• Clinical and Experimental Pediatrics
• /
• 제57권8호
• /
• pp.357-362
• /
• 2014

Purpose: The incidence of Kawasaki disease (KD) is rare in young infants (less than 3 months of age), who present with only a few symptoms that fulfill the clinical diagnostic criteria. The diagnosis for KD can therefore be delayed, leading to a high risk of cardiac complications. We examined the clinical characteristics and measured the serum levels of N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) levels of these patients for assessing its value in the early detection of KD. Methods: We retrospectively reviewed the data of young infants diagnosed with KD from 2004 to 2012. The control group included 20 hospitalized febrile patients. Laboratory data, including NT-proBNP were obtained for each patient in both groups. Results: Incomplete KD was observed in 21/24 patients (87.5%). The mean fever duration on admission was $1.36{\pm}1.0$ days in the KD group. Common symptoms included erythema at the site of Bacille Calmette-Guerin inoculation (70.8%), skin rash (50.0%), changes of oropharyngeal mucosa (29.1%), and cervical lymphadenopathy (20.8%). The mean number of major diagnostic criteria fulfilled was $2.8{\pm}1.4$. Five KD patients (20.8%) had only one symptom matching these criteria. The incidence of coronary artery complications was 12.5%. The mean serum NT-proBNP level in the acute phase, in the KD and control groups, were $4,159{\pm}3,714pg/mL$ and $957{\pm}902pg/mL$, respectively, which decreased significantly in the convalescent phase. Conclusion: Incomplete KD was observed in 87.5% patients. Serum NT- proBNP might be a valuable biomarker for the early detection of KD in febrile infants aged <3 months.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권3호
• /
• pp.61-69
• /
• 2007

본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제16권8호
• /
• pp.825-834
• /
• 2005

본 논문에서는 인가되는 두 입력 단자의 신호들을 동일 군속도를 가지게 하면서 신호 상쇄를 가능하게 하는 새로운 구조의 신호 상쇄기를 제안하였고, 이를 적용한 feedforward 전력 증폭기를 제작하였다. 종전의 신호 상쇄기는 동작 주파수 전 대역에서 위상 정합과 군속도 지연 정합을 동시에 만족시킬 수 없으나 제안된 동일 군속도 지연 신호 상쇄기는 위상 정합과 군속도 지연 정합을 동시에 만족시킬 수 있다. 위상과 군속도 지연 정합은 광대역 신호 상쇄를 가능하게 한다. 제안한 동일 군속도 지연 신호 상쇄기를 적용한 feedforward 전력 증폭기의 주 신호 제거 루프에서는 $2,140{\pm}100$ MHz 대역에서 26.3 dB 이상의 신호 상쇄를 얻었고, 혼변조 왜곡 신호 제거 루프에서는 15.2 dB 이상의 신호 상쇄를 얻었다. 또한 2,115 MHz와 2,165 MHz인 2-tone 신호를 인가하여 (C/I)를 20.8 dB 개선시켰다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.806-812
• /
• 2009

본 논문에서는 원형 버섯 구조에 구부러진 가지가 부착된 전방향성 원형 편파 안테나를 제안한다. 수직 편파와 전방향성의 방사 패턴을 얻기 위해 원형 버섯 구조의 영차 공진을 사용하였고, 수평 편파를 얻기 위해 구부러진 가지를 원형 버섯 구조에 부착하였다. 그리고 수직 편파와 수평 편파간의 $90^{\circ}$ 위상 차이를 위해 구부러진 가지와 원형 버섯 구조 사이에 위상 지연 선로를 삽입하였다. 따라서 제안된 안테나는 전방향성 원형 편파 특성을 가진다. 제안된 안테나는 기존에 보고된 전방향성 원형 편파 안테나에 비해 전기적인 크기가 38% 감소하였다. 또한, 별도의 $90^{\circ}$ 위상 천이기와 이중 급전의 필요 없이 간단하게 디자인이 가능하다. 제안된 안테나는 임피던스 정합과 방사 패턴의 향상을 위해 바주카 발룬을 사용하였다. 좀 더 개선된 3 dB 축비를 얻기 위해 최적화 과정을 거친 결과 린Y 평면에서 3 dB 축비를 만족하는 구간이 $86{\sim}282^{\circ}$로 측정되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.713-719
• /
• 2000

