배경: 싱잉볼은 그릇 모양의 타악기로 명상 및 치유 프로그램에 활용되고 있으나, 임상적 효과에 대한 기전이 명확하지 않다. 목적: 본 논문에서는 싱잉볼 소리의 독특한 음향학적인 특성을 개관하고, 싱잉볼의 효과를 유도하는 물리적인 기전에 대해 토의했다. 방법: 문헌을 고찰하여 연구하였다. 결과: 싱잉볼 소리는 인접한 다수의 피치의 소리가 포함되어 있어 맥놀이 현상이 발생한다. 싱잉볼 소리에서 느끼는 강하고 지속적인 소리의 울림은 맥놀이 현상의 결과이다. 싱잉볼 소리의 울림은 싱잉볼 악기 및 연주 방법에 좌우되며, 대체로 명상 상태에서 관찰되는 뇌파(세타파)와 유사한 리듬을 포함하며 명상 뇌파를 활성화하는 동조 현상을 유발한다. 싱잉볼 소리의 임상적 효과는 주로 싱잉볼 소리의 울림의 리듬과 뇌파의 동조 효과와 밀접하게 관련된 것으로 추정된다. 결론: 싱잉볼 소리의 임상적인 효과에 대한 기전을 명확히 이해하기 위해서는 싱잉볼 소리의 울림에 대한 심리 및 생리적인 반응에 대한 체계적인 연구가 필요하다.
최근 추적 레이더는 다양한 환경에서 표적을 획득하고 추적할 수 있는 새로운 알고리듬을 개발하기 위한 연구를 지속하고 있다. 일반적으로 새로운 운용 알고리듬 개발을 위해 실제 표적 및 환경과 유사한 모델링을 사용하지만, 실제 환경을 모델링하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더가 표적을 획득하고 추적하는데 필요한 새로운 운용 알고리듬을 효율적으로 개발하기 위해 RAW 데이터 저장 장비를 개발하였다. RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더의 신호처리장치가 8채널에서 OOOMSPS로 출력하는 RAW 데이터를 실시간으로 저장할 수 있도록 설계하였다. RAW 데이터 저장 장비는 데이터 획득 장비, 데이터 저장 장비로 구성된다. 데이터 획득장비는 고속통신 인터페이스가 가능한 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT를 활용하여 구현하였고, 데이터 저장장비는 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT 호환이 가능한 컴퓨터를 적용하여 구현하였다. 본 논문에서 구현한 RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파 추적레이더의 신호처리장치와 반복 연동시험을 통해 성능을 검증하였다.
디지털 영상물에 대한 저작권을 보호하기 위해 저작권자의 고유한 영상을 기존 디지털 영상에 삽입하는 것을 워터 마크(watermark)라고 부른다. 삽입된 워터 마크가 효과적으로 사용되기 위해서는 영상의 다양한 왜곡이나 변형이 가해지는 경우에도 삽입된 워터 마크가 쉽게 추출될 수 있도록 그 강도를 강하게 삽입하여야 하며, 동시에 일반 사용자들은 워터 마크가 삽입된 영상의 왜곡을 식별할 수 없을 정도로 그 강도를 약하게 삽입하여야 한다. 비가시성을 유지한 채 가능한 한 강한 워터마크를 삽입하는 것은 워터마크를 적용하는 데 매우 중요한 문제이다. 대부분의 워터 마크 알고리듬에서는 모든 영상에 동일한 강도로 워터 마크를 삽입하며, 그 값은 원영상과 워터 마크가 삽입된 영상간의 물리적인 차이에 근거하여 계산된다 인간의 경우 자극을 탐지할 수 있는 확률은 주변 자극과의 절대적인 물리적 자기차이 이외에 주변 영상의 평균 밝기나 대비 등 여러 요소에 의해 변화된다. 이에 따르면 디지털 영상에 삽입된 워터 마크의 탐지도 영상의 특징에 따라서 변화될 수 있다. 본 연구에서는 영상의 평균 밝기나 대비와 같은 영상의 특징에 의해서 탐지될 수 있는 워터 마크의 강도가 달라질 수 있는 지를 살펴보기 위해서 원영상으로부터 세 수준의 밝기와 세 수준의 대비를 갖는 기본 영상들을 만든 후, 기본 영상에서 탐지될 수 있는 워터 마크의 강도가 변화되는 지를 살펴보았다. 