해당 논문의 목적은 균열밀도 산정 시 독립변수로 설정한 값이 얼마나 중요하게 작용하는지를 기계학습 기반의 알고리즘으로 분석하는 것이다. 논문에서 사용한 알고리즘은 random forest와 SHAP이며, 독립변수는 압축파 속도, 전단파 속도, 간극률 그리고 포아송 비로 결정하였다. 암석 시료는 건설현장에서 채취하였으며, 원기둥 형태로 가공하여 각 입력 물성치의 획득이 용이하게 고려하였다. 다수의 특징이 포함된 독립 및 종속 변수 값을 얻고자 인위적인 풍화를 진행하였으며, 총 12회 진행하였다. 2가지 알고리즘 적용 결과 간극률이 균열밀도 산정시 매우 중요한 독립변수로 나타났으며, 전단파 속도가 상대적으로 낮은 영향을 미치는 인자로 나타났다. 이와 같은 결과는 독립변수로 설정한 4개의 물성치로 충분히 균열밀도를 추정할 수 있음을 시사하며 random forest 및 SHAP과 같은 알고리즘을 통해 설정된 독립 변수가 적절하게 구성되었는지 확인할 수 있는 방법론도 제시하였다.
상향링크 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템의 SC-FDMA 기법에서 공간 및 주파수 다이버시티 이득에 따른 BER(Bit Error Ratio) 성능 변화를 분석한다. 본 논문에서 분석한 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 동시에 수행할 수 있는 통합된 시스템과 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 순서대로 수행하는 단계별 시스템이 동등한 성능을 가지는 것을 확인한다. 단계별 시스템의 주파수 다이버시티 컴바이닝 기법과 통합된 시스템의 다이버시티 컴바이닝 기법이 동일할 때, 단계별 시스템에서 주파수 다이버시티 컴바이닝보다 공간 다이버시티 컴바이닝을 선행하면서 공간 다이버시티 컴바이닝 기법을 MRC(Maximal Ratio Combining)로 하면 두 시스템의 성능이 동일함을 신호 모형화 결과를 통해 증명한다. 둘째, 신호 모형화 결과와 BER 실험 결과를 통해 공간 다이버시티 이득과 주파수 다이버시티 이득이 각각 성능에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 부반송파 개수가 증가함에 따라 주파수 다이버시티 이득이 증가함을 알 수 있고 이는 주파수 다이버시티 기법이 ZF(Zero Forcing)일 때의 성능과 MMSE(Minimum Mean Square Error)일 때의 성능 차이는 유지하면서 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 영역의 성능 향상에 영향을 미치는 것을 보인다. 그리고 수신안테나 개수의 증가는 공간 다이버시티 이득을 증가시키며 공간 다이버시티 이득의 증가는 모든 SNR 영역의 성능을 향상시키면서 주파수 다이버시티 컴바이닝이 ZF일 때와 MMSE일 때의 성능 차이를 줄이는데 영향을 미침을 보여준다. 마지막으로, 공간 다이버시티 이득이 신호 모형화 유도과정에서 어떤 영향을 미치는지 분석하여 수신안테나 개수가 6개 이상이면 주파수 다이버시티 컴바이닝을 ZF으로 했을 때의 성능이 MMSE로 했을 때의 성능을 대체할 수 있음을 확인할 수 있다.
