커프리스 방식의 착용형 연속 혈압 모니터링 시스템에 관한 연구

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 협동과정 바이오엔지니어링전공, 2019. 2. 김희찬.고혈압의 조기 진단과 고혈압 환자의 혈압 관리를 위해서는 일상생활에서의 지속적인 혈압 모니터링이 중요하다. 맥파전달시간 (Pulse transit time, PTT) 기반의 혈압 추정 방식이 이를 가능케 하는 방법으로 가장 각광 받고 있지만, 맥파전달시간을 측정하기 위해서는 여러 측정 장치들이 필요하여 일상 생활에서의 사용에 제약이 있으며, 또한 맥파전달시간 만을 이용한 수축기 혈압(Systolic blood pressure, SBP) 추정 능력은 부족함이 있는 것으로 알려져 있다. 본 학위 논문의 첫 번째 목적은 맥파전달시간 측정 시스템을 착용형으로 개발하여 간편하게 맥파전달시간을 측정할 수 있도록 함으로써 일상 생활 중 맥파전달시간을 이용한 연속적인 혈압 모니터링이 가능케 하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파 (Photoplethysmogram, PPG) 와 심진도 (Seismocardiogram, SCG)를 동시에 측정하는 가슴 착용형 단일 장치를 개발하여, 심진도로부터 대동맥 판막의 열리는 시점을, 광용적맥파로부터 맥파의 도착 시점을 특정하여 맥파 전달 시간을 측정하였다. 개발된 시스템은 낮은 전력 소모와 소형의 간편한 디자인을 통해 24시간 동안 연속적으로 사용할 수 있도록 설계되었다. 측정된 생체신호로부터 추출된 맥파전달시간 및 기타 혈압 관련 변수들이 기기의 반복 착용에도 변하지 않음을 급간내상관계수(Intra-class correlation, ICC) 분석을 통해 확인하였고 (ICC >0.8), 또한 본 시스템에서 사용된 심진도가 대동맥 판막의 열리는 시점의 레퍼런스가 될 수 있는지도 심저항신호(Impedancecardiogram, ICG)와의 비교를 통해 검증하였다(r=0.79±0.14). 둘째로, 개발된 시스템을 이용하여 기존의 맥파 전달 시간만을 이용한 혈압 추정 방식을 보완하여 수축기 혈압의 추정 능력이 향상된 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해, 심진도의 진폭과 맥파 전달 시간을 같이 사용하는 다변수 모델을 수축기 혈압 추정을 위해 제안하였고, 다양한 방법으로 유도된 혈압 변화 상황에서, 기존의 맥파전달시간 혹은 맥파도달시간 (Pulse arrival time, PAT) 만을 이용한 모델과 그 성능을 비교하였다. 또한, 제안된 모델이 간단한 교정절차를 통해 여러 사람에게 적용될 수 있는 가능성을 살펴보았고 더 나아가 일상 생활에서의 사용 가능성에 대해서도 검증하였다. 그 결과로 제안된 모델은 (1) 기존의 맥파전달시간 혹은 맥파도달시간 만을 이용한 모델보다 수축기 혈압 추정 능력 측면에서 더 우수하였고, (각각의 평균절대오차는 4.57, 6.01, 6,11 mmHg 였다.) (2) 간단한 교정절차만을 통해서 여러 사람에게 적용 되었을 때의 추정 능력이 국제 기준에 부합하였으며, (3) 일상 생활에서도 사용자의 아무런 개입이나 제약 없이 지속적인 혈압 모니터링이 가능함을 확인하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 착용형 연속 혈압 측정 시스템은 가슴에 부착하는 단일 기기 형태로 그 사용이 간편할 뿐 아니라 일상생활 중에서 맥파전달시간과 심진도의 진폭을 이용하여 향상된 수준의 연속 혈압 모니터링 성능을 제공하였는바, 이를 이용한 모바일 헬스케어 서비스의 가능성을 확인하였다.Continuous blood pressure (BP) monitoring is needed in daily life to enable early detection of hypertension and improve control of BP for hypertensive patients. Although the pulse transit time (PTT)-based BP estimation represents one of most promising approaches, its use in daily life is limited owing to the requirement of multi systems to measure PTT, and its performance in systolic blood pressure (SBP) estimation is not yet satisfactory. The first goal of this study is to develop a wearable system providing convenient measurement of the PTT, which facilitates continuous BP monitoring based on PTT in daily life. A single chest-worn device was developed measuring a photoplethysmogram (PPG) and a seismocardiogram (SCG) simultaneously, thereby obtaining PTT by using the SCG as timing reference of the aortic valve opening and the PPG as timing reference of pulse arrival. The presented device was designed to be compact and convenient to use, and to last for 24h by