• Title/Summary/Keyword: 원인분류

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SMPS의 EMI 노이즈 대책 기술

  • 황상열;김영래
    • 전기의세계
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    • v.41 no.1
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    • pp.23-34
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    • 1992
  • 일반적으로 전자파 노이즈는 발생원인에 따라 2가지로 대별되는데, 태양 노이즈와 낙뢰 등으로 대표되는 자연노이즈(Natural Noise)와 통신, 방송, 전자기기 등과 같은 인공노이즈(Man-Made Noise)가 있다. 인공노이즈는 다시 의도성노이즈(Intentional Noise)와 비의도성노이즈(Unintentional Noise)로 분류된다.

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MR Artifacts

  • 문치웅
    • Proceedings of the KSMRM Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.73-83
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    • 2001
  • 영상의 좋고 나쁨을 나타낼 때는 대조도, 해상도, 잡음 그리고 Artifact 등을 정량적으로 측정하거나 기준이 되는 영상과 정성적으로 비교하게 된다. 이 중에서 Artifact는 영상의 해부학적 진단에 오류를 범하게 하여 엉뚱한 병리학적 해석을 내리게 하거나 해석이 불가능하게 하기도 하므로 적절한 규명을 하여 그 원인을 제거하는 등, 응당한 조치를 취해 최상의 화질을 유지하기 위한 노력을 기울여야한다. MR 영상에서 Artifact는 기하학적 늘림(stretch), 주름(wrinkle), 왜곡(distortion), 허상(ghost), 줄(line), 눈잡음(snow noise), 신호의 증감 등과 같은 다양한 현상으로 나타나며 이들은 영상을 해석할 때 오류를 범하는 원인이 된다. Artifact의 발생원인으로는 MR 장치의 기능장애, 부적절한 영상기법의 구사, 또는 MR 영상의 고유한 성질에 기인하기도 한다. MR Artifacts의 근본적인 이해를 위해서는 MRI의 물리적 원리와 장비에 관한 이해가 필요하다. 이렇게 MR Artifact는 여러 가지 인자들이 복합적인 관계를 가지고 나타나기 때문에 분류하기가 쉽지 않지만 전형적인 양상과 원인 그리고 그에 대한 여러 가지 대책을 살펴보고자 한다.

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Partial Thickness Rotator Cuff Tears (회전근 개 부분 파열)

  • Sin, Sang-Jin;Jang, Gi-Yeong
    • 대한관절경학회:학술대회논문집
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    • 2009.10a
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    • pp.14-22
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    • 2009
  • 회전근 개 부분 파열은 노화의 과정 중 생기는 무증상의 병변 또는 견관절 기능 장애의 잠재적인 원인으로 생각되었다. 발병 원인은 해부학적인 원인에 의한 충돌 또는 반복적 미세 외상 등이 원인으로 이해되고 있으며 병리생태에 관한 이해가 깊어지고 진단 기구, 즉 초음파나 자기공명영상, 관절경 등의 발달로 발생률이 과거에 비해 증가하고 있다. 그러나 회전근 개부분 파열은 질환 자체보다 전층 파열로 진행하는 일종의 질환 스펙트럼(disease spectrum)의 개념으로 전층 파열에 비해 현재까지 발표된 연구 자료가 많지 않다. 즉 회전근 개 부종, 견봉과의 마찰로 생긴 염증성 건병증, 회전근 개 섬유화 및 부분 또는 전층 파열로 진행되는 회전근 개 병변의 스펙트럼의 일부로 간주되는 경우가 많다. 본 종설은 회전근 개 부분 파열의 진단, 파열 분류, 수술의 적응증 및 수술 방법과 그 결과에 대해 논하고자 한다.

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Comparative Analysis of Characteristics of the Annual Exceedance Rainfall Event for Typhoon and Heavy Rainfall (태풍과 집중호우의 연초과치 강우사상의 특성 비교 분석)

  • Moon, Young-Il;Oh, Tae-Suk;Park, Gu-Soon;Song, Hyun-Sub
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.406-406
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    • 2011
  • 동아시아에 위치한 한반도는 여름철에 강우량의 70%가 집중되어 홍수로 인한 피해가 주기적으로 발생한다. 홍수피해를 일으키는 호우는 주로 여름철의 집중호우와 태풍으로 구분할 수 있다. 집중호우는 여름에 우리나라에 한 지역에서 짧은 시간에 많은 양의 강우를 발생시킨다. 태풍은 연평균 3개 정도가 열대 지방에서 발생하여 주기적으로 우리나라를 내습하여 극심한 강우와 강풍으로 큰 피해를 야기시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도의 23개 강우관측소에서 관측된 강우자료를 이용하여 태풍과 집중호우로 인해 발생한 호우사상을 구분하여 특성을 비교 분석하였다. 이를 위해 한반도에서 발생한 강우사상을 집중호우와 태풍으로 분류하여 우리나라에 영향을 준기간을 분석하였고 각각의 기간 동안에 발생한 연초과강우량을 구축하였으며 비교분석을 위하여 호우발생원인을 구분하여 연초과강우량을 구축하였다. 분석방법으로는 호우원인 별로 구축된 강우량 자료를 호우사상의 크기와 발생원인에 대한 비교 분석을 수행하였다.

