이 연구의 목적은 국민건강영양조사 2012년 자료 중 40세 이상 성인의 대사증후군 유병 여부를 예측에 영향을 미치는 변수를 확인하고 이를 예측하는 모형 개발하는데 있다. 선행연구를 통해 모델 생성에 필요한 투입변수를 선정하였다. 연구결과 투입변수 중 사회경제적 요인이 상위 순위에 해당하였으며, 건강행위 요인의 경우 하위 순위로 나타났다. 또한, 최종 예측모형은 의사결정나무 (Decision Tree)일 경우 90. 32%의 가장 높은 예측력을 나타내고 있었다. 이 연구의 결과는 다음과 같은 시사점을 나타낸다. 먼저, 대사증후군에 대한 예방 및 관리에 있어 건강행위에 대한 접근과 함께 사회경제적 요인에 대한 접근도 병행을 고려해야 한다. 또한, 의사결정나무 알고리즘의 경우 결과해석의 용이성이 있어 보건의료분야에서 많이 사용되며, 선행연구의 결과와 마찬가지로 높은 예측정확도를 나타내고 있다.
Persons with sensorineural hearing impairment have troubles in hearing at noisy environments because of their deteriorated hearing levels and low-spectral resolution of the auditory system and therefore, they use hearing aids to compensate weakened hearing abilities. Various algorithms for hearing loss compensation and environmental noise reduction have been implemented in the hearing aid; however, the performance of these algorithms vary in accordance with external sound situations and therefore, it is important to tune the operation of the hearing aid appropriately in accordance with a wide variety of sound situations. In this study, a sound classification algorithm that can be applied to the hearing aid was suggested. The proposed algorithm can classify the different types of speech situations into four categories: 1) speech-only, 2) noise-only, 3) speech-in-noise, and 4) music-only. The proposed classification algorithm consists of two sub-parts: a feature extractor and a speech situation classifier. The former extracts seven characteristic features - short time energy and zero crossing rate in the time domain; spectral centroid, spectral flux and spectral roll-off in the frequency domain; mel frequency cepstral coefficients and power values of mel bands - from the recent input signals of two microphones, and the latter classifies the current speech situation. The experimental results showed that the proposed algorithm could classify the kinds of speech situations with an accuracy of over 94.4%. Based on these results, we believe that the proposed algorithm can be applied to the hearing aid to improve speech intelligibility in noisy environments.
본 논문에서는 INMARSAT-M형 송신기에 사용되는 L-BAND(1626.5-1646.5 MHz)용 2단 가변이득 전력 증폭기를 연구 개발하였다. 2단 가변이득 전력증폭기는 구동증폭단과 전력증폭단에 의해 고출력 모드일 때 +42 dBm, 저출력 모드일 때는 +36 dBm의 전력으로 증폭되며, 각각에 대해 상한 +1 dBm과 하한 -2 dBm의 오차를 허용한다. 제작의 간편성 때문에 전체 2단 가변이득 전력증폭기를 크게 구동증폭단과 전력증폭단 두 부분으로 나누어 구현하였으며, 전력증폭부를 구동하기 위한 구동단은 HP사의 MGA-64135와 Motorola사의 MRF-6401을 사용하였으며, 전력증폭단은 ERICSSON사의 PTE-10114와 PTF-10021을 사용하여 RF부, 온도보상회로 및 출력 조절회로를 함께 집적화 하였다. 이득조절은 구동증폭단의 MGA-64135의 바이어스 전압을 조절하는 방법을 제시하였으며, 실험 결과와 잘 일치하였다. 제작된 2단 가변이득 전력증폭기는 20 MHz대역폭 내에서 소신호 이득이 42 dB와 36 dB 이상, 입ㆍ출력 정재파비는 1.5:1 이하, 5 dBm의 $P_{1dB}$. $P_{ldB}$출력레벨에서 3 dB Back off 시켰을 때 32.5 dBc의 I $M_3$를 얻었다. 1636.5 MHz 주파수에 대해 출력전력은 43 dBm과 37 dBm으로서 설계시 목표로 했던 최대 출력전력 20 Watt를 얻었다.다.다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권5호
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pp.461-466
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2013
본 논문은 조선해양 구조물 주판의 맞대기용접 수축에 대한 특성을 연구하였다. 주판의 맞대기 용접은 입 열과 냉각과정에서 수축 변형이 일어나 최종 완성된 모재의 치수와 설계 치수가 다르게 된다. 이는 선박의 블록 생산 품질 불량으로서 교정 작업이 필요하며 생산성 향상의 저해요인이다. 이에 대형 구조물 주판의 맞대기용접 수축 변형에 관한 실험을 통하여 I, Y, V 형상의 용접잔류응력 수축 변형 데이터를 확보하고 두께 11 t ~ 21.5 t 범위에서는 1 ~ 2 mm의 한정된 범위의 수축 량이 균일하게 나타나는 특징과 용접부의 열전달 영향이 Seam Line 한쪽을 기준으로 최대 약 1000 mm 이내에 국한되어 모재의 자중이 수축 량에 미치는 영향은 크지 않았고 또한 수축 변형을 최소화하기 위해 설계단계에서 Groove 형상에 따라 수축마진을 다르게 적용해야 함을 알 수 있었다.
