본 연구에서는 근사화된 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 의한 효율적인 복합영상 분리기법을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 엔트로피 최적화론 위한 목적함수의 판을 구하기 위해, 도함수 계산을 요구하는 뉴우턴법 대신 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법 기초한 고정점 알고리즘이다. 이렇게 하면 뉴우턴법에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 고정점 알고리즘의 독립성분분석이 가지는 학습성능을 더욱 더 개선시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 500개의 샘플을 가지는 4개 신호와 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 복합신호 및 복합영상들을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 선정되는 초기값에 의존하는 학습성능과 대규모의 영상분리에서 발생될 수 있는 비현실적인 학습시간도 함께 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.
본 연구에서는 무선 인터넷 서비스를 위한 전송계층 프로토콜인 TCP, T/TCP와 WTP의 특징을 비교.분석한다. 우선 무선구간에 가장 적합한 WTP를 제한된 자원을 가진 무선 단말기상에 탑재하기 용이하도록 코루틴 모델을 기반으로 하나의 쓰레드로 구현하고 이를 Nokia, Kannel 그리고, WinWAP 의 기존 구현물과 상호 동작시켜 호환성을 검사한다. 그리고, 무선환경에서의 패킷손실을 잘 표현할 수 있는 길버트(Gilbert) 모델을 기반으로 구현물의 트랜잭션 성공률(throughput) 및 수행시간(system response time)을 측정하여 기존의 TCP, T/TCP와 비교한다. 그 결과, WTP는 트랜잭션 성공률과 수행 시간에 있어서 기존의 프로토콜에 비해 높은 성능을 보였다. 특히, 연속적인 에러가 발생하며 패킷손실률이 비교적 높을 때, WTP는 T/TCP와 TCP에 비해 매우 높은 트랜잭션 성공률을 나타냈으며, 10배 이상 빠른 수행 시간을 보였다. 이는 WTP가 다른 프로토콜에 비해 적은 개수의 패킷으로 하나의 트랜잭션을 수행하고 패킷 손실로 인한 타임아웃 발생 시, 타이머 값을 exponential backoff를 적용하지 않고 일정한 값을 유지하기 때문이다. 또한, 무선환경에 최적화된 WTP의 재전송 횟수를 결정하기 위한 실험을 통해, 가장 적절한 재전송 횟수가 5~6회임을 알 수 있었다.
고밀도 FeRAM (Ferroe!ectric Random Access Memory) 소자를 개발하기 위해서는 강유전체 물질을 이용한 안정적인 스텍형의 커패시터 개발이 필수적이다. 특히 $(Bi,La)_4Ti_3O_{12}$ (BLT) 강유전체 물질을 이용하는 경우에는 낮은 열처리 온도에서도 균질하고 높은 값의 잔류 분극 값을 확보하는 것이 가장 중요한 과제 중의 하나이다. 불행히도, BLT 물질은 a-축으로는 약 $50\;{\mu}C/cm^2$ 정도의 높은 잔류 분극 값을 갖지만, c-축 방향으로는 $4\;{\mu}C/cm^2$ 정도의 낮은 잔류 분극 값을 나타내는 동의 강한 비등방성 특성을 보인다. 따라서 BLT 박막에서 각각 입자들의 크기 및 결정 방향성을 세밀하게 제어하는 것은 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 16 Mb의 1T/1C (1-transistor/1-capacitor) 형의 FeRAM 소자를 BLT 박막을 적용하여 제작하였다. 