reducing power consumption of the system. The consistency of BP related parameters extracted from the system including PTT between repetitive measurements was verified by an intra-class correlation analysis, and it was over 0.8 for all parameters. In addition, the use of SCG as timing reference of the aortic valve opening was verified by comparing it with an impedance cardiogram (r = 0.79 ± 0.14). Secondly, the algorithm improving the performance of the SBP estimation was developed by using the presented system. A multivariate model using SCG amplitude (SA) in conjunction with PTT was proposed for SBP estimation, and was compared with conventional models using only PTT or pulse arrival time (PAT) in various interventions inducing BP changes. Furthermore, we validated the proposed model against the general population with a simple calibration process and verified its potential for daily use. The results suggested that (1) the proposed model, which employed SA in conjunction with PTT for SBP estimation, outperformed the conventional univariate model using PTT or PAT (the mean absolute errors were of 4.57, 6.01, and 6.11 for the proposed, PTT, and PAT models, respectively)(2) for practical use, the proposed model showed potential to be generalized with a simple calibrationand (3) the proposed model and system demonstrated the potential for continuous BP monitoring in daily life without any intervention of users or regulations. In conclusion, the presented system provides an improved performance of continuous BP monitoring in daily life by using a combination of PTT and SA with a convenient and compact single chest-worn device, and thus, it can contribute to mobile healthcare services.CONTENTS Abstract i Contents v List of Tables ix List of Figures xi List of Abbreviations xvi Chapter 1 1 General Introduction 1.1. Blood pressure 2 1.2. Pulse transit time 6 1.3. Thesis objective 12 Chapter 2 14 Development of the Wearable Blood Pressure Monitoring System 2.1. Introduction 15 2.2. System overview 17 2.3. Bio-signal instrumentation 21 2.4. Power management 24 2.5. PCB and case design 25 2.6. Software Design 27 2.7. Signal Processing 30 2.8. Experimental setup 34 2.8.1. Repeatability test 34 2.8.2. Verification of SCG-based PEP 35 2.9. Results and Discussion 38 2.9.1. Repeatability test 38 2.9.2. Verification of SCG-based PEP 40 Chapter 3 43 Enhancement of PTT based BP estimation 3.1. Introduction 44 3.2. Method 47 3.2.1. Principle of BP estimation 47 3.2.2. Subjects 49 3.2.3. Study protocol 50 3.2.4. Data collection 56 3.2.5. Data analysis 60 3.2.6. Evaluation standard 64 3.3. Results 67 3.4. Discussion 96 Chapter 4 113 Conclusion 4.1. Thesis Summary and Contributions 114 4.2. Future Direction 116 Bibliography 118 Abstract in Korean 128Docto