색 정보를 흑백 영상에 숨기고 이를 다시 찾아서 흑백 영상을 칼라 영상으로 복원하는 칼라화 알고리즘이 최근 연구되고 있다. 이러한 방법에서는 색 정보를 숨기고 복원할 때 원본 영상의 정보 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 흑백 영상에 색 정보를 숨기고 이를 다시 복원할 때, 원본 영상의 정보 손실을 최소화하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 칼라화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 복원된 칼라 영상의 열화된 채도를 보상하기 위한 채도 향상 알고리즘도 함께 제안하였다. 제안한 칼라화 방법은 칼라 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(color-to-gray)과 변환된 흑백 영상에서 칼라 성분을 추출하여 복원하는 과정(gray-to-color)으로 구성된다. Color-to-gray 과정에서는 입력 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 뒤, Y 영상에 웨이블릿 패킷 변환을 수행하여 각 sub-band의 정보량을 조사한다. 그리고 원본 영상의 정보량이 가장 적은 두 개의 sub-band에 색 정보를 삽입하여, 색 정보 복원 시에 원본 영상의 정보 손실을 최소화 한다. Gray-to-color 과정에서는 프린팅 및 스캐닝에 의해 발생하는 색 채도의 열화를 보상하기 위해 프린터와 스캐너의 특성곡선을 획득하고, 이를 이용하여 변화된 화소값을 보상해줌으로써 복원된 칼라 영상의 색 채도를 향상시킨다. 또한 복원된 영상의 CbCr 범위를 확장하여 열화된 색 채도를 향상시킨다. 실험을 통해 제안된 칼라화 방법은 경계영역의 선명도 및 색 채도를 향상시킴을 확인하였다.
주기적으로 분극 반전된 비선형 결정 중에 하나인 PPLN(Periodically Poled MgO(5%) doped Lithium Niobate)과 수 W급의 고출력 연속발진형 파장가변 적외선 레이저 시스템인 DOFA(Diode Laser Oscillator & Fiber Amplifier) 시스템을 이용하여, 이 결정에서 펌핑광을 한번 통과시키는 단일통과와 두 번 통과시키는 이중통과에서의 효율적인 제2고조파 발생 조건을 실험적으로 구하였다. 단일통과에서는 최적의 위상정합온도 $108.9^{\circ}C$에서 최대 출력 2.45 W의 적외선(파장 = 1070 nm) 펌핑광을 사용하여 최대 245 mW의 녹색광원(파장 = 535 nm)인 제 2고조파를 만들었고, 이때의 주파수 변환 효율은 10%였다. 또한 제 2고조파 발생의 효율을 증가시키기 위해서 되 반사용 오목거울과 위상보정을 위한 쐐기유리판을 이용하여 이중통과의 제2고조파 발생장치를 구성하였다. 이때 최적의 위상정합온도 $108.5^{\circ}C$에서 최대 출력 2.45 W의 적외선(파장 = 1070 nm) 펌핑광을 사용하여 최대 383 mW의 녹색광원(파장 = 535 nm)인 제 2고조파를 만들었다. 이때의 변환 효율은 15.6%로써 단일통과에서의 제 2고조파 발생 효율보다 크게 증가함을 확인하였다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
재료 및 부재의 내진성능평가 실험 시 재하속도와 수직하중은 성능에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 반복 가력 및 하이브리드 실험 시 재하속도는 입력 변위와 출력 변위 사이의 시간 지연현상으로 인해 고속으로 제어하기 어려우며 횡방향 변위에 의해 수직하중을 일정하게 유지하는 것이 어려워 일정한 수직하중이 유지되는 고속 및 실시간 실험은 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 면진받침의 속도 의존성과 수직하중의 영향을 조사하기 위해 저속 및 고속 반복 가력 실험과 실시간 하이브리드 실험을 수행하였다. 실험에서 수평 변위와 수직 하중의 실시간 제어를 위해 Adaptive Time Series(ATS) 보정 방법과 State estimator가 포함된 FLB System을 구축하였다. 고속 또는 실시간으로 재하되는 수평 변위 제어 속도와 상부구조물에 의한 수직하중은 면진받침의 강도 및 지진 시 거동에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 확인하였으며 내진성능평가를 위한 실험 시 실제와 유사하도록 구현되어야함을 알 수 있었다. 본 연구는 내진성능평가를 위해 구축하고 사용된 시스템의 우수한 성능을 보여주며 정확하고 효율적인 내진성능평가가 가능하도록 하였다.
