강재 케이블 부재는 부식, 파탄 등으로 인한 단면손실이 발생할 수 있고, 이로 인한 손상부의 응력 집중으로 인해 시설물 전체의 붕괴로 이어질 수 있는 위험성을 가진다. 따라서 조기에 단면손실을 찾아 사고를 미연에 방지할 수 있는 강재 케이블 비파괴검사 기술이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 E/M 센서를 이용한 강재 케이블 모니터링 기술을 제안하고자 한다. E/M 센서(elasto-magnetic sensor)는 본래 케이블의 장력측정을 위해 개발되었지만 본 연구에서는 강재의 국부 단면손상 검색을 위해 적용하였다. 제안된 기술의 실험적 검증을 위해 E/M 센서를 이용하여 4가지의 다른 직경을 가지는 강봉시편을 자화시켜 출력전압을 계측하였고, 그 결과 강봉의 직경이 감소함에 따라 출력전압이 감소함을 보였다. 반복실험을 통해 해상도 및 선형성이 확보되는 최적의 입력전압과 워킹포인트를 선정하였고, 선정된 조건에서 다양한 국부적인 손상이 주어진 강봉시편에서 출력전압을 계측한 결과 손상의 깊이 및 너비가 커짐에 따라 출력전압의 감소가 커짐을 확인하였다. 본 실험을 통해 제안된 E/M 센서를 이용한 강재 케이블 모니터링 기술의 적용가능성을 확인할 수 있었다.
음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 최근 이러한 재료 및 구조의 내부 손상의 실시간 모니터링이 가능한 기법을 활용하여 풍력 블레이드와 같은 대형 구조물의 건전성을 실시간으로 감시 가능하도록 하는 연구가 각광 받고 있다. 이 논문에서는 선행 연구를 통하여 개발된 신호 맵핑 기법을 사용하여 750 kW 블레이드에 외부 손상을 가정한 임의의 외부 충격을 가하여 위치 탐지 결과의 정확성을 확인하고, 100 kW 블레이드의 정하중 시험 시 발생하는 음향방출신호를 측정하여 손상이 발생된 것으로 의심되는 지역을 탐지하는 실험을 실시하였다. 실험 결과 발생된 모든 외부 충격신호에 대하여 낮은 오차범위를 가지는 결과를 보였으며, 정적하중실험동안 측정된 음향방출신호와 실제 손상 발생 위치의 비교를 통하여 새로운 신호 맵핑 기법으로 블레이드에서 발생되는 내부 손상을 매우 높은 정확도로 위치 표정이 가능함을 확인하였다.
습지를 대상으로 한 기능 평가는 습지의 현 상태를 면밀히 파악하기 위한 기본 단계일 뿐만 아니라 습지를 '우리에게 수많은 편익을 제공하는 하나의 자원이자 재화'로 인식하는 '생태계 서비스' 개념의 토대가 되는 중요한 과정이다. 20세기말 미국에서부터 시작된 습지 기능 평가는 WET, EMAP-wetlands 그리고 HGM의 순서로 발달하였다. 21세기에 접어들며 보다 간편하고 신속하게 수행 가능한 RAM이 기능 평가 개발의 주류를 이루기 시작하였다. 그 이후에는 세 가지 수준의 위계를 갖는 기능 평가의 체계가 갖추어졌으며 기능 평가의 대상과 목적 등에 따라 전략적으로 활용되는 형태로 발전하였다. 우리나라 또한 미국의 HGM과 RAM을 토대로 하여 일부 항목과 내용들을 개선하는 형태로 한 기능 평가가 2001년부터 수행되기 시작하였다. 이후 HGM과 RAM의 약점과 단점을 보완할 뿐만 아니라 우리나라의 환경 특성 및 실정에 맞게 개선된 형태의 기능 평가 도구들이 개발되기 시작하였다. 국내외 습지 기능 평가 연구 동향파악 및 선진국과의 비교 분석을 통해 국내 기능 평가에 있어 우선적으로 보완이 필요한 것들로 다음의 사항들을 제안하는 바이다: 1) 조류와 같이 우리나라의 현실을 고려한 지시자를 활용한 기능 평가 도구가 필요하다. 2) 우리나라 습지의 많은 면적을 차지하고 있는 연안습지를 대상으로 하는 최적화된 기능 평가 도구 개발이 필요하다. 3) 연구자 및 정책담당자들 간의 소통과 협력 공조를 유도할 수 있는 네트워크 구축과 확장이 필요하다.
기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.
