• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.22-28
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• 2007

일반적으로 대역확산기술은 원하는 전송신호에서 요구되는 최소 나이퀴스트 대역과 관련하여 신호 대역의 인위적인 확산하는 것으로 인식된다. 대역확산은 재밍, 간섭 등의 탄력성, 신호전력의 감소 등 여러목적으로 사용된다. 본 논문에서는 대역확산은 작은 안테나, 송신 EIRP 증가없이 수신신호의 에너지를 증가시키고 링크버짓의 제한을 만족시키기 위함이다. 실제로 많은 이동환경 시나리오에서 DVB-S2 표준의 낮은 대역폭당 전송효율 형태의 전송형태에도 링크버짓을 만족시키지 못할 수 있다. 대역확산기술은 송신단의 전력제한환경하에 기존의 DVB-S2의 새로운 전송형태의 추가없이 시스템성능을 만족시킬수 있는 기법이다. 이러한 목표를 위해 대역확산기술의 설계는 스펙트럼 형상, 물리계층 성능, 링크버짓, 하드웨어 재사용, 강인성, 복잡도, 존재하는 사용 모듈과의 호환성등이 고려된다. 제한된 기법의 구현은 현재 DVB-S2 를 완전히 만족시키는 것이 가능해진다.

• 기술혁신학회지
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• 제15권3호
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• pp.649-674
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• 2012

본 논문의 목적은 기업의 연구개발투자를 위하여 정부보조금을 지급하는 R&D 정책의 정당성을 확인하고 이러한 직접보조금을 수혜하는 기업들의 특성과 보조금의 정책적인 효과가 어떠한지를 확인하는 것이다. 이를 위하여 정부보조금을 지원하는 단계와 정부보조금을 지원 받은 기업들의 연구개발투자를 결정하는 단계로 구분하여 연구모형을 구축하고 성향점수매칭 방법을 이용하여 실증분석을 하였다. 실증분석에 이용된 기초자료는 2008년도 한국의 기술혁신조사(제조업, KIS2008) 자료이며 Nice 신용평가정보 KIS Value의 재무자료 및 연구개발활동조사의 연구개발투자비를 통합하여 구성한 자료이다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정부보조금을 지원받은 기업의 주요 특성은 기업의 혁신역량, 재무적 특성, 기업이 속한 산업분야에 따라 정부보조금 수혜에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 평균적인 효과를 확인하였을 때 연구개발투자에 대한 보완효과가 일부 있는 것으로 나타났으며, 지속적인 연구개발의 투자효과를 확인할 수 있었다. 산업별 차이를 분석한 결과 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 효과가 산업별로 부분적으로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 대기업보다는 중소기업이 정부보조금에 대한 민간연구개발투자에 대해 긍정적인 효과를 보였다.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.65-73
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• 1998

영상복원법 중에는 복원하고자 하는 원 영상의 화소밝기분포가 부분적으로 평탄하다는 가정을 한 부가적인 Gibbs 사전정보를 포함하는 방법이 있다. 이 경우 Gibbs 사전정보를 표현하기 위해 원 영상의 화소밝기를 나타내는 실변수 뿐 아니라 경계를 정의하는 이진변수를 포함하는 에너지 함수를 정의하게 된다. 그러나, 이러한 실변수와 이진변수의 복합형태가 존재할 경우 이들을 동시에 추정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 deterministic annealing 방법의 응용을 고찰하기로 한다. Deterministic annealing 방법은 다른 방법과 달리 실수 값을 취하는 변수 및 이진변수가 복합형태로 존재하는 문제를 다루는데 있어서 매우 원리적이고 효율적인 방법을 제공한다. 이 방법에서는 복합형태를 취하는 원 함수에 근접하도록 하는 일련의 함수들을 정의하게 되는데, 이때 새로운 일련의 함수들은 실변수만을 취하도록 변환된다. 일련의 함수 중 개개의 함수는 조종파라미터(냉각시 온도에 해당)에 의해 지정된다. 고온에서의 에너지 함수는 저온에서의 에너지와 유사하나 좀더 완만한 형태를 취하게 된다. 따라서, 온도를 서서히 낮추면서 고온에서의 에너지 함수를 저온에서의 에너지 함수로 변환시켜 감으로써 에너지 함수를 최소화하는 작업이 용이해 진다. 이것이 연속방법의 핵심이다. 본 논문에서는 이러한 연속방법을 Bayesian 영상복원 모델에 적용하여 그 성능을 실험을 통해 검증한다.

