흙으로 침투하는 전파의 투과도와 흙에 의한 신호감쇄량을 계산하였다 대상 복합매질을 이층구조로 모델링한 후, 적분형태로 주어진 전계 표현식을 보였다. 불균일 복합매질에서는 체적산란이 일어나며, 이의 영향이 감안된 전파특성을 분석하기 위하여 반복법인 본(Born) 근사법을 사용하였다. 또한 불균일 복합매질이 가진 랜덤성의 정도는 분산과 상관길이에 의해 정해지도록 하였다. 흙에 함유된 수분량, 흙 입자의 반경, 온도 및 주파수를 변수로 하는 투과도 및 신호감쇄량 식을 제안하였다. 제안된 식으로부터 이들 변수에 따른 투과도 및 신호감쇄량의 변화를 보였다. 분석 결과, 수분이 함유된 경우에는 신호감쇄량의 변동폭이 온도에 따라서 크게 달라짐을 보게 되었고, 그 변동치는 일반적인 예상치를 훨씬 초과하였으며 그 물리적 이유를 설명하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1103-1115
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2012
본 연구는 고지혈증에 대해 양파추출물을 투여한 무작위 대조군 전-후 실험설계 연구 12편을 대상으로 체중, 간 무게, 신장 무게, 심장 무게, 혈당, 총콜레스테롤, 트리글리세리드, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤의 평균비교를 통해 양파의 효능에 대해 알아보았다. 고정효과모형을 적용시킨 결과 체중과 심장 무게를 제외한 간 무게, 신장 무게, 혈당, 총콜레스테롤 농도, 트리글리세리드 농도, LDL-콜레스테롤 농도는 유의한 감소를 보였고, HDL-콜레스테롤 농도는 유의하게 증가하였다. 갈브레스 그림으로 동질성 여부를 알아보았고 동질성을 만족하지 않은 변수에 대해 랜덤효과모형을 적용시킨 결과 간 무게와 혈당, 총 콜레스테롤 농도, 트리글리세리드 농도의 감소에 대해 유의한 효과를 나타냈고, HDL-콜레스테롤 농도는 유의하게 증가하였다. 각 변수에 대해 출판편의의 존재를 알아보았고, 출판편의의 존재를 확인 후 절단과 보충 방법으로 대체값을 추정하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.447-459
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2010
본 연구는 메타분석에서 헤지의 표준화된 평균차를 이용하여 당뇨에 걸린 쥐들에게 프로폴리스를 투여하여 체중, 혈당량, 콜레스테롤, 트리글리세리드의 평균비교를 통해 프로폴리스의 항-당뇨 효과에 대해 알아보았다. 고정효과모형을 적용시킨 결과 혈당량의 감소, 콜레스테롤 농도의 감소, 트리글리세리드 농도의 감소에 대해 유의한 효과를 보였고, 동질성 검정을 통해 동질성을 만족하지 않은 모든 변수에 대해 랜덤효과모형을 적용시킨 결과 혈당량의 감소와 트리글리세리드 농도의 감소에 대해 유의한 효과를 나타냈다. 또한 프로폴리스의 투여기간과 투여량에 대해 메타회귀분석을 실시한 결과, 투여기간이 체중, 혈당량, 콜레스테롤에 유의한 변수로 나타났다.
전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.
본 연구의 목적은 SEA모델링 기법을 이용하여 시스템 응답 특성을 예측 하는데 있어서 연견 손실 계수(coupling loss factor). 내부 손실 계수(internal loss factor)와 같은 주요 변수의 값을 압전 지능 구조물을 이용하여 도출 하는 .것이다. 관심 주파수 대역에서 임피던스(impedance) 해석기를 이용해 압전 지능 구조물의 임피던스를 측정하고 랜덤 가진 시 압전 지능 구조물의 부하전압을 측정, 시스템에 가해지는 전기적 파워를 구하였다. 이 값을 전기-기계적 연결 계수(electro-mechanical coupling coefficient)를 이용 기계적 파워로 상사 시키고 이때 시스템에 저장되는 에너지를 가속도계를 이용해 측정 하였다. 이 결과 값을 이용하여 연결 손실 계수와 내부 손실 계수를 구하여 보았다. 또한 이론식을 이용하여 얻은 이론 값과 기존의 가진기(shaker)를 이용하여 얻은 실험 값과 비교 분석 하였다.
