• 대한핵의학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2005

상용 PET사이클로트론의 기술적인 변화는 PET의 수요와 밀접한 관계가 있다. PET활용이 일반화 되어 미국을 중심으로 PET의 수요가 급증하게 됨에 따라 사이클로트론의 수요도 증가 하였다. 기존의 사이클로트론은 크기와 무게로 병원에 설치에 공간과 전원 공급 등 여러 문제가 있어 각 사이클로트론 제작사들은 새로운 모델을 출시하게 되었다. 새로운 모델의 특징은 다음과 같다. 첫째 기존의 모델이 양성자와 중양자 등의 2가지 이온을 인출 하였으나 시스템의 복잡성 등의 문제와 양성자로 O-15 생산이 가능하여 양성자 빔만을 인출 하거나 중양자는 선택 사양으로 전환 하였다. 둘째 기존 모델의 경우 양성자의 빔 에너지는 약 16 MeV 이상 가속 시킬 수 있으나 신 모델은 13 MeV 이내로 대폭 낮추어 PET 용 Rl생산에 최적화하였다. 셋째 전자석, RF 장치등의 최적화를 이룩하여 전력소모를 대폭 개선하였으며 외양도 대폭 작아져 무게를 20톤 이내로 대폭 낮추었다. 넷째 새로운 모델 사이클로트론들은 자체 차폐기능이 일반화 되었으나 IBA제품이나 삼영유니텍 제품은 사용자의 견지에 따라 선택 사양이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.582-585
• /
• 2024

이 연구는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서 딥러닝 모델의 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망(CNN)에서 동적 가지치기 모델의 적용을 탐구한다. 첫째, 동적 가지치기 모델의 원리와 방법에 대해 기존 방법과의 비교를 소개한다. 둘째, 기존적인 방법 동적 가지치기 모델의 구현 과정 및 결과 분석을 포함한 실험 단계를 자세히 설명한다. 실험 결과는 동적 가지치기 모델이 적절한 훈련에서 모델의 분류 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있으며 강력한 일반화 능력을 가지고 있음을 보여준다. 마지막으로 딥러닝 방법과 기존 방법의 차이점과 장단점을 분석하고 요약하여 실제 적용에서 딥러닝 모델 배치에 유용한 탐색과 참고 자료를 제공한다. 이 연구는 딥러닝 분야에서 동적 가지치기 모델의 적용을 추가로 탐색하기 위한 중요한 이론 및 실습 기반을 제공한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
• /
• 제11권2호
• /
• pp.243-260
• /
• 2009

이 연구에서는 예비중등교사들이 수학화를 실제적으로 경험하도록 일반화된 피보나치수열의 일반항을 구하는데 유용한 공식을 찾고, 연속하는 두 항의 비율에 대한 극한을 탐구하는 교수단원을 설계한다. 예비중등교사들은 이 교수단원을 통해 자연수 n의 Fm형 k-분할의 수 F(n, m; k)를 조합으로 표현하는 과정을 탐구함으로써 일반화된 피보나치수열의 각 항을 구하는 공식을 찾을 수 있다. 이러한 공식을 CAS형 그래핑 계산기에 직접 넣어 구체적인 피보나치수를 구할 수 있고, 일반화된 피보나치수열의 연속하는 두 항의 비율로 얻어지는 수열이 수렴한다는 추측을 할 수 있게 해 준다. 이러한 사실을 바탕으로 일반형의 피보나치수열의 연속하는 항의 비율로 만든 수열의 극한에 대해 논한다. 이 교수단원을 통해 예비중등교사들은 중복조합, 조합, 포함과 배제의 원리, 연속함수의 중간값의 정리, 이차방정식 및 삼차방정식의 해법을 되새기고 이를 활용하여 수학을 발명하는 경험을 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.71-93
• /
• 2001

