본 논문에서는 변전소에서 수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 도면인 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 과하여 기술한다. 제안하는 방법은 원형성에 근거하여 전주후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인하는 방법으로 다음과 같이 네 개의 단계로 구성된다. 첫 번째는 히스토그램 분석을 통하여 얻어진 임계값을 사용하여 입력영상에서 배전설비영역을 추출하는 단계이고, 두 번째는 추출된 배전설비영역을 세선화 하는 단계이다. 세 번째는 세선영상의 분기점 근처에 정의된 탐색영역에서 원형성을 측정하여 전주후보를 추출하는 단계이다. 네 번째는 전주후보들이 가지는 분기점들 간의 연결성을 측정하여 전선을 인식하는 단계이다. 전선인식이 완료되면 전주후보들 중에서 전선을 가지는 후보들만을 추출하여 전주를 인식한다. 제안된 방법은 한국전력공사의 배전설비도면들 중에서 무작위로 추출한 표본 약 30매를 대상으로 실험하고 그 결과를 제시한다.
4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문은 화학에서 사용되는 2가지 산, 염기 모델에 대한 이해를 높이고자 각 모델의 핵심 알고리즘가 반영된 단계별 교육용 콘텐츠를 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 Arrhenius와 Brønsted-Lowry 모델이 갖는 핵심 알고리즘을 탐색하였으며, 이러한 핵심 알고리즘을 반영된 단계별 교육용 콘텐츠를 JAVA를 이용하여 개발하였다. 개발된 교육용 콘텐츠는 총 5단계로 구성되어 있다. 1단계는 화학에서 다루어지는 입자들이 개별적으로 무작위하게 운동함으로 표현하였으며, 2단계는 화학반응이란 이러한 무작위적 운동 중 입자 간 충돌에 의해 반응이 개시됨을 보여주었다. 3단계에서는 단일입자에 대해 정반응과 역반응을 동시에 고려한 진행되는 상황을, 4단계는 여러 입자가 동시다발적으로 정반응과 역반응에 참여한 상황을 구현하였다. 마지막 5단계는 정반응과 역반응의 공존의 비율이 다른 상황을 통해 평형상수의 의미를 고찰하도록 하였다. 창발적 사고의 핵심은 여러 입자를 생각하는 확률적 사고와 이러한 여러 입자가 개별적으로 움직인다는 사고가 반영되어야 한다. 이 연구에서 개발한 교육콘텐츠를 활용한다면 학생들이 보다 창발적 사고를 하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 간호대학생의 성인간호실습 가상현실 교육 중재 연구를 체계적 고찰 방법으로 탐색하여, 추출된 문헌들로부터 중재 방법, 연구 주제, 결과 변수, 효과성의 근거합성을 하였다. CINAHL, PubMed, Cochrane Library, EMBASE, RISS의 데이터 베이스로부터 7편의 연구가 추출되었고, 무작위 실험연구가 3편, 비무작위 실험연구가 4편이었다. 고찰 결과 간호대학생의 지식, 수행, 태도, 비판적 사고, 자기효능감, 정보수집능력, 문제해결능력, 자신감, 효율성에서 효과를 보였으므로, 성인간호실습에서 가상현실 교육 중재가 효과적임을 알 수 있었다.
