인공 고관절 치환술에 사용되는 금속 삽입물은 크기와 성분에 따라 주변 조직과 크고 작은 자화율의 차이를 일으켜 다양한 금속 인공물의 원인이 되며, 영상에 진단적 가치를 떨어뜨린다. 수신대역폭을 높이는 것은 인공물 감소에 효과가 있으나, 높은 수신대역폭은 획득 영상의 신호대잡음비를 감소시키는 단점이 있어 일정 수치 이상으로는 적용 하기에는 어려움이 있다. 딥러닝 알고리즘은 영상의 신호대잡음비를 높이고 전체 영상에서 균일하게 배경 잡음을 제거하는 데 매우 효과적이다. 이에 본 연구에서는 금속 인공물 감소를 위해 기존에 높은 수신대역폭을 이용하는 MARS(metal artifact reduction sequence) 프로토콜과 더욱 높은 수신대역폭을 설정한 프로토콜(Ultra MARS) 을 획득한 후 딥러닝을 이용하여 딥러닝 Ultra MARS로 변환한 후에 금속 인공물의 차이를 비교하였다. 딥러닝 적 용 후 Ultra MARS에서 적용 전 또는 기존의 MARS 기법보다 인공물의 크기가 작게 측정이 되었다. 또한, 인공물의 전체적인 SSIM(structural similarity index measure)에서도 기존의 MARS 기법보다 전체면적이 작게 측정되었 다. 더 나아가 SSIM의 결과 딥러닝 적용 전후의 구조적 유사성 역시 유사하게 나왔다. 딥러닝 알고리즘을 기존에 인공물을 줄이기 위해 사용하는 MARS와 같은 기법에서도 월등하게 높은 수치를 사용하는 강조영상을 획득 가능하 며 영상의 인공물도 줄이며, 영상의 대조도 또한 유지되는 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

This study analyzed the appropriate placement method by floor for evacuating all occupants during the nighttime through evacuation simulation. The analysis results are as follows. First, when non-self evacuating patients were placed on the first floor, 266 patients and 6 workers were found to be evacuated after 460 seconds. This result shows that it is meaningful to place non-self evacuating patients on the lower floor with a time that is faster than 540 seconds, which is an evaluation criterion set using life Safety standards for human. This result is a time faster than the evaluation criteria of 540 seconds, which is set using the life safety standards, and it can be confirmed that it is meaningful to place non-self evacuating patients on the lower floor. Next, as a result of placing non-self evacuating patients from the first floor to the fourth floor, it was found that evacuation of all occupants required 460 seconds for the first floor, 834 seconds for the second floor, 1,508 seconds for the third floor, and 1,915 seconds for the fourth floor. These results indicate that the placement of non-self evacuating patients on the rest of the floors, except for the first floor, can lead to dangerous results in excess of 540 seconds, which is a flashover time. As a result, it is necessary to place non-self evacuating patients on a lower floor for safe evacuation. The study has limitations except for comparative analysis of changes in evacuation time due to changes in the number of workers at eldery care hospitals and situations in which fire-fighting facilities such as sprinkler facilities operated. It is necessary to study the evacuation time linked to the operation of the fire-fighting facilities and the evacuation time according to the change in the number of workers in the future.

PURPOSES : The objective of this research is establishing system components and optimizing operational procedures in order to systematically manage road cave-ins in urban areas.METHODS: Based on the literature review and alternative comparison, optimization methods is suggested.RESULTS : Throughout the study, location referencing system, database structure, and operation strategy(procedure) were clarified, and the optimization methods for each item were suggested.CONCLUSIONS: Road cave-in management should be focused on user safety rather than focusing on economic aspects. The occurrence of road cave-in should be addressed thoroughly by road management system(location referencing system, database structure, and operation strategy(procedure), and the optimization methods), since they are closely related to road users' safety.

최근 전 세계적으로 SNS, 매스컴 등을 통해 싱크홀(Sinkhole)이 사회적 이슈가 됐다. 특히, 포장도로 하부 동공으로 인해 발생하는 도로함몰은 도로이용자에게 직접적인 안전상의 위험이 되기 때문에 시민들의 불안이 확산되고 있다. 서울시(2014)는 도로함몰에 대한 시민들의 불안을 조기에 해소하고 보다 안전하게 통행할 수 있는 도로환경을 조성하고자 ‘도로함몰 특별관리 대책’을 수립하여 발표했다. 환경부(2015)는 노후관로 약 40,000km 구간을 대상으로 정밀조사를 실시했으며 ‘하수관로 정밀조사 매뉴얼’을 발간했다. 국토부는 2018년부터 예방형 재난피해 지하시설물 관리를 위한 ‘지하시설물의 안전관리에 대한 특별법’을 공포했다. 이는 도로함몰의 사후 대책, 하수관 및 지하시설물의 관리 법률 등의 개선이다. 그러나 각 기관의 이러한 노력에도 불구하고 도로함몰을 체계적으로 관리하고 운영하는 시스템은 미흡한 상태이다. 도로함몰은 도심에 대규모로 발생하는 경우 도시의 이미지를 실추하고 도로이용자에게 안전상의 직접적 위협과 물적 피해를 야기하기 때문에 도로함몰에 집중된 관리전략이 필요하다. 전략에는 도로함몰의 조사, 분석, 예측, 평가, 보수, 모니터링, feedback의 체계적인 운영 절차와 구성요소의 최적화가 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 도로함몰관리시스템을 구성하는 위치정보, DB, 운영전략, 운영절차의 정의와 최적화 방안을 정리하고 분석하는 것이다. 그림 1.은 본 연구에서 제시하는 도로함몰 관리 시스템의 Tracking Tool과 Analysis Tool 사이의 System Framework의 구성이다

