• Title/Summary/Keyword: E-Metrics

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X-선관 초점 크기와 확대도에 따른 디지털 일반촬영 시스템의 유효검출양자효율 평가 (Effective Detective Quantum Efficiency (eDQE) Evaluation for the Influence of Focal Spot Size and Magnification on the Digital Radiography System)

  • 김예슬;박혜숙;박수진;김희중
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제23권1호
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    • pp.26-32
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    • 2012
  • 확대촬영은 일반촬영뿐 아니라 미세골촬영, 유방촬영 및 다른 진단 영역에서 널리 사용되고 있다. 유한한 X선 초점의 크기로 인해 확대촬영은 분해능, 노이즈, 대조도 등 영상 시스템 전체에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 유효검출양자효율(effective detective quantum efficiency, eDQE)을 이용하여 영상시스템에 있어서 확대도와 초점크기의 영향을 알아보고자 함이다. 전체적인 영상 시스템 특성을 반영하는 eDQE는 초점에 의한 흐림 현상, 확대, 산란 그리고 격자 반응 등의 영향을 고려한다. 본 실험에서는 Food and Drug Administration (FDA)에서 고안된 흉부 팬텀을 사용하여 실제 가슴 촬영조건에서 측정된 유효변조전달함수(effective modulation transfer function, eMTF), 유효잡음력스펙트럼(effective noise power spectrum, eNPS), 산란율(scatter fraction, SF) 및 투과율(transmission fraction, TF)을 통해 eDQE 값을 도출하였다. 연구 결과를 통해 살펴보면 소초점을 사용했을 경우, eMTF의 값이 10%일 때의 공간주파수는 확대도가 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0일때 각각 2.76, 2.21, 1.78, 1.49 그리고 1.26 lp/mm이었다. 대초점을 사용했을 경우, MTF의 값이 10%일 때의 공간주파수는 확대도가 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0일 때 각각 2.21, 1.66, 1.25, 0.93 그리고 0.73 lp/mm이었다. 확대도가 증가할수록 eMTF 값이 떨어지고, 소초점을 사용했을 때가 대초점을 사용했을 때보다 eMTF가 전체적으로 높다는 것을 확인할 수 있었다. 초점의 크기에 따른 zero frequency에서의 eDQE 값의 변화는 크게 보이지 않았다. 그러나 대초점을 사용했을 경우, 소초점을 사용했을 때보다 저 주파수에서 고 주파수로 갈수록 eDQE가 급격하게 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 일반적으로 확대촬영은 작은 병변을 확대시키고 낮은 유효잡음과 air-gap에 의한 산란선의 감소로 인해 대조도를 증가시킨다. 이로 인해 크기가 작은 병변을 고대조도로 확대시킴으로써 진단율을 높일 수 있다. 그러나 초점 크기로 인한 흐림 현상이 확대도에 따라 공간 분해능에 더 큰 영향을 미친다. 이러한 결과를 바탕으로, 디지털 일반촬영 시스템에서의 확대촬영을 시행하기 위한 적절한 초점크기와 확대도가 확립되어야 한다.

레일레이 페이딩 채널에서 Trellis 부호를 적용한 $\pi$/4 shift QPSK ($\pi$/4 shift QPSK with Trellis-Code in Rayleigh Fading Channel)

  • 김종일;이한섭;강창언
    • 한국전자파학회지:전자파기술
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    • 제3권2호
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    • pp.30-38
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    • 1992
  • 본 논문에서는 $\pi$/4 shift QPSK에 Trellis 부호화된 변조 기볍(Trellis-Coded Modulation, TCM)을 적용시키기위하여 $\pi$/8 shift 8PSK를 제안하고 위상차에의한 신호 집합 확장과 신호 집합 분할을 수행하 는 trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8PSK를 제안한다. 또한 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시키기위하여 제l차 위상차뿐만아니라 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리블 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 비터 비 디코더(Viterbi decoder)를 설계한다. 그리고 $\pi$/4 shift QPSK, trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8PSK와 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리를 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8 8PSK의 BER 특성을 AWGN과 다경로 페이딩 채널에서 Monte Carlo 시플레이션을 통해 알야본다. 제안된 알고리즘은MDPSK에도 적용될 수 있다.