솔-젤 (sol-gel) 용액을 이용하여 스핀코팅법으로 BLT 박막을 증착하고, 후속 열처리 공정을 RTP (rapid thermal process) 공정을 이용하여 수행하였다. 커패시터의 하부 전극 및 상부 전극은 각각 Pt/IrOx/lr 및 Pt을 적용하였다. 반응성 이온 에칭 (RIE: reactive ion etching) 공정을 이용하여 커패시터를 형성시킨 후, 32k-array (unit capacitor: $0.68\;{\mu}m$) 패턴에서 측정한 스위칭 분극 (dP=P*-P^) 값은 약 $16\;{\mu}C/cm^2$ 정도이고, 웨이퍼 내에서의 균일도도 2.8% 정도로 매우 우수한 특성을 보였다. 그러나 단위 셀들의 특성을 평가하기 위하여 bit-line의 전압을 측정한 결과, 약 10% 정도의 커패시터에서 불량이 발생하였다. 그리고 이러한 불량 젤들은 매우 불규칙적으로 분포함을 확인할 수 있었다. 이러한 불량 원인을 파악하기 위하여 양호한 젤과 불량이 발생한 셀에서의 BLT 박막의 미세구조를 분석하였다. 양호한 셀의 BLT 박막 입자들은 불량한 셀에 비하여 작고 비교적 균일한 크기를 갖고 있었다. 이에 비하여 불량한 셀에서의 BLT 박막에는 과대 성장한 입자들이 존재하고 이에 따라서 입자 크기가 매우 불균질한 것으로 확인되었다. 또 이러한 과대 성장한 입자들은 거의 모두 c-축 배향성을 나타내었다. 이상의 실험 결과들로부터, BLT 박막을 이용하여 제작한 FeRAM 소자에서 발생하는 불규칙한 셀 불량의 주된 원인은 c-축 배향성을 갖는 과대 성장한 입자의 생성임을 알 수 있었다. 즉 BLT 박막을 이용하여 FeRAM 소자를 제작하는 경우, 균일한 크기의 입자 및 c-축 배향성의 입자 억제가 매우 중요한 기술적 요소임을 알 수 있었다.
감염된 미생물에서 유래한 단백질 펩타이드가 HLA에 결합하여 숙주의 세포표면에 제시되면, T 세포가 이를 인식하여 면역반응을 유발함으로써 감염원을 제거하게 된다. HLA와 펩타이드간의 결합이 안정적일수록 T 세포반응이 강하게 일어나 효율적으로 감염원을 제거할 수 있다고 알려져 있다. 따라서 특정 HLA에 안정적으로 결합할 수 있는 펩타이드(HLA binder)를 찾아낼 수 있다면 감염질환이나 암의 예방을 위한 펩타이드 백신의 개발에 활용될 수 있다. 그런데 HLA는 매우 다형하기 때문에 하나의 집단 내에서도 어느 정도의 빈도를 가지는 대립유전자의 수가 매우 많다. 따라서 이들 모든 대립유전자들에 대해 가능한 펩타이드조합을 제작한 후 직접 실험을 통해 안정적으로 결합하는 펩타이드를 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 이를 극복하기 위하여 특정 HLA에 안정적으로 결합하는 펩타이드를 예측하는 정보전산적인 방법이 최근 개발되어 왔다. 이들 방법을 통해 제시된 펩타이드에 대해서만 직접 생물학적 실험을 시행함으로써 연구자는 검증해야 할 후보 펩타이드의 수를 현격히 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 HLA 결합 펩타이드 예측을 위해 기계학습을 이용한 방법을 소개할 뿐만 아니라, 지금까지 HLA 결합 펩타이드 예측에 시도된 적이 없는 '지식기반 유전자 알고리즘(knowledge-based genetic algorithm)'이라는 새로운 모델을 제시하고자 한다. 이것은 유전자알고리즘(GA)에 기반한 것이었지만 전문가 지식을 접목함으로써 GA보다 더 향상된 성능으로 한국인에 흔한 HLA에 결합하는 펩타이드를 예측하였다. 뿐만 아니라 이것은 결합하는 펩타이드의 규칙을 한국인에 흔한 HLA 대립유전자에 대하여 추출해 줄 수 있는 새로운 방법이었다.