연구배경: 우리나라를 포함한 중국, 대만, 북한, 일본 등에서 원전, 재처리시설과 같은 원자력시설의 증가에 따라 주변국 핵활동 분석의 종합적 대책이 필요하다. 우리나라와 포괄적핵실험금지조약기구(Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization, CTBTO)는 동북아시아 지역에서 핵종 탐지소를 운영 중으로, 핵종탐지 장비에서 특이 값 측정시 모니터링 자료의 분석과 더불어 배출원 탐색모델을 이용하여 핵종의 기원이 어디인지 추정하고 평가하는 것은 주변국 핵활동에 대한 감시 및 안전성 확보 측면에서 중요하다. 재료 및 방법: 주변국의 은밀한 핵활동 시 방사성핵종의 기원을 추정하기 위하여 3차원 전진/후진형 궤적모델을 개발하였다. 개발된 궤적모델은 궤적 미분방정식을 유한차분법을 이용한 방법으로 주어진 바람자료를 이용하여 방사성핵종의 방출지점으로부터 입자의 궤적을 순차적으로 찾아가는 전진형 모델과 시간 역산으로 방출기원을 추정하는 후진형 모델로 구성되었다. 결과 및 논의: 개발된 궤적모델의 검증을 위하여 체르노빌 사고 당시 측정된 농도자료를 이용하였다. 검증결과 관측지점의 농도가 높게 측정된 지점과 방출기원에서 가까운 지역으로부터 시간 역산의 방출지점을 추정한 결과의 정확도가 높았다. 3차원 궤적모델은 방출시간, 방출높이, 방출간격 등의 변수에 의해 계산결과가 달라지는 불확도를 내포하고 있는데, 이러한 궤적모델의 불확도를 최소화하기 위해 한국원자력연구원에서 개발한 대기확산모델(long-range accident dose assessment system, LADAS)를 이용하여 fields of regards (FOR) 기법에 의해 오염물 방출영역을 추정한바 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 결론: 본 연구를 통하여 개발된 배출원 탐색모델은 주변국의 은밀한 핵활동 시 핵종 탐지장비와 연계하여 방사성핵종의 방출지역과 기원을 파악하여 우리나라의 핵종탐지 능력을 향상하고 핵활동 및 방사선 안전 분야에서 주도적 역할을 할 수 있을 것으로 생각된다.
In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from daily monitoring of two Japanese cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from two cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA md FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference.
Space-borne Earth observation technique is one of the most cost effective and rapidly advancing Earth science research tools today and the potential field and micro-wave radar applications have been leading the discipline. The traditional optical imaging systems including the well known Landsat, NOAA - AVHRR, SPOT, and IKONOS have steadily improved spatial imaging resolution but increasing cloud covers have the major deterrent. The new Earth observation satellites ENVISAT (launched on March 1 2002, specifically for Earth environment observation), ALOS (planned for launching in 2004 - 2005 period and ALOS stands for Advanced Land Observation Satellite), and RADARSAT-II (planned for launching in 2005) all have synthetic aperture radar (SAR) onboard, which all have partial or fully polarimetric imaging capabilities. These new types of polarimetric imaging radars with repeat orbit interferometric capabilities are opening up completely new possibilities in Earth system science research, in addition to the radar altimeter and scatterometer. The main advantage of a SAR system is the all weather imaging capability without Sun light and the newly developed interferometric capabilities, utilizing the phase information in SAR data further extends the observation capabilities of directional surface covers and neotectonic surface displacements. In addition, if one can utilize the newly available multiple frequency polarimetric information, the new generation of space-borne SAR systems is the future research tool for Earth observation and global environmental change monitoring. The potential field strength decreases as a function of the inverse square of the distance between the source and the observation point and geophysicists have traditionally been reluctant to make the potential field observation from any space-borne platforms. However, there have recently been a number of potential field missions such as ASTRID-2, Orsted, CHAMP, GRACE, GOCE. Of course these satellite sensors are most effective for low spatial resolution applications. For similar objects, AMPERE and NPOESS are being planned by the United States and France. The Earth science disciplines which utilize space-borne platforms most are the astronomy and atmospheric science. However in this talk we will focus our discussion on the solid Earth and physical oceanographic applications. The geodynamic applications actively being investigated from various space-borne platforms geological mapping, earthquake and volcano .elated tectonic deformation, generation of p.ecise digital elevation model (DEM), development of multi-temporal differential cross-track SAR interferometry, sea surface wind measurement, tidal flat geomorphology, sea surface wave dynamics, internal waves and high latitude cryogenics including sea ice problems.