고체상 켜쌓기법(solid phase epitaxy)으로$Ge_xSi_{1-x}/Si$(111) 이종접합을 형성하기 위해 Si(111) 기판위에 먼저 Au를 1000A 증착하고 그 위에 Ge을 1000A 증착시켜 a-Ge/Au/Si(111)구조를 형성하고 이를 고진공 조건에서 이단계 열처리 하였다. 열처리 후 Auger 전자분광분석(AES), X-ray 회절(XRD), 고분해 투과전자현미경(HRTEM) 등을 통해 Au와 Ge의 거동과 형성된 $Ge_xSi_{1-x}$막의 특성을 열처리 조건에 따라 분석하였다. a-Ge/Au/Si(111)구조는 열처리에 의해 Au/GeSi/Si(111)의 구조로 변했으며 형성된$Ge_xSi_{1-x}/$((111)층은 Si(111) 기판의 면 방향과 잘 일치하였다. 그러나 $Ge_xSi_{1-x}/Si$((111)층 내부에 적층결함, 전이, 쌍정, planar defect 등이 주로 (111)면 방향으로 형성되어 있음을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권10호
• /
• pp.187-195
• /
• 2020

본 연구는 근미래 기술 융복합 환경에서 온라인 리서치 업무의 개선 방법 모색을 목적으로 하며, 향후 인공지능 기술 응용 및 활용을 위한 기초적인 학문적 토대를 제시한다. 구체적인 연구 방법 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 리서치의 패러다임 변화, 온라인 리서치 플랫폼, 인공지능 기술들을 살펴보고 연구의 근거를 확보했다. 둘째, 사례를 수집하여 온라인 리서치 플랫폼의 리워드, 실행, 시각화 3가지 유형을 도출하였다. 셋째, 사례 분석을 통해 종합적인 인공지능 활용 동향과 방향성을 도출했다. 연구 결과 인공지능 기술이 가장 많이 사용되고 있는 단계는 분석, 시각화, 실행, 섭외, 설계, 매칭 순서였으며, 인공지능의 활용 방향성은 크게 업무 효율화, 인간의 사고 보조, 리서치 방식의 변화로 나눌 수 있다. 그러나 리서치 단계 중 계획 단계에는 인공지능 비롯하여 제공되는 기능이 온라인 리서치 플랫폼에서 전반적으로 부족했으며, 사용자 및 제품의 다양화에 따라 리서치 계획이 중요해지고 있는 시점에서 향후 인공지능을 활용한 리서치 계획 방안 개발 및 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 온라인 리서치 플랫폼 방법의 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하며, 향후 인공지능 기반의 리서치 플랫폼과 시스템 연구 개발의 기틀을 마련하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.307-315
• /
• 2005

대역통과용 표면 탄성파 필터 제작하기 위하여 Langasite 기판위에 빗살무의 변환기를 형성시켜 모의실험을 수행하였으며, 전극재료로는 Al-Cu를 사용하였다 모의실험을 바탕으로 입력단에는 IDT를 직렬형태로 연결시킨 block 형태로 하중을 가하는 전극 방법을 쓰고 출력단은 withdrawal 형태로 하중을 가하는 방법을 써서 제작하였다 이를 바탕으로 광대역의 SAW 필터 전극 설계 방식에 대한 적절한 위상조건도 얻고자 시도하였다. Langasite 기판위에 형성시킨 입출력 빗살무늬 변환기 전극 수는 50쌍, 두께는 5000$\AA$ 으로 하였으며, 반사기 폭은 3.6$mu$m으로 하였다. 제작한 필터의 주파수 특성은 중심주파수가 대략 190MHz정도, 대역폭은 8.2MHz 정도로 측정되었으며, matching 후 return-loss는 -l6dB 이하이고, 리플 특성은 4dB 정도이며, 반사에 의한 잔향은 -l8dB 이하로 측정되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.23-28
• /
• 2016

본 논문에서는 범 세계적으로 이용가능한 다중대역 디지털 위성방송용 Ku-대역 하향변환기를 설계하였다. 설계된 다중대역 하향변환기는 광대역 잡음 정합에 의한 3단 저 잡음 증폭회로와 10.7~12.75GHz의 입력신호를 VCO-PLL에 의한 저 위상잡음을 나타내는 4개의 국부발진주파수(9.75, 10, 10.75 및 11.3GHz)를 형성하고 디지털 제어에 의하여 4개대역 중 하나의 IF 주파수 채널을 선택할 수 있도록 설계하였다. 개발한 저 잡음 하향 변환기의 전체 변환이득 64dB, 저 잡음 증폭기의 잡음지수는 0.7dB, 출력신호의 P1dB는 15dBm, band 1반송주파수 9.75GHz에서 위상잡음은 -73dBc@100Hz를 나타내었다. 설계한 다중대역 디지털 위성방송용 하향변환기(LNB)는 국제적으로 이동하는 선박 등의 위성방송용으로 사용가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.125-133
• /
• 2011

WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/IFCM 알고리즘이 KNN, KNN/FCM, KNN/PFCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.109-115
• /
• 2011

Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.