to these models using geometry comparison. Then, optimum variables for ideal geometry were chosen from the data base predetermined, and final parameters were obtained by adjusting these data. Although the results of applying the data base to patients were not superior to the result of optimization in each case, it can be acceptable as a starting point of plan.
가상세계에서 다중 에이전트들의 집단행동을 사실적으로 시뮬레이션하는 것은 중요하다. 대부분의 기존 연구가 개방된 공간에서의 집단행동에 초점 맞춘 반면, 본 논문은 제한된 공간에서 조종력을 이용한 집단행동에 대하여 연구한다. 에이전트들은 제한된 공간에서 하나의 공동 목적지를 가지며, 다른 에이전트와 충돌을 피하면서 목적지로 이동하여야 한다. 이러한 환경에서 세 가지 가능한 에이전트 모델을 제시 하였으며, 각 모델에 필요한 여섯 가지 조종력도 제안하였다. 제안된 모델의 올바름을 보이기 위하여 모델들을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과는 벽들과 출입구에 따라 각 에이전트가 목적지에 도착하는 시간은 달랐지만, 단순히 조종력만을 사용하는 제안된 모델들이 제한된 공간에서 잘 동작하는 것을 보였다.
컴포넌트 기반 개발(CBD)는 재사용 컴포넌트를 개발하고 이를 결합하여 타켓 애플리케이션을 개발하는데 초점을 맞추고 있다. 서비스 지향 컴퓨팅(SOC)는 재사용 가능한 서비스를 개발하고, 발행하고, 조합하여 타겟 서비스 애플리케이션을 개발하는 비교적 새로운 패러다임이다. CBD의 대중성으로 인해, 많은 기관에서 이미 그들의 애플리케이션을 위한 CBD 모델을 소유하고 있다. 그러므로 기존에 있는 CBD 모델을 변환하여 SOC 애플리케이션을 개발하는 것이 처음부터 SOC 애플리케이션을 개발하는 것보다 경제적이다. 본 논문에서 기존에 많은 프로젝트를 통하여 보유하고 있는 CBD 설계를 SOA 설계로 변환하는 체계적인 방법을 다룸으로써 SOA 프로젝트의 실패율을 줄이고, 경제성을 확보한다. 이를 위해 먼저 CBD 설계와 SOA 설계의 구성 요소를 정리하고, 비교한다. 비교된 결과를 기반으로 CBD 설계와 SOA 설계의 매핑 관계를 정의하고, 이를 기반으로 변환 기법을 제안한다. 이 변환 기법 응용의 장점은 기존 CBD 설계와 SOA 설계 간의 일관성을 유지하면서 기존 설계의 재사용을 가능하게 하고, 서비스 지향 애플리케이션을 개발하는데 비용을 절감하는 데에 있다.
Purpose: The purpose of this study is conducting of predictive models that considered multicollinearity of independent variables in order to carry out more efficient and reliable predictions about differential pressure in seawater reverse osmosis. Methods: The main variables of each RO system are extracted through factor analysis. Common variables are derived through comparison of RO system # 1 and RO system # 2. In order to carry out the prediction modeling about the differential pressure, which is the target variable, we constructed the prediction model reflecting the regression analysis, the artificial neural network, and the support vector machine in R package, and figured out the superiority of the model by comparing RMSE. Results: The number of factors extracted from factor analysis of RO system #1 and RO system #2 is same. And the value of variability(% Var) increased as step proceeds according to the analysis procedure. As a result of deriving the average RMSE of the models, the overall prediction of the SVM was superior to the other models. Conclusion: This study is meaningful in that it has been conducting a demonstration study of considering the multicollinearity of independent variables. Before establishing a predictive model for a target variable, it would be more accurate predictive model if the relevant variables are derived and reflected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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