대기중의 꽃가루를 원격 탐사 기술을 이용하여 실시간 연속적으로 수행한 연구는 현재까지 전무하다. 본 연구는 지상 라이다 원격 탐사 기술을 이용하여 꽃가루 대기 분포의 일변화를 실시간 연속적으로 모니터링 하였다. 지상 라이다를 이용한 관측은 5월 4일부터 6월 2일까지 광주과학기술원에서 지속적으로 수행되었다. 라이다 데이터의 소산계수 분석을 통하여 대기 에어러솔의 분포를 확인하고 편광소멸도를 이용하여 입자의 비구형성을 확인하였다. 관측 기간 중 5월 4일부터 9일까지 일출 이후 09시경부터 편광소멸도 값이 0.08에서 0.14로 높은 값이 지표면 가까이부터 관측되기 시작하여 정오경에 1.5 - 2.0 km까지 고도가 증가하다 이후 감소하기 시작하여 일출시간(18시 이후)에 사라지는 현상이 관측되었다. 이 때 일별 꽃가루 농도는 $1,000m^{-3}$ 이상의 높은 농도를 보여 편광소멸도의 증가가 꽃가루로부터 유발된 것임을 알 수 있었다. 라이다 편광소멸도 관측과 기상 자료와의 비교분석을 통하여 수목류가 방출한 꽃가루는 지표면 기온이 상승하고 대기 중 상대습도가 낮아지는 낮 시간 동안 대기경계층 고도까지 상승하지만 시간이 지남에 따라 기온의 하강과 상대습도의 증가, 그리고 풍속이 감소하면서 꽃가루의 관측 고도는 낮아져 늦은 오후 시간대부터는 꽃가루가 대기 중에서 사라지는 일정한 일변화 형태를 보임을 파악할 수 있었다.
적혈구 침강속도는 전통적인 검사의 하나로서 진단에 있어서는 다소 비특이적인 검사이지만 몇몇 질병의 activity를 평가하고 추적검사에 유용한 것으로 평가되고 있다. Westergren법이 표준화된 검사법으로 인정받고 있으나 보고자에 따라 CV값이 0.8-22.9%로 보고되고 있다. 저자들은 143명의 검체를 대상으로 ESR 자동화 기기인$SEDIsystem^{TM}$ 사용하여 ESR을 측정하고 modified Westergren법, Wintrobe법과 비교하여 임상에 적용될 수 있는지를 검토하였다. $SEDIsystem^{TM}$로 측정한 ESR 결과와 modified Westergren법으로 측정한 ESR 결과사이의 상관식 및 상관계수(r)는 y = 0.863x - 1.69 (r=0.830)이었고, $SEDIsystem^{TM}$로 측정한 ESR 결과와 Wintrobe법으로 측정한 ESR 결과사이의 상관식 및 상관계수(r)는 y = 1. 14x - 14.7 (r=0.789)이었고, 검체의 안정성을 평가하기 위해 시간에 따른 ESR의 반복 측정치는 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 위의 결과로 볼 때 $SEDIsystem^{TM}$을 이용한 검사는 기존의 modified Westergren, Wintrobe법들과의 상관성이 높았고 4시간까지 안정된 결과를 보였으며 또한 대량의 검체를 신속하게 보고할 수 있어서 임상 혈액검사실에서 이용하기에 적합하다고 생각된다.
중력 장-흐름 분획법 (GrFFF)은 외부장을 중력으로 사용하며 마이크론 크기의 입자들을 분리하고 그들의 특성을 분석하는 데에 유용한 기술이다. 본 연구에서는 느타리버섯 포자들을 크기에 따라 분리하고, 그들의 성장을 모니터 하기 위하여 GrFFF를 응용하였다. 느타리버섯의 포자는 부드러운 표면과 타원체의 모양을 가지는데, 크기는 장축이 약 $5{\sim}12{\mu}m$, 단축이 약 $3{\sim}4{\mu}m$의 범위에 있음을 광학현미경을 통하여 확인하였다. 느타리버섯 포자의 분리를 위한 최적유속을 찾기 위하여 0.5~1 mL/min 범위에서 GrFFF 채널 유속을 변화하였다. 또한 성장과정에 미치는 포자 크기의 영향을 알아보기 위하여 최적조건에서 얻은 GrFFF fractogram으로부터 3개의 fraction을 분획하여, 이들을 동일조건에서 30일간 배양하였다. 그 결과, GrFFF fractogram의 중간 부분에서 수집한 포자들, 즉, 중간크기를 가지는 포자들이 fractogram의 앞이나 뒤 부분에서 수집한 포자들보다 상대적으로 더 빨리 성장함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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