이 연구의 목적은 예비교사들의 달과 행성 운동의 문제 해결 과정에 대한 연구를 통하여 문제 해결 실패 요인을 파악하고 달과 행성의 운동에 대한 효과적 교수전략을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 초등 예비 교사 40명과 중등 예비 교사 20명이었으며 이들은 지구과학의 천문 분야를 한 학기 수강하였다. 검사도구는 지필 검사와 면담이었다. 연구 결과 예비교사들의 문제 해결 정도는 낮았다. 초등 예비교사들의 문제 해결 정도는 중등 과학 예비교사에 비하여 더 낮았다. 문제 해결 실패 요인을 요약하면 다음과 같다. (1) 선행 지식의 부족 (2) 해결 원리에 의한 문제표상 실패 (3) 배운 지식의 다른 상황(행성)에의 일반화 실패 (4) 일상과 문제 해결 상황의 관점에 대한 변별 부족 (5) 인과적 이해 대신 사실적 지식 암기 학습. 이상의 달과 행성의 운동 문제 해결 실패 요인은 일반적 문제 해결 실패자가 가진 특징과 달과 행성의 운동 과제가 갖는 특징의 결합이라고 해석할 수 있다. 이 연구 결과를 바탕으로 달과 행성의 운동 과제의 특징을 고려하여 문제 해결 능력을 높이기 위한 몇 가지 교수 방안이 제시되었다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권1호
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pp.10-20
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2007
For spacecraft attitude control, reaction wheel (RW) steering laws with more than three wheels for three-axis attitude control can be derived by using a control allocation (CA) approach.1-2 The CA technique deals with a problem of distributing a given control demand to available sets of actuators.3-4 There are many references for CA with applications to aerospace systems. For spacecraft, the control torque command for three body-fixed reference frames can be constructed by a combination of multiple wheels, usually four-wheel pyramid sets. Multi-wheel configurations can be exploited to satisfy a body-axis control torque requirement while satisfying objectives such as minimum control energy.1-2 In general, the reaction wheel steering laws determine required torque command for each wheel in the form of matrix pseudo-inverse. In general, the attitude control command is generated in the form of a feedback control. The spacecraft body angular rate measured by gyros is used to estimate angular displacement also.⁵ Combination of the body angular rate and attitude parameters such as quaternion and MRPs(Modified Rodrigues Parameters) is typically used in synthesizing the control command which should be produced by RWs.¹ The attitude sensor signals are usually corrupted by noise; gyros tend to contain errors such as drift and random noise. The attitude determination system can estimate such errors, and provide best true signals for feedback control.⁶ Even if the attitude determination system, for instance, sophisticated algorithm such as the EKF(Extended Kalman Filter) algorithm⁶, can eliminate the errors efficiently, it is quite probable that the control command still contains noise sources. The noise and/or other high frequency components in the control command would cause the wheel speed to change in an undesirable manner. The closed-loop system, governed by the feedback control law, is also directly affected by the noise due to imperfect sensor characteristics. The noise components in the sensor signal should be mitigated so that the control command is isolated from the noise effect. This can be done by adding a filter to the sensor output or preventing rapid change in the control command. Dynamic control allocation(DCA), recently studied by Härkegård, is to distribute the control command in the sense of dynamics⁴: the allocation is made over a certain time interval, not a fixed time instant. The dynamic behavior of the control command is taken into account in the course of distributing the control command. Not only the control command requirement, but also variation of the control command over a sampling interval is included in the performance criterion to be optimized. The result is a control command in the form of a finite difference equation over the given time interval.⁴ It results in a filter dynamics by taking the previous control command into account for the synthesis of current control command. Stability of the proposed dynamic control allocation (CA) approach was proved to ensure the control command is bounded at the steady-state. In this study, we extended the results presented in Ref. 4 by adding a two-step dynamic CA term in deriving the control allocation law. Also, the strict equality constraint, between the virtual and actual control inputs, is relaxed in order to construct control command with a smooth profile. The proposed DCA technique is applied to a spacecraft attitude control problem. The sensor noise and/or irregular signals, which are existent in most of spacecraft attitude sensors, can be handled effectively by the proposed approach.
다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.
기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.
