이심코일을 포함한 회로를 정밀하게 설계하는데 있어서 늘 골치거리가 되는 것은 실제의 코일의 Q가 주파수에 따라 변하는 사실을 어떻게 처리할 것인가 하는 것이다. 자심손실 자체가 주파수에 따라 복잡하게 변하기 때문에 일정한 직렬저항, 병렬커패시턴스를 부가한 종래의 등가회로는 이 경우 거의 유용성을 상실한다. 본논문에서는 우선 주어진 자심의 Q를 인덕턴스와 주파수의 함수로 표시하는 수학적 표시식을 가정하고 그것이 자심제조업자가 제공하는 또는 실험적으로 얻어지는 data에 가장 잘 들어맞도록 표시식의 퍼래미터들을 결정한다. 다음에 회로설계는 최적화방법을 쓰되 그 각 반복단계에서 요구되는 회로의 주파수응답의 정밀한 계산을 위에서 얻은 Q의 표시식을 이용하여 수행한다. 환언하면 본 논문에서 제시된 방법은 코일의 Q의 근사적 표시식과 최적화방법을 효과적으로 함께 사용한 것이며 이것으로서 상술한 실제적 코일에 부수된 난문제는 많이 해결되었다고 본다. 최적화방법으로서는 Fletcher-Powell 방법을 이용했으며 한가지 예제를 들어 본 논문에서 제시한 방법을 설명하였다.
본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.
본 논문에서는 RF 단에서 직접변환 방식을 사용하고 있는 Wibro 상향링크에서 대칭되는 부반송파 간 확산으로 작용하여 성능 저하를 일으키는 I/Q 불균형(I/Q Imbalances)의 영향을 분석하였다. 전체 부반송파를 한 사용자가 모두 사용하는 OFDM 시스템과 달리, OFDMA 시스템에서는 대칭되는 부반송파가 각기 다른 사용자에게 할당 되는 부채널 할당 방법을 사용한다. 그러므로 I/Q 불균형 성분의 추정은 불가능 해지고, 이로 인해 왜곡된 수신 신호를 보상해줄 수 없다. 이러한 I/Q 불균형 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 대칭되는 부반송파들이 한 사용자에게 할당 될 수 있도록 새로운 부채널 할당 방법을 제안한다. 새로운 부채널 할당방법을 적용하면, I/Q 불균형으로 인한 왜곡 성분의 추정이 가능해지곤 I/Q 불균형이 존재하지 않을 때의 성능과 비슷한 수준가지 보상할 수 있게 된다. 적절한 신호 검출 기법을 사용할 경우, 채널 성분과 결합한 I/Q 불균형 성분으로 인해 다이버시티 이득으로 인한 성능 향상 효과까지 얻을 수 있음을 SER(Symbol Error Rate) 성능을 통해 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 디지털 이퀄라이저에 대하여 검토하고, 대역 및 이득에 따라 Q-factor를 가변시키는 디지털 이퀄라이저 필터를 제안한다. 제안한 기법은 고정된 Q-factor를 사용하거나, 대역에 따라 Q-factor를 결정하는 기존의 방법들에 비해 가청 주파수 영역에서의 대칭성과 이득 리플 등의 측면에서 우수하고, 기존의 방법과 동일한 수준의 하드웨어 복잡도를 보인다. 또한, 중심 주파수 선정에 따른 성능 변화에 대해서도 고찰한다.
Q-학습은 최근에 연구되는 강화학습으로서 환경에 대한 정의가 필요 없어 자율이동로봇의 행동학습에 적합한 방법이다. 그러나 다개체 시스템의 학습처럼 환경이 복잡해짐에 따라 개체의 입출력 변수는 늘어나게 되고 Q함수의 계산량은 기하급수적으로 증가하게 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 다개체 시스템의 Q-학습에 적합한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 제안하였다. 연속적인 Q-학습 알고리즘은 개체가 가질 수 있는 모든 상태-행동 쌍을 하나의 Q함수에 표현하는 방법으로서 계산량 및 복잡성을 줄임으로써 동적으로 변하는 환경에 능동적으로 대처하도록 하였다. 제안한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 벽으로 막힌 공간에서 두 포식자와 한 먹이로 구성되는 먹이-포식자 문제에 적용하여 먹이개체의 효율적인 회피능력을 검증하였다.