개체-관계 모델은 데이터베이스 설계와 시스템 분석을 위해서 시간 응용 분야에서 사용되고 있는 개념적 모델로서, 현실세계의 시간 문제 영역을 논리적 모델로 표현하기 위한 기반이 된다. 객체 지향 모델은 실세계의 이력 자료에 대한 개체와 관계성을 데이터베이스 시스템에 표현하는데 적합한 논리적 모델로서, 이력 자료의 병행적 지원과 시공간 자료의 조작 등을 적절하게 표현하고자 하는 응용분야에서 이용되고 있다. 현실세계 개체의 표현을 정확하게 모델링하기 위해서는 아주 적은 제약조건을 갖고 E-R 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 방법이 필요하다. 또한 시간지원 객체 지향 모델은 시간 의미를 객체 지향 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 논리적 모델이다 시간지원 객체 지향 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 속성 버전화와 객체 버전화로 나누어진다. 이 두 가지 중에서 객체 지향 모델은 이 상태와 행위의 재사용성을 증가시키고 개체들 사이의 유기적 관계를 효율적으로 표현할 수 있기 때문에 객체 지향 모델의 연구가 필요하다. 그런데 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하기 위한 기법과 제약조건이 수반된다. 그래서 시간 개념이 포함된 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 연구가 필요하다. 따라서 현실세계의 객체 버전화를 위한 이력 개체를 정확하게 표현하기 위해서 본 논문은 E-R 모델을 객체 지향 데이터베이스 모델로 변환하기 위한 기법을 제시하고 있다 즉. 현실세계의 개체와 관계를 데이터베이스에 표현하는데 적합한 시간지원 객체 지향 모델로 일반화, 집단화와 연관화에 대한 역할에 따라 변환하며, 그리고 다형성 관점에서 일반화 상속과 집단화 상속을 조합하여 기능을 확장한다. 이 변환과 확장은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계 및 재사용성을 증가시키는데 기여할 것이다.ing, and e-mail. A room for HEE, in which teaming activity mainly occurs by following the sequences of learning procedures, includes other sub-rooms for the guidance of Loaming, discussion, directories for reference, question and answer, submission of homework, evaluation, and an encyclopedia. Therefore, this study implicates: 1) achievement of teaming environment using the ICT mainly made by students who solve problems closely related to daily life, 2) development of practical learning questionnaires fitted in the present state, 3) preparation for the curriculum. Finally, from this study, I suggested that further studies are needed to develop models for learning, interaction between students and teachers, and the learning materials under the Web based loaming environment.tion, and Environmental Replacement. Third, by selecting Chung na environmental park in Incheon, which is a filtration plant lot,

• 정보기술과데이타베이스저널
• /
• 제4권1호
• /
• pp.31-50
• /
• 1997

객체지향 데이터베이스 시스템에서 시간지원 데이터베이스를 다룰 때 발생하는 중요한 문제는 관계 의미에 따라 시간과 속성을 결합하는 방법에 있다. 관계형 모델처럼 속성 버전화에 대한 기존의 연구 결과는 시간지원 객체지향 모델에 적용할 수 없다. 이것은 객체지향 모델이 복합 객체를 구성하기 위해서 기존의 모델보다 더욱 강력한 구성자들을 제공하기 때문이다. 그래서 이 논문은 객체지향 데이터베이스에 시간 개념을 통합하기 위한 형식적 접근방법을 제안한다. 이 논문의 목적은 객체 사이에 관계하는 일반화, 집단화와 연관화에 따라 시간지원 객체지향 데이터베이스 표현을 연구하는 것이다. 이 논문은 시간지원 객체지향 모델에서 속성 버전화의 개념을 정의하고, 객체 사이에 존재하는 관계에 대해서 시간을 표현하는 것에 중점을 둔다. 또한 관계 의미에 대한 제약조건을 규정하고, 표현 기준에 기반하여 검토한다. 이 논문은 객체지향 데이터 모델을 형식화함으로써 대수 연산자의 설계시 강력한 연산 기능을 제공할 뿐만 아니라 모듈의 재사용성을 제공할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.1-13
• /
• 2020

기계학습(machine learning)이란 주어진 데이터에 대한 일반화 과정으로부터 특정 문제를 해결할 수 있는 모델(model) 생성 기술을 의미한다. 우수한 성능의 모델을 생성하기 위해서는 양질의 학습데이터와 일반화 과정을 위한 학습 알고리즘이 준비되어야 한다. 성능 개선을 위한 한 가지 방법으로서 앙상블(Ensemble) 기법은 단일 모델(single model)을 생성하기보다 다중 모델을 생성하며, 이는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 학습 기법을 포함한다. 본 논문은 기존 스태킹 기법을 개선한 다중 스태킹 앙상블(Multiple Stacking Ensemble) 학습 기법을 제안한다. 다중 스태킹 앙상블 기법의 학습 구조는 딥러닝 구조와 유사하고 각 레이어가 스태킹 모델의 조합으로 구성되며 계층의 수를 증가시켜 각 계층의 오분류율을 최소화하여 성능을 개선한다. 4가지 유형의 데이터셋을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 분류 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권1_2호
• /
• pp.81-92
• /
• 2003

