본 논문은 플라스틱 광섬유(POF)를 연결한 네트워크에서 광 부호분할다중접근(OCDMA)기술의 성능을 분석한다. 최근에 POF는 무게가 가볍고, 중심선의 직경이 크며, 유연하고, 쉽게 설치할 수 있는 특성이 있기 때문에 POF를 이용한 광전송은 커다란 주목을 받고 있다. 특히 POF의 광대역(broad band) 특성은 OCDMA기술에 기초한 네트워크 연결 전송매체로서 각광을 받고 있다. 일반적인 OCDMA 시스템은 전송로의 수량이 BER특성에 의해서 단지 제한된 단위만을 동시에 연결하고 전송할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 다우선 예약프로토콜을 제안하였다. 이 프로토콜과 분산 조정 알고리듬을 이용하여, 통신로 내부와 목표지로 가는 정보의 충돌을 피할 수 있다. 이 프로토콜은 시간지연이 서로 다른 다매체정보의 전송을 효과적으로 지원할 수 있다. 데이터 분석과 모의실험을 실행하여, 여러 시스템 매개변수에 의존하는 네트워크 출력과 평균지연을 조사했다. 그 결과, OCDMA기술에 근거한 POF를 네트워크를 사용하는 다우선 예약 프로토콜이 효율적이라는 것을 확인할 수 있었다.
고층건물에서의 전단벽(剪斷壁)은 횡하중을 지지(支持)하기 위해서 설치되는 구조물이다. 이 전단벽(剪斷壁)의 단면의 형태는 여러 가지 형태가 있을 수 있는데 개방단면을 갖게 되는 경우 이 부재는 비틀림에 약하기 때문에 이 점이 문제가 된다. 특히 그 구조물이 thin walled member인 경우는 더욱 그러하다. 최근에는 건물이 점점 고층화됨에 따라 이 문제는 더욱더 중요(重要)시 되어 보다 정확한 지식이 요구(要求)되고 있다. 본 논문(論文)에서는 고층건물에 설치되는 에리베이터 츄브가 전단벽 역할을 하는 경우로 단면의 형태는 channel형이고, 각 층마다 중방(中枋)(connecting beam)에 의해서 개방단면의 일부가 닫혀있게 되는 경우의 문제를 택하였다. 이를 해석(解析)하는데 복잡한 계산과 많은 계산량을 줄이고 적용에 대한 융통성을 부여하기 위해서 discrete 방법(方法)과 transfer matrix method을 사용(使用)하였다. 중방(中枋)의 영향을 고려함에 있어서는 중방(中枋)의 강도가 클 때나 적을 때나 합리적(合理的)으로 사용할 수 있는 식(式)을 적용하였다. 특히 이 방법(方法)은 불규칙한 변단면에도 쉽게 적용할 수 있을뿐만 아니라 여러 가지 하중조건에 대한 해를 일일이 구할 필요가 없으며, 형성되는 transfer matrix의 크기가 $4{\times}4$ 밖에 안되므로 쉽게 구할 수 있다.
무인기를 이용한 조난자 수색 등의 임무에서 고가의 단일 무인기를 활용하는 것보다 저가의 군집 무인기 운용을 통한 탐색이 효율적이다. 운용하는 무인기의 수가 증가할수록 임무계획에 소요되는 시간이 증가하며 무인기 운용 시스템의 부담이 커진다. 본 논문에서는 확장성, 강건성 및 단순성 측면에서 복수 무인기 운용에 적합한 분산형 지역 탐색 알고리즘을 제안한다. 비용 절감을 위해 각각의 무인기는 근거리 통신, 기본 연산, 그리고 제한된 메모리 능력을 가진다고 가정한다. 근거리 통신에서는 비행 상태 및 기탐색 정보가 공유되며, 이를 바탕으로 상호간 충돌 회피와 다음 탐색 지역을 결정한다. 미탐색 지역으로의 이동에 대한 가중치를 높이고 중복 탐색 기능을 제공하기 위해 score function을 도입하였다. 제안한 알고리즘 및 임무 수행절차의 성능과 특징을 수치시뮬레이션을 통해 검증하였다.
생체정보를 활용하여 개인정보를 보호하는 기술 가운데 화자증명은 다양한 사용편의성과 구현비용 면에서 이점을 갖고 있어 폭넓은 활용이 기대된다. 화자증명은 증명성능의 신뢰성, 음성문장 사용의 유연성, 증명시스템 복잡도의 효율성 면에서 높은 수준을 달성해야 한다. 지속음은 화자 구별력이 뛰어나며 구별되는 종류가 한정적이고, MLP(multilayer perceptron)는 높은 패턴인식률과 신속한 동작성능을 갖고 있어 화자증명 시스템이 이와 같은 특성을 달성하기 위한 유력한 수단을 제공한다. 본 논문에서는 지속음과 MLP를 적용한 시스템을 구현하고 한국어 음성 데이터베이스를 이용하여 이 시스템의 성능을 측정하고 분석한다. 실험의 결과는 지속음이 세 가지 특성에 대해 우수한 효과를 가지며 MLP가 높은 신뢰성과 효율성을 달성하는 데 실질적인 도움이 됨을 확인한다.