본 연구는 캠핑 참가자들이 인식하는 '좋은 캠핑'의 유형구분과 각 유형의 특성을 분석하기 위하여 Q 방법론을 활용하여 '좋은 캠핑'의 유형별 특성 요인을 탐색하고자 하였다. 유형분류는 총 15명의 Q 모집단을 대상으로 1:1 면접조사를 실시하고. 전문가 회의를 거쳐 Q 표본으로 구성하였다. Q 분류는 총 45명의 P 표본을 임의 표집한 뒤 Q 분류를 실시하였고. 각각의 Q 표본을 코딩하여 QUANL 프로그램을 활용 '좋은 캠핑'의 유형과 특성을 분석하였다. 본 연구에서 규명된 좋은 캠핑의 유형에 대한 결과로 첫째, 동반·휴식형 유형의 특성은 자연에서 느끼는 편안한 휴식활동과 부담 없이 이를 함께 즐길 수 있는 가족이 아닌 동반자라고 할 수 있다. 둘째, 가족활동형 유형은 가족과 함께하는 다양한 캠핑 활동과 이를 통한 정신적 휴식의 측면으로 유형의 특성을 규정할 수 있다. 셋째, 자연·활동형유형의 특성은 주로 자연 속에서의 자유로운 취미활동이라고 규정할 수 있다.
강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.
지금까지 문자열 데이타에 대한 선택도 추정은 문자열들의 등장 회수에 대한 정보를 저장하고 있는 '카운트 서픽스 트리'를 생성한 뒤, 이 트리를 이용하여 부분 문자열들의 선택도를 추정하는 방법으로 이루어졌다. 그런데, 문자열 데이타가 생물학 서열처럼 매우 길어질 경우 카운트 서픽스 트리를 생성하는 일은 거의 불가능해진다는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 길이가 q인 부분 문자열들만을 삽입한 '카운트 큐그램 트리'를 제안한다. 카운트 큐그램 트리는 서열 내의 길이가 q 이하인 모든 부분 문자열(큐그램) 들의 정확한 등장 회수를 저장하고 있으며, 문자열의 전체 길이 N에 상관없는 크기로, O(N) 시간에 생성 가능하다. 또한, 이 논문에서는 카운트 큐그램 트리를 이용한 'k번째 최대겹침' 추정 방법을 제시한다. 이 추정 방법은 질의 문자열을 길이 q인 부분 문자열로 나눌 때 부분 문자열들의 겹치는 정도 k를 선택할 수 있도록 한 방법으로 이전 연구에서 제시한 '최대겹침' 방법을 확장하였다. q와 k를 변화시키며 진행한 실험 올 통해 대부분의 경우에 매우 정확하게 선택도를 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM을 기반으로 하는 직접변환(Direct-conversion) 수신기에서 발생하는 I/Q 불균형(mismatch)문제를 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 보상기법을 제시한다. OFDM심볼에 0의 값을 갖는 null 부반송파를 삽입하여 전송한 후에, 수신단에서 FFT후의 null 부반송파로부터 I/Q 불균형 관한 파라미터 값을 추정하고, 이를 이용하여 데이터 심볼에서 I/Q 불균형 효과를 제거하는 방법으로, 효율적이며 낮은 복잡성(complexity)이 제안 방식의 수요 특징이다. 모의실험 결과로부터 소수의 null 부반송파로도 충분한 I/Q 불균형 효과를 제거하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 제안된 방식은 주파수 선택적 페이딩 채널에서도 I/Q 불균형이 잘 제거됨을 보였다.
Purpose: This study's purpose is to classify and analyze caregivers' recognition of the elderly suicidal intents. Methods: This study uses applied Q-methodology to measure human subjectivity in depth. Concretely, 35 statements are composed in depth interviews and literature investigation. Then, Q-cards and distributive chart of Q-sampling were given to 25 caregivers randomly-selected, who were asked to arrange them on a 7-score based. After coding Q-factor analysis is carried out with the PC-QUANL program. Results: Four types of indicators of the elderly suicidal intents were identified by the caregivers. These are Knowledge-based recognition, Behavioral measure based recognition, Negative comprehension and Sympathy. Conclusion: In this study, four types of recognition were yielded among the caregivers and the characteristics of each type were analyzed. These findings may be useful in assessing suicidal potential and nursing interventions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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