일반화 LR(Generalized LR, 이하 GLR) 파싱은 선형 스택을 사용하는 전통적인 LR 파싱 방식의 한계를 극복하도록 만들어진 LR 파싱 기법의 하나로서, LR 기법에 여러 가지 매커니즘을 통합하여 자연어 파싱에 응용하는 작업의 토대가 되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 확률적 LR 파싱 기법이 가지고 있는 문제를 개선한 조건부 연산 모델(Conditional Action Model)을 제안한다. 기존의 확률적 LR 파싱 기법은 그래프 구조 스택의 복잡성으로 인해 상대적으로 제한된 문맥 정보만을 사용하여 왔다. 제안된 모델은 부분 생성 파스의 표현을 위하여 표층 구문 타입(Surface Phrasal Type)을 사용하여 그래프 구조 스택에 들어 있는 구문 구조를 기술함으로써 좀 더 세분된 구조적 선호도를 파서에 반영시킬 수 있다. 실험 결과, 어휘를 고려하지 않고 학습한 조건부 연산 모델로 구현된 본 GLR 파서는 기존의 방식보다 약 6-7%의 정확도 향상을 보였으며, 본 모델을 통해 풍부한 스택 정보를 확률적 LR 파서의 구조적 중의성 해결에 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제25권3B호
• /
• pp.408-422
• /
• 2000

본 논문에서는 안테나 배열을 사용하는 통신시스템을 위한 일반화된 벡터 채널 모델을 제안한다. 제안된 채널 모델에서는 실제적인 채널에서 발생할 수 있는 경로 감쇄, 전파 음영(shadowing)의 시간-공간적인 변화, 다중경로 페이딩, 도플러현상, 국지적인 산란체(scatterer)들의 공간적인 분포와 지배적인 원격 산란체들에 의한 지연 확산을 고려한다. 실제적인 채널 환경을 반영하기 위하여 이산 경로 모델을 사용하며, 각각의 이산 경로 신호는 독립적인 전파 음영과 페이딩, 도플러 영향을 받으며, 서로 다른 입사각을 가지고 안테나 배열에 수신된다. 제안된 모델을 바탕으로 수신되는 신호들에 대한 시간-공간적인 상관값에 대한 관계식을 유도하고, 공간 채널 시뮬레이터를 구성한다. 이론적인 상관값과 시뮬레이터를 통하여 얻은 결과를 비교함으로써 시뮬레이터의 유효성을 검증하고, 구성된 시뮬레이터를 사용하여 다양한 채널 환경하에서의 채널 특성의 변화를 분석한다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.45-57
• /
• 2018

주행 중에 발생하는 졸음은 큰 사고로 직결될 수 있는 매우 위험한 운전자 상태이다. 졸음을 방지하기 위하여 운전자의 상태를 파악하는 전통적인 졸음 감지 방법들이 존재하지만 운전자들이 가지는 개개인의 특성을 모두 반영한 일반화 된 운전자 상태 인식에는 한계가 있다. 최근에는 운전자의 상태를 인식하기 위한 딥 러닝기반의 상태인식 연구들이 제안되었다. 딥 러닝은 인간이 아닌 기계가 특징을 추출하여 보다 일반화된 인식모델을 도출할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 운전자의 상태를 파악하기 위해 이미지와 PPG를 동시에 학습하여 기존 딥 러닝 방식보다 정확한 상태 인식 모델을 제안한다. 본 논문은 운전자의 이미지와 PPG 데이터가 졸음 감지에 어떤 영향을 미치는지, 함께 사용되었을 때 학습 모델의 성능을 향상시키는지 실험을 통해 확인하였다. 이미지만을 사용했을 때 보다 이미지와 PPG를 함께 사용하였을 때 3%내외의 정확도 향상을 확인했다. 또한, 운전자의 상태를 세 가지로 분류하는 멀티모달 딥 러닝 기반의 모델을 96%의 분류 정확도를 보였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.244-253
• /
• 2022

최근 해상풍력발전단지 등의 구조물 설치를 추진하는 사업이 증가하고 있는 추세이며, 이러한 해상장해물의 설치는 인근 해역을 통항하는 선박에게 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 통항로 내 장해물에 따라 통항하는 선박에게 주는 위험도를 정량적으로 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 위험도에 영향을 미치는 파라미터를 선정하고, 파라미터를 기반으로 시나리오를 설정하였다. 본 연구는 위험도 평가 모델인 ES 모델을 통해 시나리오 평가를 실시하였으며, 장해물의 크기가 커지고, 장해물과의 이격거리가 커지고, 통항 속력이 느리고, 통항량이 증가할수록 위험 비율이 높아짐을 확인하였다. 또한, 교통흐름 방향이 지정된 경우에 일반적인 교통흐름에 비해 낮은 위험 비율을 보임을 파악하였다. 본 연구는 수행된 시나리오 결과를 기반으로 일반화 모형을 제시하여 다대포 해상풍력발전단지에 적용하였으며, 일반화 모형을 통해 대략적인 위험 비율을 추정하는 것이 가능함을 나타냈다. 본 연구에서 제시된 일반화 모형은 해상장해물 설치에 있어 사전 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.