Using small datasets to CNN models

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 자연과학대학 협동과정 생물정보학전공, 2022. 8. 천종식.This study aimed to compare the performance, strengths, and weaknesses of machine learning models based on convolutional neural networks and models not based on it; and analyzed the performance of various machine learning models according to the type and purpose of the given data. As a large number of data can be used with the continuous development of hardware, the possibility of machine learning using large datasets has already been sufficiently verified. Therefore, this study confirmed that using a relatively small gut microbiome dataset, machine learning models that predict a host could be designed with significant accuracy with appropriate tuning and loss function setting. In this study, the operations of machine learning models were compared using a fecal microbiome dataset(4108 samples, 672 species). The training and validation dataset is a small subset of entire microbiome data(871 samples, 34 species). And it was shown that there was a difference in performance depending on the problem situation settings like the complexity of the data and the prediction purpose of ML models. As a result of the study, the convolutional neural network based models had the disadvantages of using more resources and taking a long time to learn. However, they maintained high accuracy compared to other discriminative models that were lumpy-labeled or more complex. Conversely, the models that did not use the convolutional neural network showed similar performance to the neural network-based model in discriminating simple data and accurately labeled data, with simple construction and learning. In addition, it was confirmed that the machine learning model could be used sufficiently even on a small dataset through appropriate design adjustments and function settings. Summarizing the results, machine learning methods can verify data labeling of large datasets using a relatively small number of accurately labeled data. This can be used to check the labeling accuracy of large datasets that have been published as open-source before use in research.본 연구는 합성곱 신경망에 기반한 기계학습 모델들과 기반하지 않은 모델들의 성능과 장단점 비교를 목적으로 하며, 주어진 데이터의 종류와 목적에 따라 다양한 기계학습 모델들의 성능을 분석했다. 계속되는 하드웨어의 발달로 다수의 데이터를 활용할 수 있게 되면서 미생물 군집 분석에 매우 큰 데이터세트를 활용한 기계학습의 가능성은 이미 충분히 검증되고 있다. 분석결과에 의도치 않은 노이즈가 포함되지 않기 위해서는, 오픈소스 거대 데이터세트를 사용하기 전에 사용할 데이터세트가 정확히 라벨링이 되어있는지 확인하여야 한다. 본 연구는 상대적으로 작은 장내 미생물 군집 데이터 세트를 사용하여 호스트를 예측하는 기계 학습 모델이 적절한 조정 및 손실 기능 설정으로 상당한 정확도로 설계될 수 있음을 확인했다. 본 연구에서는 분변 미생물 군집 데이터세트(샘플 4108개, 672종)를 이용하여 머신 러닝 모델의 성능을 비교하였다. 훈련 및 검증 데이터 세트(871개 샘플, 34종)는 전체 미생물 군집 데이터세트의 작은 하위 집합으로 구성되었다. 그리고 데이터의 복잡도와 ML 모델의 예측 목적 등 문제 상황 설정에 따라 성능에 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과, 합성곱 신경망 기반 모델들은 사용하는 리소스가 많고 학습에 필요한 시간이 더 오래 걸린다는 단점들이 있었다. 그러나 데이터의 복잡도가 증가하고 레이블이 정확하게 지정되지 않은 데이터들을 판별함에 있어 다른 모델들에 비해 높은 정확도를 유지하였다. 반대로 합성곱 신경망을 사용하지 않은 모델들은 구성과 학습이 간단하고, 단순한 데이터들과 정확하게 레이블이 지정된 데이터들을 판별함에 있어 신경망 기반 모델과 비슷한 성능을 보였다. 또한 적절한 구조설계와 함수 설정을 통해 기계학습 모델이 작은 데이터셋을 기반으로도 충분히 사용될 수 있음을 확인하였다. 간단한 기계 학습 방법으로 적은 수의 정확하게 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 대규모 데이터 세트의 데이터 레이블을 검증할 수 있다. 이는 연구에 사용하기 전에 오픈 소스로 게시된 대규모 데이터 세트의 레이블 지정 정확도를 확인하는 데 사용할 수 있다.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Prior Research Review . 4 Chapter 2.1 The reasons that ML methods are used to analyze complex and enormous datasets 4 Chapter 2.2 Example of an ML model for host prediction. . 6 Chapter 2.3 Example of CNN model trained on small datasets 9 Chapter 3. Host Prediction using ML Models . 12 Chapter 3.1 Host Prediction Pipeline . 12 Chapter 3.2 ML Tools 13 Chapter 3.3 Situation Settings . 16 Chapter 4. Results . 19 Chapter 4.1 Accuracy Comparison 19 Chapter 4.2 Discussion 25 Chapter 4. Conclusion . 28 Reference 30 Abstract in Korean 35석

