산사면에서 강우에 의한 지하수위 상승은 사면의 안정성에 큰 영향을 미치는 중요한 요소임은 이미 잘 알려져 있다. 그러므로 강우로 인한 지하수위 상승을 예측하는 일은 산사면의 안정성을 해석하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 포화흐름과 비포화흐름을 고려한 산사면에서의 지하수위 변동을 예측하기 위한 수치해석 모델의 개발과 적용 가능성을 검토하였으며, 수치해석이 갖는 큰 약점인 입력상수에 대한 불확실성을 고려해주기 위하여 매개변수분석 및 예측법을 제시하였다. 수치해석모델을 개발하기 위해 사용한 수치해석기법은 유한요소법과 유한차분법을 동시에 이용하였다. 이와 같은 방법을 이용하여 2차원 수치해석모델을 개발한 후, 수치해석모델의 입력값들이 갖는 불확실한 상수들에 대한 매개변수분석을 수행하여 본 수치해석모델의 현장 적용성을 검토하였다. 매개변수예측방법은 Maximum-A-Posteriori(MAP)방법을 이용하여 불확실한 입력상수인 $K_e$,$\psi_e$, b에 대한 배개변수분석을 수행하였다. 개발된 수치해석모델의 적용성을 검토하기 위해 실제 산사태가 빈번히 일어났던 서울시 시흥동에 위치한 현장에 적용하여 계측된 지하수위와 비교, 검토하였다. 이 적용결과로부터 본수치해석모델이 강우로 인한 산사면에서의 지하수위 상승을 비교적 잘 예측해주고 있음을 알 수 있었다.
서보 모터는 컴퓨터와 센서로부터 오는 지령에 대해 정밀한 모션제어 즉, 정확한 속도조절과 위치 잡기를 수행함으로써 자동화 시스템에서 중요한 부분으로 사용된다. 특히, 선형추진 BLDC모터는 볼스크류, 타이밍 벨트, 랙/피니온과 같은 마찰 유도 전달 메카니즘들과 연결을 갖는 회전식 서보모터들에 비해 다양한 장점들을 갖는다. 본 논문은 정현파 구동형 선형 추진 BLDC모터의 동특성과 출력들로부터 얻어지는 정보를 이용하여 미지의 전동기 계통 파라미터들을 추정하는 방식을 제안한다. 추정된 파라미터들은 제어기와 외란 관측기의 이득을 조절하는데 사용될 수 있다. 이러한 목적을 이루기 위해 고성능의 디지털신호처리프로세서로 계자기준제어(FOC)기법을 구현하기 위해 설계된 TMS320F240을 선형 BLDC 서보 전동기의 제어기로서 사용한다. 이 서보전동기 응용 전용의 DSP는 A/D Converter와 PWM 발생부, 다수의 IO Port를 내장하고 있어 서보모터 제어기에 중요한 역할을 담당하게 된다. 이 선형 BLDC 서보 전동기 시스템은 또한 IPM 구동기와 홀센서 타입의 전류센서모듈 그리고 게이트 구동 신호와 고장 신호들의 전기적 절연을 위한 광결합 모듈을 포함한다.
본 연구는 수위-유량 관계곡선식의 매개변수 추정을 수행하기 위하여 Bayesian 회귀분석을 적용하였다. 또한 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 최소자승법(ordinary least square, OLS)에 의한 회귀분석의 추정치를 각각 산정하여 산정결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 등분산케이스의 통계적 실험결과 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았으나, 비등분산 케이스의 경우에는 Bayesian 회귀분석이 참값에 가까운 추정치를 산정함을 알 수 있었다. 또한 불확실성 측면에서 평가해 볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 수위-유량 관계곡선식의 매개변수를 추정하는 경우 Bayesian 회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 적용된 두 가지의 추정방법은 비등분산성을 고려한 통계적 실험을 통하여 장점과 단점이 비교되었으며, 안양천 유역의 5개 지점으로부터 얻어진 유량측정성과를 이용하여 적용성을 알아보았다. 현장 적용결과는 참값을 알지 못하므로 정량적 우수성은 평가할 수 없었으나, 기존에 사용되는 불확실성 산정방법보다 Bayesian 회귀 분석 불확실성은 감소시켜 나타냄을 알 수 있었다.
