목적: 본 연구는 근거리 경사 AC/A 비가 원거리 외사위 교정에 적용될 수 있는지를 알아 보기 위하여 원거리 및 근거리 경사 AC/A 비의 차이를 비교하고 또한 계산 AC/A 비와 경사 AC/A 비의 관계에 대하여 연구 하였다. 방법: 타각적 및 자각적 굴절검사에 의한 완전교정 후 원거리 경사 AC/A 비 검사는 -1.00 D를 가입한 후 Howell 시표(3 m용)를 사용하였으며, 근거리 경사 AC/A 비 검사는 +1.00 D, -1.00 D, +2.00 D와 -2.00 D를 각각 가입한 후 Howell-Kim(40 cm 용) 시표를 사용하여 사위검사와 계산 AC/A 비를 측정하였다. 결과: 원거리 사위는 평균 외사위 1.17${\pm}$1.17 $\Delta$, 근거리 평균 외사위 3.71${\pm}$2.80 $\Delta$으로 나타나(t-test. p < 0.001), 원근거리 사위의 상관관계(r = 0.59, p < 0.001)는 비교적 높게 나타났다. 경사 AC/A 비는 측정거리와 조절자극에 따라 다양하였고(r = 0.11~0.53. p < 0.001) 측정거리가 가까울수록 조절자극이 클수록 높았다. 또한 플러스 굴절력보다 마이너스 굴절력에 의한 조절자극이 높게 나타났다(t-test. p<0.001). 또한 계산 AC/A 비가 클수록 경사 AC/A 비는 오히려 낮아지는 음의 상관관계를 보였다. 원거리와 근거리에서 -1.00 D 부가한 경사 AC/A 비는 원거리가 1.30 $\Delta$/D 근거리가 1.68 $\Delta$/D로 근거리 AC/A 비가 유의적인 수준에서 약간 크게 나타났다(t-test. t=1.67, p<0.001). 결론: 본 연구를 통하여 계산 AC/A 비와 경사 AC/A 비의 음의 상관관계를 알 수 있었고, 근거리 경사 AC/A 비가 원거리 경사 AC/A 비보다 작지만 유의적 수준의 차이를 보여 원거리 외사위의 교정은 원거리 경사 AC/A비를 반드시 측정할 필요성이 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 간호학생의 약물용량계산에서의 취약점을 찾기 위해 학생들의 자기기입식 일반적 사항과 약물계산수업 전 자신감(이하, 자신감), 수업수행도(이하, 수행도) 및 약물용량계산 시험지를 SPSS 19.0 으로 분석하였다. 본 연구결과 약물계산능력을 나타내는 서술식 두 문제의 평균 정답률은 72%였고, 단순계산능력은 성별 간 차이가 없었으나 응용계산능력과 계산정확도는 남학생이 유의하게 높았고, 고등학교계열별 계산능력에는 차이가 없었다. 자신감과 수행도 및 수행도와 계산정확도 간 양의 상관관계가 있었고, 자신감의 수행도에 대한, 수행도의 계산정확도에 대한 설명력은 각각 4.2%와 3.2%였다. 1개 대학 간호학생 대상의 본 연구결과를 일반화할 수는 없으나, 반복적이고 지속적인 수학학습으로 수행도를 높이고 약물계산에 대한 자신감을 향상시킴으로써 계산정확도를 높여 투약오류예방을 위한 중재프로그램 개발 및 적용의 필요성을 제언한다.
본 논문은 PWM DC-AC 인버터에서의 AC 필터 인덕터 코아 손실 계산을 위한 간단한 방법을 제시한다. 코아 손실 분석을 위해서 AC 필터 인덕터로 아몰퍼스 C-Core (AMCC-320)를 선택하였다. 단상하프브릿지 전압형 인버터와 간이 열량계를 이용하여 코아 손실을 측정하고 제시한 방법을 검증하였다. 기본적으로 인버터 스위칭은 SPWM 방법을 사용하였으며, 스위칭 주파수와 모듈레이션 인덱스를 가변하면서 실제 제작한 간이 열량계로 코아 손실을 측정하였다.
본 논문은 3상 PWM 컨버터의 커패시터의 용량을 온라인으로 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 무부하 상태의 PWM 컨버터에 저주파수의 입력전류를 주입하면 직류링크단에 이에 대응되는 리플전압이 발생된다. 직류링크단의 리플전압과 전류를 검출하여 커패시터의 용량을 계산한다. 제안된 방법에 의해 계산된 커패시터의 용량의 추정오차는 2% 이내이다.
