본 논문에서는 DS-CDMA시스템에서 다양한 페이딩 채널을 모델화 할 수 있는 나카가미-m 페이딩 환경을 고려하였다. 나카가미-m 페이딩을 고려한 시스템 모델링은 도시의 통신환경에서 다중경로를 갖는 이동 통신 채널에 적합한 모델로서 많이 사용되고 있다. 시스템은 적응형 직렬 탐색 PN 부호 획득기법을 사용하였으며 부호 획득 시간에 영향을 미치는 검출확률( $P_D$)과 오경보 확률( $P_FA$ )을 나카가미-m 페이딩 환경 하에서 유도하였다. 검출 확률 및 오경보 확률은 PN 부호 획득 시간을 결정하기 위한 결정변수로서 평균 획득 시간과 분산을 계산하기 위해 필수적으로 사용되며 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 페이딩 채널 하에서의 PN부호 획득에 대한 평균 획득 시간과 분산을 해석함으로서 이동 통신 시스템의 H/W설계에 적용할 수가 있음을 확인하였다.
Purpose - In recent years, many firms have attempted various approaches to cope with the continual increase of aviation transportation. The previous research into freight charge forecasting models has focused on regression analyses using a few influence factors to calculate the future price. However, these approaches have limitations that make them difficult to apply into practice: They cannot respond promptly to small price changes and their predictive power is relatively low. Therefore, the current study proposes a freight charge-forecasting model using time series data instead a regression approach. The main purposes of this study can thus be summarized as follows. First, a proper model for freight charge using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, which is mainly used for time series forecast, is presented. Second, a modified ARIMA model for freight charge prediction and the standard process of determining freight charge based on the model is presented. Third, a straightforward freight charge prediction model for practitioners to apply and utilize is presented. Research design, data, and methodology - To develop a new freight charge model, this study proposes the ARIMAC(p,q) model, which applies time difference constantly to address the correlation coefficient (autocorrelation function and partial autocorrelation function) problem as it appears in the ARIMA(p,q) model and materialize an error-adjusted ARIMAC(p,q). Cargo Account Settlement Systems (CASS) data from the International Air Transport Association (IATA) are used to predict the air freight charge. In the modeling, freight charge data for 72 months (from January 2006 to December 2011) are used for the training set, and a prediction interval of 23 months (from January 2012 to November 2013) is used for the validation set. The freight charge from November 2012 to November 2013 is predicted for three routes - Los Angeles, Miami, and Vienna - and the accuracy of the prediction interval is analyzed using mean absolute percentage error (MAPE). Results - The result of the proposed model shows better accuracy of prediction because the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 10% and the MAPE of ARIMAC is 11.2% for the L.A. route. For the Miami route, the proposed model also shows slightly better accuracy in that the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 3.5%, while that of ARIMAC is 3.7%. However, for the Vienna route, the accuracy of ARIMAC is better because the MAPE of ARIMAC is 14.5% and the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 15.7%. Conclusions - The accuracy of the error-adjusted ARIMAC model appears better when a route's freight charge variance is large, and the accuracy of ARIMA is better when the freight charge variance is small or has a trend of ascent or descent. From the results, it can be concluded that the ARIMAC model, which uses moving averages, has less predictive power for small price changes, while the error-adjusted ARIMAC model, which uses error correction, has the advantage of being able to respond to price changes quickly.
가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.
Purpose: This study aimed to analyze deformation according to post-curing of complete arch artificial teeth for temporary dentures printed with a digital light processing (DLP) printer. Methods: An edentulous model was prepared and an occlusal rim was produced. The edentulous model and occlusal rim were scanned using a model scanner. A complete denture was designed using a dental computer-aided design, and the denture base and artificial tooth were separated. Ten complete arch artificial teeth were printed using a 3D printer (DLP). Complete arch artificial teeth was classified into the following three groups: a group no post-curing (NC), a group with 10 minutes post-curing (10M), and a group with 20 minutes post-curing (20M). Specimens were scanned using a model scanner. The scanned data were overlapped with the reference data. Statistical analysis was performed using one-way ANOVA analysis of variance, Kruskal-Wallis test, and Mann-Whitney U test (α=0.05). Results: Regarding the overall deviation of complete arch artificial teeth, the NC group showed the lowest mean deviation of 111.13 ㎛ and the 20M group showed the highest mean deviation of 131.03 ㎛. There were statistically significant differences among the three groups (p<0.05). Conclusion: The complete arch artificial tooth showed deformation due to post-curing. In addition, the largest shrinkage deformation was observed at 10 minutes of post-curing, whereas the least deformation was observed at 20 minutes.