최근 전 세계가 탄소중립에 관심이 높아지면서 재생에너지 발전량이 증가하고 있다. 하지만 재생에너지는 간헐성과 변동성이 심해 발전량 예측이 어렵고, 정확하지 않은 발전량 예측은 전력 계통에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기 발전량 예측 문제를 해결할 방법으로 디지털트윈 개념을 적용하였다. 풍력발전기의 회전이 발전량과 높은 상관관계를 갖는 부분을 반영하여 풍력발전기 드라이브트레인 회전 거동을 주로 모의하는 기계학습된 모델을 개발하였다. 회전 거동을 모의하는 드라이브트레인 시뮬레이션 모델의 기반은 잘 알려진 회전 시스템을 모의하는 시스템 상태방정식으로 설정되었다. 또한 제조사로부터 제공되지 않은 파라미터들에 대하여 시뮬레이션 기반 기계학습을 수행하였다. 기계학습된 드라이 브트레인 모델은 27개의 실제 풍력발전기 운영데이터 세트를 활용하여 검증되었다. 검증 결과, 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 운영데이터 세트와 비교하여 평균 4.41%의 오차를 보였다. 결과적으로 기계학습된 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 드라이브트레인 시스템을 잘 모사한다고 평가하였다.
Jie Ma;Xu-Yun Hua;Mou-Xiong Zheng;Jia-Jia Wu;Bei-Bei Huo;Xiang-Xin Xing;Xin Gao;Han Zhang;Jian-Guang Xu
Korean Journal of Radiology
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제23권10호
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pp.986-997
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2022
Objective: Whether metabolic redistribution occurs in patients with white matter hyperintensities (WMHs) on magnetic resonance imaging (MRI) is unknown. This study aimed 1) to propose a measure of the brain metabolic network for an individual patient and preliminarily apply it to identify impaired metabolic networks in patients with WMHs, and 2) to explore the clinical and imaging features of metabolic redistribution in patients with WMHs. Materials and Methods: This study included 50 patients with WMHs and 70 healthy controls (HCs) who underwent 18F-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography/MRI. Various global property parameters according to graph theory and an individual parameter of brain metabolic network called "individual contribution index" were obtained. Parameter values were compared between the WMH and HC groups. The performance of the parameters in discriminating between the two groups was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The correlation between the individual contribution index and Fazekas score was assessed, and the interaction between age and individual contribution index was determined. A generalized linear model was fitted with the individual contribution index as the dependent variable and the mean standardized uptake value (SUVmean) of nodes in the whole-brain network or seven classic functional networks as independent variables to determine their association. Results: The means ± standard deviations of the individual contribution index were (0.697 ± 10.9) × 10-3 and (0.0967 ± 0.0545) × 10-3 in the WMH and HC groups, respectively (p < 0.001). The AUC of the individual contribution index was 0.864 (95% confidence interval, 0.785-0.943). A positive correlation was identified between the individual contribution index and the Fazekas scores in patients with WMHs (r = 0.57, p < 0.001). Age and individual contribution index demonstrated a significant interaction effect on the Fazekas score. A significant direct association was observed between the individual contribution index and the SUVmean of the limbic network (p < 0.001). Conclusion: The individual contribution index may demonstrate the redistribution of the brain metabolic network in patients with WMHs.
