최근 휴대폰, PDA 등과 같은 모바일 전자 기기들의 사용이 급증하면서 다기능, 고성능, 초소형의 패키지가 시장에서 요구되고 있다. 따라서 사용되는 패키지의 크기도 더 작아지고 얇아지고 있다. 패키지에 사용되는 실리콘 다이 및 기판의 두께가 점점 얇아지면서 휨 변형, 크랙 발생, 및 기타 여러 신뢰성 문제가 크게 대두되고 있다. 이러한 신뢰성 문제는 서로 다른 패키지 재료의 열팽창계수의 차이에 의하여 발생된다. 따라서 초박형의 패키지의 경우 적절한 패키지물질과 두께 및 크기 등의 선택이 매우 중요하다. 본 논문에서는 현재 모바일 기기에 주로 사용되고 있는 CABGA, fcSCP, SCSP 및 MCP (Multi-Chip Package) 패키지에 대하여 휨과 응력의 특성을 수치해석을 통하여 연구하였다. 특히 휨 현상에 영향을 줄 수 있는 여러 중요 인자들, 즉 EMC 몰드의 두께 및 물성(탄성계수 및 열팽창 계수), 실리콘 다이의 두께와 크기, 기판의 물성 등이 휨 현상에 미치는 영향을 전반적으로 고찰하였다. 이를 통하여 휨 현상 메커니즘과 이를 제어하기 위한 중요 인자를 이해함으로써 휨 현상을 최소화 하고자 하였다. 휨 해석 결과 가장 큰 휨 값을 보인 SCSP에 대하여 실험계획법의 반응표면법을 이용하여 휨이 최소화되는 최적 조합을 구하였다. SCSP 패키지에서 휨에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 EMC 두께 및 열팽창 계수, 기판의 열팽창계수, 그리고 실리콘 다이의 두께였다. 궁극적으로 최적화 해석을 통하여 SCSP의 휨을 $10{\mu}m$로 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
타겟 오브젝트의 복잡도가 높아질수록 디자인 파일의 사이즈도 커질 것이다. 이러한 큰 파일은 클라우드 시스템 같은 거대한 병렬 저장 시스템에 저장되고 수많은 디자이너들이 동시에 이 파일에 접속하여 디자인 작업을 수행하게 될 것이다. 이러한 경우 필연적으로 각 사용자가 정해진 파일 내 위치에서만 작업하도록 하는 제어 장치가 필요하게 될 것이다. 이 제어 장치에는 두 가지 접근 방법이 가능하다. 하나는 Role-Based Access Control(RBAC) 등의 전통적인 접근 제어 방법이고 다른 하나는 암호화 방법이다. 본 논문은 두 번째 방법을 택하되 파일이 각 레이어에 따라 다르게 암호화 되어 각 사용자가 자신의 레이어에서만 작업을 할 수 있도록 하는 기법을 제안하고 있다. 파일의 각 레이어의 키 역시 그 레이어를 접근할 수 있는 사용자만 복호화할 수 있는 형태로 암호화되어 저장된다. 본 논문은 이러한 목표를 이루기 위한 파일 포맷을 제시하며 그 파일을 다룰 수 있는 API 함수를 제시하고 설명한다.
Purpose: In this study, we attempted to ascertain the proton magnetic resonance spectroscopy (${1}^H$ MRS) peak characteristics of human gastric tissue layers and finally to use the metabolic peaks of MRS to distinguish between normal and abnormal gastric specimens. Materials and Methods: Ex-vivo ${1}^H$ MRS examinations of thirty-five gastric specimens were performed to distinguish abnormal gastric tissues invaded by carcinoma cells from normal stomach-wall tissues. High-resolution 400-MHz (9.4-T) ${1}^H$ nuclear magnetic resonance (NMR) spectra of two gastric layers, a proper muscle layer, and a composite mucosasubmucosa layer were compared with those of clinical 64- MHz (1.5-T) MR spectra. Three-dimensional spoiled gradient recalled (SPGR) images were used to determine the size and the position of a voxel for MRS data collection. Results: For normal gastric tissue layers, the metabolite peaks of 400-MHz ${1}^H$ MRS were primarily found to be as follows: lipids at 0.9 ppm and 1.3 ppm; alanine at 1.58 ppm; N-acetyl neuraminic acid (sialic acid) at 2.03 ppm; and glutathione at 2.25 ppm in common. The broad and featureless featureless spectral peaks of the 64-MHz MRS were bunched near 0.9, 1.3, and 2.0, and 2.2 ppm in human specimens without respect to layers. In a specimen (Borrmmann type III) with a tubular adenocarcinoma, the resonance peaks were measured at 1.26, 1.36 and 3.22 ppm. All the peak intensities of the spectrum of the normal gastric tissue were reduced, but for gastric tumor tissue layers, the lactate peak split into 1.26 and 1.39 ppm, and the peak intensity of choline at 3.21 ppm was increased. Conclusion: We found that decreasing lipids, an increasing lactate peak that split into two peaks, 1.26 ppm and 1.36 ppm, and an increasing choline peak at 3.22 ppm were markers of tumor invasion into the gastric tissue layers. This study implies that MR spectroscopy can be a useful diagnostic tool for gastric cancer.
