• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.536-543
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• 2023

다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• KSBB Journal
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• 제14권3호
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• pp.309-314
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• 1999

Aspergillus niger를 이용하여 글루콘산 나트륨을 생산하는데 있어서 발효조건을 최적화하기 위해 포도당 농도의 영향을 조사한 결과 포도다으이 농도를 30-50 g/L로 유지시키는 유가식 발효를 통해 92.2%의 수율과 6.0 g/L/hr의 생산성을 얻을 수 있었다. 반면, 30g/L이하로 유지시킨 경우 발효수율이 25% 낮아졌으며 이는 탄소원인 포도당을 글루콘산 나트륨의 생산이 아닌 세포성장에 사용하기 때문인 것으로 생각된다. 균체의 접종농도에 따른 영향에 있어서는 20%의 접종농도에서 유도기를 6시간 가량 단축시키는 효과가 있었으나 발효 후반에는 과도한 균체농도로 인해 포도당이 더 이상 소비되지 않아 상당량이 배재 내에 남게 되는 등의 문제점이 관찰되었다. 이러한 현상은 과도한 균체의 성장으로 인한 산소전달이 저해 받기 때문이라 생각된다. 용존산소의 영향에서는 60~70%로 조절하여 주었을 때가 30%로 조절하였을 때보다 75%정도 높은 생산성을 나타내었다. 즉, 고농도의 산소수준을 유지하는 것이 글루콘산 생산에 도움이 되는 것을 알 수 있었다. 배양 중 포도당의 농도를 유지하기 위해 다양한 포도당 주입방법을 사용하였으나 기질로 사용되는 산소의 소모속도를 측정하여 이를 당소모속도로 환산한 후 당을 공급하여 주는 것이 매우 효과적이고 간편하여 실패가 적은 방법임을 증명할 수 있었다. 이와 같은 포도당 제어 방법은 산소를 반응기질로 사용하는 미생물 생물전환 공정에 일반적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 사료된다. 상기한 조건에서 포도당을 사용하여 본 A niger ACM53을 통해 글루콘산 나트륨을 생산할 경우 글루콘산 나트륨 농도 255g/L, 최대 생산성 120g/L/hr 및 당전환수율 95%를 달성할 수 있었다.ch 배양기간에 40g/L의 glucose를 추가공급 했을 때 셀룰로오스 생성량은 15.3 g/L로 증가되었고 이때 $Y_{P/S}$는 0.26로 향상되었다. 이는 DO를 제어하지 않는 경우에 비하여 셀룰로오스 생성량이 1.5배 증가한 결과이다.>, President 품종 $284.24\;mg\%$ 및 Fiesta 품종 $206.34\;mg\%$로 나타났으며, 총 페놀 및 카로테노이드 함량은 Special과 Fiesta 품종보다 President 품종에서 가장 높은 함량을 나타내었다. 고전시대를 대표하는 직물로 족장 두르개, 쇼올, 안장덮개를 들수 있으며 이 직물들에서 뚜렷하게 외부영향 요인을볼수 있다. 즉 족장 두르개의 가장 정교한 단계에서 다이아몬드 무늬가 가장가리 가운데 모서리에 위치하여 9지점 배치를 이룬 것 쇼올의 경우 폭보다 길이가 긴 형태의 비전통적 모습을 나타낸 것 안장덮개에서 보여지는 여덟포인트 별 무늬도 외부의 영향을 받은예이다. 뛰어난 직조기술로 유명한 navajo인들은 변화에 잘 적응하는 특성을 갖고 있었다. 외부의 영향을 그들은 긍정적으로 받아들였고 자기 자신들의 필요에 맞도록 수정하여 정체감을 잃지 않으면서도 문화를 발전시켰다. 따라서 고전시대의 Navajo 직물은 고유적 요인과 외래적 요인의 조화를잘 나타내고 있으며 디자인의 탁월함이 세련됨 천연염료와 인조염료의 배\ulcorner에 의한 색상의 우월성 등으로 오늘까지 높이 평가되고있다.기능의 회 복증가는 기대하기 어려우나 IP와 유사한 심근괴사 범위 감소효과가 있으며 이러한 효과는 아마도 칼슘의 매개에 따라 PKC활성화가 일어남으로써 나타나는 것으로 생각된다. 점을 함께 고려하면 그룹 B에서의 더 큰 증폭

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1611-1623
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• 2021