The background of this study is to establish a systematic development process for SSD(Solid State Drive) which is being watched as the next generation auxiliary memory device and to make stable production. In order to do so, we select the two products that have been developed and classify and analyze all defects generated in each product by type and process of defects. The root cause of the fault and its background were reflected in the contradiction matrix of TRIZ's technical contradiction, and the improvements suggested in the 40 inventive principles were reflected in the test case design methodology of each process. Finally, this study suggests a process optimization method for systematic development.

다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색 되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.

The capability and cost effectiveness of UUV and USV bring to underwater survey, target detection and identification operations have been widely demonstrated and accepted in recent years. Future USV systems may deploy UUVs to gain the advantage of higher area coverage rates through multiple and simultaneous operations. In this paper, we present an architecture of USV and UUV for mine countermeasure with results of measures on effectiveness.

PURPOSES : The purpose of this study is to propose delay-minimizing operation methodology of a signalized intersection based upon optimization of lane-uses on approaching lanes for an intersection. METHODS: For the optimization model of lane-uses, a set of constraints are set up to ensure feasibility and safety of the lane-uses, traffic flow, and signal settings. Minimization of demand to saturation flow ratio of a dual-ring signal control system is introduced to the objective function for delay minimization and effective signal operation. Using the optimized lane-uses, signal timings are optimized by delay-based model of TRANSYT-7F. RESULTS : It was found that the proposed objective function is great relation with delay time for an intersection. From the experimental results, the method was approved to be effective in reducing delay time. Especially, cases for two left-turn lanes reduced greater delays than those for a left turn lane. It is noticed that the cases for different traffic volume by approach reduced greater delays than those for the same traffic volume by approach. CONCLUSIONS : It was concluded that the objective function is proper for lane-uses optimizing model and the operation method is effective in reducing delay time for signalized intersections.

본 연구는 Supply Chain Process 측면에서 MFCA를 활용할 수 있는 방안으로 현장 의 7대 낭비 요소를 물류 기능에 접목하여 MFCA를 도입할 수 있는 요소들을 알아보 고 다양한 연구 사례를 들어 도입 가능성을 검토하였다. 7대 현장 낭비인 과잉 생산, 대기, 운반, 가공, 재고, 동작, 불량의 낭비에 물류 기능 으로 정의된 저장, 하역, 운송, 포장, 정보, 유통가공 등의 측면을 대상으로 각 기능에 적용가능한 요소들을 재정립하고, GCM(Green Chain Management) 측면에서 여러 사 례들을 조사하여 물류 분야에서 CO2를 저감할 수 있는 방안들을 사례로 제시하였다. 이를 통해 낭비에 대한 층별화, 가시화, 효율화 접근이 가능하며 실질적 성과를 창출 하여 제조원가의 경쟁력을 확보할 수 있으며, 공해 및 폐기물 저감을 통한 환경 보전 에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

The ice tank is important facility to check the performance of the ship and offshore in ice condition before the construction. MOERI(Maritime & Ocean Engineering Research Institute) constructed ice model basin on the end of 2010. The ice technology to know the phenomena of ice near the ship and to estimate power of the ship in model scale is the main characteristic of the ice model basin. To achieve this goal in one ice sheet, making of test plan and feasibility check of test possibility have to review in the beginning stage of the every test. This paper describes the number of maximum resistance and self propulsion test in a sheet of level ice and proposes the methodology to optimize pack ice, rubble ice, brash ice and ice ridge test in MOERI ice tank. The feasibility of free running test to know maneuvering performance in ice field and some specific idea to measuring ice thickness and ice ridge shape was proposed.

대공간 스페이스 프레임 구조물은 구조물의 목적 및 설계자의 의도와 함께 다양한 형상으로 구성될 수 있으며, 다양한 구조물 형식에 적용될 수 있다. 그러나 이러한 대공간 스페이스 프레임 구조물의 최적의 부재크기나 형상은 구조 엔지니어의 경험과 반복적인 해석 그리고 시행착오적인 방법 때문에 그 결정이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 설계자가 구조물의 최적 형상을 선택할 수 있는 방안을 제시하기 위해 먼저 타원형 및 볼트복합형과 같은 다양한 유형의 스페이스 프레임 구조물이 선정되며, 절점, 좌표 및 부재 생성을 위한 형상생성방법이 고려된다. 또한 스페이스 프레임 구조의 최적설계 절차에서 각 절점 좌표는 높이 변화나 링의 개수에 따라 변하게 되므로 최적설계 과정에서 절점파 부재의 자동생성기법이 적용된다. 다음으로 형상생성방법을 기반으로 한 형상생성모듈은 구조물의 최적화 단계에 앞서 설계자가 원하는 형상을 생성해주는 모듈이며, 최적화 단계에서는 해석 모듈과 최적화모듈이 연계된다. 마지막으로 예제 모델을 통해 형상생성방안 및 최적설계 방안의 효율성을 검토한다.

In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.