Statement of problem: The screw detorque value is a measure of the preload remaining in the screw just before detorquing. Purpose: This study evaluated the effect of different screw tightening sequences and tightening methods on detorque values for a well-fitting implant superstructure. Material and method: An implant superstructure that connected directly to four implants (Astra Tech) was fabricated on a fully edentulous mandibular acrylic resin model. Six well-fitting dental stone casts were made with a pickup impression of the superstructure from the acrylic resin model. To evaluate the effect of three screw tightening sequences (1-2-3-4, 2-4-3-1, and 2-3-1-4) and two tightening methods (2-step and 1-step) on the stability of screw joint, the detorque values for a well-fitting implant superstructure were measured twice after screw tightening using 20 Ncm. Detorque values were analyzed using multi-way analysis of variance and two-way analysis of variance at a .05 level of significance. Results: 1. The mean detorque values for three screw tightening sequences were 12.3 Ncm, 12.6 Ncm, and 12.0 Ncm, respectively. 2. The mean detorque values for two screw tightening methods were 12.0 Ncm, and 12.2 Ncm, respectively. 3. The mean of mimimum detorque values for three screw tightening sequences and for two tightening methods were 10.6 Ncm, 11.1 Ncm, 10.5 Ncm, and 9.8 Ncm, respectively. 4. No statistically significant differences among the variables of screw tightening sequence and tightening method were found (p>.05) for detorque values and for mimimum detorque values. Conclusion: Within the limitations of this study, the screw tightening sequence and tightening method did not have a significant effect on the detorque values for a well-fitting implant superstructure.
본 논문은 농어가경제조사에서 발생하는 무응답을 처리하는 방법에 관한 것이다. 농어가경제조사는 모두 층화다단표집을 한 후 가중평균으로 모평균을 추정하므로 이에 적합한 대체법으로 가중핫덱 대체법을 고려하여 가중핫덱 대체 절차와 모평균 추정법, 그리고 대응되는 분산추정법을 고찰하였다. 그리고 모의실험을 통하여 가중핫덱 대체가 두 조사에 적용될 수 있음을 보였고 수정된 잭나이프 분산추정법을 사용하면 추정치의 신뢰도도 효과적으로 나타낼 수 있음을 보였다. 또한 두 조사에 적용할 수 있는 대체군 형성 절차를 제시하고, 예로써 각각 4가지 방안을 비교, 분석하였다. 그리고 그 중 가장 효율적인 방안을 결과로써 제시하였다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the factors related to blood-borne infection prevention behaviors based on the risk perception of the health belief model among operating room nurses. Risk perception factors included perceived susceptibility, barriers, benefits, and perceived severity. Methods: Data were collected from 121 operating room nurses working in four different hospitals in Daejeon and Seoul from June 30 to May 11, 2016. Results: The mean age was 31.2 years, and the average years of clinical experience in operating room was 7.9 years. The mean score of knowledge was 13.15. The mean score of perceived susceptibility, barrier, benefit, and perceived severity were 3.76, 3.70, 3.95, and 4.64, respectively. Blood-borne infection prevention behaviors had positive correlation with perceived benefits (p=.010), but negative correlation with sensitivity (p=.009) and barrier (p=.012). The hierarchical regression model on infection prevention behavior was statistically significant (F=4.85, p<.001). The sixteen percent of variance in behavior was explained by age (${\beta}=.18$, p=.038), perceived benefit (${\beta}=.20$, p=.030), perceived susceptibility (${\beta}=-.25$, p=.005), and perceived barrier (${\beta}=-.18$, p=.042). Conclusion: In order to increase infection prevention behaviors among operating room nurses, there is a need for developing specific education program focusing on appropriate management of equipment, instruments, and environment in operating room. In addition, support from the hospital organization level need to be provided as well.