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Quantitative Prediction of Landslide Probability in Gyeonggi Province, Korea (경기지역 산사태 발생가능성의 정량적 예측)

  • 김원영;김경수;채병곤;조용찬
    • Proceedings of the KSEG Conference
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    • 2001.03a
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    • pp.33-44
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    • 2001
  • 경기지역에 발생한 약 1,600개의 산사태를 1:50,000 지형도와 1:5,000 지형도를 이용해 정밀 조사하였다. 대부분의 산사태는 토석류(debris flow)로 분류되지만, 산사태 시작부는 전이형(translational) 사태의 성격을 띤다. 강우 이외에 산사태를 발생시키는 지질학적 요인을 찾고자 하루동안 250-300mm의 강우량을 가진 6개 지역을 세부연구지역으로 선정하였다. 이 지역 내 198개의 산사태를 대상으로 현장정밀 조사와 실내실험을 실시한 후, 이를 바탕으로 지구통계학 기법을 이용해 사태발생 원인을 선정하였고, 이에 대한 정량적 가중치를 각각 결정하였다. 분석결과에 의하면 7개 요소가 산사태 발생원인으로 선정되었고, 원인별 정량적 가중치를 부여한 산사태 발생확률을 계산식을 도출했다. 이를 통해 일부지역의 산사태 발생 확률을 구한 후, 실제 발생기록과 비교한 결과 90.74%의 정확성을 나타냈다.

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A Fuzzy Decision Tree to Partition Feature Space with Oblique Planes (특징 공간을 사선 분할하는 퍼지 결정 트리)

  • 이우항;이건명
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.21-23
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    • 1999
  • 결정 트리는 실세계에서 얻어지는 많은 사례들로부터 분류 정보를 얻기 위해 사용되는 유용한 방법중의 하나이다. 분류를 목적으로 사용되는 사례, 즉 데이터들은 실제 현장에서 얻어지기 때문에 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 원인으로 참 값이 아닌 근사 값으로써 기술되는 경우가 많으며, 이러한 잠재적 오류로 인해 잘못된 결정 트리가 생성될 수 있다. 한편, 트리를 생성하는 각각의 과정에서 하나의 특징 값만을 고려하지 않고 두 가지 이상의 특징 값을 동시에 고려하여 결정 트리를 생성할 경우 보다 정확한 분류 정보를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 수치 특징 값으로 기술된 데이터로부터 보다 정확한 분류 정보를 얻을 수 있고, 작은 오류에 강건한 사선형 분할 퍼지 결정 트리를 제안한다. 또한 제안된 사선형 분할 퍼지 결정 트리의 생성 절차 및 생성된 결정 트리를 이용하여 새로운 데이터에 분류 정보를 부여하는 추론 과정을 소개한다.

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Data Mining based Classification Model for False Alarm rate reducing of IDS (IDS의 False Alarm 발생율 감소를 위한 데이터 마이닝 기반의 분류모델)

  • 전원용;신문선;김은희;류근호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.247-249
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    • 2004
  • IDS에서 발생되는 경보의 수는 최근 인터넷 애플리케이션의 발달로 인하여 급격히 증가하고 있으며. 그로 인해 오 경보의 수도 함께 증가하고 있다. 발생된 경보들은 침입탐지 시스템의 성능저하와 alert flooding 의 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 다량의 경보 중에서 오 경보(False Alarm)의 발생을 감소시킬 수 있는 오 경보 분류 모델을 제안한다. 제안된 오 경보 분류 모델은 데이터 마이닝 기법들 중에서 분류 기법을 기반으로 구현되었다. 실험 을 통해서 IDS에서 발생하는 경보 중에서 정상데이터이나 공격으로 잘못 판단하여 발생하는 False Positive의 발생율이 현저히 감소됨을 확인할 수 있었다. 제안된 오 경보 분류 모델은 경보메시지 축약의 효과가 있으며 침입탐지 시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

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