내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
This paper presents a new power flow method to analyze the AC electric railway system effectively in both cases of traction and regenerative braking of the trains. The algorithm to easily solve the power flow of the AC electric railway system with the trains of regenerative braking from the system without a train of regenerative braking is derived. Using this new power flow method, the voltage characteristics of a typical AC electric railway system is easily analyzed in both cases of traction and regenerative braking of the trains. We show that the presented method can be applied effectively in order to analyze the AT-fed AC electric railway system in both cases of traction and regenerative braking of the trains. A STATCOM(Static Synchronous Compensator) is applied to the system in order to improve the voltage drop problem and this case is also analyzed to show the effect of STATCOM.
본 논문은 Digital Audio Compression(AC-3) Standard 인 A-52를 기반으로 하였으며 Borland C++3.1 Compiler를 사용하여 AC-3 Decoding Algorithm 구현하였다. Input Stream은 DVD VOB File에서 AC-3 Stream만을 분리하여 사용하며 최종 출력은 16 Bit PCM File이다. AC-3의 Frame구조는 Synchronization Information, Bit Stream Information, Audio Block, Auxiliary Data, Error Check로 구성된다. Aduio Block 은 모두 6개의 Block으로 나뉘어져 있다. BSI와 Side Information을 참조하여 Exponent를 추출하여 Exponent Strategy에 따라 Exponent를 복원한다. 복원된 Exponent 정보를 이용하여 Bit Allocation을 수행하여 각각의 Mantissa에 할당된 Bit수를 계산하고 Stream으로부터 Mantissa를 추출한다. Coupling Parameter를 참조하ㅕ Coupling Channel을 Original Channel로 복원시킨다. Stereo Mode에 대해서는 Rematrixing을 수행한다. Dynamic Range는 Mantissa와 Exponent의 Magnitude를 바꾸는 것으로 선택적으로 사용할 수 있다. Mantissa와 Exponent를 결합하여 Floating Point coefficient로 만든 후 Inverse Transform을 수행하면 PCM Data를 얻을 수 있다. PC에서 듣기 위해서는 Multi Channel을 Stereo나 Mono로 Downmix를 수행한다. 이렇게 만들어진 PCM data는 PCM Data를 재생하는 프로그램으로 재생할 수 있다.
본 논문에서는 VQ의 문제점인 에지의 열화 문제와 방대한 계산량을 해결하기 위한 새로운 DCT-VQ 방법을 제안한다. 에지 열화를 방지하기 위해 공간 영역에서 VQ를 하지 않고 DCT 변환 영역에서 VQ를 수행한다. DCT는 상관도가 높은 영상 데이타를 비상관화시키고, 적은 수의 계수에 에너지를 집중시키는 특정이 있다. DCT 변환 영역에서,DC 계수는 8비트 균일 스칼라 양자화하고,AC 계수는 에지 성분을 고려하 기 위해 3개 영역으로 구분하여 각 영역을 벡터 양자화한다. VQ의 계산량과 메모리의 절감을 위해 3개 영역의 벡터는 작은 차원($1{\times}7$)으로 구성되며 같은 부호책을 사용한다. 따라서 제안한 방법은 DCT 변환 계수의 고주파 성분올 고려함으로써 에지 성분을 최대한 살렬 수 있고, VQ의 벡터 차원을 줄임에 의해 계산량과 메모리를 크게 감소시킬 수 있다.
본 논문은 새로운 장면 전환 검출과 키 프레임 선태 기법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 MPEG 압축 동영상에서 직접 DC 영상 및 에지(edge) 영상을 추출하여 이용하는데, 공간 영역으로 변환 후 에지 연상을 추출할 경우 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 그 계산량을 줄이기 위해 DCT 블록 당 5개의 저 대역 AC 계수들만을 이용하여 축소된 에지 영상을 고속으로 추출하는 방법을 제안하고, 이를 바탕으로 AC 예측(prediction)을 이용한 고속 에지 추출 기법도 추가적으로 제안하였다. 화질 측면에서 전자가 후자보다 약간 우수하지만, 두 방법 모두 영상의 중요한 에지 특징들을 잘 추출할 수 있다. 이와 같이 얻어진 에지 영상 및DC 영상을 이용하여 에지 에너지 다이어그램(dege energy diagram)과 히스토그램(histogram)을 구하여 급진적인 장면 전환 및 페이드(fade), 디졸브(dissolve) 같은 점진적인 장면 전환을 정확하게 검출함을 모의 실험을 통해 확인하였다. 또한 공간 영역에서 구한 에지 영상들에 비해 제안한 방법들에 의한 에지 영상들이 점진적인 장면 검출에 있어 훨씬 적은 계산량으로 비슷한 성능을 보임을 확인하였다. 마지막으로 HVS(human visual system)에 기반하여 각 장면에서 키 프레임을 선택하는 방법도 제안하였다. 위에서 얻어진 에지 및 DC 영상을 이용하기 때문에 optical flow를 이용하는 기존 방법에 비해 적은 계산량으로 의미 있는 키 프레임을 선택할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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