고대 아테네의 법 시스템

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :법학과,2003.Maste

<차향이제>의 분석적 고찰

본 논문은 차를 주제로 한 박경선의 두 수의 시에 곡을 붙이고, 17현 가야금과 장구로 반주 되는 황병기의 <茶香二題(1998)>를 악장별로 음계, 선율음정, 선율과 구성형식, 리듬을 고찰한 것이다. 1. 제1악장 ‘여음’ 제1악장 ‘여음’ 은 가야금과 장구로만 되어있고, 총 23마디이다. 빠르기가 두부분으로 나누어져 있는데, 전반부인 빠르기 ♩=72는 12/4박자로 중모리 장단으로 되어있고, 후반부인 빠르기 ♩.=30은 18/8박자와 12/8박자의 혼합박자로, 18/8박자일 때 느린 도드리 장단이고, 12/8박자일 때 타령 장단으로 되어 있다. 음계는 E음 계면조로 E, G, A, B, D이다. 선율음정은 장2도와 완전8도가 제일 많이 쓰였고, 하행진행이 많이 나타난다. 선율의 구성을 보면, 전반부는 제2악장의 ‘차를 다리네’ 의 성악 선율을 활기찬 가야금 독주곡으로 변주한 것이며, 후반부는 제2악장의 전반부와 대조적인 느린 선율로 변하고 끝에서 가야금 전주곡을 예비한다. 끝음은 전반부가 각 마디마다 B음과 E음으로 되었고, 후반부는 두 마디를 한 단위로 볼 때 B음과 E음으로 되어 있다. 리듬은 전반부가 ♩♩♩리듬형태가 기본이 되어 10가지의 다른 형태의 리듬이 나타나는데, 가 12회로 제일 많이 쓰였고, 후반부는 ♩♪♩♪ 리듬형태가 기본이 되어 14가지가 나타나며 특별히 많이 쓰인 리듬형태는 없다. 2. 제2악장 ‘차를 다리네’ 제2악장은 총 18마디로 되었는데, 4장단의 가야금과 장구의 전주가 있고, 노래는 14마디이며 간주는 1절과 2절 사이에 전주부분 중, 제1마디와 제4마디를 발췌했다. 빠르기 ♩.=ca. 50으로, 6/ 즉, 18/8박자의 느린 도드리 장단이다. 음계는 E음 계면조로 E, G, A, B, D이다. 선율음정은 가야금과 노래 모두 장2도와 단3도가 많이 쓰였고, 하행진행이 많다. 선율과 구성을 보면, 가야금이 노래 선율보다 한 옥타브 높은 음역으로 연주되고, 노래의 빈 공간을 가야금의 여러 선율로 메워 다음 선율로 연결시켜 준다. 가야금에 넓은 음역의 화음과 아르페지오기법으로 곡이 화려하고 풍부함이 느껴지도록 하였다. 끝음은 B음과 E음으로 되어 있다. 리듬은 ♩♪♩♪♩♪ 리듬형태가 기본이 되어 28가지의 다른 형태의 리듬이 나타나는데, 특별히 많이 쓰인 리듬형태는 없고 골고루 쓰였다. 가야금과 노래의 공통의 리듬형은 11가지이며, 비공통 리듬형은 노래가 5가지, 가야금이 13가지로 가야금 리듬형의 가짓수가 훨씬 많으며 다양한 모습으로 변화되어 나타남을 알 수 있다. 3. 제3악장 ‘차를 마시네’ 제3악장은 총 25마디로, 4장단의 가야금 전주가 있고 노래가 17마디이며, 가야금의 화려한 간주가 4장단이 있다. 빠르기가 ♩.=ca . 56으로 12/8박자의 타령 장단이다. 음계는 A음 계면조로 E, G, A, C, D이다. 선율음정은 가야금과 노래 모두 장2도와 단3도가 제일 많이 쓰였으며, 하행진행이 많음을 알 수 있다. 선율의 구성을 보면, 노래 선율과 가야금 선율이 같은 음들로 되어 있으며, 노래의 빈 공간을 가야금 선율에는 변화를 주지 않고, 리듬만 변화를 주어 선율을 이루어내 다음 선율로 연결시켜 준다. 끝음은 E음과 A음으로 되어 있다. 리듬은 ♩♪♩♪ 리듬형태가 기본이 되어 15가지의 다른 형태의 리듬이 나타나는데, ♪♩♩♪ 가 가야금에서 16번, 노래에서 5번으로 제일 많이 쓰였고, 가야금과 노래의 공통의 리듬형은 6가지이며, 비공통의 리듬형은 노래가 2가지, 가야금이 8가지로 가야금의 리듬형이 훨씬 많음을 알 수 있다. ; This thesis seeks to examine the musical characteristics of “Chahyangeejae” by Byung-Ki Hwang, which was composed for the 2 poems on the tea drinking by Kyung-sun Park, for 17 string kayagum and changgu, in respects of the scale, melodic tone, melody and melodic form, and rhythm of each movement. 1. The First Movement: “Youm (Resonance)” The first movement is a total of 23 phrases exclusively for Kayagum and changgu. This movement is composed of the two following rhythms: for the first half played with the tempo of ♩= 72, the 12/4 time jungmori rhythm, and for the second half with the tempo of ♩=30, the mixed time of the 18/8 time slow doduri rhythm and the 12/8 time taryung rhythm. The scale used is the E kyemyeonjo, composed of E, G, A, B, D. The melodical intervals of major interval of 2 degrees and perfect interval of 8 degrees are most frequently used with descending scale. The composition of the melody. The first half of this movement, which is for a lively kayagum solo, is composed of the melody from the second movement “Charul Darinae (Tea Brewing)” and the second half has a slow melody, with contrast to the first half of the second movement, and expects a prelude played on the kayagum at its end. The ending harmony for each phrase of the first half is composed of B note and the E note, and for the second half, 2 phrases seen as a unit, ends also with the notes B and E. The rhythm. For the first half, the basic rhythmic form of ♩♩♩is varied into 10 different types. The most prominent rhythmic form of is used 12 times. For the second half, the basic rhythmic form of ♩♪♩♪ is varied into 14 different types without any used in greater frequency. 