다중 송수신 안테나(Multiple Input Multiple Output : MIMO) 시스템은 높은 데이터율 뿐만 아니라 효율적인 주파수 자원의 활용을 필요로 하는 차세대 이동 통신 시스템에 가장 적합한 시스템 중 하나로 주목받고 있다. 그에 따라 MIMO 전송 데이터율을 높이기 위해 2개의 송신 안테나를 기본으로 하는 STTC 부호화 그룹을 다수 형성하여 전송하고 수신단에서 다른 그룹의 간섭을 제거하는 BLAST-STTC 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 모든 그룹이 최대 다이버시티 이득을 얻는 동시에 간섭 제거 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 역순서화된 반복 복호화 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 기법과 기존 기법의 프레임 오류확률(Frame Error Rate : FER) 성능을 비교한다.
자가 지식 학습 프레임워크는 자연어 텍스트에서 지식 트리플을 생성하기 위한 방법 중 하나로, 문장의 의존 관계 트리 상에서 주어 개체와 목적어 개체 사이의 관계를 패턴으로 학습해 이 패턴을 바탕으로 새로운 지식 트리플을 생성한다. 그러나 이 방법은 의존 관계 트리를 생성하는 도구의 성능에 영향을 받을 뿐만 아니라 생성된 지식 트리플을 반복적으로 사용하는 자가 지식 학습의 특성상 오류가 누적될 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 자가 지식 학습 프레임워크에서 생성된 지식 트리플을 TransR 신뢰도 함수를 사용해 신뢰도 값을 측정하여 그 값에 따라 지식 트리플을 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 필터링 된 지식 트리플들이 그렇지 않은 지식 트리플들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 제안한 방법이 자가 지식 학습 프레임워크의 정확률 향상에 효과적임을 증명하였다.
최신 ATSC DTV 수신기는 최적의 복호 기술을 사용하고 있어 AWGN에서 TOV를 만족하는 최소 SNR 14.6 dB가 더 이상 줄일 수 없는 최적의 성능으로 여겨지고 있다. 그러나 DTV 수신기에서 샤논 용량을 만족하는 SNR은 11.76 dB로 현재 수신기의 TOV를 만족하는 SNR 14.6dB 사이에 약 2.8dB 간격이 존재한다. 본 논문에서는 샤논 용량에 한 걸음 다가가기 위하여 RS 복호기에서 구한 오류가 없는 데이터를 부궤환시켜 반복적으로 복호하는 트렐리스 복호기를 제안한다. 제안된 복호 방법은 기존의 방법에 비해 AWGN 채널에서 0.8 dB의 이득을 갖는다.
전통적으로 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석에서는 선형 혼합 모형이 사용되어 왔다. 그러나 그 모형은 관심있는 표현형과 연관된 유전자좌를 찾는 것에 있어서 검정력이 문제가 되는 것으로 지적되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이러한 검정력 문제를 개선하는 방법으로 감마 혼합 모형을 고려하였고, 검정력과 제 1종 오류의 관점에서 선형 혼합 모형과 성능을 서로 비교하여 보았다. Genetic Analysis Workshop 13에서 제공된 자료를 이용하여 살펴본 결과, 감마 혼합 모형이 검정력에 있어서 큰 이득을 볼 수 있는 것으로 나타났다.
지속성 외래 복막투석은 말기 신부전 환자들에게 널리 시행하는 신 대체 요법으로, 복막투석 환자에게서 주된 합병증으로 일어나는 단백질-열량 영양실조를 치료하기 위하여 아미노산을 복강 내로 주입하는 치료방법이다. 이현석 등(2004)의 연구에서는 아미노산 복막 투석액(IPAA)이 영양실조 환자들에게 실제로 영양상태에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지속성 외래 복막투석 환자 43명을 12개월 동안 3개월 주기로 관측하여 얻어낸 반복측정자료를 바탕으로 IPAA의 효과 여부에 따라 반응군과 비반응군을 분류하였다. 본 논문에서는 이러한 두 그룹을 효과적으로 분류할 수 있는 분류기준변수들을 찾아내고 이 분류기준변수의 값을 바탕으로 새로운 환자에게 IPAA의 투여 여부를 진단할 수 있는 여러 분류방법들을 고찰하여 비교 연구하였다. 모수적인 방법으로 선형판별분석, 이차판별분석 및 로지스틱 판별분석을 소개하고 비모수적인 방법으로 support vector machine(SVM)을 소개하여 분류분석의 결과를 비교하여 두 그룹을 최소한의 오류로 분류하는 방법을 제안하였다.