라우터는 입력된 패킷의 목적지 주소에 따라 IP 주소검색을 통해 패킷의 최종 목적지로 갈 수 있는 다음 흡으로 패킷을 전달하는 역할을 한다. 인터넷에 접속된 단일 호스트 네트워크 수의 증가로 인해 라우팅 테이블의 크기가 급격히 증가하고 있으며, 통신 링크의 속도 또한 기하급수적으로 빠르게 증가하고 있다. 라우터에 입력된 패킷은 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로, 링크 속도의 증가는 라우터에서의 패킷 처리시간이 감소됨을 의미한다. 그러므로 차세대 라우터는 더 효율적이고 빠른 IP 주소검색 기술을 필요로 한다. 기존에 연구되어온 대부분의 검색 구조들에서는 짧은 길이의 프리픽스로부터 긴 길이의 프리픽스로 검색 영역을 확장하였다. 이 때문에 일치하는 가장 긴 프리픽스를 찾을 때까지 현재까지 일치된 가장 긴 프리픽스를 기억하면서 검색을 진행하였다. 본 논문에서는 긴 프리픽스를 먼저 검색하는 프리픽스 길이에 따른 이진 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 트라이의 리프에 존재하는 프리픽스들만으로 이루어진 독립적인 여러 개의 트라이를 구성하고, 길이에 따르는 이진 검색을 통해 긴 길이의 프리픽스와의 일치 여부를 먼저 확인함으로써 보다 빠른 검색속도를 제공한다. 또한, 이 구조는 기존의 프리픽스 길이에 따른 이진검색 구조가 선처리(pre-processing)가 많아 프리픽스의 부가적 추가가 힘들었던 것과는 다르게 선처리가 없이 프리픽스의 부가적 추가가 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 IP 주소 검색 구조와 성능을 비교하였다.$와 혼합된 rubrene에 의한 낮은 전하주 입장벽, 높은 전류밀도에서 나타나는 발광감쇄현상의 감소, 그리고 발광층의 DLD구조에 의한 전하의 trap & confinement 에 따른 발광 exciton의 형성확률이 증가한데서 나타났다고 생각된다. 차이가 없었으나 고급알코올함량을 비교하였을 때 Sacch. cerevisiae Wine 3이 와인제조에 가장 적합한 것으로 평가되었다.장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. b값은 CSB가 가장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. 물성측정 결과 경도와 응집성은 각 시료들 간의 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 탄력성과 부서짐성은 CSB가 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 점착성은 SDB1이 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 관능검사 결과 기공의 균일성은 SDB1이 가장 균일한 것으로 나타났으며, 색은 홍국의 함유량이 증가할수록 높게 나타났다. 경도, 탄력성, 단맛 및 신맛 등은 홍국 함유량이 증가할수록 증가하는 것으로 나타났다. 이취는 SDB1이 가장 적게 나는 것으로 나타났으며, 전반적인 기호도는 SDB1이 가장 높았다. 따라서 홍국을 10% 첨가한 sourdough starter를 3일 동안 발효한 후 반죽에 첨가하여 sourdough bread를 제조할 때 품질이 가장 우수한 제품을 얻을 수 있었다.생수와 여러 물질의 혼합용액의 온도가 장에 끼치는 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의
기존의 전시환경에서 전시 참여업체는 처음에 작성된 개인 정보를 사용하여 모든 관람객에게 동일한 마케팅 정보를 전달하게 된다. 즉, 전시 관람객의 선호도나 반응의 변화에 따른 적절한 대비가 어렵고 개인 별 선호 취향에 따른 개별 대응이 힘들다. 관람객 개개인에게 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 관람객 개개인의 의도를 인지할 수 있어야 하고, 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고, 인식된 정보를 기반으로 하여 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트 폰을 통해 제공 하며, 전시 공간에 설치되어 있는 인터랙션이 가능한 디바이스들과 전시 관람객 개개인이 소지하고 있는 스마트 폰 간의 인터랙션 서비스를 제공하기 위한 모바일 프레임 워크를 설계하였다.
인간은 자연 빛에 적응하고 진화해왔으나 현재는 실내 생활의 비중이 높아짐에 따라 생체리듬 교란의 문제가 유발되었다. 이의 해결을 위해 일출~일몰간 다채롭게 변화하는 자연광의 색온도를 재현하는 조명이 연구되고 있다. 자연광 색온도의 재현을 위해서는 색온도가 다른 다수의 LED 광원을 사용하여 조명을 제작한 후 수백에서 수천 단계의 광원별 인가전류의 조합에 대한 광특성을 측정 및 수집하여 제어지표 DB를 구성하고 광특성 매칭 방법을 통해 조명을 제어하였다. 이러한 제어 방법은 인가전류의 조합 단계를 세밀하게 할수록 많은 시간 및 경제적 비용이 발생한다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 LED 광원별 최소 분광분포로 보간 및 조합 연산을 수행하여 자연광 색온도를 재현하는 방법을 제안한다. 먼저 색온도가 다른 광원 채널로 구성되고 각 채널별 256단계의 인가전류 제어 기능을 구현한 LED 조명을 대상으로 채널별 5개의 최소 분광분포(Spectral Power Distribution, SPD)를 실측·수집한다. 이후 수집한 SPD를 대상으로 각 채널별 256단계의 SPD를 생성하는 보간 연산을 수행하고, 채널별 SPD의 조합 연산을 통해 LED 조명의 모든 제어 조합에 대한 SPD를 생성한다. 생성된 SPD를 통해 조도와 색온도를 산출하여 제어지표 DB를 구축한 후 매칭 기법을 통해 자연광의 색온도를 재현한다. 성능 평가에서는 실내 권장 조도 기준을 충족하면서도 평균 오차율 0.18%의 범위 내에서 자연광의 시간별 색온도를 제공하였다.