본 연구에서는 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 LSM의 초기 경계조건 최적화를 위해 스핀업(Spin-up)을 진행하였고다. 스핀업은 2018년을 대상으로 8회 반복 수행하였다. 또한, 국내 기상청(KMA, Korea Meteorological Administration), 농촌진흥청(RDA, Rural Development Administration), 한국농어촌공사(KRC, Korea Rural Community Corporation), 한국수력원자력(KHNP, Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd.), 한국수자원공사(K-water, Korea Water Resources Corporation), 환경부(ME, Ministry of Environment) 등에서 관측하고 있는 기상자료를 사용하여 저해상도(K-Low, Korea Low spatial resolution; 0.125°) 및 고해상도(K-High, Korea High spatial resolution; 0.01°)의 기상자료를 생성하여 KLDAS에 적용하였다. 그리고, K-Low 및 K-High의 정확도 향상 정도를 확인하기 위해 선행 연구에서 사용된 MERRA-2 (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2)와 ASOS-S(ASOS-Spatial)가 적용된 토양수분 및 증발산량을 같이 평가하였다. 그 결과, 초기 경계조건의 최적화는 토양수분의 경우 2회(58개 지점), 3회(6개 지점), 6회(3개 지점)의 스핀업이 필요하고, 증발산량의 경우 1회(2개 지점), 2회(2개 지점)의 스핀업이 필요하다. MERRA-2, ASOS-S, K-Low, K-High을 적용한 토양수분의 경우 R²의 평균은 각각 0.615, 0.601, 0.594, 0.664이고, 증발산량의 경우 R²의 평균은 각각 0.531, 0.495, 0.656, 0.677로 K-High의 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과를 통해 다수의 지상 관측자료를 확보하고 고해상도의 격자형 기상자료를 생성하면 KLDAS의 정확도를 높일 수 있다. 다만, 지점 자료를 격자로 변환할 때 각 지점의 기상현상이 충분히 고려되지 않으면 정확도는 오히려 낮아진다. 향후 IDW의 매개변수 설정 또는 다른 보간기법을 사용하여 격자형 기상자료를 생성하여 적용하면 보다 높은 품질의 자료를 산출할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권1호
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• pp.13-20
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• 2008

석유 및 정유관련 산업에서 다중상(multi-phase flow) 유체의 배관 내 흐름은 일반적인 현상의 하나이다. 그러나 각각의 상에 대한 정확한 유량측정은 항상 정확한 결과획득을 얻는데 장애의 근원으로 작용하였다. 일반 상업용 유량계는 일정 이상의 기포가 포함된 유체 흐름의 경우 유량계측에 상당한 오차를 유발한다. 본 연구에서는 ${\gamma}$-ray attenuation 기법을 이용하여 clamp-on 타입으로 배관 외부에서 다중상 유체흐름의 유량 측정을 수행하였다. 사용된 밀봉 감마선원으로는 $^{137}Cs$ 20 mCi와 17 mCi 두 개의 동위원소를 사용하였으며, 감마선 검출기로는 $2"{\times}2"$ NaI(Tl) 섬광계수관을 이용하였다. 방사선 검출기로부터 데이터를 수집하고 각각의 데이터에 대해 푸리에 변환과 필터링을 통해 노이즈를 최소화하였다. 복원된 신호에 대해 상호상관함수(cross correlation function)를 적용하여 두 검출기 사이의 통과시간(transit time)을 측정함으로써 유량을 산정하였다. 배관 내 기포함량 측정을 통해 유량을 보정해줌으로써 측정유량의 정확도를 높였다. 두 선원간의 거리가 4D(D; inner diameter) 그리고 본 실험의 측정조건(N/S: $0.12{\sim}0.15$, sampling time ${\Delta}\;t$: 4msec) 하에서 기포량(단면적 대비 $6.1\;%{\sim}9.2\;%$) 보정을 통해 산정된 유량은 계측오차가 실제 평균유량 대비 1.7 % 이하인 정확도를 보였다. 또한 두 밀봉 감마선원 간의 거리가 가까울수록 통과시간 측정에 정확도가 향상되므로 보다 정확한 유량측정이 가능하였다. 본 연구를 통해 다중상 혼합유체의 유량을 밀봉감마선원과 상호상관 기법으로 이용하여 계측할 수 있음을 확인하였다. 방사성동위원소의 선택 및 계측시스템의 최적화 조건 등에 대한 추가연구가 수행된다면 석유화학 산업과 같은 장치산업의 유지관리 측면에 경제적으로 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.50-60
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• 2010