본 연구는 지식과 정보가 경쟁력이 되고 있는 현대 사회에서 다양성을 지닌 사용자들이 웹을 통하여 보다 쉽고 편하게 정보를 찾을 수 있는 유니버설 웹 네비게이션 디자인의 유형을 개발하고자 하였다. 서로 다른 네비게이션의 특징을 가지고 있는 웹 네비게이션 디자인의 유형을 개발하여 30명을 대상으로 정보 검색 소요시간, 오류 발생 측면, 웹 네비게이션 디자인 요소의 크기와 위치, 레이아웃에 관한 조사를 하였다. 측정된 정보 검색 소요시간은 반복측정 일원변량분석에 의하여 분석하였고 오류 발생 측면은 비디오 분석하였다. 또한 사후 설문을 실시하여 사용자가 선호하는 네비게이션 디자인의 유형을 파악하였다. 웹에서 사용자가 쉽고 편하게 정보를 찾을 수 있는 네비게이션 디자인은 페이지의 상단에 가로로 길게 위치한 글로벌 메뉴 아래에 세로로 서브 카테고리 메뉴가 나타나는 유형이며 롤오버 메뉴와 단계적으로 분류된 메뉴, 크게 처리된 본문과 레이블, 움직이지 않는 이미지로 구성된 디자인이었다. 사용편의성이 향상된 웹 네비게이션 디자인에서 사용자는 오류 없이 정보를 쉽고 편하게 찾을 수 있으며 유니버설 웹 네비게이션 디자인의 개발은 정보력이 경쟁력으로 대두되는 현대사회에서 인터넷을 통한 효율적 정보 활용이 가능하도록 할 것이다.
장회전이상과 이로 인한 중장염전은 생후 1개월 이내에 호발하는 외과적 응급 질환이다. 전형적인 증상은 급성 담즙성 구토이며, 유아기 이후에는 반복적인 복통과 같은 비특이적인 증상을 호소할 수 있다. 장간막 띠로 인한 십이지장 폐쇄나 고리췌장, 십이지장 전방 문맥과 같은 기형을 동반하기도 한다. 중장염전은 장의 괴사를 일으켜 생명을 위협할 수 있으므로 정확하고 빠른 진단이 중요하다. 상부 위장관 조영술, 초음파 및 CT로 진단할 수 있으며, 초음파는 소아에서 방사선 피폭 없이 빠르고 정확하게 진단할 수 있어 선별검사로 대두되고 있다. 본 임상화보에서는 장회전이상과 중장염전의 핵심적인 영상 소견 및 진단적 접근법에 대해 알아보고, 실제 증례에서 경험한 진단적 오류와 주의할 점에 대하여 살펴보고자 한다.
본 연구는 실시간 시선 및 머리 추적 방식을 사용하여 기존의 지필검사의 실행증으로 인한 검사 오류를 최소화하고, 환자의 머리와 시선 방향의 틀어짐을 정량적으로 평가를 하고자 하였다. 이에 대한 결과로 시선 및 머리 움직임 정보를 정량적으로 측정할 수 있는 소프트웨어를 개발하고, 기존 지필검사로 많이 사용되고 있는 선 나누기 검사와 별 지우기 검사를 전산화하였다. 또한, 재활 훈련을 위해 Warren의 시지각 계층 모델 하위 수준의 시각적 기술에 해당하는 콘텐츠를 구현하여 반복적이고 독립적이게 수행될 수 있도록 하였다. 이를 통해 환자가 능동적으로 재활에 참여하도록 하고 개선된 정도를 정량적으로 비교할 수 있다.
기지국이 사용자 간의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있는 가정 하에서, 기존의 상향링크 셀룰러 시스템에서의 간섭 정렬 (IA) 방식은 인접 셀 간섭 채널을 임의로 설정된 참조 벡터로 모두 정렬시킴으로써 셀 간 간섭 (ICI) 을 완벽히 제거할 수 있다. 하지만, 현실적으로 사용자와 기지국 간의 채널 상태 정보의 교환은 제한된 궤환 채널에 의해 이루어지고 그 결과 궤환 오류에 의한 잔여 ICI 의 발생은 시스템 성능 저하에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 잔여 ICI 를 최소화 할 수 있는 IA을 위한 최적화된 참조 벡터의 설계를 제안하고자 한다. 다음으로, 잔여 ICI의 최소화 뿐 만 아니라 기지국과 사용자 간의 요구 신호 (Desired signal) 세기의 최대화도 동시에 고려하는 반복적 연산 구조의 IA 기반 송수신기 설계 기법을 제안한다. 또한, 제안된 IA 알고리즘들과 연동된 사용자 스케줄링 기법을 제시함으로써 ICI를 효율적으로 제거함과 동시에 다중사용자 다양성 이득을 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로, 이론적 분석 및 실험 결과를 통하여 기존의 IA 방식과 비교하여 제안된 IA 방식이 간섭 제한 영역에서 높은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
신경망은 데이터로부터 반복적인 학습 과정을 통해 숨어 있는 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터의 목표값에 대한 정확한 예측에 유용한 모델링 기법이다. 본 논문은 개인적인 특성, 가정 사회적 환경, 타 교과 성적을 이용하여 학생의 컴퓨터 활용 능력 예측을 위한 다층 인식모형(MLP) 신경망을 구축하였다. 신경망의 인식률은 예측 방법으로 널리 활용되고 있는 로지스틱 회귀분석 모델과 비교하였다. 개발한 신경망에 대한 실험 결과, 개인적인 특성이 학생들의 컴퓨터 활용 능력을 가장 잘 설명하는 요소이며, 반면 가정 사회적 환경은 가장 낮은 예측 요소임을 발견하였다. 또한 본 연구의 신경망 모델은 회귀분석보다 더욱 높은 인식률을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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