배 경: 주기성 사지운동증은 비교적 높은 유병률을 보이는 질환임에도 불구하고 그 병태생리에 대해선 알려진 바가 적다. 또한 고령층에서의 유병률이 높기 때문에 폐쇄성 수면무 호흡증과 동반되는 경우가 많지만 두 질환의 관련성에 대한 기존의 연구에서는 일관된 결론을 찾기 어렵다. 본 연구에서는 기존 연구보다 더 큰 규모의 대상군에서 주기성 사지운동증의 특징과 폐쇄성 수면무호흡증이 주기성 사지운동증에 미치는 영향을 조사하였다. 방 법: 수면다원검사에 의해 주기성 사지운동증으로 진단 된 320명(남자 192명, 여자 128명)을 연구대상으로 하였다. 대상군의 평균 연령은 53.1세(SD=15.1)였다. 이중 주기성 서천석 41 등 사지운동증만을 가진 대상군이 150명, 주기성 사지운동증과 폐쇄성 수면무호흡증을 함께 가진 대상군이 149명이었으며 기면병을 동반한 대상군이 21명이었다. 연령, 성별 그리고 병발 질환이 주기성 사지운동증에 미치는 영향에 대해 다변량분석 등을 실시하였다. 또한 대상군을 폐쇄성 수면무호흡증 병발 여부에 따라 두 군으로 나누어 사지운동 지표와 수면 지표를 비교하였다. 결 과: 대상군의 시간당 주기성 사지운동의 빈도(periodic limb movement index, 이하 PLMI)는 평균 25.2(SD=24.8)회이고 이 중 각성을 동반한 운동(periodic limb movement arousal index, 이하 PLMAI)은 시간당 3.4 (SD=6.3)회이었다. PLMI와 PLMAI는 모두 연령과 양의 상관관계가 있었다. 남성에서 여성에 비해 PLMI가 더 높았는데(p<0.01) 이는 남녀간의 연령 분포의 차이에 기인하는 것은 아니었다. PLMI를 종속변인으로, 성별, 연령, 폐쇄성 수면무호흡증의 병발 여부를 독립변인으로 하여 다변량분석을 시행한 결과 성별(t=4.35, p<0.001)과 연령(t=-3.66, p<0.001), 폐쇄성 수면무호흡증의 병발(t=-2.20, p<0.05)이 PLMI에 유의한 기여를 하는 것으로 나타났다. 주기성 사지운동증만 있는 대상군(n=150), 주기성 사지운동증과 수면무호흡증이 병발된 대상군(n=149)으로 나누어 PLMI, PLMAI를 비교 한 결과 두 집단간에 유의한 차이가 없었다. 그러나 두 집단간에 PLMI와 상관성을 보이는 수면 지표에는 차이가 있었다. PLMI가 주기성 사지운동증만 있는 대상군에서는 서파 수면 및 렘 수면의 비율과 각각 음의 상관성이 있었지만 주기성 사지운동증과 수면무호흡증이 병발한 대상군에서는 수면효율과 음의 상관성이 있었다. 결 론: 본 연구를 통해 폐쇄성 수면무호흡증이 주기성 사지운동증의 시간당 빈도에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 이러한 영향이 폐쇄성 수면무호흡증으로 인해 유발된 자율신경 각성에 의해 매개되었을 것으로 추론한다.
연구 목적은 virtual digital test pattern method을 이용하여 REGIUS 150 CR 시스템의 각 LUT별 프로세싱 커브를 도출하고, Dry Imager의 특성을 파악하여 CR의 영상처리 방법을 분석하는 것이다. 실험은 먼저, CR의 화상데이터에 맞게 virtual digital test pattern 파일을 만들고, 인위적으로 입력하여 virtual digital test pattern step의 변화를 통해 각 LUT(THX, ST, STM, LUM, BONE, LIN)별 프로세싱 커브를 구한다. 그리고 하드카피 이미지를 통해 Dry Imager의 프로세싱 커브도 도출한다. 마지막으로, CR 본체의 영상처리 파라미터들을 변화시켜 각각의 특성을 알아낸다. 실험 결과를 살펴보면, 입 출력 값을 통해 CR 시스템의 입력 다이나믹 레인지의 LUT별 프로세싱 커브를 구하였다. 프로세싱 커브는 모두 곡선으로 이어져 있었으며(LIN mode 제외), 각 커브마다 조금씩 차이를 보였다. 또한 Dry Imager의 프로세싱 커브는 중간부분에만 선형성이 나타났다. 그리고 프로세싱 파라미터의 G value는 기울기와, S value는 감도의 shift량과 관련된다는 것을 알 수 있었고, 선량에 따라 S value가 비례하여 변화한다는 것 또한 유추해 낼 수 있었다. 결론적으로 CR 시스템은 각 회사별로 내부 처리가 다르고, 구조 또한 복잡하기 때문에 내부 영상처리의 파악이 어렵다. 하지만 본 연구에서 사용한 virtual digital test pattern method는 CR 시스템의 내부처리 구조와 영상 파라미터의 변화에 따른 특성을 추정할 수 있으므로, 이 방법을 통해 타 장비의 CR 시스템과 Dry Imager의 전체적인 영상처리 특성을 비교, 분석 가능할 것이다.