터널 내부에서의 화재의 경우 일반도로와 달리 운전자의 시야 확보가 어려워 대형사고가 발생할 가능성이 매우 높다. 따라서 터널 내부 화재 발생 시 제트팬 용량에 따른 제연 효과에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 NIST에서 개발한 화재시뮬레이션인 FDS를 사용하여 제트팬의 유무, 제트팬의 용량에 의해 터널 내부에서 발생한 차량 화재에 대한 제트팬 용량에 따른 연기 거동 및 가시거리, 일산화탄소의 농도를 분석하였다. HRRPUA(Heat Release Rate Per Area)는 $3.6MW/m^2$로 설정하였으며, 모든 해석 시간은 총 600s로 설정하였다. CFD에 의한 가시거리, 일산화탄소 농도 해석은 y=30m, y=110m에서 결과를 확인하였으며 직경과 유량에 따라 연기거동 분석, 가시거리 분석, 일산화탄소 농도를 확인하였다. 제트팬의 직경과 유량이 커질수록 y=30m 후방에서 높은 가시거리를 확인할 수 있으며 일산화탄소 농도가 0ppm임을 확인하였다. 제트팬 직경과 유량이 큰 조건에서는 제트팬 유동의 상류 방향으로 대피하면 인명피해를 최대한 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.
우리나라 코스닥 시장은 1996년 처음 생긴 이래 상당한 양적 성장은 해왔으나 투자자의 두터운 신뢰를 받지 못하는 실정이다. 건전한 기업을 발굴하여 육성하고 코스닥 시장이 투자자들에게 신뢰를 주기 위해서는 코스닥 상장기업의 정확한 가치평가와 기업 생존 가능성 평가는 매우 중요하지만 코스닥 기업을 대상으로 실패위험을 분석한 논문은 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 코스닥 상장 시 기업의 실패위험 결정요인을 조사하고 이 실패위험이 주가에 반영되는지 분석하였다. 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 주관등록사와 회계감사인의 명성, 공모가와 공모규모, 기업의 나이 등을 고려하여 분석하였다. 또한 신규상장 시 실패위험이 상장 후 주가성과와 관련되는지 분석하였다. 표본은 코스닥 상장 폐지된 기업 중 인터넷 기업을 제외하고 부실과 관련된 86개 실패 기업과 실패기업과 같은 산업에 속하는 569개 건전기업을 선정하여 연구에 사용하였다. 실패위험 결정요인 분석에는 로짓모형을 이용하였다. 연구결과는 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 공모규모, 회계감사인의 명성, 기업의 나이 등이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 재무레버리지는 실패위험에 유의한 영향을 주는 변수이지만 선행연구에서 유의한 변수로 지적된 기업규모나 수익성 변수는 실패위험에 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타나 신규상장 시 실패위험 분석에서는 신규상장기업의 특성을 반영하는 모형이 유효하다고 볼 수 있다. 신규상장시 실패위험과 상장 후 주가성과와의 관계 분석에서는 유의한 음(-)의 관련성이 나타나 비 인터넷기업의 실패위험이 주가에 반영된다고 해석할 수 있다. 코스닥 신규상장기업의 생존가능성이 낮은 편이며 정부의 각종 지원을 받는 벤처기업이 실패하는 경우 투자자들에게 극심한 손해를 끼칠 수 있고 나아가 경제에 악영향을 미칠 수 있기 때문에 본 연구의 결과는 정부의 규제당국이나 신용분석을 담당하는 실무자에게 상당한 도움이 될 것으로 생각된다.
연구 목적: 대한치과보철학회지의 최근 5년간 게재된 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문의 빈도를 조사하고 통계 방법의 종류 및 오류의 유형과 빈도를 살펴 보고 오류별 적절한 통계 방법을 제시하고 통계분석 가이드라인을 개발하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다. 연구 재료 및 방법: 2006년부터 2010년까지 게재된 논문 336편 중 통계방법이 사용된 255편을 연구대상으로 하여 연도별로 통계 방법 사용 여부, 주로 사용된 통계방법과 소프트웨어의 유형과 빈도를 조사하였다. 통계방법 별로 고안된 가이드라인에 따라 오류를 조사하였는데 주로 실험설계의 적절성, 분석법에 대한 가정검토, 표본의 독립성 및 변수의 적합성, 적절한 표본 수와 적절한 통계방법이 사용되었는지에 대한 평가를 하였고 이를 토대로 고안된 가이드라인을 제시하였다. 결과: 본 연구에서 조사된 논문 중 추론통계를 사용한 논문이 193편(75.9%)으로 대다수를 차지하였고 사용된 소프트웨어는 SPSS가 153편(59.77%)으로 가장 많았다. 추론통계를 사용한 논문들을 대상으로 통계방법을 분류한 결과 ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), 비모수 방법(16.9%)순으로 많았고 최근에 가까울수록 다양한 분석법을 시도하였으나 유의한 변화는 관찰되지 않았다. 대부분의 논문들은 표본수의 산출근거를 제시하지 않았고, 분석법에 대한 가정(독립성, 정규성, 등분산성 등) 검토를 하지 않은 공통적인 오류를 범했다. 전체적으로는 61.2%의 통계적 오류를 범하였다. 결론: 대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.
