• 제목/요약/키워드: 고빈도

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고빈도 환기법 (High Frequency Ventilation)

  • 이현우;이관호
    • Journal of Yeungnam Medical Science
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    • 제10권1호
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    • pp.1-17
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    • 1993
  • 고빈도 환기법은 최근에 개발되어 임상에 응용되면서 호흡생리학, 마취학, 집중치료의 학등의 분야에서 호흡부전의 새로운 치료법으로 관심이 집중되고 있는 환기법이다. 현재까지 고빈도 환기법중 고빈도 양압 환기와 제트 환기는 비교적 많은 연구가 되고 있고 임상적으로 사용되고 있으나 고빈도 진동 환기법은 제한적으로 사용되고 있다. 앞으로 고빈도 진동 환기법에 대해서도 더 많은 연구가 되어야 할 것이다. 또한 최근 개발되고 있는 고빈도 흉벽 진동 환기와 체표면 진동 환기에도 관심을 기울이면 호흡부전 환자의 치료에 바람직한 새로운 환기법이 될 수 있을 것으로 기대된다. 현재 고빈도 환기법의 몇몇 적용형태는 기관지-늑막루등의 폐압손상으로 인한 병변의 치료외에도 기관수술, 흉부수술, 뇌수술에서 수술부위의 움직임을 최소화시키면서 충분한 가스교환율 이룩할 수 있어서 효과적으로 이용되고 있다. 그러나 응급심폐소생술, 폐쇄성 폐질환, 성인 또는 영아 호흡곤란증후군등과 같은 질환에서의 적용은 더 규명되어져야겠다. 고빈도 환기법의 여러가지 문제점중 적절한 환기빈도의 결정, 충분한 습도를 공급하는 장치, 고빈도 환기의 정확한 감시장치의 개발등은 앞으로 우선적으로 해결해야 할 문제점이다. 또한 임상에 더욱 효과적으로 응용될 수 있는 새로운 환기법이 되기 위해서는 고빈도 환기법의 호흡생리와 안정성등에 관한 연구도 병행되어야겠다.

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어절 빈도 조사에 의한 최적의 고빈도 어절 집합 추출 (Extracting High-Frequency Optimal Korean Word Set by Word Frequency Statistics)

  • 강승식
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.85-88
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    • 2001
  • 1500만, 700만, 10만 어절 크기의 세 가지 원시 말뭉치로부터 한국어 어절 빈도를 조사하였다. 각 말뭉치에 대한 어절 빈도 결과를 비교-분석하여 활용가치가 높은 고빈도 어절 집합을 구하였다. 고빈도 어절 집합의 효용성을 검증하기 위해 일반문서에 대한 어절 적중률을 실험하였다. 그 결과로 고빈도 563 어절이 24.5%, 9484 어절이 51.5%, 184246 어절이 81.6%의 어절 적중률을 보였다.

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워드임베딩을 이용한 온라인 비디오 강의의 고빈도 단어와 키워드 간의 유사도 비교 연구 (A Study on Comparative Analysis with High-Frequency Word and Keyword using Word Embedding)

  • 조재춘;임희석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.385-386
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    • 2017
  • 무료 온라인 교육환경은 교육의 기회를 제공함으로써, 지속적으로 관심이 높아지고 있으며 배움에 대한 노력에 중시하고 있다. 따라서 본 연구는 배움에 대한 노력을 온라인에서 자동으로 판단할 수 있는 최소학습 판단 시스템을 제안해 왔다. 최소학습을 판단하기 위해 온라인 비디오 강의에서 고빈도 단어를 추출하여 단어게임을 통해 판단하는데, 이때 고빈도 단어가 최소학습을 판단하기 위한 키워드로 사용할 수 있는지에 대한 검증 실험이 요구되었다. 따라서 본 논문은 워드임베딩을 이용하여 고빈도 단어와 키워드간의 유사도를 비교하여 고빈도 단어에 대한 검증 실험을 실시하였다. 실험 결과, 고빈도 단어가 온라인 비디오 강의를 대표할 수 있는 키워드로 사용될 수 있는 긍정적인 결과를 보였고 최소 학습을 판단하기 위한 요소(Feature)로 충분히 사용가능함을 보였다.

단어빈도가 명사정의하기에 미치는 효과 (The Effect of Word Frequency on Noun Definitions)

  • 이찬종
    • 한국음향학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.303-308
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    • 2008
  • 본 연구는 한국어에서 단어빈도가 명사 정의하기에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 80명을 대상으로 명사의 친숙도와 명사의 정의하기를 분석하였다. 의미범주를 "사용/목적," "묘사," "관련/관계," "부분설명," "설명," "오류," "부분설명-속성," "부분설명-특정 분류." "부분설명-비특정 분류," "설명-특정 분류," "설명-비특정 분류"로 분류하여 분석하였다. 그 결과 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 친숙도를 보였고 분류명사나 속성의 의미범주를 사용하는 "설명"의 경우 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 높은 빈도를 보였다. 그리고 분류명사와 속성의 의미범주가 연령에 따라 증가하였고 오류반응이 연령이 증가하면서 적게 나타났다. 따라서 명사 정의하기에서 명사의 출현빈도가 중요한 영향력을 미치는 것을 알 수 있었다.

물 공급 시설의 신뢰성 있는 운영 계획 수립을 위한 가뭄 유입량 증강 기법의 제안 (Proposal of Augmented Drought Inflow to Search Reliable Operational Policies for Water Supply Infrastructures)

  • 지수광;안국현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.189-189
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    • 2022
  • 물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.