본 연구는 소비자 선택행위에 대한 설명과 예측에 유용한 이산적 선택모델들 중 널리 알려진 다항 로짓모형(Multinomial Logit Model)을 통해 소비자의 특성과 구매 행동을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 미용화장지 시장을 중심으로 제조업자 브랜와 유통업자 브랜드간 경쟁상황을 파악하고 어떤 인구 통계적 특성과 마케팅 변수들이 소비자들의 브랜드 선택에 영향을 미치는가를 파악하고자 한다. 이를 위하여 개개인의 시점별 구매기록이 담겨진 패널(panel) 자료를 연구목적에 맞도록 재구성하고 소비자의 구매시점별 브랜드 선택 확률 및 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 진행하였다. 실증분석 결과 구매자의 연령과 소득이 높을수록 제조업자 브랜드 구매확률이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 구매 장소가 달라짐에 따라 브랜드 선택에 중요한 영향을 미치는데, 백화점이나 대형할인점에서는 유통업자 브랜드를 선택하는 것으로 확인되었다. 판매촉진의 경우에는 고소득자는 오히려 구매확률이 낮아지는 것으로 나타났으며, 판매촉진의 형태가 사은품일 경우보다 가격할인이 일어날 경우에 구매확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 구매단계별 분석결과를 살펴보면, 유명제조업자 브랜드 충성고객은 가격이 높을수록 구매확률이 증가하고, 유통업자 브랜드를 지속적으로 구매하는 고객은 가격할인을 통한 판매촉진에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 위성영상 기반의 북극의 해빙 농도 시계열 데이터를 이용하여 베링해의 해빙 상태가 척치해 해빙 농도 변화의 전조로서 작용할 수 있는지를 실험하였다. 해빙 농도 자료는 1982년부터 2017년의 36년간의 월평균 시계열 데이터로 이뤄져 있으며, 베링해의 해빙 농도와 척치해 해빙 농도 사이의 관계성을 전송 엔트로피 측정을 통해 분석하였다. 전송 엔트로피는 두 개의 확률변수 또는 신호 간의 비선형적 연관성을 파악하게 해주는 동시에 변수 사이의 시간 간격 조절을 통해 인과관계를 추정할 수 있는 측정이다. 해빙 농도를 대상으로 한 측정 결과, 베링해의 과거 3, 5, 6개월 전의 해빙 농도값이 척치해 해빙의 변화에 관련되어 있음을 알 수 있었다. 특히, 베링해의 해빙 농도값이 극소를 나타냈을 때, 5개월 후의 척치해의 해빙 농도는 감소될 확률이 약 70%로 나타났다. 이는 태평양에서 베링해협을 통해 북극해로 유입되는 해류가 베링해의 해빙 농도를 감소시킨 후 해협을 통해 척치해로 이동하여 해빙을 녹이는 과정에 비롯한 것으로 사료된다. 향후 위성데이터에 정보 이론으로 접근하는 이 연구를 더 발전시켜 어떤 시점과 시간적 스케일로 특이 패턴이 발생하는지 조사하고 그 기간에 관련된 해양-대기의 패턴 또는 사건들을 분석하여, 떨어진 두 지역의 해빙 농도 상태에 내재된 연관성에 대한 심층적 이해가 가능할 것이다.
공적개발원조는(ODA; Official Development Assistance)는 개발도상국에 인도주의적 원조를 지원하는 수단인 동시에 ODA 공여국의 국익을 추구하는 수단이다. 특히 수출 중심의 산업구조를 갖고 있는 한국의 경제적 특성과 더불어 신(新)남방정책 등 수출시장 다변화를 위한 국가 정책이 추진되고 있는 최근 추세를 감안하면 ODA 원조가 수출에 미치는 정책적 효과 검증은 더욱 중요한 함의를 가진다. 본 연구에서는 다양한 형태의 ODA 가운데에서도 교육훈련, 전문가 파견, 기술자문 등을 통해 기술과 지식, 기술 노하우를 전달하는'기술협력 ODA'에 주목하여 기술협력 ODA가 한국의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 한국이 ODA를 지원하는 178개 대상국의 GDP, 거리, 외국인직접투자(FDI) 실적, FTA 체결 여부 등 무역에 영향을 미칠 수 있는 변수 등을 연계하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 패널 데이터베이스를 구축하였으며, 이후 국제무역흐름을 설명하기 위해 널리 활용되는 중력모형을 근간으로 기술협력 ODA가 공여국의 수출에 미치는 효과를 패널 고정효과(Panel Fixed effect), 패널 확률효과(Panel Random effect), 도구변수를 활용한 패널 고정효과분석(FEIV), 하우스만 테일러 (Hausman-Taylor) 등 다양한 패널분석모형들을 활용하여 분석하였다. 분석의 결과, ODA 수혜국의 과학-기술 보고서 발간으로 대표되는 과학기술 지식 인프라가 풍부할수록 기술협력 ODA가 활발하며, 한국의 기술협력 ODA는 한국의 수출, 특히 제조단계에서 중간재 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한, 이러한 효과가 나타나는 과정을 우즈베키스탄, 필리핀, 모로코의 기술협력 ODA의 사례를 통하여 확인하였다.