우울증으로 고통받는 많은 환자들에서 보이는 다양항 양상과 다양한 경과를 자주 접하면서 분류를 어떻게 하여야 임상적으로 유용한가 의문을 가지게 된다. 이에 저자들은 우울증의 아형 평가의 필요성과 평가도구들을 문헌을 통하여 고찰하였다. 원래부터 이들이 이질적인 집단으로 구성되어 있는지, 하나의 유전적 소인이 있어 개인에 따라서 병의 진행 시기에 따라서 여러 우울증의 spectrum으로 표현되는 것인지 문제가 제기되어 왔지만, 현재로서는 분명히 알 수 없다. 저자들은 먼저 "우울증 스펙트럼" "양극성 우울과 단극성 우울이 공통의 하나의 유전적 인자를 가지는가" "양극성 스펙트럼 장애"등 강한 주장들이 있어 문헌 고찰을 통해서 알아보았다. 그리고, 최근 생물학적인 연구로부터 나온 세로토닌 관련 우울증 가설을 알아보았다. 이 우울증 가설(SeCA depression)은 조기 모성 분리 혹은 모성 박탈 같은 유년시절의 부정적 경험, 불안, 공격성, co-rtisol 증가, cortisol flattening, DST 양성, 스트레스 사건, CRF 상승, 5HIAA저하 등을 연결하여 우울증의 역동을 쉽게 설명하였고 생물-심리-사회적 접근을 가능하게끔 하는 우울증의 모델이다. 둘째로 고전적인 생물학적 지표 즉 DST, TRH 자극 검사, 및 뇨 MHPG 검사 결과에 따르는 우울증 아형을 구분하고 특징을 살펴보았고 이들의 역사적이고 임상적인 의미를 알아보았다. 그밖에 APOE epsilon 4 allele, 기질-성격이론(Temperament Character Inventory : TCI) 심박동 변이도(heart rate variability : HRV) 같은 요인들을 비롯하여 잘 알려진 증상이나 진단으로 분류된 아형들을 조사하여 임상적인 의미를 찾아보았다.
고효율 영상 부호화 기술인 high efficiency video coding (HEVC)은 부호화 효율을 높이기 위하여 coding tree unit (CTU)을 사용한다. CTU는 coding unit (CU), prediction unit (PU), transform unit (TU)으로 구성되며 모든 가능한 경우의 CU, PU, TU 분할연산을 통해 최적의 분할 조합을 찾아내게 된다. 블록 분할 연산의 복잡도를 감소시키기 위하여 본 논문은 움직임 벡터에 의한 관심 영역 CTU 추출에 근거하는 PU 분할 결정 방법과 이전에 부호화된 프레임의 같은 위치의 CTU 정보를 사용하는 CU 깊이 결정 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방법은 프레임 중 움직임이 많은 동적 CTU 부분과 움직임이 적은 정적 CTU 부분으로 나누어 정적인 영역에 대해 PU 분할 연산을 감소시키는 방법이며, 두 번째 방법은 이전 프레임의 CTU 깊이 정보를 기반으로 현재 CTU의 분할 깊이를 미리 예측하여 CU 분할 연산을 감소시킨다. 결과적으로 제안하는 알고리즘은 HEVC test model (HM) 14.0 버전 대비 BDBR 손실은 2.5% 발생했지만, 전체 부호화 시간이 약 44.8%로 크게 감소했다.
H.264/AVC의 B 슬라이스의 부호화 효율 향상과 두 개의 움직임벡터를 탐색하는데 소요되는 계산량 감소를 위하여 양방향 대칭(Bi-directional Symmetric) 기법이 개발된 바 있다. 이 기법은, 전방향과 역방향 참조영상 각각에 대하여 움직임 벡터를 구하고 이 두 개를 각각 다 전송하는 종래의 양방향 예측기법과는 달리, 전방향 참조영상에 대해 움직임 벡터를 찾는 동시에 역방향 참조영상에 대한 역방향 움직임 벡터를 전방향 참조영상, 역방향 참조영상, 그리고 현재 영상간의 상대적 거리를 고려한 대칭(Symmetric) 구조로 동시에 계산하여 추정하는 방법이다. 이 기법에 따르면, 전방향 움직임 벡터가 정해지면, 역방향 움직임벡터는 이와 대칭적으로 계산하여 얻어지므로 움직임벡터 추정 복잡도를 반으로 줄이고, 전방향 움직임벡터만을 전송하도록 하여 부호화할 움직임벡터의 양도 줄일 수 있다. 그러나 이 방법은 항상 전방향 움직임 벡터를 기준으로 역방향 움직임 벡터를 계산하여 얻다 보니, 장면전환등의 경우 오히려 역방향 움직임벡터를 기준으로 전방향 움직임벡터를 추산하는 것이 더욱 효율적인 경우도 있다. 본 논문에서는 전방향 참조영상에 대한 움직임 벡터를 중심으로 역방향 움직임 예측벡터를 추정하는 방법을 일반화시켜, 역방향 움직임 벡터를 중심으로 전방향 움직임 벡터를 추산하여 사용하는 방법을 제안하고 아울러 기존 방법과 제안 방법을 율왜곡 관점에서 최적으로 선택하여 사용하는 방법을 제안한다.
