고빈도 환기법은 최근에 개발되어 임상에 응용되면서 호흡생리학, 마취학, 집중치료의 학등의 분야에서 호흡부전의 새로운 치료법으로 관심이 집중되고 있는 환기법이다. 현재까지 고빈도 환기법중 고빈도 양압 환기와 제트 환기는 비교적 많은 연구가 되고 있고 임상적으로 사용되고 있으나 고빈도 진동 환기법은 제한적으로 사용되고 있다. 앞으로 고빈도 진동 환기법에 대해서도 더 많은 연구가 되어야 할 것이다. 또한 최근 개발되고 있는 고빈도 흉벽 진동 환기와 체표면 진동 환기에도 관심을 기울이면 호흡부전 환자의 치료에 바람직한 새로운 환기법이 될 수 있을 것으로 기대된다. 현재 고빈도 환기법의 몇몇 적용형태는 기관지-늑막루등의 폐압손상으로 인한 병변의 치료외에도 기관수술, 흉부수술, 뇌수술에서 수술부위의 움직임을 최소화시키면서 충분한 가스교환율 이룩할 수 있어서 효과적으로 이용되고 있다. 그러나 응급심폐소생술, 폐쇄성 폐질환, 성인 또는 영아 호흡곤란증후군등과 같은 질환에서의 적용은 더 규명되어져야겠다. 고빈도 환기법의 여러가지 문제점중 적절한 환기빈도의 결정, 충분한 습도를 공급하는 장치, 고빈도 환기의 정확한 감시장치의 개발등은 앞으로 우선적으로 해결해야 할 문제점이다. 또한 임상에 더욱 효과적으로 응용될 수 있는 새로운 환기법이 되기 위해서는 고빈도 환기법의 호흡생리와 안정성등에 관한 연구도 병행되어야겠다.
1500만, 700만, 10만 어절 크기의 세 가지 원시 말뭉치로부터 한국어 어절 빈도를 조사하였다. 각 말뭉치에 대한 어절 빈도 결과를 비교-분석하여 활용가치가 높은 고빈도 어절 집합을 구하였다. 고빈도 어절 집합의 효용성을 검증하기 위해 일반문서에 대한 어절 적중률을 실험하였다. 그 결과로 고빈도 563 어절이 24.5%, 9484 어절이 51.5%, 184246 어절이 81.6%의 어절 적중률을 보였다.
무료 온라인 교육환경은 교육의 기회를 제공함으로써, 지속적으로 관심이 높아지고 있으며 배움에 대한 노력에 중시하고 있다. 따라서 본 연구는 배움에 대한 노력을 온라인에서 자동으로 판단할 수 있는 최소학습 판단 시스템을 제안해 왔다. 최소학습을 판단하기 위해 온라인 비디오 강의에서 고빈도 단어를 추출하여 단어게임을 통해 판단하는데, 이때 고빈도 단어가 최소학습을 판단하기 위한 키워드로 사용할 수 있는지에 대한 검증 실험이 요구되었다. 따라서 본 논문은 워드임베딩을 이용하여 고빈도 단어와 키워드간의 유사도를 비교하여 고빈도 단어에 대한 검증 실험을 실시하였다. 실험 결과, 고빈도 단어가 온라인 비디오 강의를 대표할 수 있는 키워드로 사용될 수 있는 긍정적인 결과를 보였고 최소 학습을 판단하기 위한 요소(Feature)로 충분히 사용가능함을 보였다.
이 연구의 목적은 경피신경전기자극을 저빈도-저강도, 저빈도-고강도, 고빈도-저강도, 고빈도-고강도 네 개의 치료조건으로 나누어 만성요통환자에게 적용하였을 때 각기 다른 주파수 빈도와 강도가 만성요통환자의 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구대상은 평균연령 39.19(${\pm}12.96$)세, 발병기간 8.57(${\pm}3.07$)개월인 요통환자 32명이었다. 치료기간은 2주 횟수는 총 10회로 1일 1회 15분간 시행하였으며 치료부위는 통증이 가장 심한 요추주변 부위에 시행하였다. 치료 전 후의 변화를 평가하기 위해 요통정도(요통장애지수)와 요추부 유연성을 측정하였다. 각 군간 윌콕슨, 맨-휘트니 검정을 하였고, 통계적 유의성은 p< .05로 하였다. 결과는 다음과 같다. 네 군 모두 실험 후 요통장애지수와 요추부 유연성에 유의한 결과가 나왔으며, 저빈도군에서는 고강도가, 고빈도군에서는 고강도가 보다 효과적이었다. 고빈도-고강도가 요통장애지수와 요추부 유연성에 유의한 차이는 없었지만 가장 효과적이었다.
