줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 개수 측정은 가속도 센서의 가속도 값과 자이로 센서의 각속도 값의 특징을 추출하고 선택하여 개수를 판단한다. 하지만 잡음과 진동에 취약한 가속도와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 줄넘기 개수를 세는데 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 6축 가속도 자이로 센서에 상보필터를 적용하여 가속도와 각속도 값의 오류를 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법에 비해 정확하게 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
조석의 효과가 대수층에 미치는 해안대수층에서 지하수-기표수 상호작용에 관한 모사를 위해 수치모델링을 이용하였다 모사에 사용한 모델은 하천경계와 해안경계가 서로 직교하며 하천은 대수층을 부분 관통하고 있다. 해안경계와 하천경계에 의한 동시영향을 함께 모사한 결과, 해안경계에 의한 효과는 일정한 범위까지만 나타났으나, 하천경계에 의한 영향은 시간의 증가에 따라 영향범위가 넓어졌다. 하천경계와 해안경계조건이 만나는 부근에서는 해안경계에 의한 지하수위의 반복적인 상승과 하강으로 인해 두 경계조건에 의한 지하수위가 상호 상승작용을 일으키기도 하고 상호 상쇄되어 지하수위의 변화가 없는 엉역이 나타나기도 한다. 따라서 이러한 하천과 해안경계조건이 상호 교차하는 주변 대수층에서의 수위를 측정하여 해안대수층에서의 수리상수를 추정하면 수리확산계수를 과대 혹은 과소평가하는 오류를 범할 수 있으므로 주의를 요한다.
GIS(Gas Insulated Switchgear) 가스구획은 SF6 가스와 강화 에폭시로 만들어진 스페이서를 통해 절연 성능을 유지하고 있는데, 초기 설치 시 조립 오류로 인한 부유 물질이나 철 파편 등에 의한 절연 파괴 및 GIS의 장시간 운전에 따른 열화에 의한 절연 파괴로 아크 사고가 발생한다. 그러나 GIS는 가스로 밀폐된 타입이므로 열화 현상으로 생성되는 이물질 또는 균열에 의한 내부 절연 파괴 현상(내부 아크)을 정확히 알 수 없을 뿐 아니라 사고 위치를 확인하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 수동 광소자 방식을 이용하여 GIS 내부 아크발생 시 정확한 탐지 및 위치 표정이 가능하며, GIS 내부에서 발생되는 아크를 바로 제거하고 반복적인 아크가 발생되지 않도록 보호계전기에 의한 GIS의 재폐로 동작을 차단 할 수 있는 GIS 아크탐지 장치를 소개한다.
최근 유전체 단위 반복 변이(CNV)의 중요성이 부각되고 있다. CNV란 DNA가 복제될 때 일부가 만들어지지 않거나 혹은 많이 만들어져 그 양이 차이가 나게 되는 것으로, 인간의 질병이나 형질과 밀접한 관련을 가진다고 알려져 있다. 이에 따라 CNV와 관련된 연구가 활발히 진행되었으며, CNV를 찾기 위한 다양한 방법들이 나오게 되었다. 본 논문에서는 CNV를 찾아내는 대표적인 기법 중 하나인 SW-ARRAY에 대해서 알아보고, 여기에 페널티 값과 점수에 따른 가변 임계값을 적용하여 보정함으로써 기존 SW-ARRAY의 문제점을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 실제 Array-CGH 데이터에 적용한 결과 긍정 오류 값이 줄어들어 기존의 방식에 비해 정확한 값을 얻게 되었다.
족부 및 족관절의 해부학적 구조물은 다른 신체 부위 보다 피부에 가깝게 위치하고 있어서 초음파를 이용한 검사가 유용하다. 그러나 해부학적인 위치와 초음파의 특성을 제대로 이해하지 못한다면 초음파 영상 해석에 오류가 발생할 수 있다. 그러므로 족부 및 족관절에서 초음파 영상을 통한 해부학적인 위치와 특징을 이해하고 반복적인 연습을 통해 초음파의 술기를 습득함으로써 외래에서 빠르고 간편한 진단 기기로 이용할 수 있다.
