현실적으로 사용된는 뜻은 인지자들의 느낌들의 한정된 범위내의 합의된 뜻임을 부인할 수없다. 느낌이 상대적이라는 것은 그것이 물리적인 대상이 아니어서 번역의 불확정성에 이하여 간접적으로 보여 줄 수 있다.그러나 합의된 뜻도 그것이 결코 절대적인 뜻이 아니라는 의미에서 그 표현이 사용되는 상황에 의존하는 상대적인 합의이다.
이 논문은 선형 송·수신 필터의 메모리와 증폭기의 비선형성에 기인하는, 메모리 있는 비선형 시스템의 인식(identification)과 보상에 대해 다룬다. 이와 같은 비선형 시스템은 메모리가 있는 두 개의 선형 시스템 사이에 메모리 없는 비선형 시스템이 있는 것으로 모델링할 수 있으며, 통계적 경사 근사법(stochastic gradient method)으로 선형 시스템의 필터 계수와, 다항식으로 표현되는 비선형 시스템의 계수를 구한다. 이렇게 모델링 되는 통신 채널은 통계적 경사 근사법과 간접 학습 구조를 사용하여 전치 보상기를 설계함으로써 보상한다. 여기서 제시한 비선형 보상 방법은 특정한 통신 채널 모델이 필요 없으며, 적응적으로도 적용이 가능하다.
용어는 기술(technology)을 직 간접적으로 표현하고, 기술의 발전 동향에 따라 용어의 사용 패턴 또한 변한다. 즉, 시계열을 포함하는 대용량 문서 집합의 분석을 통해 기술 용어의 생성, 성장, 쇠퇴, 소멸 등의 활용주기 파악이 가능하다. 본 논문은 기술용어의 활용주기 모델 정의를 위한 초기 연구로, 정의 가능한 모델의 종류를 파악하고, 이에 대한 타당성 분석에 집중하도록 한다.
본 연구에서는 전력계동의 다이나믹스를 정확하게 표현할 수 있는 기계적 시스템인 등가역학 모델(Equivalent Mechanical Model: EMM)을 제안하고, 이를 기초로 확고한 수학적 해석을 통해 에너지 함수의 유도 방법을 체계화 하고 물리적 의미를 파악함으로써 에너지 함수를 이용한 시스템 해석에 대한 이론적 배경을 마련한다. 또한 시영역 모의법을 이용한 과도안정도 해석의 간접법에서 SI법중 Trapezoidal법에서의 오차를 줄일수 있는 알고리즘을 제시한다. 먼저 수학적 이론을 바탕으로 전력계통에 적용하여 상태변수를 업데이트 시킴으로써 Trapezoidal법에서보다 더 정확한 데이터를 얻고자 한다. 본 연구에서는 명확한 수학적 이론의 적용을 위해 1기 무한대 모선을 모델로 시뮬레이션 하였으며 결과의 비교분석을 위해 Runge-Kutta법에 의한 시영역 모의와 비교하였다.
소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.
본 논문에서는 cavity 변형 물체의 전역적 변형 형태는 유지하면서 계산 복잡도를 줄이기 위하여 모델의 다중해상도적 표현 기법 및 서로 다른 상세 레벨간 물리적 특성변수에 대한 적응기법을 제안한다. 또한, 객체의 안정적 변형을 지원하기 위한 형태유지 스프링을 제안한다. 일반적으로 위나 풍선과 같은 cavity 변형객체는 전체 구성노드의 수를 줄이기 위하여 표면 메쉬 구조로 모델링 된다. 이 경우, 표면의 인접 노드만이 감쇠(damping) 스프링으로 연결되고, 모델의 체적정보의 부재로 인하여 외부 힘이 일정시간 동안 지속적으로 주어지는 경우, 객체의 형태변형이 왜곡되고, 초기형태로의 복원이 불가능해진다. 본 논문에서 제안하는 형태유지 스프링은 외부힘에 의한 변형 후 초기형태로의 복원을 보장함으로써, 복잡한 계산과정 없이 간접적으로 객체의 볼륨유지 효과를 제공하고 변형의 불안전성을 제거한다.
지능형 개념기반 검색시스템(Intelligent Concept Based Retrieval System)은 구문적 서술(Syntactic Description)과 의미적 서술(Semantic Description)과 의한 상호 융합으로 이뤄질 수 있는데 컬러 히스토그램, Curvanature 히스토그램등과 같은 구운적 서술(Syntactic Description) 내용의 추출은 현재의 기술들로 잘 이를 수 있다. 또한 특정 응용 분야에서뿐만 아니라 미디어 타입에 따라서도 쉽게 사용될 수 있다. 이미 MPEG-7에서 표준화된 Description Scheme을 제공하고 있다. 그러나 기술 구조 레벨과 개요 레벨등과 같은 다양한 기술 레벨들에 의해 구문적 서술(Syntactic Description) 이질성은 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Polygonal mesh 기반 미디어 객체 표현방법을 제시하고 이를 통해 간접적 서술 변환을 할 수 있는 방안을 제시하여 구문적 서술(Syntactic Description)에서의 이질성 문제를 해결하였다.
