본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.
철강 공정에서는 조업자의 조업 역량이 제조 생산성에 결정짓는 중요한 요소이다. 그럼에도 불구하고 조업자의 훈련을 위한 기반 마련이 되어 있지 않은 실정이다. 이런 상황에서 언제 어디서나 사용할 수 있고, 생산성 저하와 안전사고 발생까지도 없는 가상현실 훈련시스템이 철강 공정 분야에서 주목받고 있다. 특히, 기존의 시각 피드백과 청각 피드백뿐만 아니라 촉감 피드백까지 제공하는 햅틱 조업 훈련시스템이 조업 훈련에 효과적일 것으로 기대된다. 본 논문에서는 철강 공정에서 햅틱 조업 훈련시스템이 갖는 의미와 더불어 햅틱 조업 훈련시스템의 구성과 교육 컨텐츠에 대해 설명한다.
이 연구의 목적은 EMG 바이오피드백을 이용한 가로막 호흡 재교육 운동이 전방머리자세 성인의 들숨 기능의 효과를 알아보고자 하였다. 이연구 결과 EBDBEG에서 최대들숨압(PIP) 유의하게 증가하였다(P<.0.5). 따라서 바이오피트백을 적용한 시각적 되먹임을 통해 가로막호흡운동 시 보다 정확하게 가로막의 수축과 이완의 움직임을 인지하고 호흡 보조근을 억제를 유도할 수 있을 거라 생각되며 좀 더 장시간의 적용은 호흡기능 및 전방머리자세에도 긍정적인 역할을 할 것이다.
사용자 피드백은 일반적으로 사용자가 의도하는 정지영상 검색 조건을 기술하는 데만 주로 사용되어 왔다. 그러나, 본 논문에서는 사용자 피드백을 정지영상의 특징을 기술하는데 사용함으로써 사용자에 의존적이지 않은 정지영상 검색에 적용하였다. 그리고 본 논문에서는 사용자 피드백을 사용하여 각 정지영상마다 고유한 특징을 반영하도록 특징 정보와 관련된 가중치를 전문가에 비중을 두어 학습시킴으로써, 일반적인 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 본 논문에서는 칼라 기술자와 텍스쳐 기술자를 기반으로 한 전역 특징 정보와 지역 특징 정보, 그리고 각 기술자들간의 가중치와 기술자 내의 요소 가중치로 구성된 정지영상 기술 구조를 제안하고, 또한 잘못된 학습을 방지하기 위해 신뢰도에 기반한 가중치 학습 방법을 소개한다.
전송 빔포밍은 다수의 송수신 안테나 기법에서 다이버시티 이득을 최대로 얻을 수 있는 간단한 방법으로 널리 알려져 있다. 그러나 이와 같은 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 송신단과 수신단 모두 채널 상태에 관한 정보를 완벽하게 알고 있어야 하고 이는 피드백이 한정되어 있는 실제 시스템에서 비현실적이다. 이와 같은 이유로 현실적인 시스템에서는 송수신단이 모두 알고 있는 코드북(codebook)에서 수신단 출력에서의 신호 대 잡음비(SNR)가 최댓값을 갖는 전송 빔포밍 벡터를 선택하여 이의 인덱스만 수신단에서 송신단으로 피드백 해주는 코드북을 기반으로 하는 피드백 기법을 사용한다. 본 논문에서 우리는 코드북 기반의 피드백을 사용하는 다중 송신 안테나 시스템 (MISO)에서 피드백 채널에 에러가 존재하였을 경우에 대한 성능을 평균 비트 에러 (BER) 측면에서 수식적으로 분석하였으며, 이 수식을 이용하여 주어진 코드북에 대하여 최적의 빔포밍 벡터 인덱싱 기법을 제안하였다.
베이지안개인화순위(Bayesian personalized ranking) 방법은 내재적 피드백 자료를 분석하는 최첨단 추천시스템 통계기법 중 하나이다. 하지만, 기존의 베이지안개인화순위 방법은 내재적 피드백 자료를 변환한 이진 자료만을 고려하기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내재적 피드백 자료의 수치적 크기에 기반한 확실함의 정도(level of confidence)를 고려하는 변형베이지안개인화순위 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법처럼 상품간의 개인선호도에 관한 직관적인 확률모형 구조를 여전히 지니면서 내재적 피드백의 수치적 크기를 확실함의 정도로 반영할 수 있다는 점에서 유용하다. 또한 제안한 변형 베이지안개인화순위 방법을 수치적으로 구현하기 위해 확률그라디언트하강(stochastic gradient descent) 기법에 기반한 계산 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 스팀 비디오 게임 실제 데이터 분석을 통하여 기존방법에 비해 우수한 성능을 입증한다.