본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.
임의적으로 선정된 비육돈 집단에서 melano- cortin-4 receptor(MC4R) 유전자의 유전적 변이와 도체형질의 연관성을 조사하였다. 돼지 MC4R 유전자형은 Asp298Asn(nt. 892G>A) 돌연변이를 PCR-RFLP 방법으로 결정하였다. 비육돈 집단에서 유전자형 A/A, A/G, G/G가 모두 출현하였고, 빈도는 각각 28.8, 48.4, 22.8%를 나타내었다. 전체 비육돈에서 유전자형 A/-은 G/G에 비해 근내지방도가 유의적으로 높게 나타났다(P<0.05). 동형접합자 A/A와 G/G가 이형접합자 A/G인 도체에 비해 육색도는 더 낮고 수분삼출도는 높은 것으로 확인되었다(P<0.01). 반면, -/G인 거세돈의 도체중이 A/A에 비해 도체중이 유의적으로 무겁게(약 2.5kg) 나타났다(P<0.05). 각 유전자형의 도체형질에 대한 효과는 미경산돈에서는 전체 비육돈 집단에 대한 효과와 유사하나, 거세돈 집단과는 다소 차이가 있었고, 이는 도체형질에 대한 현재까지 알려지지 않은 성-관련 효과로 추정된다. 본 연구에서 비육돈 생산에 있어 MC4R A/- 유전자형이 육질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 하지만, MC4R 유전자형들이 성과 관련되어 차별적으로 도체형질에 영향을 주고 있기 때문에, 비육돈 생산을 위한 marker-assisted selection을 위해서는 성과 유전자형 모두가 고려되어져야 할 것이다.
Iterative detection은 additive white Gaussian noise(AWGN) channel의 경우 interleaver들을 포함한 조합유한상태머신(concatenated Finite State Machine)들에 대해 근사적으로 optimal solution에 가깝다는 것이 입증되었습니다. 수신단에서 정확한 채널 상태 정보(perfect channel state information)가 얻어질 수 없는 경우 adaptive Iterative detection이 시간적으로 변하거나 또는 부정확한 채널 변수를 다루기위해 필요합니다. Iterative detection과 adaptive iterative detection대한 기본 building block은 각각 Soft-Input Soft-Output (SISO)와adaptive SISO (A-SISO)입니다. SISO와 A-SISO의 complexity은 state memory나 channel memory에 비례해서 지수적으로 증가합니다. 본 논문에서는 Reduced State SISO (RS-SISO) 알고리즘이 A-SISO의 complexity 감소를 위해 적용되어 fading ISI channel을 통한 serially concatenated CPM의 성능이 adaptive iterative detection을 이용하면 터보 코드 같은 성능을 나타내는 것과 또한 RS-A-SISO system이 큰 iterative detection gain을 가지는 것을 보였습니다. RS-A-SISO 알고리즘에 대한 다양한 design option들의 성능을 평가하였으며 성능과 complexity를 비교하였습니다. 또한 보통 AWGN 채널에서 사용되어지는 density evolution 분석기법이 주파수 선택적인 페이딩 채널에서 RS-A-SISO 시스템에서도 좋은 분석기법임을 보였습니다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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