정보검색이나 자동색인 시스템에서는 정확한 색인어의 추출이 시스템의 성능을 좌우하게 된다. 따라서 정확한 색인어의 추출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보 검색시에 보다 정확한 문서를 찾아줄 수 있도록, 출현 고빈도어를 이용하여 효율적인 색인어 추출을 위한 합성 명사 생성방안을 제시한다. 이를 위하여 문서 내에서 출현 빈도가 높은 명사, 즉 상위 $30%{\sim}40%$의 고빈도 명사에 합성 및 분해 규칙을 적용하여 합성명사 색인어를 추출한다. 또한 본 논문에서 제시한 상위 $30%{\sim}40%$ 고빈도 명사합성에 대한 타당성을 검증하기 위하여 적절한 명사합성 빈도를 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 300어절 이하의 짧은 문서는 출현빈도 상위 30%까지의 명사를 합성했을 경우 저빈도 누락이 작았고 300어절 이상의 문서는 출현빈도 40%까지 합성하면 저빈도 누락이 상당히 줄어듦을 알 수 있었다. 그리하여 전체 색인어의 개수를 줄였고 색인어의 정확률을 높였다.
본 연구에서는 노후된 소규모 농업용저수지의 홍수에 대한 안전성이 부족하여 최근들어 노후된 소규모 농업용 저수지를 재설계하여 치수능력을 보강하고 있다. 이러한 노후 소규모 농업용 저수지의 홍수량을 재산정하기 위해 강우량을 수집하여 확률강우량을 재산정하고 빈도별 홍수량을 산정하였다. 산정된 빈도별 확률홍수량을 이용하여 현재의 치수적 안정성을 검토하고 현재기준에 적합한 저수지의 치수적 안정성을 갖추기 위해 댐을 증고하는 방안에 대해 검토하였다. 본 연구에서 저수지의 안정성을 검토한 결과 심천저수지의 홍수위는 200년 빈도에서 EL. 124.38m, 300년 빈도에서 EL. 124.43m 500년 빈도에서 EL. 124.48m로 현재 댐마루고 EL. 125.60m와 비교시 월류는 하지 않으나 댐설계기준(2011,국토해양부)에서 제시된 식에 따른 여유고와 비교한 결과 현재 상태에서는 여유고가 부족하여 증고가 필요한 것으로 분석되었다. 따라서 심천저수지의 현재 홍수량에 대한 검토를 위해 100년, 80년, 50년 빈도의 저수지 홍수추적결과 심천저수지의 여유고는 100년 빈도에서 0.028m부족, 80년 빈도에서 0.007m부족, 50년 빈도에서 기준여유고를 0.046m 만족하여 현재 상태에서는 50년 빈도에서 안정한 것으로 검토되었다.
본 논문은 최근 금융시계열 분야에서 자주 등장하는 고빈도 시계열 변동성 분석을 다루고 있다. 고빈도 시계열 변동성 분석을 위해 차원 축소를 목적으로 하는 함수형 주성분분석을 적용하였으며 이를 수행하는 R의 두 함수를 비교하고 있다. 응용으로서, KOSPI 고빈도 자료에 적용해 보았다.
물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.
본 연구는 한국어에서 단어빈도가 명사 정의하기에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 80명을 대상으로 명사의 친숙도와 명사의 정의하기를 분석하였다. 의미범주를 "사용/목적," "묘사," "관련/관계," "부분설명," "설명," "오류," "부분설명-속성," "부분설명-특정 분류." "부분설명-비특정 분류," "설명-특정 분류," "설명-비특정 분류"로 분류하여 분석하였다. 그 결과 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 친숙도를 보였고 분류명사나 속성의 의미범주를 사용하는 "설명"의 경우 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 높은 빈도를 보였다. 그리고 분류명사와 속성의 의미범주가 연령에 따라 증가하였고 오류반응이 연령이 증가하면서 적게 나타났다. 따라서 명사 정의하기에서 명사의 출현빈도가 중요한 영향력을 미치는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 기존의 수량적 연관규칙탐사를 위한 고빈도항목열 생성방법이 가지고 있는 문제점을 해결하는 효율적인 고빈도항목열 생성기법을 제안한다. 제안된 생성기법은 분할과정에서 최소분할지지율을 이용하여 분할간격을 유동적으로 결정하는 방법과 데이타의 집중도를 우선 순위로 하여 분할된 소간격을 병합하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법보다 세밀한 고빈도항목열을 생성할 수 있는 것과 데이타들의 특성을 잃어버리지 않는 특징을 갖는다. 성능평가를 통하여 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 효율적인 고빈도항목열을 생성함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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