개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 연구는 중년여성을 대상으로 한 비약물적 우울중재연구를 고찰하고 그 효과를 탐색하기 위해 수행되었다. 체계적 문헌고찰은 국내 데이터베이스인 RISS, KISS, DBPia의 온라인 검색을 통해 2006년부터 2015년 9월까지 국내 학술지에 게재된 연구 논문을 대상으로 하였으며. 자료 검색어는 중년여성과 우울, 폐경기와 우울, 갱년기와 우울로 하였다. 그 결과, 280편이 검색되었고, PICOTS-SD에 따라 최종 12편이 분석에 이용되었다. 그 중 4편은 간호학 분야 연구였고, 6편은 무작위 배정이 이루어진 무작위 대조군 실험연구였다. 비약물적 우울중재는 에어로빅 등 신체적 활동을 포함하는 형태가 4편으로 가장 많았고, 웃음요법과 단전 등 명상 각각 3편, 아로마 마사지와 상담 각각 2편, 미술요법이 1편으로 나타났고, 복합중재가 적용된 논문은 3편이었다. 중재 프로그램의 1회 적용 시간은 20분에서 120분, 중재 적용 기간은 2주에서 24주, 총 중재 회기는 8회에서 72회로 나타났고, 이들 프로그램은 우울뿐만 아니라 비만과 관련된 신체적 측면과 불안, 삶의 질, 삶의 만족도 등 사회 심리적 변수에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 현재 디지털 뉴스 유통 과정이 개인의 선택, 이에 기반한 미디어의 선택으로 인해 이용자들에게 정치적으로 편향된 정보를 제공할 수 있다는 점에 초점을 맞추고 개인의 뉴스 선택에 영향을 미치는 요인과 이용자의 정파적 선호에 맞춤화된 뉴스가 추천됐을 때 발생할 수 있는 의견변화와 정치참여의 효과를 탐색적으로 분석했다. 자신의 정파적 선호에 부합하는 뉴스를 선택하는 선택적 노출의 현상은 개인이 한정적 정보처리를 많이 이용하고, 정치적 신념이 같은 집단 간의 높은 토론 효능감을 경험할수록 그 정도가 높은 것으로 니타났다. 선택적 노출의 정도가 높은 개인에게 정파적 성향과 일치하는 일방향 메시지의 뉴스를 무작위로 제공했을 때 기존 의견이 강화되는 방향으로 의견 공고화와 의견보강 정보처리가 일어나면서 온라인 정치참여가 높아지는 경향성이 발견되었다. 반면 이들에게 미디어가 경쟁하는 두 정파적 입장을 균형있게 다룬 양방향 메시지 뉴스를 무작위로 제공했을 경우 상대편의 견해와 논지를 이해하고 더 나은 의견이 있다면 기존 의견을 조정해보려는 의향이 함께 발견되었다. 이 연구는 숙의민주주의 과정에서 다양한 의견을 균형있게 이용하는 것의 중요성을 지적하고 이와 관련한 미디어 리터러시의 필요성을 제안했다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
섬유-금속 적층 복합재료(FMLC)는 섬유와 금속 박판으로 구성된 새로운 형태의 구조재로 가볍고 우수한 피로 특성을 가지며 금속과 같이 가소성과 충격저항성이 우수하고, 가공성이 뛰어나다. 본 연구에서는 여러 하중 조건하에 있는 섬유-금속 적층 복합재료를 유전자 알고리듬을 이용하여 최적 설계하였다. 전단변형이론에 근거한 유한요소법을 사용하여 적층판을 해석하였으며, 설계변수로 금속판의 강도와 섬유 층의 수에 따른 적층각도를 두었다. 섬유층과 금속판의 적합도 함수로는 각각 Tasi-Hill failure criterion과 Miser yield criterion을 사용하였다. 유전자 알고리듬의 연산자로는 토너먼트 선택과 균일 교배를 사용하였다. 효율적인 진화를 위해 엘리티스트 모델을 사용하며, 높은 정확도를 가진 해를 얻기 위해 크리프 무작위 탐색(creeping random search) 방법을 통해 더 우수한 자손을 얻었다. 여러 가지 하중 조건에 대하여 최적설계 결과를 나타내었으며, 파괴 지수 측면에서 탄소섬유강화복합재료(CFRP)와 비교하였다. 해석 결과 섬유-금속 적층 복합재료는 탄소섬유강화복합재료에 비하여 집중하중이나 분포하중 형태에 대하여 우수한 특성을 보였으며, 파괴 지수의 편차가 적어 예기치 않은 하중에 잘 견딜 것으로 사료된다.
Objectives The aim of this study is to develop a structured clinical protocol related with acquisition of radial pulse wave in the randomized, $2{\times}2$ cross-over design, and cold-heat intervention trial for a pilot and preliminary study. Methods The protocol was contrived based on wide ranging literature searches for cold-heat intervention experiments and radial pulse diagnoses. Results Sample size of 60 subjects was calculated based on an effect size derived from the previous study designed to detect the pre-post cold-heat differences in the radial pulse. Each subjects will be randomly assigned to the cold (first) to heat (last) group (n=30) or heat (first) to cold (last) group (n=30). All subjects will fill out a case report form and questionnaires related with pattern identification, dietary patterns, sleep quality, and physical activity will be surveyed and used as a secondary outcomes. Safety assessment will be reported at the final stage. Conclusions This protocol will provide an additional reference to future studies related with observation of radial pulse during any interventions and also expect to be used as a guideline for acquisition of reliable radial pulse wave data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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