본 논문에서는 이동 가능한 로봇이 취득한 이진 평면도(binary floor map)의 필터링 알고리즘을 제안한다. 로봇청소기와 같은 가사로봇은 실내를 이동이면서 위치를 0 과 1 의 이진 코드로 기록함으로써 이진 실내 평면도를 생성하는데, 로봇의 위치센서 오류와 각종 장애물 등으로 인하여 이진 영상에 왜곡이 발생한다. 먼저 실내 평면도와 발생하는 왜곡의 특징을 분석하여 이를 효과적으로 검출하는 이진 패턴을 정의한다. 패턴에 기반한 모폴로지 변환(morphological transform)을 반복적으로 수행함으로써, 이진 실내 평면도의 왜곡을 줄이고 실제 평면도에 근사하도록 화질을 개선한다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내에 테스트 케이스를 넓고 고르게 분산시키는 방법을 통해 입력 도메인 내에 존재하는 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 효율적으로 찾아내기 위한 테스트 케이스 선택 기법이다. 테스트 케이스 선택에 많은 연산량을 필요로 하는 초기 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT)의 개선을 위해 입력 도메인을 반복 분할하는 기법들이 제안되었고, 이 기법들은 낮은 연산량 및 성능 향상등의 효과를 가져왔다. 하지만, 입력 도메인 반복 분할 기반 기법에서도 기존 ART 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포 불균일 문제가 존재하고, 이는 기법의 확장성에 장애 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 반복 분할 기반 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포의 특성을 파악하고, 이를 적정 수준으로 제어하기 위한 입력 도메인 확장 정책을 제안하였으며, 실험을 통해 2차원 입력 도메인에서 3%, 3차원 입력 도메인에서 10% 수준의 성능 향상을 확인하였다.
최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.
본 논문에서는 사용 전원이 제한적인 이동통신 기기에 사용되는 터보 복호기의 전력 소모 원인이 되는 반복 복호 횟수를 줄이기 위한 알고리듬을 제안한다. 기존의 반복 횟수를 제어하는 방법의 경우, CRC를 사용하는 방법은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 BER 성능의 감소가 큰 단점이 있으며 LLR을 이용하는 방법은 BER 성능이 임계값에 의존적이며 임계값을 계산하는 추가적인 하드웨어가 필요한 단점이 있다. 제안된 알고리듬은 터보 코드의 우수한 오류 정정 성능을 이용하여 하나의 데이더 프레임에 대한 연속된 두 번의 복호 출력이 동일한 경우 복호를 종료하는 방법으로 간단한 버퍼와 계수기를 이용하여 하드웨어의 부담을 최소화하는 구현이 가능하며 BER 성능의 감소 없이 전력 소모를 줄일 수 있음을 확인하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 BER 성능의 감소 없이 반복 복호 횟수를 60% 정도 줄이는 것으로 나타났으며, 반복 복호 횟수의 감소 정도에 비례하여 소모 전력도 절약된다.
논문에서는 부호화된 MIMO 시스템에서 연판정 반복 검출 방식과 결합하여 효율적으로 사용될 수 있는 복잡도가 감소된 리스트 구 복호 (list sphere decoding; LSD) 방식을 제안한다. 기존의 LSD 방식은 고정된 값의 반지름을 이용하여 후보 신호들을 검색하였다. 그러나, 정해진 수 만큼의 후보 리스트들이 모두 채워지면, 이들에 대한 최대 또는 평균 반지름은 줄어들 가능성이 매우 크다. 반지름을 줄이게 되면 복잡도 또한 줄일 수 있게 된다. 본 논문에서는 LSD 기반의 MIMO 검출 시스템에서 효율적으로 사용될 수 있는 매우 간단한 반지름 갱신 방식 및 이를 이용한 연판정 반복 MIMO 검출 기법을 제안한다. 또한 터보 부호를 이용하여, 연판정 입출력을 이용하는 반복 MIMO 검출 방식에 대한 성능 평가 결과를 제시한다. 본 논문에서 제시된 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방식은 기존의 LSD 방식을 사용하는 것에 비해 거의 유사한 비트오류율 성능을 유지하면서도 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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