본 연구에서는 oxi-PAN 섬유를 이용하여 각각의 온도와 각 온도에서의 섬유에 부가되는 장력을 조절하여 탄소섬유를 제조하고 단섬유 인장실험과 라만 분광분석을 수행하여 결과를 바탕으로 oxi-PAN 섬유의 탄화 조건에 따른 구조적 변화와 그에 따른 물성의 변화를 관찰하고자 하였다. 라만 분광분석을 통해 계산된 $I_D/I_G$ 측정값들은 탄소섬유의 탄성율과 동일한 변화양상을 보여주었으며 특히 탄화온도는 일반적으로 고온일수록 흑연구조가 발달하여 섬유의 탄성율이 증가하는 양상이 나타난다고 알려져 있으나 결과를 통해 분석한 바에 따르면 일정한 장력(${\geq}25MPa$) 이상에서만 그러한 결과가 관찰되는 것으로 나타났다. 이와는 대조적으로 인장강도의 경우 라만분광분석 결과와의 연관성을 찾을 수 없었으며 또한 부가되는 장력에 의해 증가혹은 감소하는 상반된 경향이 다양하게 나타나 특정 변수에 따른 영향을 판단하기 어려웠다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 특히 고탄성율의 탄소섬유의 제조를 위한 oxi-PAN 섬유의 탄화 온도 최적화를 위해서는 최적의 섬유장력 조건 또한 중요하게 고려되어야 함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 재가 치매노인 가족이 치매노인의 배회를 효과적으로 관리하기 위한 지침을 개발하고 평가하는데 있다. 연구의 절차는 총 3단계로 구성되어 있으며 첫째, 배회관리 지침 개발 준비 단계에서는 치매노인을 돌보는 가족 10인을 대상으로 포커스 그룹 및 개별 인터뷰를 시행하여 치매노인의 배회 관련 경험을 분석하였다. 둘째, 지침 개발 단계에서는 문헌 고찰을 통해 예비 항목을 작성하고 전문가 8인의 내용타당도 검증과정을 거쳐 최종안을 완성하였다. 셋째, 지침의 평가 단계에서는 치매노인 가족 13인을 대상으로 지침에 대해 교육하고 제공된 배회관리 지침 소책자를 이용하여 일주일 간 적용하도록 한 후 배회 관련 지식, 지침 적용정도, 사용자 만족도를 설문지를 통해 평가하였다. 본 연구에서 최종적으로 개발된 지침은 '배회의 정의', '배회의 원인', '배회 가능성이 높은 경우', '배회 예방', '실종 예방', '배회 발생 시 대처 방법', '실종 발생 시 대처 방법'의 7가지 주제, 총 86항목으로 구성되었다. 배회관리 지침 사용 교육 전 후 가족의 배회 관련 지식 점수가 유의하게 향상하였고(p=0.014), 지침 적용 정도 9문항의 평균은 2.69~3.46(range: 1~4)점이었으며 사용자 만족도의 7개 항목 평균은 2.85~3.38(range: 1~4)점이었다. 본 연구에서 개발된 배회관리 지침은 국내 지역사회거주 치매노인의 배회 특성과 가족의 요구를 반영하여 개발되었으며, 개발된 지침을 가족들에게 시범 적용하고 평가를 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 본 배회관리 지침은 가족들이 치매노인의 배회에 대해 보다 잘 이해하고 대처하며 배회로 인한 부정적 결과를 예방하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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