본 논문은 화물자동차 회사와 위수탁차주의 위수탁제에 대한 인식 차이를 확인하고, 인식차의 개선이 시급히 이뤄져야 할 인자를 도출, 이를 기반으로 한 경영모델 수립의 근거를 제시하였다. 위수탁차주의 인식 차이에 기반한 경영모델을 설정하고, 연구 가설을 설정하여 신뢰성과 타당성 및 확인적 요인분석 및 경로분석과 매개효과 검증을 실시하였다. 분석결과 58개의 설문 문항 중 화물자동차 회사와 위수탁 차주의 위수탁제에 대한 인식 차이가 나타난 항목은 전체 65개 문항 중 56개의 문항이고, 해당 문항을 경영 모델 인자로 투입, 분석자료는 위수탁차주의 인식 자료만을 사용하여 확인적 요인 분석과 경로분석과 매개효과 검증을 실시한 결과, 5개의 가설이 채택되었고, 인자가 매개효과는 없는 것으로 분석되었다. 보상체계의 적절성이 상호간의 관계 개선에 영향을 주고 상호간의 관계 개선이 운송서비스의 개선으로 연결되고 있다고 분석할 수 있다. 다만, 매개효과는 크지 않아서 기각되었기 때문에 이 효과를 과장해서 판단하지는 않아야 한다.
북동태평양 클라리온-클리퍼톤 균열대(Clarion-Clipperton Fracture Zone) 사이에 위치한 연구지역 퇴적물의 입도, 함수율, 입자 밀도, 전밀도, 공극비, 그리고 공극률 등 물리적 특성과 퇴적학적 변화요인을 파악하기 위하여 1999년부터 2002년까지 7회의 조사작업을 통해 연구지역 각 지점에서 다중주상시료채취기로 채취된 69개 표층퇴적물을 분석하였다. 연구지역 퇴적물은 원양성 적점토가 분포하는 북부지역(북위 16-17도), 생물기원의 규질 퇴적물이 분포하는 중부지역(북위 10-11도), 탄산질 퇴적물이 분포하는 남부지역(북위 5-6도)으로 구분되며, 퇴적물의 물리적 특성은 이들 퇴적물의 유형에 따라 뚜렷이 다른 특성을 보인다. 북부지역은 수층의 기초생산성이 낮고 육성기원 입자의 유입이 많으므로 입도는 세립질이며, 함수율이 낮은 특성을 보인다. 반면에 중부지역은 수층의 생산성이 높고 수심이 탄산염보 상심도보다 깊으므로 다공질이며 입자크기가 큰 생물기원 규질 입자의 유입이 높아 평균입도는 가장 조립질이며, 함수율이 매우 높다. 한편, 남부지역은 수심이 탄산염보상심도보다 얕으므로 수층으로부터 유입되는 탄산질 퇴적물이 용해되지 않고 지속적으로 퇴적되어 가장 낮은 함수율과 높은 밀도를 보인다. C-C지역 퇴적물의 물리적 특성과 연관된 주요 요인들은 적도부근 해역의 높은 생산성에 따른 생물기원 입자의 유입, 탄산염보상심도를 고려한 수심 수층 생산성에 비례하는 퇴적률, 대륙으로부터 바람에 의해 유입되는 육성기원 입자의 공급, 그리고 생물기원 퇴적입자의 용해 및 자생광물의 형성과 연관된 저층해수의 화학적 특성 등으로 판단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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