동적 PET 데이터는 구획모델과 Nonlinear Least Squares(NLS)방법을 사용하여 분석함으로서 각종 생화학적 물질의 생체 대사율 등을 정량화 할 수 있다. 하지만 NLS방법은 변수의 초기 값이 적절하지 않을 경우 지역적인 최소점에 빠지거나 계산시간이 길어 동역학 변수들을 각 화소마다 구해야 하는 파라메터 영상(parametric image) 구성에는 효과적이지 않다. Patlak 도표분석법(PGA)은 비선형 방정식을 선형화하여 값을 추정함으로서 간단하면서 적은 계산량으로 인해 파라메터 영상을 구성하는데 많이 사용되고 있으나 잡음성분과 선형구간 선정에 따라 값이 영향을 받는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 3구획 비가역 모델에 적합한 다중선형분석법(MLAIR)을 고안하였으며 3구획 비가역 모델의 대표적 예인 $[^{18}F]Fluoride$ PET을 이용하여 미니돼지에서의 뼈 섭취률을 계산하여 PGA방법과 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 3마리의 미니돼지를 대상으로 100MBq의 $[^{18}F]Fluoride$를 대퇴부 정맥에 주사하면서 ECAT EXAET 47 PET 스캐너를 이용하여 60분간 PET 영상을 얻었다. 케타민과 자일라진을 이용하여 30분 간격으로 마취하였으며 실험동물을 진공 쿠션을 이용하여 반드시 누운 자세로 위치하도록 고정 시켰다. 입력함수인 혈장 내 농도곡선은 대퇴동맥으로부터 스캔 시작과 함께 혈액 채취를 통해 얻었다. ROI분석을 위해 대퇴골두, 척추 뼈, 근육에 ROI를 그려 조직 내 시간-방사능 곡선을 얻었다. $k_4$가 0인 3구획 비가역 모델로부터 MLAIR와 PGA방법을 사용하여 관심영역에서의 뼈 섭취률 $K_i$와 파라메터 영상을 구성하였다. PGA방법은 선형구간의 시작점인 $t^*$선택에 따른 영향을 보기 위해 분석구간을 변화시켜가며 분석하였다. 결과: ROI 분석결과 추정된 $K_i$값은 NLS방법에 비하여 MLAIR방법과 PGA방법 모두에서 과대 추정되었으나 두 분석방법 끼리는 비슷한결과를 보였다. Patlak 기울기는 $t^*$선택에 따라 값이 변하였으며 Patlak 상수는 Fluoride 섭취가 높은 대퇴골두나 척추뼈에서 30분이 지나서야 일정한 값으로 나타났고 섭취가 낮은 근육에서는 10분만에 일정해졌다. 파라메터 영상에서는 제안한 MLAIR방법이 PGA방법에 비해 영상의 질을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 PGA방법을 이용하여 구성한 파라메터 영상은 $t^*$값이 커질수록 급격히 영상의 질이 저하됨을 볼 수 있다. 특히 Fluoride 섭취가 높은 영역에서 Patlak 상수가 일정해지는 시간인 $t^*$값이 30분일 때 파라메터 영상은 MLAIR와 크게 차이가 났다. 결론 결론적으로 제안한 MLAIR방법은 선형구간을 정할 필요 없이 모든 데이터를 사용하는 이점이 있으며 선형적인 방법을 통해 $K_i$값을 얻을 수 있어 계산시간을 단축 시켜 줄 뿐 아니라 잡음성분에 강해 파라메터 영상의 질을 크게 향상 시켜 줌으로 비가역 3구획모델에서의 PGA방법을 대체할 새로운 파라메터 영상구성방법으로 적합할 것이다.