사용자들의 간접 경험 및 다양한 커뮤니티 생성을 위해 사용되었던 기존의 2차원 온라인 세상은 시각적 표현 및 사람의 특징을 반영하는 것에 한계점이 뚜렷하다. 따라서, 보다 현실과 유사한 환경을 구축하기 위해 많은 연구가 수행되었으며 특히, 사람의 행동 및 상태 등을 수집하고 활용할 수 있는 기술이 발전하였다. 그 결과 현실과 유사한 3차원 세계인 메타버스가 새롭게 주목받고 있다. 메타버스는 새로운 신분인 아바타로 사용자들의 높은 자유도를 보장하며 현실 세계와 유사한 활동과 함께 현실에서 경험할 수 없는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 메타버스의 발전을 위한 연구가 활발히 수행되고 있지만, 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 관한 연구는 상대적으로 부족하다. 현재, 3차원 세계 구축을 위해 기존보다 많은 종류의 데이터 수집으로 새로운 보안 이슈가 꾸준히 발생하고 있으며, AR, VR 등의 다양한 디바이스 활용과 사용자들의 자유도 보장에 따른 보안 위협이 존재한다. 이에, 본 논문에서는 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대해 분석하고, 이전의 다양한 연구들을 정리하여 새로운 관점에서 보안 위협을 분류한다. 그리고 해당 위협의 대응방안과 함께 앞으로의 연구 방향을 제시한다.
환기란 실내에 기류분포를 형성함으로써 발생된 오염물질을 제거하고 재실자에게 신선외기를 공급하기 위한 것이다. 실내의 오염농도는 오염 발생원의 특성과 실내의 환기상태에 의하여 결정되며 환기상태는 실내의 기류분포에 의하여 결정된다. 건축물에서 수행되고 있는 각종 오염물질에 대한 농도측정 실험은 환기의 결과로서 나타나는 실내오염의 정도를 파악하기 위한 것으로 환기의 성능 자체를 측정하기 위한 것이 아니다. 또한 실내의 기류속도 측정실험을 통하여 환기상태를 간접적으로 파악할 수 있으나 정량적인 환기 상태를 측정하지는 못한다. 단순히 기류속도가 크고 작음에 따라서 환기상태의 좋고 나쁨을 표현할 수 없기 때문이다. 그림 1은 이와 같은 환기실험에 관련된 3단계의 실험 종류와 이들 간의 상호 상관관계를 보이고 있다.
배경: 폐암발생에 EGF의 자가 분비는 암의 성장과정에 직, 간접적인 영향을 주고 있으며, TNF-$\alpha$는 면역 반응의 급성체로서 폐암의 발생을 억제하고 이미 발생한 폐암종의 치료에도 이용되고 있는 실정이다. 폐암 조직과 혈장에서 epidermal growth factor(EGF)와 tumor necrosis factor-$\alpha$(TNF-$\alpha$)를 면역 방사선 분석법을 이용하여 정량분석 하여 발현 정도를 분석해보고자 하였다. 대상 및 방법: 폐암환자 20례와 양성종양 및 육아종 환자 4례에 대해서 AJCCS에 의한 조직학적 분류와 TNM 분류에 따라 구분하여 절제수술을 받은 환자를 대상으로 수술전 혈액을 채취하고 수술직후 적출한 표본을 암이 없는 건강하다고 판단되는 대조조직과 폐암조직에서 일정량의 조직을 절취하여 액화질소 내에 실험시까지 급속 냉동보관 하였다. 수술후 혈액을 재 채취하여 혈장을 분리하여 냉동고에 검사시까지 보관하였다. EGF의 정량은 Human Epidermal Growth Factor kit(Amersham Phamacia Biotech, England)를 사용하였으며, TNF-$\alpha$ 정량은 TNF-$\alpha$ IRMA kit(Biosouce, Belgium)을 사용하여 IRMA 방법으로 각각 정량분석하여 표현유무를 연구한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 결과: 1. 대조조직, 양성종양 및 육아종과 폐암 수술전후의 조직과 혈청 모두에서 EGF와 TNF-$\alpha$가 발현되었다. 2. EGF와 TNF-$\alpha$의 농도는 대조조직과 양성종양(0.11$\pm$0.06 ng/ml, 20,3$\pm$9.08 pg/ml)에 비하여 폐암조직(0.13$\pm$0.05 ng/ml, 34.34$\pm$47.74pg/ml)에서 유의하게 높은 농도가 발현되고 있었다. 3. 폐암중 선암조직에서 특히 TNF-$\alpha$(80.92$\pm$104.08 ng/ml)의 발현이 강하게 나타났다. 4. 혈청내의 EGF와 TNF-$\alpha$의 발현되는 양이 조직내의 양보다도 높았다. EGF는 5.7배정도 TNF는 1.3배정도 강하게 표현되었다. 5. 폐암의 조직학적 종류에 따라서 EGF는 거의 차이가 없었으나 TNF-$\alpha$ 정량치에는 차이가 있었다. 6. TNM stage가 진행함에 따라 EGF는 농도가 증가하였고 TNF-$\alpha$는 오히려 감소하는 반대되는 교차현상이 있었다. 7. 수술직후 EGF는 증가하였으나 TNF-$\alpha$는 오히려 감소하였다. 결론: 결론적으로 저자는 암조직과 대조조직간에 EGF와 TNF-$\alpha$의 표현량의 차이가 있음을 관찰하였으며 또한 조직과 혈청사이에도 표현량에 차이가 있으며 조직보다도 오히려 혈청내의 농도가 높다는 사실을 관찰하였다. EFG와 TNF-$\alpha$는 정상조직이나 양성조직과 폐암조직 모두에서 분비작용되는 cytokines으로 세포기능에 따라 다양하게 표현이 되며 계속적인 연구로서 밝혀야만 할 과제라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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