고해상도 비디오에 대한 압축 성능 향상을 위해 ITU-T VCEG에서는 H.264/AVC 표준을 근간으로 다양한 압축 성능 개선 기법들을 추가해 왔는데, 그중 ALF 기법은 양자화에 의해 발생한 오류를 제거할 수 있는 필터링 방법을 제공함으로써, 고해상도 영상에서 평균 9%의 매우 높은 성능 개선 능력을 보이는 핵심 기술이다. 하지만 기존의 ALF는 한 프레임 내에서 하나의 Wiener 필터만을 사용하므로, 다수의 서로 다른 통계적 특성을 가진 영역이 존재하는 경우에는 능률적인 오류 복원 성능을 제공하기 어려운 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한 복호 프레임에 존재하는 다양한 영역 별 통계적 특성을 반영하여 보다 유연한 율-왜곡 관점에서의 ALF 선택이 가능할 수 있도록, 적응적 율-왜곡 최적 다중 루프 필터 기법을 제안한다. 제안 알고리즘을 통해 다양한 영상에 대하여 기존 알고리즘의 성능을 안정적으로 개선할 수 있었으며, 영상에 뚜렷한 특성 차이를 지닌 복수의 오브젝트가 존재할 경우에는 더욱 높은 비트율 감소 이득을 얻을 수 있었다.
Objectives This study aimed to identify the differences and the profiles of cognitive deficits in remitted patients with schizophrenia and first-degree relatives of schizophrenic probands. Methods A total of 26 remitted states of schizophrenia patients were included in the study and the same number of unaffected first-degree relatives of schizophrenic probands and healthy controls were matched for age, sex, years of education. Cognitive function of all participants was measured by using the Digit span test, the Continuous performance test, the Rey auditory & visual learning test, the Complex figure test, the Verbal fluency test, the Wisconsin card sorting test and the Finger tapping test. The effects of subsyndromal symptomatology and general intelligence score were controlled. Results Schizophrenia patients' group showed more significant impairment than other groups in verbal memory (learning, immediate recall, delayed recall), visual memory (copy, immediate recall, delayed recall) and cognitive flexibility domains. The family group and the patient group commonly performed significantly worse than healthy controls in working memory and verbal fluency (category) tests. There were no differences in sustained attention, psychomotor performance. Conclusions Our research shows that the deficit in working memory and verbal fluency could be strong candidates of endophenotypic marker in schizophrenia.
Objectives : Taichi for arthritis was developed in 1997 by Paul Lam, M.D. of family medicine in Australia. It is an exercise treatment program and a good approaching method of the oriental medicine for arthritis. However, clinical and academical researches were rare. The purpose of this study is to investigate the effectiveness of the Taichi for arthritis. Methods : We used the medical literature search system, MEDLIS and the database of academic journal, DBpia to search medical studies published in korea. Keywords were "Taichi", "Tai Chi Chuan" and "Arthritis". We classified literatures with two criteria, year of publishment and study design. Then we classified as placebo design and summarized whole material. We determined its effectiveness by positive-negative results of Taichi for arthritis. Results : Taichi for arthritis could release pain of the rheumatoid or degenerative arthritis. Also it is thought to increase muscular power and enhance physical flexibility, balance. Conclusions : There were limits to ensure effectiveness because of small number of studies comparing Taichi with other exercise program for arthritis. However the Taichi for arthritis could have positive effect to treat the rheumatoid and degenerative arthritis. We hope further studies to be followed in oriental medical field.
본 연구는 대사적으로 건강한 비만인과 대사적으로 불건강한 비만인을 구분하여 대사적으로 건강한 비만인에게 영향을 미치는 신체활동과 영양소들을 확인하고자 시행된 연구이다. 대상자들은 2013년 1월-12월까지 실시한 제 6기 국민건강영양조사에서 참여한 대상자들이며 복합표본 로지스틱 분석을 시행하였다. 연구결과 대사적으로 건강한 비만인은 대사적으로 불건강한 비만인에 비해 1주일 동안의 유연성 운동일수(Odds ratio (OR)=1.18, 95% confidence interval (95% CI)=1.01-1.38), 수분 섭취(OR=1.04, 95% CI=1.01-1.06)및 단백질 섭취량(OR=1.07, 95% CI=1.02-1.13)이 높고, 지방(OR=0.99, 95% CI=0.98-1.00)과 탄수화물(OR=0.98, 95% CI=0.97-0.99)의 섭취량이 낮은 것으로 확인되었다. 이를 근거로 하여 비만 성인에 대한 간호중재는 대사적 상태에 따른 접근이 필요하다고 사료된다.
In this paper, we propose a new architecture of Information Granulation based genetically optimized Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (IG_gSOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially information granulation and genetic algorithms. The proposed IG_gSOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process and NOx process data).
사업체 설문조사에 근거하여 비정형근로의 실태를 분석한 결과 비정형근로자들은 여성, 서비스업, 그리고 기업특수적 숙련을 요구하지 않는 직종들에서 많이 존재한다. 그 임금은 비슷한 속인적 특성을 가진 정형근로자에 비하여 대체로 10~19% 더 낮은 수준으로 결정되는 것으로 나타난다. 비정형근로자의 경우 기본급 결정기준으로 직무내용과 직무능력은 상대적으로 적게 고려되고, 퇴직금과 상여금 등의 혜택이 크게 낮으며, 휴가, 노동조합 가입자격, 4대 사회보험이나 교육 훈련 면에서의 혜택도 전체적으로 크게 낮아서 경제성장의 혜택으로부터 소외될 가능성이 높다. 비정형근로자의 노동조합 가입비율은 매우 낮아서 노동조합에 의한 근로조건 개선도 기대하기 어렵다. 비정형근로자의 활용이유는 개별 사업체의 입장에서는 주로 수량적 유연성에 대한 요구 때문이고 거시경제적으로는 기업의 소형화와 산업의 서비스화 때문이며 따라서 비정형근로자의 수는 앞으로도 계속 늘어날 것으로 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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