This descriptive correlational study was conducted to identify the variables related to a health promoting behavior in nursing students. 238 nursing students were selected by a convenience sampling method. The data were collected by self - reported questionnaires from 12 to November 19, 2001. The data were analyzed by using descriptive statistics, pearson correlation coefficient, stepwise multiple regression with an SPSS program. The result of this study were as follows: 1. The average score of health promoting behavior was 2.47(SD=0.36)of a 4 point scale. Self actualization (mean=2.94, SD=0.50), interpersonal support (mean=2.91, SD=0.53), stress management(mean=2.58, SD=0.48), health responsibility(mean=2.07, SD=0.48)) nutrition & exercise(mean=2.07, SD=0.48)) were also analyzed. 2. Health promoting behavior showed significant positive correlations with selfesteem(r=0.446, p<0.001) perceived health status(r=0.180, p<0.01), perceived benefits (r=0.183. p<0.01). self-efficacy(r=0.311, p<0.001), social support(r=0.447, p<0.001), control(r=0.169, p<0.01). 3. The combination of self-esteem, social support, affect related to action explained $38.0\%$ of the variance in health promoting behavior. On the basis of the above findings. self-esteem and social support were identified as the variables which explained most of Pender's health promoting model. Nursing strategies enhancing self-esteem and social support which have a more significant effect on health promoting lifestyles should be developed.
현장에서의 주요 운송 메카니즘을 연구하기 위하여 시간별 잔존수 농도분포곡선 자료를 이용하였다. 운송개념을 대표하는 모델로서 2개의 상반된 가설에 근기한 모델, 즉 CDE와 CLT모델을 사용하였으며 파라미터 추정을 위하여 깊이별 평균농도자료에 최적화기법을 적용하였으며 잔존수 농도의 도달시간을 나타내는 확율밀도함수를 이용하여 모멘트해석도 시행되었다. 모멘트 해석결과 잔존수농도의 1차 및 2차 시간 모멘트는 침출수농도의 것들보다 크게 나타났다. 또한 시간 모멘트를 이용하여 오염물질 운송시간의 변이도와 확산 파라미터도 도출되었다. 변이도 및 확산계수와 운송거리간의 상관관계는 침출수농도 및 잔존수농도에 대해서 동일하게 나타났다. 이러한 관계를 이용하여 2가지 모델을 검정하였으나 운송거리에 따른 운송파라미터의 불규칙한 변화로 확정적 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 첫 번째 깊이에서 얻은 파라미터를 이용하여 다른 깊이에서의 오염물질 운송 방식을 예측하여 실측자료와 비교하여 각 모델을 검정하였다. 그 결과 CLT 모델이 CDE 모델보다 현장실측자료에 근접하였다. 이는 오염물질이 이동함에 따라 완전한 혼합이 발생하는 것이 아니라 상관흐름 즉, "오염물질이 각 층을 통과할 때 빠른 물질은 빠르게 느린 물질은 지속적으로 느리게 움직인다"는 사실을 뒷받침한다고 볼 수 있다. 특히 첨두농도에 대한 CDE 모델의 과대예측은 오염물질 확산의 과소평가에 기인하는 것으로 나타났다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권5호
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pp.255-265
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2013
3DTV is expected to be a promising next-generation broadcasting service. On the other hand, the visual discomfort/fatigue problems caused by viewing 3D videos have become an important issue. This paper proposes a perceptual quality assessment metric for a stereoscopic video (SV-PQAM). To model the SV-PQAM, this paper presents the following features: temporal variance, disparity variation in intra-frames, disparity variation in inter-frames and disparity distribution of frame boundary areas, which affect the human perception of depth and visual discomfort for stereoscopic views. The four features were combined into the SV-PQAM, which then becomes a no-reference stereoscopic video quality perception model, as an objective quality assessment metric. The proposed SV-PQAM does not require a depth map but instead uses the disparity information by a simple estimation. The model parameters were estimated based on linear regression from the mean score opinion values obtained from the subjective perception quality assessments. The experimental results showed that the proposed SV-PQAM exhibits high consistency with subjective perception quality assessment results in terms of the Pearson correlation coefficient value of 0.808, and the prediction performance exhibited good consistency with a zero outlier ratio value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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