이 연구는 현 트렌드에 발맞추어 손상예방, 트레이닝 수업에 보다 양질의 피드백을 제공하여 보다 효율적이고 효과적인 교육프로그램 개선 및 개발하는데 목적이 있다. 부하가 증가될수록 우측 외측광근, 대퇴이두근과 좌측 내측광근, 대퇴이두근, 비복근이 활성도과 증가하였으며, 발의압력은 앞쪽이 증가하였으며 COG 좌/우 안정성이 감소하였다. 초보자들은 자신의 동작이 정확히 인지하고 수행하는지 어려움을 가지고 있으며 선수와 숙련자들은 강력한 근육을 바탕으로 보상작용을 수행해서 정확한 동작을 만들어 결국 근육의 불균형으로 인한 손상을 유발하기도 한다. 이러한 문제점을 웨어러블 기기를 이용하여 즉각적인 피드백을 제공할 수 있어 효율적인 운동지도를 할 수 있을 것으로 생각된다.
인터넷 기술의 발달로 인하여 웹 기반 학습이 증가추세에 있다. 웹 환경에서 학습도 전통적인 학습과 마찬가지로 학습 내용과 더불어 학습한 과정이나 결과에 대한 평가도 포함되어야 진정한 교육의 과정(Process)이 완성된다고 할 수 있다. 현재까지 웹 기반 학습의 평가는 학습의 결과나 지식 이해 위주의 평가가 주를 이루고 있으며 평가 결과에 대한 적절한 피드백이 제공되지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습자가 웹 기반 학습을 하는 과정에 평가를 할 수 있도록 하였으며 즉각적인 피드백의 제공으로 학습자가 자기주도적인 학습을 해 나가는데 도움을 주도록 하였다. 즉, 교사가 작성한 문제를 문제은행화하여 데이타베이스에 저장하고 주제어, 학년, 학기, 단원별 검색이 가능하도록 하였으며 각 문제마다 정답과 오답에 대한 피드백을 줄 수 있도록 하였다. 또한 학습자는 학습을 해 나가면서 문제를 풀고 즉각적인 피드백을 제공받음으로써 문제 해결에 도움을 주며 학습의 동기를 유발하여 웹을 통한 교수 학습의 질을 향상시킬 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.
HEVC CABAC의 이진 산술 복호화기는 정규, 우회, 종료의 세 가지 복호화 모드에 따라 동작하고 각 모드에 따라 복호화 동작과 시간에 많은 차이가 있다. 또한 재정규화를 진행하게 되면 내부에서 피드백 루프가 발생하여 지연 시간이 길어지게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 재정규화가 일어날 수 있는 모든 range 값의 범위를 미리 체크하여 정규화가 일어나면 바로 range 값을 업데이트하고 모든 계산을 한 사이클 안에 수행할 수 있도록 설계하였다. 0.18 um 공정에서 구현된 이진 산술 복호화기의 최대 동작 속도는 215 MHz이며 크기는 5,423 게이트이다.
기후변화 대응을 위해 세계적으로 신 재생에너지의 분담율(penetration rate)은 갈수록 증가하고 있고, 정부에서는 2015년까지 신 재생에너지의 개발에 총 40조원을 투자한다는 적극적인 계획을 세우고 있다. 하지만 신 재생에너지 중 전력 생산에 가장 큰 비중을 차지하는 풍력발전은 비급전성과 간헐성 등의 제약으로 인해 안정적인 전력을 공급하기 힘들뿐만 아니라 전력계통의 신뢰성을 악화시킬 수도 있는 리스크를 잠재하고 있는 에너지원이다. 이에 풍력발전 등 신 재생에너지원의 출력을 안정화시키기 위한 Smart Renewable 프로젝트가 현재 제주도에서 실증 단계에 있다. 이 논문에서는 한국전력 컨소시엄의 Smart Renewable 프로젝트 대상인 660kW급 풍력터빈과 200kWh급 리튬-이온 배터리 에너지저장장치를 이용하여, 풍력터빈의 출력을 평활화시키는 평활화 제어(Smoothing Control)와 일정시간동안 균일한 출력을 낼 수 있게 하는 정출력 제어(Constant Power Control)의 두 가지 기법을 시뮬레이션 하였다. t 시점의 에너지저장장치 잔존용량을 피드백 받아 t+1 시점의 풍력터빈과 에너지저장장치 합성출력의 목표치를 설정하는 잔존용량 피드백 방법을 이용하여 에너지저장장치의 운전모드, 초기 용량, 평활화 시정수(time constant) 등의 조건 변화가 평활화 제어와 정출력 제어에 미치는 영향을 각각 확인하고, 주어진 기기 조건 하에서 최적의 시정수 값과 운전모드를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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