2. The Second Movement: “Charul Darinae (Tea Brewing)” The second movement is a total of 18 phrases: a prelude of 4 rhythms played on the kayagum and changgu, a song of 14 phrases, and an interlude composed of the melody from the first and the fourth phrases in the prelude between verse 1 and 2. With the tempo of ♩.=ca. 50, the rhythm is 6/ , so to speak, a slow 18/8 time doduri rhythm. The scale. This movement has the E kyemyeonjo melody of the E, G, A, B, D scale. The melodical intervals of major interval of 2 degrees and minor interval of 3 degrees in the descending scale are used most frequently for both the kaya?m and the song. The melodic composition. Kayagum is played at a melody one octave higher than the song, and the kayagum fills the empty spaces of the song with various melodies making the connection with the next melody. The kayagum’s harmony of vast melodic compass and the arpeggio technique adds splendor and richness to the song. The ending harmony is composed of the B note and the E note. Rhythm. The basic rhythmic form of ♩♪♩♪♩♪ is varied into 28 different types, each used with equal frequency. The shared rhythmic forms of the song and kayagum reach 11 types. The number of rhythmic forms exclusively used by the song is 5, while the number for kayagum is 13. It can be concluded that the kayagum piece has more varied rhythmic forms and is executed diversely. 3. The Third Movement: “Charul Masinae(Tea Drinking)” The third movement of a total of 25 phrases contains a prelude of 4 different rhythms played on the kayagum, a song of 17 phrases, and an brilliant interlude of 4 rhythms also played on the kayagum. The tempo is ♩. =ca. 56 played at the 12/8 time taryung rhythm. The scale. The scale is an A kyemyeonjo melody of E, G, A, C, D scale. The major interval of 2 degrees and minor interval of 3 degrees are the most frequently used melodical intervals for both the kayagum and the song, and the descending of scales can also be notes. The melodic composition. The song and kayagum share the same melody. But thekayagum adds rhythmic changes to the melody and connects it with the next melody. The ending harmony is composed of the E note and the A note. Rhythm. The basic rhythm form of ♩♪♩♪ is used with 15 different variations. The rhythmic form of ♪♩♩♪ is used most frequently: 16 times for the kayagum, 5 times by the song. The kayagum and the song share 6 rhythmic forms. The number of rhythmic forms exclusively used by the song is 2, while the kayagum has 8, giving evidence to the diverse rhythmic forms of the kayagum.논문개요 = vii Ⅰ. 서론 = 1 A. 연구의 목적 = 1 B. 연구의 방법 = 1 Ⅱ. <茶香二題>의 분석 = 4 A. 작품개요 = 4 B. 작품분석 = 5 1. 제1악장 = 5 가. 음계 = 6 나. 선율음정 = 7 다. 선율과 구성형식 = 9 (1) 구성형식과 끝음 = 9 (2) 세부적인 분석 = 9 (3) 전체적인 특징 = 14 라. 리듬 = 15 2. 제2악장 = 17 가. 음계 = 17 나. 선율음정 = 20 다. 선율과 구성형식 = 21 (1) 구성형식과 끝음 = 21 (2) 세부적인 분석 = 22 (3) 전체적인 특징 = 25 라. 리듬 = 27 3. 제3악장 = 29 가. 음계 = 29 나. 선율음정 = 31 다. 선율과 구성형식 = 33 (1) 구성형식과 종지음 = 33 (2) 세부적인 분석 = 33 (3) 전체적인 특징 = 38 라. 리듬 = 38 Ⅲ. 결론 = 41 참고문헌 = 43 ABSTRACT = 44 <부록 1> 제1, 2, 3악장의 선율음정 = 48 <부록 2> <茶香二題>의 악보 = 5