지난 반세기 동안 컴퓨터 시스템의 발전으로 개인용 컴퓨터와 소프트웨어 산업은 유래 없는 호황을 누렸다. 21세기에 들어서는 이러한 흐름이 모바일 기기로 점차 이동하면서 임베디드 시스템 시장이 폭발적으로 증가하였다. 휴대전화, 내비게이션 시스템, PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기들은 시장에 쏟아져 나온 반면에 대부분의 산업용 제어시스템은 여전히 단순제어 시스템에 의존하여 제품이 개발되고 있다. 실제로 이를 첨단 하드웨어와 소프트웨어의 기술로 전환하려고 해도 그 수요가 모바일 시장에 비해 낮아 부품수급이 어렵고 가격이 상승하는 문제를 안고 있으며 기술개발 시 발생하는 많은 비용과 인력은 기업 입장에서는 투자 부담이 될 수밖에 없다. 그러나 미래 고객들에게 제품에 대한 기업 이미지를 끌어올리기 위해서는 고성능 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 네트워크 임베디드 시스템의 최적화된 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 개발된 플랫폼은 멀티미디어 기능을 추가하여 고급형 제품을 위한 플랫폼으로 제작하였다. 멀티미디어 기능을 구현하기 위해서 텔레칩스 사의 멀티미디어 프로세서인 TCC8300을 기반으로 개발하였으며 프로세서 내부의 다양한 병렬하드웨어 기능을 이용함으로써 회로상의 부품의 수를 최소화 하고 성능 향상과 더불어 전력소모량을 최소화하였다. 그리고 소프트웨어의 기술비용(로열티)을 없애기 위해서 오픈소스 기반의 운영체제인 임베디드 리눅스와 오픈소스 기반의 그래픽 라이브러리인 TinyX와 GTK+를 이용하여 GUI(Graphic User Interface)를 구현하였다. 또한 개발된 플랫폼을 이용하여 여러 가지 방식의 YUV2RGB 프레임 변환 실험 및 측정을 통해서 성능 및 프레임별 변환 시에 소모되는 전력량을 계산하였고 플랫폼의 각 부분별 동작에 대한 전력소모량 측정을 통해서 플랫폼 구성 시 필요한 전력과 성능을 예측할 수 있도록 하였다. 응용제품을 개발할 때 주어진 기능 및 성능 그리고 저전력 등의 사양이 구현 가능한지 분석하고 절충할 때 사용할 수 있는 모델식을 개발하였고 이를 활용하여 직접 제작해 봄으로써 신뢰성을 입증하였다. 이 때, 하드웨어 부품들은 휴대폰 생산 시에 사용되는 부품들을 사용함으로써 저가의 부품을 안정적으로 수급하여 대량생산을 용이하게 하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권5호
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• pp.25-33
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• 2011

본 논문에서는 CIS 응용을 위해 제한된 폭을 가지는 10비트 50MS/s 0.13um CMOS 3단 파이프라인 ADC를 제안한다. 통상 CIS에 사용되는 아날로그 회로에서는 수용 가능한 조도 범위를 충분히 확보하기 위해 높은 전원전압을 사용하여 넓은 범위의 아날로그 신호를 처리한다. 그 반면, 디지털 회로에서는 전력 효율성을 위해 낮은 전원전압을 사용하므로 제안하는 ADC는 해당 전원전압들을 모두 사용하여 넓은 범위의 아날로그 신호를 낮은 전압 기반의 디지털 데이터로 변환하도록 설계하였다. 또한 2개의 잔류 증폭기에 적용한 증폭기 공유기법은 각 단의 증폭동작에 따라 전류를 조절함으로써 증폭기의 성능을 최적화 하여 전력 효율을 더욱 향상시켰다. 동일한 구조를 가진 3개의 FLASH ADC에서는 인터폴레이션 기법을 통해 비교기의 입력 단 개수를 절반으로 줄였으며, 프리앰프를 제거하여 래치만으로 비교기를 구성하였다. 또한 래치에 입력 단과 출력 단을 분리하는 풀-다운 스위치를 사용하여 킥-백 잡음으로 인한 문제를 최소화하였다. 기준전류 및 전압회로에서는 온-칩 저 전력 전압구동회로만으로 요구되는 정착시간 성능을 확보하였으며, 디지털 교정회로에는 신호특성에 따른 두 종류의 레벨-쉬프트 회로를 두어 낮은 전압의 디지털 데이터가 출력되도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.35um thick-gate-oxide 트랜지스터를 지원하는 0.13um CMOS로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 10비트에서 각각 최대 0.42LSB, 1.19LSB 수준을 보이며, 동적 성능은 50MS/s 동작속도에서 55.4dB의 SNDR과 68.7dB의 SFDR을 보인다. 시제품 ADC의 칩 면적은 0.53$mm^2$이며, 2.0V의 아날로그 전압, 2.8V 및 1.2V 등 두 종류의 디지털 전원전압에서 총 15.6mW의 전력을 소모한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.149-159
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• 2016

목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.