연구 결과 영상의 밝기가 자아질수록, 대비가 커질수록 지각될 수 있는 워터 마크의 강도는 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 회귀분석을 통해 영상의 밝기와 대비에 근거하여 삽입될 워터 마크의 강도를 결정할 수 있는 회귀식을 만들어 내었다. 이 회귀식이 실제 알고리듬에 적용되기 위해서는 여러 요인들을 고려할 필요가 있지만, 궁극적으로 이식은 주어진 영상의 통계 치에 근거하여 워터 마크 강도를 적응적으로 변화시킬 수 있는 알고리듬을 개발하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 환자는 교정 치료 시작 전에 측두하악관절의 이상 유무를 MRI로 확인(screening)할 것이 권장된다. 측두하악관절 장애가 있는 경우 교정 치료 후에도 재발의 경향이 크고 측두하악관절에 대한 계속적인 관찰이 필요하므로 감별진단이 필수적이다.이지 않았는데 이는 다른 연구 결과와 유사한 결과이다.고 사료된다. 6. 치료전에는 차이가 없던 남,여군 사이에 치료후에 차이가 나타나는 것은 치료 효과에 관계없이 남여에 따른 성장양상의 차이가 그대로 표현된 것으로 사료된다. 연구는 거대 편도를 가진 기능성 III급 부정 교합자의 구개 편도 절제술 전후의 인두강, 설골, 두부 위치의 변화 양상에 대해 알아보기 위해 단국 대학교 부속 치과 병원 교정과에 내원한 남녀 환자 42명을 대상으로 연구하여 다음과 같은 결론을 얻었다. $55.19\%$로 첨가량이 증가하면서 두 항목 모두 크게 감소하는 결과를 보였다. 색도를 분석한 결과 L값, a값, b값 모두 표고버섯 분말 함량이 증가하면서 감소하였고, 모든 처리구에서 기존 무첨가구와 극히 현저한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 시료별 관능검사 결과에서 색 (color), 먹을때의 느낌 (chewiness)과 단맛(sweetness)의 경우 무첨가구와 모든 처리구가 유의적인 차이를 보였으며, 향미 (flavor)와 전반적인 기호도(overall acceptability)에서 당화액과 추출액의 혼합비가 7:3인 시료구만이 무첨가구와 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과로 보아 표고버섯 추출액을 당화액에 첨가하여 조청을 제조할 경우 적정 첨가 수준으로 당화액과 추출액의 비가 3:7의 범위를 넘지 않아야 버섯의 장점을 살리면서 기존 조청의 특성을 변화시키지 않는 제품을 제조할 수 있을 것으로 보인다.mic acid의 생성량(生成量)은 0.78 mole이다.한 경우도 비교적 많이 먹고 있었다(24.3%). 남 여 대학생간에도 통계적 유의성(p<0.05)이 인정되었다.
본 논문에서는 격자형태의 파일롯 배치를 사용하는 시분할 양방향통신 OFDM 시스템에서 잔류 시간동기 오차를 제거하는 효율적인 방법을 제시한다. OFDM 시스템에서 잔류 시간동기 오차는 채널추정의 성능을 저하시키는 원인이 되고, 이것을 제거하는 많은 알고리듬이 제안되고 있다. 그 중에서, 위상 전처리 및 후처리 보상 기법은 잔류 시간동기 오차의 영향을 효과적으로 제거하여 우수한 성능을 보이지만, 많은 전력소모를 가져오는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 FFT 윈도우의 시작위치를 조정함으로써 적은 계산량으로도 잔류 시간동기 오차를 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 성능검증을 위해, 본 논문에서는 제안된 기법을 IEEE 802.16e 표준에 적용하여 추가적으로 요구되는 계산량과 전력소모를 기존의 보상방법과 비교한다. 성능분석 결과 제안된 방식은 기존 방식과 유사한 성능을 보이면서도 전력소모 측면에서는 기존 방식의 4.9% 만의 전력을 소비하는 것으로 나타나, 전력소모가 무엇보다도 중요한 이동통신 시스템에 매우 적합한 것으로 판단된다.