오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
코드분할다중접속(CDMA)시스템의 역방향에서 사용할 수 있는 스마트안테나의 새로운 빔 형성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 적응 빔 형성을 위하여 Least Mean Square 알고리듬과 Conjugate Gradient 알고리듬을 직렬 연결한 것으로 차선의 웨이트벡터를 생성한다. 웨이트벡터의 갱신은 원하는 사용자 신호의 전력이 다른 신호 즉 간섭신호들의 전력보다 훨씬 크다는 가정 하에 수신기의 PN 상관기에 의한 역확산의 뒷단인 심벌 계층에서 이루어진다. 제안된 알고리듬은 웨이트 갱신을 위한 한 번의 과정에서 안테나 숫자의 다섯 배에 해당하는 O(5N)의 낮은 계산량을 요구한다. 제안된 알고리듬의 웨이트벡터가 평형상태에 도달했을 때의 출력 신호대간섭잡음비(SINR)가 수식으로 표현되었고 제안된 알고리듬에 의한 스마트안테나가 한 개의 안테나로 구성된 재래의 시스템보다 출력 SINR을 월등히 향상시키는 것이 모의실험에 의해 입증되었다. CGM-LMS 접목 알고리듬의 과도 상태에서의 웨이트벡터 수렴특성이 CGM 이나 LMS 알고리듬의 과도상태 수렴특성보다 우수하다는 것이 역시 모의실험에서 보여 졌고 빔 형성기 입력 신호대잡음비가 변화할 때의 BER 특성이 설명되었다.
폐감귤박으로 제조한 활성탄(WCAC, waste citrus peel based activated carbon)에 의한 항생제 trimethoprim (TMP)의 흡착 특성을 조사하기 위해 반응표면법(RSM, response surface methodology)을 사용하여 TMP 흡착에 대한 운전인자들의 영향을 조사하였다. 농도($X_1$: 50-150 mg/L), pH ($X_2$: 4-10), 온도($X_3$: 293-323 K), 흡착제 투여량($X_4$: 0.05-0.15 g)의 4가지 입력 파라미터를 가진 4-요인 Box-Behnken 실험 설계에 따라 회분식 실험을 수행하고, 얻어진 실험 결과를 다중 회귀 분석으로 2차 다항식에 맞추고 통계적 방법을 사용하여 검토하였다. 독립 변수 및 변수들 간의 교호 작용의 유의성은 ANOVA 및 t-검정 통계기법으로 평가하였으며, 통계적 결과는 TMP 농도가 다른 요인들에 비하여 가장 많은 영향을 미치는 운전인자라는 것을 보여 주었다. 흡착공정은 유사 2차 속도식에 잘 부합하였으며, 등온흡착평형관계는 Langmuir 식이 Freundlich 식 보다 잘 부합하였다. Langmuir 등온식으로 부터 계산한 WCAC에 의한 TMP의 최대 흡착량은 293 K에서 144.9 mg/g이었다.
This study analyzed the managerial efficiency of 11 organizations, the branch centers of a occupational health service organization in Korea, using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The DEA is a good method for evaluating health services since it can handle multiple inputs and outputs simultaneously, and also identify the sources and amount of inefficiency. The author approached this study using two efficient models: the monetary value model and the real value model. The DEA method based on the monetary value model included cost factors, while the real value model excluded cost factors. The input variables used were manpower of physicians, medical technicians, nurses, industrial hygienists and administrators; labor, maintenance, and material expenses. The output variables used were the number of medical examinations, workplace evaluations, group health management services and income from each service. The major results were as follows: First, in the monetary value model, 6 out of 11 organizations (54.6%) showed an efficiency score of 1.0, which means that they have been operating in very efficient ways. However, 5 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Second, in the real value model, 7 out of 11 organizations (63.4%) showed an efficiency score of 1.0, which means they have been operating efficiently, while 4 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Third, the reliability of DEA method were analyzed by comparing the results of the monetary value model and real value model. The results of 8 out of 11 organizations were same in terms of being efficient or not. Thus, the DEA could be a valid application method for occupational health service organizations. Fourth, the organizations that displayed common inefficiency in both the monetary value model and in the real value model 3, 9, and 10, were also considered to be managed inefficiency from expertise opinion. In summary, this study evaluated the efficiency of occupational health service organizations applying the DEA method with different variables, and found that the results of analysis could be valid in terms of both modeling and expert sense. In the future, the DEA method will be used as a useful tool to identify and evaluate the efficiency of occupational health service organizations through more applications and refinements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.