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State-Aware Re-configuration Model for Multi-Radio Wireless Mesh Networks

  • Zakaria, Omar M.;Hashim, Aisha-Hassan Abdalla;Hassan, Wan Haslina;Khalifa, Othman Omran;Azram, Mohammad;Goudarzi, Shidrokh;Jivanadham, Lalitha Bhavani;Zareei, Mahdi
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권1호
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    • pp.146-170
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    • 2017
  • Joint channel assignment and routing is a well-known problem in multi-radio wireless mesh networks for which optimal configurations is required to optimize the overall throughput and fairness. However, other objectives need to be considered in order to provide a high quality service to network users when it deployed with high traffic dynamic. In this paper, we propose a re-configuration optimization model that optimizes the network throughput in addition to reducing the disruption to the mesh clients' traffic due to the re-configuration process. In this multi-objective optimization model, four objective functions are proposed to be minimized namely maximum link-channel utilization, network average contention, channel re-assignment cost, and re-routing cost. The latter two objectives focus on reducing the re-configuration overhead. This is to reduce the amount of disrupted traffic due to the channel switching and path re-routing resulted from applying the new configuration. In order to adapt to traffic dynamics in the network which might be caused by many factors i.e. users' mobility, a centralized heuristic re-configuration algorithm called State-Aware Joint Routing and Channel Assignment (SA-JRCA) is proposed in this research based on our re-configuration model. The proposed algorithm re-assigns channels to radios and re-configures flows' routes with aim of achieving a tradeoff between maximizing the network throughput and minimizing the re-configuration overhead. The ns-2 simulator is used as simulation tool and various metrics are evaluated. These metrics include channel-link utilization, channel re-assignment cost, re-routing cost, throughput, and delay. Simulation results show the good performance of SA-JRCA in term of packet delivery ratio, aggregated throughput and re-configuration overhead. It also shows higher stability to the traffic variation in comparison with other compared algorithms which suffer from performance degradation when high traffic dynamics is applied.

다양한 하천생태모델을 이용한 생태계 진단 및 평가 (Ecosystem Diagnosis and Evaluations Using Various Stream Ecosystem Models)

  • 김자현;이의행;안광국
    • 생태와환경
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    • 제40권3호
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    • pp.370-378
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    • 2007
  • 본 연구는 갑천의 지류인 반석천에서 도시화에 따른 서식지 교란과 수질오염의 영향에 따른 생태계 건강성 평가를 위해 2005년 7월부터 2006년 4월까지 어류를 이용한 해부학적 건강도 평가 모델지수(HAI),생태계 건강도 평가 지수(IBI)및 물리적 서식지 평가 모델(QHEI)을 이용하여 총체적 건강도를 평가하였다. 상기 모델의 시간적, 공간적인 분석을 위해 상류로부터 하류까지 총 6개 지점을 선정하여 3회 조사하였다. 생태계 건강도 평가결과 평균 24(악화${\sim}$보통상태)로 나타났고, 물리적 서식지 건강도는 평균 116(보통${\sim}$양호상태)으로 나타났다. 생태계 건강도와 물리적 서식지 건강도의 상관분석 결과 물리적 서식지 건강도는 생태계 건강도에 영향을 주는 것으로 사료되었고, 특히 서식처의 비율$(M_1)$, 유량/유속의 다양성 $(M_3)$, 여울의 빈도$(M_7)$와 높은 상관관계를 보였다. 해부학적 건강도 평가 결과 대조군은 0(최적상태)으로 나타난 반면, 처리군(T1, T2)은 각각 5 (양호상태), 50 (악화상태)로 나타났으며, 생태계 건강도가 높은 지점에서 개체건강도 역시 최적상태로 나타났다. 본 연구 결과 생태계 건강도 평가(IBI), 물리적 서식지 평가(QHEI) 및 해부학적 개체 건강도 평가(HAI)를 통한 평가 기법은 하천 생태계의 총체적 건강도 평가를 위한 좋은 모델인 것으로 사료된다.

원전 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물 내부 방사능 분포 예측을 위한 컴프턴 영상 재구성 방법의 비교 (Comparison of Compton Image Reconstruction Algorithms for Estimation of Internal Radioactivity Distribution in Concrete Waste During Decommissioning of Nuclear Power Plant)

  • 이태웅;조성민;윤창연;김낙점
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.217-225
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    • 2020
  • 해체 원전에서 총 폐기물의 약 70~80%에 해당하는 많은 양의 콘크리트 폐기물은 해체 폐기물의 대부분을 차지한다. 해체 시 발생된 콘크리트 폐기물은 핵종별 농도에 따라 규제해제 폐기물과 방사성폐기물로 정의할 수 있다. 따라서, 방사성 콘크리트 폐기물의 처분 비용을 저감하기 위하여 자체 처분 및 제한적 재활용을 위한 제염 작업의 수행이 중요하다. 그러므로 콘크리트 폐기물의 효율적인 제염 작업을 위해 내부 방사능 분포를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 원전 해체 시, 발생되는 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 성능을 비교하였다. 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법으로 단순 역투사(SBP), 필터 후 역투사(FBP), 최대우도 기댓값 최대화 방법(MLEM), 그리고 기존의 MLEM의 시스템 반응 함수에 에너지 정보가 결합되어 확률적으로 계산하는 최대우도 기댓값 최대화 방법(E-MLEM)이 사용되었다. 재구성된 영상을 획득한 후, 정량적인 분석 방법을 이용하여 재구성된 영상의 성능을 정량적으로 비교 및 평가하였다. MLEM 및 E-MLEM 영상 재구성 방법은 각각 재구성된 영상에서 높은 이미지 분해능과 신호 대 잡음비를 유지하는 데 있어 가장 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구에서 도출된 결과들은 원자력 시설 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위한 수단으로 컴프턴 영상을 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