A study on the need to materialize laws related to cargo securing in container.

국제무역에서 운송의 효율을 극대화할 수 있는 방안으로 컨테이너화가 진행되었고 컨테이너 물동량은 20세기 후반부터 현재까지 꾸준히 증가하였다. 컨테이너는 국가 간 화물 운송의 표준화, 규격화를 실현하여 선박을 비롯해 장비, 시설 및 기타 운송수단의 통일을 실현하였다. 이로 인해 작업 효율성의 상승과 사고 발생률의 저하를 가져왔지만, 컨테이너 내부에서의 화물 움직임으로 인한 새로운 형태의 안전사고가 발생하게 되었다. 이러한 형태의 사고는 화물손상으로 인한 송하인, 수하인의 금전적 손실을 비롯한 각종 피해는 물론 선박 및 각종 운송수단의 사고, 나아가 그로 인한 인명사고로까지 이어지는 등 막대한 사회적 손실을 불러일으킬 수 있다. 그러나 이와 같은 중요성에도 불구하고 컨테이너 내 화물 고박에 대한 중요도 인식은 상대적으로 매우 낮았으며, 이와 관련한 연구가 부족했음은 물론 이를 규제할 법적, 제도적 장치 또한 제대로 마련되어 있지 않고 있다. 기존의 연구 및 사회적 제도는 선박 및 각종 운송수단에 직접 적재되는 화물에 대한 안전만이 고려되었고 컨테이너는 자체로 하나의 화물로 인식되었다. 이는 컨테이너가 자체적으로 내부 화물을 보호할 수 있다는 고정관념으로부터 기인한 것으로 추정된다. 이에 본 연구는 컨테이너 내 화물고박에 대한 중요성을 설명하고 컨테이너 내 화물의 움직임으로 인한 사고를 예방하기 위해 먼저 컨테이너 내 화물고박에 관한 이론을 정리하였다. 컨테이너 내 화물은 각종 운송수단에 따라 각기 다른 중력 가속도의 힘을 받게 되며 이를 특정 가속계수로 표현하였다. 컨테이너 내부 고박은 크게 쇼링과 라이싱으로 구분할 수 있으며 고박 작업을 위한 재료 선택의 중요 요소로 마찰계수, 인장력, 파단강도, 최대고박하중 등을 제시하였고, 경계면이 있는 컨테이너와 없는 컨테이너를 구분하여 고박 방식으로 Blocking, Bracing, 상부 라이싱, 하프루프, 스프링 라이싱 등을 제시하였다. 국내 현행법에서 컨테이너 내 화물 고박에 대한 규정은 사실상 전무한 실정이며, 일반 화물의 고박 규정 역시 해상운송에 국한되어 있다고 판단하였다. 이를 위해 현존하는 화물적재고박지침서를 활용하여 지침의 범위를 컨테이너 내부 화물까지 확대 적용하며 이 과정에서 일부 개선이 필요한 내용을 언급하였다. 본 연구는 그동안 부족했던 컨테이너 내 화물고박에 관한 연구를 진행해 이와 관련한 국내외 이론들을 정리하였다. 이로 인해 비표준화 되어 있고 경험 의존적인 관련 산업 생태계의 변화를 유도할 수 있다는 점에서 시사점을 제시했다. 