정상 치열궁에 관한 연구는 많은 학자들에 의해 시행되어온 바 학자들 간에는 아무런 일관성이 없다는 의견과 치열궁을 대표할 만한 기하학적 곡선이 존재한다는 의견이 상충되어 왔다. 그중 후자의 이론이 지배적인 것으로 보이나 그 중에서도 곡선의 형태에 관하여서는 다시 많은 논란이 있었다. Bonwill과 Hawley등에 의한 Circle론, Black의 반타원론, Angle의 포물선론, 이외에도 많은 의견이 있는 가운데 저자는 정상교합을 유지하는 한국인 성인을 대상으로 Bonwill과 Hawley의 이론을 기초로 한 연구를 시행한 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 정상교합을 유지하는 한국인 성인의 치열은 전치에 있어서 원호에 근사한 배열을 갖는다. 2. 원의 지름은 6전치의 폭경의 합에 대하여 다양하므로, 전치 배열이 치아의 크기에 엄격히 연관됐다고 단정 할 수는 없다. 3. 그러나 6전치 폭경의 합에 대한 원의 지름의 비율은 그 평균치가 상하악 모두 1 : 1에 매우 근접하고 이 사실은 Bonwill의 결론에 부합한다. 4. 견치간 폭경과 구치간 폭경은 육전치의 합에 대한 비율이 상하악에 있어서 그 형태가 다름에 따라 상이하나 비교적 일정하게 나타난다.
The purpose of this study is to classify elderly patient in long-term care facilities using RUG(Resource Utilization Group)-III. It is designed by measuring patient medical characteristics and medical staff time. Elderly patients are classified into 7 categories by clinical(medical and behavioral) hierarchical typology of patients. Through the tertiary split, all 44 groups are formulated. This classification is explained by each patient resource(staff time) utilization level which is called CMI(Case-Mix Index). Major findings are as follows; 1. The objects in this study were classified into 35 groups out of 44 groups. The most frequent category is clinical complex category(CCC; 38.9%). And extensive service category(ESC; 18.8%), reduced physical function category(RPC; 13.1%), special rehabilitation category(SRC; 12.8%), and impaired cognitive category(ICC; 0.00%) are followed. 2. The mean of total CMI was $1.02{\pm}0.36$, ranging from 0.68 to 1.44(1 vs 2.12). The mean of CMI of SRC is only 1.17 which should be the highest. The means of ESC and see are equally 1.20. The means of CMI of CCI, ICC, BPC, and RPC were 0.90, 0.75, 0.83 and 0.96, respectively. 3. The validity of this classification was tested. Trend-test using Regression Analysis was done in the secondary split level. SCC, CCC, ICC, and RPC which covered 68.4% of this research objects showed linear trend of CMI in interim classification. This results were statistically significant. 4. In clinical hierarchy, the trend were showed linearity. But the multiple comparison of categories using Scheffe-test showed that SRC, ESC and see had same level of CMI means and CCC and ICC, too. This results were statistically significant. Classifying elderly patients with RUG-III, the results showed partly linear trend in clinical hierarchy and in interim classification in conclusion. But, in clinical hierarchy, it was failed to show the consistent order of CMI. It can be explained by two reasons. One is that this research subjects were overlapped in each clinical hierarchy group. And the other is that the some of the characteristics for clinical hierarchy is not appropriate for them. For the further study, it needs to have proper sample size and to modify RUG-III to K-RUG to consider our.. medical environment.
질 높은 치료를 제공하고 안전한 치료환경을 만들기 위한 러버댐 사용의 중요성은 소아치과에서 더욱 강조된다. 한편 잘못된 클램프의 장착으로 발생하는 통증과 불완전한 방습은 협조도를 떨어뜨리고 진정 치료 중 방해가 되기도 한다. 본 연구에서는 혼합치열기 아동 110명의 경석고 모형을 통해 제2유구치의 치경부 근원심 폭경을 측정하고 이를 #203/204, #10/11, #205 클램프(Dentech, Japan)의 근원심 폭경과 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 제2유구치의 치경부 근원심 폭경은 하악이 상악보다 크고, 협측이 설측 보다 컸다. 모든 위치의 계측값이 클램프 폭경과 비교 시 통계적으로 유의한 차이가 있었으나, 그 차이값이 상악 제2유구치에서는 작은 반면 하악 제2유구치에서는 1 mm에 가까운 것으로 나타났다. 상악 제2유구치는 #203/204 및 #10/11 클램프와 비교적 잘 맞는 반면 하악 제2유구치를 위해서는 보다 적절한 크기의 클램프가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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