목적: 해상도가 우수한 경직장 영상을 위한 소아용 two-turn 표면형 수신 코일, 안장 수신 코일을 제작하여 이를 이용하여 얻은 고양이의 경직장 영상을 비교한다. 대상 및 방법: 지금까지 소아의 경직장 영상은 주로 초음파를 이용하여 얻었으나 해상도가 떨어지며 아직까지 소아용 탐촉자는 개발되지 않았다. 소아의 항문직장 기형의 진단을 위해서는 해상도가 우수한 영상이 필요하고, 이를 위해 소아용 직장 RF 코일로 원주형 two-turn 표면형 코일, 안장 코일을 제작하였다. 크기는 직경 7mm, 길이 6cm와, 직경 10mm, 길이 l0cm 하였고, 코일의 구리선 바깥으로는 두께 1mm의 테프론 tube로 감쌌다. 균일한 시험 시료(phantom)로 마요네즈를 이용하여 T1 강조 영상(Spin echo TR/TE= 500/11 msec, FOV=12cm, 영상행렬 256$\times$256)을 얻어서 신호 강도의 profile을 얻는다. 이를 Mathematica를 이용하여 구한 RF 자기장 세기의 분포와 비교했다. 두 종류의 코일을 각각 사용하여 얻은 고양이 항문 괄약근 영상에서 외부 괄약근, 내부 괄약근 등을 구분, 비교하였다.
간선도로의 유입부 설계에는 도로 표면에 떨어진 강우만을 고려하여 빗물받이 간격, 형태 등을 결정하고 있으나, 현실적으로는 간선도로와 연결된 급경사 국지도로에서 횡방향 빗물받이 유입부로 유입되지 않는 유량이 간선도로의 침수를 가중시키고 있는 실정이다. 이러한 점들을 고려할 때, 침수피해에 의한 시민들의 재산을 보호하고, 불편을 덜어주기 위해 급경사 국지도로의 합리적인 배수시설이 필요하다. 그러므로 국지도로 조건에 따른 횡유입부의 설치간격, 적정크기 및 관리 방안을 마련하여 빗물 배제 능력을 향상시킴으로써 도시 홍수피해의 경감대책을 수립하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 합리식을 이용하여 우수유출량을 계산하고, 횡유입부의 차집효율 실험을 통하여 산정된 국지도로의 단위 폭(1m)당 차집유량을 이용하여 횡유입부의 설계 방법을 제시하였으며, Excel을 이용하여 간략하게 프로그램화 하였다. 제시된 설계방법은 실무에서 국지도로 경사의 변화를 고려한 횡방향부의 설계에 사용가능하리라 판단된다.
세라믹스는 내열성, 고온강도, 내creep성, 내식성, 내마모성이 우수하며 경량이라는 점등, 금속재료 나 유기고분자재료와 비교화여 구조재료로서 이용하기 위한 많은 우수한 성질을 구비하고 있다. 따라서 세라믹스를 고효율 열기관, 정밀기계 가공부품, 생체재료(Bio-ceramics) 등의 신분야 즉, 금속재료나 유기고 분자재료로는 기대할 수 없는 가혹한 사용조건하에서 구조재료로의 이용이 기 대되고 있으며 엔진부품, 치골재료, seal재 등 일부에서는 실용화 되고 있기도 한다. 그러나 세 라맥스재료는, 강도는 실온에서도 금속재료에 필적하는 것이 얻어지고 있으나 인성(toughness)이 낮고 깨지기 쉬우며 안정성 및 신뢰성이 결핍되어 있어 사용상 큰 문제점으로 되어있다. 따라서 세계선진각국에서는 세라믹재료의 신뢰성을 높이기 위해 세라믹스의 고강도, 고인성화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 필자는 세라미엔진부품에 이용되고 있거나 가까운 장래에 이용이 가능한 각종 부품들에 대해 소개하고 세라믹엔진의 실용화를 위한 최근의 연구동향을 정리하여 소개하고자 한다.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 선택적 방향성 보간을 이용하는 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 기존의 공간적 경계 정합 기법은 에지가 단순한 영역에서는 좋은 성능을 보이지만, 손실 블록 내에서 에지의 변화가 큰 영역에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 제안된 기법은 이웃한 상하 블록들을 이용하여 에지의 연결성을 추정하고, 이에 따라 공간적 경계정합 기법과 이동 스트라이프 정합 기법을 선택적으로 이용한다. 따라서 에지변화에 적응적으로 대응함으로써 우수한 복원영상을 구할 수 있다. 제안된 기법은 슬라이스 단위의 에러에 대해 적합한 방식으로써, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 객관적 주관적으로 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.