목적: 정상 성인에서 심근의 산소 소모량에 대한 참고범위를 구하고 시간-방사능 곡선(time-activity curve, TAC)에 재순환이 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위하여 재순환 교정법과 수정 단일구획모델을 적용하여 심근 내 산소 소모량을 계산하고자 하였다. 대상 및 방법: 평균연령 $26.3{\pm}4.0$세인 9명의 지원자들에서 925 MBq (25mCi)의 $^{11}C$-Acetate (가천의과학대학교 뇌과학연구소)와 PET/CT (Biograph 6, 독일 지멘스사)를 사용하여 심근 산소 소모량을 계산하였다. 자료의 분석을 위하여 $MATLAB^{(R)}$ v7.1 (Mathworks. Inc., 미국), $Excel^{(R)}$ 2007 (Microsoft, 미국), $SPSS^{(R)}$ v12.0 (Apache Software Foundation, 미국) 등의 소프트웨어들을 사용하였다. PET/CT로 촬영한 영상으로부터 10초마다 12장, 다음 60초마다 5장, 다음 120초마다 3장, 그리고 마지막으로 300초마다 2장 등 0초일 때 1장을 포함하여 총 23개 프레임을 추출하였다. 수정 단일구획모델과 재순환 교정법을 적용하였다. 통계적 분석방법으로 정규성 검정, 분산분석(ANOVA), 사후분석(Post-Hoc analysis) 등을 이용하였고 p값으로 0.05를 적용하였다. 결과: 심근 산소 소모량의 참고범위는 중격 아래벽, 가쪽벽, 앞벽, 전체벽에서 각각 $3.18-4.64\;{\times}\;10^{-4}\;ml/g/sec$, $1.91-3.94\;{\times}\;10^{-4}\;ml/g/sec$, $4.31-6.40\;{\times}\;10^{-4}\;ml/g/sec$, $2.84-4.53\;{\times}\;10^{-4}\;ml/g/sec$ and $3.42-5.00\;{\times}\;10^{-4}\;ml/g/sec$ 등으로 계산되었다. 또한 시간-방사능 곡선의 형태에 관한 기존의 이중적 견해는 결국 재순환된 $^{11}C$-Acetate 때문이며 이 재순환을 교정하면 곡선은 근본적으로 단일 지수함수 형태를 띤다. 결론: $^{11}C$-Acetate 및 3차원 PET/CT로 심근의 산소 소모량을 효율적으로 평가할 수 있으며 안정상태에서는 재순환된 $^{11}C$가 거의 존재하지 않기 때문에 시간-방사능 곡선에 의미 있는 영향을 미치지 않는다..
오늘날 불확실성이 증가하면서 조직구성원의 전문역량, 즉 혁신역량에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 실정에도 불구하고, 조직원 개인의 혁신역량에 대해 혁신산출물을 만들기 위한 투입요소, 혁신 활동(혁신역량보유, 발휘, 증진노력 등) 그리고 혁신산출물 간의 관계에 관한 연구는 아직까지 많지 않은 편이다. 이런 원인은 기존 혁신연구단위가 국가단위, 산업단위, 기업단위에서 이루어지는 것이 일반적이기 때문이며, 상대적으로 특정기업의 투입, 산출 및 혁신활동 자체에 대한 분석이 다소 부족한 편이다. 그러므로 이 연구는 기존 혁신연구의 틀과 시각에서 벗어나, 특정조직중심의 개인별 혁신성과와 그 성과와 관련성이 높을 것으로 추정되는 혁신활동들에 대한 네 가지 가설, 즉 첫째는 역량의 차이에 따라 혁신성과는 차이가 있을 것이다. 둘째, 학습시간의 차이에 따라 역량은 차이가 있을 것이다. 셋째, 학습시간의 차이에 따라 혁신성과는 차이가 있을 것이다. 넷째, 학습시간과 혁신성과 간의 관계에는 혁신역량의 매개효과가 있을 것이다(구조모형 검정)는 문제에 대해 정량분석을 시도하여, 조직 경쟁력을 향상시키기 위한 정책적 시사점을 도출하는 것을 연구목적으로 한다.
이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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