LTE 기반 펨토셀 네트워크에서 간섭 완화를 위한 적응적 전력 제어 기법 (Adaptive Power Control Schemes for Interference Mitigation in LTE Femtocell Networks)

  • 이상준;김승연;이형우;류승완;조충호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권8A호
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    • pp.648-660
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    • 2012
  • 가중되는 기지국의 트래픽 부하를 줄이면서 실내 음영 지역 문제를 해결하기 위해 저비용, 고성능의 펨토셀(femtocell)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 사무실 빌딩 환경 등 다수의 펨토셀이 설치되는 밀집된 펨토셀 환경에서는 동일 주파수간 간섭 현상으로 인해 전송률이 저하되고 전송품질이 저하되는 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 3GPP LTE 기반 밀집된 펨토셀 환경에서 간섭 완화를 위한 전력 제어 기법을 제안한다. 특히, 기존 매크로셀(eNB)로 부터 서비스 받는 mUE(macro User Equipment)가 펨토셀 주변에 매우 가까이 존재할 경우, 밀집된 펨토셀로부터 mUE에게 영향을 주는 펨토셀의 간섭을 최소화하고 전송 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 전력제어 기법을 제안한다. 제안하는 전력 제어 기법은 펨토셀의 밀도와 펨토셀의 전송 성능을 보장하면서 mUE의 성능을 향상시킬 수 있도록 설계하였다. 단말의 Outage Probability와 매크로셀과 펨토셀의 신호대 잡음비(SINR)를 주요 성능 지표로 분석한 결과 본 논문에서 제안하는 전력제어 기법은 간섭 제어를 통해 펨토셀의 성능을 유지하면서 mUE의 성능을 30% 이상 개선할 수 있는 것으로 나타났다.

OPNET Modeler Wireless Suite를 이용한 종단간 패킷 통계 분석 (End-to-end Packet Statistics Analysis using OPNET Modeler Wireless Suite)

  • 김정수
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제18C권4호
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    • pp.265-278
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    • 2011
  • 이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.

블록체인의 스마트계약을 이용한 콜드체인 서비스 품질 측정 방안에 대한 연구 (A Study on the Measurement Method of Cold Chain Service Quality Using Smart Contract of Blockchain)

  • 김창현;신광섭
    • 한국전자거래학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.1-18
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    • 2019
  • 최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.

Strategies for the Development of Watermelon Industry Using Unstructured Big Data Analysis

  • LEE, Seung-In;SON, Chansoo;SHIM, Joonyong;LEE, Hyerim;LEE, Hye-Jin;CHO, Yongbeen
    • 산경연구논집
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    • 제12권1호
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    • pp.47-62
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    • 2021
  • Purpose: Our purpose in this study was to examine the strategies for the development of watermelon industry using unstructured big data analysis. That is, this study was to look the change of issues and consumer's perception about watermelon using big data and social network analysis and to investigate ways to strengthen the competitiveness of watermelon industry based on that. Methodology: For this purpose, the data was collected from Naver (blog, news) and Daum (blog, news) by TEXTOM 4.5 and the analysis period was set from 2015 to 2016 and from 2017-2018 and from 2019-2020 in order to understand change of issues and consumer's perception about watermelon or watermelon industry. For the data analysis, TEXTOM 4.5 was used to conduct key word frequency analysis, word cloud analysis and extraction of metrics data. UCINET 6.0 and NetDraw function of UCINET 6.0 were utilized to find the connection structure of words and to visualize the network relations, and to make a cluster of words. Results: The keywords related to the watermelon extracted such as 'the stalk end of a watermelon', 'E-mart', 'Haman', 'Gochang', and 'Lotte Mart' (news: 015-2016), 'apple watermelon', 'Haman', 'E-mart', 'Gochang', and' Mudeungsan watermelon' (news: 2017-2018), 'E-mart', 'apple watermelon', 'household', 'chobok', and 'donation' (news: 2019-2020), 'watermelon salad', 'taste', 'the heat', 'baby', and 'effect' (blog: 2015-2016), 'taste', 'watermelon juice', 'method', 'watermelon salad', and 'baby' (blog: 2017-2018), 'taste', 'effect', 'watermelon juice', 'method', and 'apple watermelon' (blog: 2019-2020) and the results from frequency and TF-IDF analysis presented. And in CONCOR analysis, appeared as four types, respectively. Conclusions: Based on the results, the authors discussed the strategies and policies for boosting the watermelon industry and limitations of this study and future research directions. The results of this study will help prioritize strategies and policies for boosting the consumption of the watermelon and contribute to improving the competitiveness of watermelon industry in Korea. Also, it is expected that this study will be used as a very important basis for agricultural big data studies to be conducted in the future and this study will offer watermelon producers and policy-makers practical points helpful in crafting tailor-made marketing strategies.