현재 데이터의 양은 인터넷 관련 비즈니스/전자상거래 등 인터넷 프로토콜(IP) 네트워크를 이용한 저장 장치의 데이터 증가를 가져오게 되었다. 본 논문에서는 펜티엄 프로세서, 고속 이더넷 IDE RAID 시스템 (IDE RAID Controller와 IDE 디스크로 구성)과 iSCSI(Internet Small Computer System Interface) 프로토콜을 이용하여 저렴한 비용으로 비교적 우수한 성능의 리눅스 기반의 저장장치 시스템을 설계 구현하였다. 또한 저장장치 시스템의 벤치마크 프로그램인 ioZone을 사용하여 SCSI RAID 시스템으로 구성된 저장 장치 시스템과의 성능을 비교 분석하여 가격대비 성능이 비교적 우수함을 보여준다. 끝으로. 향후 SATA(Serial ATA)를 이용한 저장장치 시스템의 전망을 가늠해본다.
본 논문은 MAP(Maximum A Posteriori) 복호 알고리즘을 이용한 MAP Decoder의 설계에 관해 다룬다. 채널코딩기법은 채널을 통해서 디지털 정보를 전송할 때 신뢰성을 제공하기 위해서 사용되어 진다. 즉 수신단에서 수신된 정보의 오류를 검사하고 수정하기 위한 목적으로 송신단에서는 디지털 정보에 부가 정보를 첨가해서 전송하게 된다. 그래서 무선 이동 통신에서 성능이 우수한 채널코딩기법은 우수한 통신 품질을 위해서는 필수적이라고 할 수 있다. 최근에 Shannon의 한계에 매우 근접한 성능으로 많이 알려진 오류정정부호로 터보코드가 발표되었고 많은 연구가 진행되고 있다. 터보코드의 부호기로는 RSC(recursive systematic convolutional)코드가 사용되며 디코딩 알고리즘으로는 주로 MAP 복호 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안된 MAP 복호기는 하드웨어로 구현하기 위해서 변형된 LOG-MAP 복호 알고리즘을 이용하였고 터보디코더의 반복 복호에 이용할 수 있다.
본 논문에서는 ELM(Extreme Learning Machine)을 이용하여 계산속도 뿐만 아니라 성능면에서도 우수한 입력 속성선택 기법을 제안한다. 일반적으로 입력 속성 선택문제는 다양한 속성들의 영향을 고려함으로써 모든 입력속성들을 평가하는데 많은 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 학습속도가 기존의 신경회로망에 비하여 월등히 우수한 ELM 알고리즘을 적용한다. 입력속성 선택은 ELM으로부터 산출된 출력값을 이용하여 출력 오차에 영향이 큰 속성들 순으로 순위를 결정한 후, 전방향 선택이나 후방향 선택기법을 이용하여 입력속성을 선택한다. 제안된 방법은 다양한 데이터에 적용하여 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.
본 연구를 통하여 동일 대역폭 효율하에서 해밍거리를 이용하여 복호를 하는 기존의 콘볼루션 부호보다 유클리드 거리를 이용하여 복호를 하는 트랠리스 부호화 변조기법의 성능이 우수함을 확인하고 이를 바탕으로 기존의 콘볼루션 복호기보다 더 우수한 TCM 복호기 칩을 개발하였다. 본 논문에서는 TCM 복호기를 하드웨어로 구현하기 위하여 우선 현재 사용중인 콘볼루션 부호와 트랠리스 부호화 변조기법(TCM)의 송수신기 부분을 각각 C-언어로 경판정 방식의 해밍거리를 이용한 콘볼루션 부호보다는 유클리드 거리를 이용한 TCM 기법이 적용되었을 때 성능이 더 우수하다는 깃을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 연판정 방식을 이용하고 구속장이 3, 5, 7인 TCM 복호기 칩을 AHDL 언어를 이용하여 설계하였다. 그리고 Altera사의 MAX+plus II version 8.2 장비를 이용하여 설계된 TCM 복호기 칩이 올바르게 동작하는지를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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