• 대한치과의사협회지
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• 제55권8호
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• pp.528-536
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• 2017

Treatment with removable partial denture is effective for partially edentulous patients who are unable to obtain sufficient retention and stability for functional and esthetic restoration. There are several cases reporting the improvement of retention and stability of the partial denture using a small number of implants. However, there are limited studies on the implant-assisted removable partial denture using a small number of remaining teeth and the bar locator system. The bar locator system has an advantage in that it could compensate the angle of insertion of removable prosthesis on implant with inconsistent placement angle due to anatomical constraints compared to when using the locator only. This case report describes the patient with $Parkinson^{\circ}$Øs disease who was treated with the Locator bar system using two previously placed implants and two remaining teeth on maxilla. No additional implants could be placed because of the medical and economic condition of the patients, and the angle of one of two implants could not be matched with the direction of the removable partial denture insertion. Considering the angle of the implants, the patient was treated with implant-assisted RPD using the Locator bar system and had satisfactory results in the aspect of esthetics, masticatory function, and oral hygiene maintenance.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.281-289
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• 1999

기존 농업용 댐에서의 소수력발전 사업은 기존 저수지로부터의 방류량을 효율적으로 이용함으로써 전력의 추가 확보에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 기존 농업용 댐에서의 부존 수력발전량을 추정하기 위하여 관개용수를 근거로 한 관개수량의 유황, 저수지 발전모의운영 및 비선형계획 모형을 적용하여 기존 농업용 저수지에서의 부존 수력발전량을 추정하였다. 비선형계획법은 소요관개용수 제약조건아래 최대발전량을 찾는 것으로 하였다. 유입량과 관개용수량이 주어진 표본 저수지에서, 채택된 방법 중 최적화 모형의 최적해에 의한 발전량이 가장 많았으며 저수지의 유입량에 관한 발전용수도 최적화 모형이 가장 많이 사용하였음을 알 수 있었다. 저수지 관리수위 상승으로 확보되는 저수량에 따른 발전량의 변화를 분석하기 위하여 연평균발전량을 추정한 결과, 관리수위 증가에 의한 발전량의 증가는 미미함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 부존발전량 추정 절차와 최적화 모형은 기존 농업용댐의 부존 발전량 추정에 적용할 수 있으며, 소수력발전 사업 경제성분석에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.669-680
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• 2011

R-tree는 데이터베이스 시스템에서 가장 많이 사용되는 색인 구조로 다차원의 데이터를 관리하는데 매우 효율적이다. 하지만 데이터베이스 시스템이 처리해야 하는 데이터의 용량이 증가함에 따라, 기존의 R-tree에서의 범위 질의의 처리는 디스크의 접근 지연 등의 이유로 인하여 수행 시간이 증가하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 버퍼를 사용하거나 혹은 다수의 디스크와 프로세서를 사용하여 병렬로 질의를 수행하고자 하는 많은 연구들이 진행되었다. 이러한 연구들의 일환으로 최근 Graphics Processing Unit(GPU)을 이용한 병렬화 기법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 GPU의 적용을 통한 병렬화는 계산 속도의 증가와 디스크 접근 횟수의 감소를 통하여 수행 속도의 개선을 가능하게 하지만 GPU와 CPU사이의 메모리 교환 및 GPU 메모리의 접근 지연 등에 의한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하고 효과적으로 GPU를 적용하기 위하여 GPU를 버퍼로 사용하여 범위 질의를 병렬화하는 기법을 제안하였다. 버퍼 알고리즘을 통하여 메모리 교환 횟수를 줄이고, 동시 접근 가능한 메모리의 용량을 증가시켜 메모리의 접근 지연을 최소화 할 수 있었다. 제안 기법과 기존의 인덱스의 비교 실험에서 최대의 경우 5배 정도의 성능이 개선되는 것을 확인 할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.731-751
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• 2021