To flexibly evaluate performance and reliability of a real-time system which is intrinsically characterized by stringent timing constraints to generate correct responses, we propose fuzzyrandom variables and build a discrete event model embedded with fuzzy-random variables. Also, we adapt fuzzy-variables to a path-space approach, which derives the upper and lower bounds of reliability by using a semi-Markov model that explicitly contains the deadline information. Consequently, we propose certain formulas of state automata properly transformed by fuzzy-random variables, and present numerical examples applying the formulas to RTP(Rapid Thermal Process) to show that a complex system can be properly evaluated based on this model by computer simulation.
반도체 CAD기술과 제조기술의 발전으로 인하여 반도체 집적도가 2001년 2002년 각각 0.35, 0.25마이크론 등으로 급속도로 증가하게 되었으며 이러한 집적토의 향상은 기대치 이상의 시스템 성능 향상을 이룩할 수가 있었다. 그러나 피할 수 없는 제조 공정의 변화와 불완전성으로 인하여 칩 크기에 제한이 따르게 되며 그 이상의 크기에서는 상용화가 불가능할 정도로 수율(Yield)이 현저하게 감소하게 된다. 기존의 대부분 연구가 반도체의 생산 공정의 관점에서 준비되어 활용되는 통계 자료에 근거한 경험의 축적이었다. 그런 연유로, 단지 반도체 생산 부분의 자료에만 치중하다보니 실지 반도체 수율에 가장 큰 영향의 요소인 랜덤 디펙트(random defect) 수율을 고려하지 못하는 치명적인 결점이 있다. 본 연구는 반도체 수율 분석과 수율을 증진시키기 위하여 설계된 도면 중 레이아웃에 해당하는 도면을 입력으로 하여, 반도체 생산 설비 즉 공정의 상태나 변수를 모델링하여 이를 수율 예측을 위한 기분 자료로 사용한다. 즉, 설계 단계에서 수율을 예측함으로써 과거 64M DRAM의 초기 단계에서의 수율과 같은 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시할 뿐 아니라, 비 메모리 칩의 수율을 설계단계에서 제공하는 역할을 한다.
이중 편파 안테나 시스템은 근거리 가시광 통신 채널 환경에서 통신하기 위한 기술로 연구되어왔다. 본 논문에서는 편파 회전각이 미정렬된 상황에서 편파 안테나 간 발생하는 간섭을 고려한 랜덤 변수의 확률 밀도 함수를 구하고, 오수신(outage) 확률을 분석하였다. 또한 편파 회전각이 미정렬된 이중 편파 안테나 시스템의 상한 전송 용량이 4.5324 bps/hz 임을 밝혔다.
한정된 무선 채널로 보다 많은 가입자에게 이동통신 서비스를 제공하기 위해서는 무선 채널의 효율을 높여야 하며 이를 위해 효율적인 위치등록 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 이동기준 위치등록(movement-based registration, MBR)과 거리기준 위치등록(distance-based registration, DBR)의 성능을 평가하고 두 위치등록 방법의 성능을 비교한다. 본 연구에서는 육각형 셀 환경하에서 2차원 랜덤워크 모형 (2-dimensional random walk model)에 기반을 둔 이동성 모형을 이용하여 MBR과 DBR의 위치등록 부하를 구한다. 특히 기존의 수식과는 다른 형태의 DBR의 위치등록 부하에 대한 식을 제시하고 이를 이용하여 DBR이 MBR에 비하여 항상 우수한 성능을 나타냄을 보인다. 또한 다양한 경우에 대한 수리적 결과를 통하여 무선 채널에서의 신호 트래픽을 최소로 해 주는 최적 제어변수의 값을 제시한다. 본 연구의 결과는 시스템의 운용환경에 따라 적절한 위치등록 방법을 평가하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다.
To flexibly evaluate performance and reliability of an electric power system in the aspect of the real-time system which is intrinsically characterized by stringent timing constraints fails catastrophically if its control input is not updated by its digital controller computer within a certain time limit called the hard deadline, we propose fuzzy-random variables and build a discrete event model embedded with fuzzy-random variables. Also, we adapt fuzzy-variables to a path-space approach, which derives the upper and lower bounds of reliability by using a semi-Markov model that explicitly contains the deadline information. Consequently, we propose certain formulas of state automata properly transformed by fuzzy-random variables, and present numerical examples applying the formulas as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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