또한, 사고 발생 시 원인파악의 기준점조차 될 수 없었던 현행 법규의 문제점을 지적하고 이를 개선할 수 있는 방안을 모색해보고자 하였다.제 1 장 서 론 1 제1절 연구의 배경 및 목적 1 제2절 연구의 방법 및 구성 4 제 2 장 이론적 배경 6 제1절 컨테이너 운송 및 고박 작업의 발전과정 6 1. 컨테이너 운송의 역사 6 2. 컨테이너 물동량의 증가 8 제2절 화물고박의 중요성 10 1. 선박 사고 통계 10 2. 고박 관련 업계 현황 12 3. 컨테이너 운송중 사고 사례 14 제3절 선행연구 검토 17 1. 해상운송 안전에 관한 선행연구 17 2. 선행연구와의 차별성 및 시사점 19 제 3 장 컨테이너 내 화물고박에 관한 이론적 정리 21 제1절 컨테이너 내 화물고박에 관한 개요 21 1. 운송시 충격 21 2. 화물 보호를 위한 일반 규칙 25 제2절 국내외 고박관련 이론의 정리 29 1. 쇼링 작업의 재료 29 2. 라이싱 작업의 재료 34 3. 컨테이너 내 화물고박 42 제3절 이론적 한계 및 대안점 53 제 4 장 국내 고박관련 법규 현황 및 개선방안 58 제1절 컨테이너 내 화물고박 관련 분쟁 사례 58 제2절 고박관련 국내법규 62 1. 선박안전법 62 2. 화물적재고박지침서 64 제3절 국내법규의 문제점 및 개선방안 65 1. 국내법규의 문제점 65 2. 해외사례 66 3. 개선방안 68 3.1 법률 개정을 통한 개선방안 68 3.1 제도적 개선방안 73 제 5 장 결 론 74 제1절 연구의 요약 및 시사점 74 제2절 연구의 한계 및 향후 연구방향 77 참고문헌 78Maste

탄소복합소재 지식연구회 (2차 회의)

행사명 : 2013년 제 2차 탄소복합소재 지식연구회 일 시 : 2013. 6. 11(화) 16:30~19:00 장 소 : 한국탄소융합기술원 국제탄소연구소 세미나실(2층) 참석대상 및 예상 인원 : 지식연구회 위원 30명 내외 주요내용 : - 주제발표(탄소재료 기반 부품개발 사례 및 시장전망), - 사업소개(한국탄소융합기술원 지원사업), - 정보교육(NDSL), 연구회 운영방안, 의견수

평판과 보로 이루어진 복합구조물의 진동파워흐름해석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :조선해양공학과,2000.Maste

탄소섬유강화 C-링의 선형점탄성적 거동해석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :섬유고분자공학과,1999.Maste

수동 조작부품의 감성 품질 : 잡는 느낌, 동작감, 반응 소리에 대한 감성공학적 정량화

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :산업공학과 인간공학 전공,2006.Maste