사물인터넷은 웨어러블 디바이스, 스마트폰 등의 많은 기기들이 통신하는 거대한 집단으로 네트워크 내 사물의 상호 연결은 기본적인 요구사항이다. 악성 기기와의 통신은 네트워크와 서비스를 악의적으로 손상시켜 품질에 영향을 줄 수 있기 때문에 신뢰할 수 있는 기기를 선택하는 것은 매우 중요하다. 그러나 IoT 기기의 이동성과 자원의 제약으로 신뢰 관리 모델을 만드는 것은 쉽지 않다. 중앙 집중 방식의 경우 독점 운영 및 단일 장애 지점, 기기 중가에 따른 자원 확장의 이슈가 있다. 분산 처리 방식은 기기가 서로 연결된 구조로 별도의 장비 추가 없이도 시스템을 확장 할 수 있으나, IoT 기기의 제한된 자원으로 데이터 교환 및 저장에 한계가 있으며 정보의 일관성을 보장하기 어렵다. 최근에는 포그 노드와 블록체인을 사용하는 신뢰 관리 모델이 제안되고 있다. 그러나 블록체인은 낮은 처리량과 속도 지연의 문제를 가지고 있어 동적으로 변화하는 IoT 환경에 적용하기 위해서는 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷을 위한 블록체인 기술인 IOTA를 적용하여 포그 기반 IoT 환경에서 신뢰할 수 있는 기기를 선택하기 위한 신뢰 관리 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 DAG(Directed Acyclic Graph) 기반 원장 구조를 통하여 신뢰 데이터를 위/변조 없이 관리하고 블록체인의 낮은 처리량과 확장성 문제를 개선한다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권1호
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• pp.9-17
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• 2011

소프트웨어 재사용이란 새로운 소프트웨어를 개발할 때 처음부터 모든 것을 새로 개발하는 것이 아니라 기존에 개발 된 재사용 가능한 자산을 활용하여 개발하는 개념이다. 기존 자산들은 다른 개발자에 의해 다른 목적으로 개발되었으므로 개발자들은 이러한 자산을 올바르게 재사용함에 있어서 어려움에 직면할 수 있다. 이러한 어려움에 직면했을 때 개발자들은 도움을 얻기 위하여 그 자산들과 관련된 적절한 지식이나 과거 유사한 어려움을 겪었던 개발자로부터의 정보를 얻고자 하는 경향이 있다. 따라서 개발 도메인 전문가나 다른 개발자의 지난 경험은 소프트웨어 자산 재사용 시의 참고자료로서 중요한 역할을 할 수 있다. 재사용 관련 지식은 같거나 유사한 문제나 어려움을 해결함에 있어서 시간과 노력을 줄일 수 있게 도와주고, 이미 여러 번의 재사용으로 검증된 자산을 이용할 수 있게 해 줌으로써 재사용의 위험요소 또한 줄일 수 있다. 본 논문에서는 재사용 관련 지식의 표현 모델을 제시하고, 지식의 협력적인 공유 및 증식을 용이하게 하기 위한 소프트웨어 재사용 위키의 아키텍처 및 프로토타입을 설명한다. 또한 재사용 관련 지식 모델과 그에 따른 관리 방법의 효과를 검증하기 위해 재사용 문제해결에 관한 검증 계획을 설명한다. 본 연구를 통해 개발자들의 참여를 유도하여 재사용 관련 지식의 효과적인 공유 및 증식이 가능하고, 정형화되고 체계적인 저장 및 관리를 통해 재사용 문제 해결에 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제28권1호
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• pp.14-33
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• 2022

Purpose: To examine whether the Patient Experience Assessment (PEA) has led to perceptible changes at the ground level of health care, as a way of evaluating PEA as a policy intervention for quality improvement. Methods: Four focus group discussions (FGDs) were conducted, each comprising six to eight participants who were employees responsible for patient experience at their respective hospitals. The primary focus of the FGDs was on questions such as: 1) How do hospitals respond to PEA? 2) What significant changes were observed after the implementation of PEA? 3) What were the unintended consequences of implementing PEA, if any? 4) What areas of improvement have been identified for maximizing the potential of PEA? Results: Two broad themes emerged out of the FGDs: changes observed post implementation of PEA, and areas for improvement of PEA. Four significant changes were reported by participants: changes in perception and attitude regarding patient experience in hospital employees, increased active involvement by the hospital leadership, enhanced efforts to improve patient experience, and increased cooperation between such activities. Furthermore, eight areas of improvement were identified, which have been grouped in three categories: improving the process of data collection for PEA, introducing additional catalysts to facilitate further changes, and paying attention to structure- and patient-level constraints that must be addressed in parallel. Conclusion: The implementation of PEA led to perceptible changes within hospitals, which implies that it can serve as an effective catalyst for improving patient experience. A number of areas of improvement that would aid in maximizing the potential of PEA were also identified.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.