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FPCA를 통한 고빈도 시계열 변동성 분석: R함수 소개와 응용 (FPCA for volatility from high-frequency time series via R-function)

  • 윤재은;김종민;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제33권6호
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    • pp.805-812
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    • 2020
  • 본 논문은 최근 금융시계열 분야에서 자주 등장하는 고빈도 시계열 변동성 분석을 다루고 있다. 고빈도 시계열 변동성 분석을 위해 차원 축소를 목적으로 하는 함수형 주성분분석을 적용하였으며 이를 수행하는 R의 두 함수를 비교하고 있다. 응용으로서, KOSPI 고빈도 자료에 적용해 보았다.

경피신경전기자극의 빈도-강도가 만성 요통 환자의 요통장애지수와 유연성에 미치는 영향 (Effect of Frequency and Intensity of Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation on Patients with Chronic Low Back Pain)

  • 박정호;송브라이언병
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.361-370
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    • 2012
  • 이 연구의 목적은 경피신경전기자극을 저빈도-저강도, 저빈도-고강도, 고빈도-저강도, 고빈도-고강도 네 개의 치료조건으로 나누어 만성요통환자에게 적용하였을 때 각기 다른 주파수 빈도와 강도가 만성요통환자의 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구대상은 평균연령 39.19(${\pm}12.96$)세, 발병기간 8.57(${\pm}3.07$)개월인 요통환자 32명이었다. 치료기간은 2주 횟수는 총 10회로 1일 1회 15분간 시행하였으며 치료부위는 통증이 가장 심한 요추주변 부위에 시행하였다. 치료 전 후의 변화를 평가하기 위해 요통정도(요통장애지수)와 요추부 유연성을 측정하였다. 각 군간 윌콕슨, 맨-휘트니 검정을 하였고, 통계적 유의성은 p< .05로 하였다. 결과는 다음과 같다. 네 군 모두 실험 후 요통장애지수와 요추부 유연성에 유의한 결과가 나왔으며, 저빈도군에서는 고강도가, 고빈도군에서는 고강도가 보다 효과적이었다. 고빈도-고강도가 요통장애지수와 요추부 유연성에 유의한 차이는 없었지만 가장 효과적이었다.

고빈도어를 이용한 복합명사 색인어 추출 방안 (The Generation Methods of Composition Noun For Efficient Index Term Extraction)

  • 김미진;박미성;장혁창;최재혁;이상조
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.121-129
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    • 1998
  • 정보검색이나 자동색인 시스템에서는 정확한 색인어의 추출이 시스템의 성능을 좌우하게 된다. 따라서 정확한 색인어의 추출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보 검색시에 보다 정확한 문서를 찾아줄 수 있도록, 출현 고빈도어를 이용하여 효율적인 색인어 추출을 위한 합성 명사 생성방안을 제시한다. 이를 위하여 문서 내에서 출현 빈도가 높은 명사, 즉 상위 $30%{\sim}40%$의 고빈도 명사에 합성 및 분해 규칙을 적용하여 합성명사 색인어를 추출한다. 또한 본 논문에서 제시한 상위 $30%{\sim}40%$ 고빈도 명사합성에 대한 타당성을 검증하기 위하여 적절한 명사합성 빈도를 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 300어절 이하의 짧은 문서는 출현빈도 상위 30%까지의 명사를 합성했을 경우 저빈도 누락이 작았고 300어절 이상의 문서는 출현빈도 40%까지 합성하면 저빈도 누락이 상당히 줄어듦을 알 수 있었다. 그리하여 전체 색인어의 개수를 줄였고 색인어의 정확률을 높였다.

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한국어 음소결합확률 계산기 개발연구 (A Study of Development for Korean Phonotactic Probability Calculator)

  • 이찬종;이현복;최훈영
    • 한국음향학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.239-244
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    • 2009
  • 본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다.

상한분포함수를 활용한 고빈도 홍수빈도해석에 관한 연구 (A Study of the high return period flood quantiles Estimation using upper bounded statistical models)

  • 김장경;박래건;김경욱;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.402-402
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    • 2017
  • 수공구조물 설계 시, 설계홍수량 산정에는 실측 홍수량 자료를 활용한 홍수빈도해석이 필요하다. 그러나 홍수량 자료의 관측연한, 유역변화 등의 신뢰성 문제로 확률강우량을 활용한 빈도홍수량 간접추정방법이 표준화된 실정이다. 문제는 확률강우량 산정에 활용된 확률밀도함수와 그 매개변수에 따른 불확실성이 존재한다는 점이다. 특히 저빈도에서 고빈도로 갈수록 확률밀도함수의 불확실성은 크게 증가하여, 사실상 추정결과에 대한 물리적 의미를 부여하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 PMF를 물리적 상한선으로 설정하는 상한분포함수(Upper bounded distribution functions)를 적용하여, 실측 홍수량에 대한 홍수빈도해석 방법을 제안하고자 한다. 검정방법은 먼저, 임의 유역을 대상유역으로 선정하여 홍수빈도해석을 수행하고, 상한분포함수는 EV4, LN4, TDF를 적용한다. 최종적으로 빈도홍수량 간접추정방법과 비교 분석하여, 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구결과는 빈도홍수량 간접추정방법에 대한 비교 검토방법에 대한 적절한 대안이 없다는 측면에서 의의를 찾을 수 있으며, 향후 홍수량 자료 신뢰성이 확보되는 시점에서 지역홍수빈도 분석으로 확장할 수 있을 것으로 판단된다.

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