전방위 렌즈(Catadioptric mirror)는 전방위 감시를 위해 널리 사용되고 있다. 대부분의 전방위 렌즈에서의 단점은 전방위 렌즈를 통하여 획득한 영상의 해상도가 위치에 따라 일정하지 않다는데 있다. 본 논문에서 사용한 등거리 전방위 렌즈는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 설계된 렌즈이다. 실제 등거리 전방위 렌즈를 통한 거리 계산 시 오류의 원인으로는 카메라 영상 센서와 전방위 렌즈와의 축의 어긋남, 설계 시 가정한 focal length의 변화 등을 들 수 있는데 이 중 focal length의 변화는 기구의 정확한 제작으로 해결할 수 없는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 focal length의 변화에 대처하기 위하여 focal length를 수정하는 방법을 제안한다. 영상 정합을 통해 임의로 선정된 두 개의 object points에 대한 반대편 스테레오 영상에서 대응점을 찾은 후 이들 화소의 원점에서의 거리를 사용하여 경계에 해당하는 화소의 위치를 찾는다. 이렇게 측정된 경계의 위치가 미리 계산된 경계화소의 위치와 다를 경우 제안한 방법으로 focal length의 값을 수정한다. 제안한 방법은 매우 간단한 계산만으로 기존의 반복적 연산을 통해 수행한 focal length 수정 방법과 유사한 성능을 보인다.
본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.
무늬로 부터의 3차원 정보의 복구에 있어서, 투영의 왜곡효과는 왜곡된 무늬로 부터 구별되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 가우스 구상의 보이는 면, 즉 반구상에서 무늬의 국소 해석을 통하여 면방향을 구하는 근사화된 최대유사 추정법을 제시한다. 정사영과 원을 영상시스템과 무늬소로 가정하고 원의 호길이에 일정하게 존재하는 법선방향의 정사영을 통한 법선 분포의 변화로 부터 면방향을 구한다. 구해진 면의 방향은 그래디언트 공간상의 한점으로 표시한 슬랜트와 틸트로 나타낸다. 또 구해진 면방향은 바늘지도로 나타낸다. 입력 데이터로는 임의로 만든 제주도 지도와 원무늬를 사용하여 알고리듬을 적용하였다.
본 논문에서는 새로운 비선형 와류격자법 계산 과정이 제안된다. 기존의 계산 과정은 자유와의 형태 계산을 위해 내부 반복계산 및 하향이완법을 포함한다. 하지만 본 논문에서는 유사 정상 개념에 기초한 새로운 수식을 제안하여 자유와의 형태를 계산함으로써, 계산 과정에서 내부 반복계산 및 하향이완법을 생략한다. 또한 반복계산이 진행됨에 따라 각 분절에 유도되는 유속도를 적절히 평균해 줌으로써 알고리듬의 수치적 안정성을 향상시킨다. 그리고 낮은 종횡비 날개에 대한 수치실험을 수행하여 분절의 길이, 와류중심반경, 후류영역 계산범위 등과 같은 중요 인자들의 적절한 기준을 경험적으로 결정한다.
성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.
동영상에서 추출한 변수값을 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 개인간 낙상 양식의 차이나 유사 낙상을 실제 낙상과 구분하기 위한 기계 학습 방법으로 HMM알고리듬을 사용하였다. 비디오의 낙상 특징 변수를 얻기 위해 동영상의 광류를 구한 후 이를 주성분 분석 방식에 적용하여 움직임을 정량화하였다. 주성분 분석으로 얻어진 전체 움직임 벡터의 각도, 장단축의 비, 속도등의 조합으로 새로운 여러 종류의 낙상 특징 변수를 정의한 후 이를 HMM에 적용하여 결과를 비교, 분석하였다. 이들 변수들 중에 각도에 의해 얻어진 변수가 가장 좋은 결과를 보여 본 실험에서 91.5%의 민감도(성공 감지율)와 88.01% 의 특이도(실패 감지율)를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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