디지털 방사선 사진은 촬영 후 영상처리를 통해 대비도를 향상시킬 수 있다. 하지만 복강 내 대비도를 감소시키는 복수가 존재 할 경우, 디지털 방사선 촬영술의 장점이 어떻게 적용되는가에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 양의 액체를 복강 내 주입한 후, 필름-증감지 사진과 디지털 방사선 사진을 비교 판독하여 두 기법의 복수 검출 능력에 대해 평가하였다. 실험 결과 receiver operation curve를 이용한 평가에서 복수를 검출하는 데 디지털 방사선 촬영술과 필름-증감지 기법 간의 유의적인 차이가 없었지만 필름-증감지 기법이 디지털 방사선 촬영술보다 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 곡선 아래 면적은 필름-증감지 기법이 디지털 방사선 촬영술보다 높은 값을 나타내었으며, 대부분의 주입 용량에서 필름-증감지 기법이 디지털 방사선 촬영술보다 더 높은 값의 곡선 아래 면적을 나타냈다. 이러한 결과는 복수의 검출에 있어서 필름-증감지 기법이 디지털 방사선 촬영술보다 다소 민감하다는 것을 의미한다. 이는 판독자가 최적의 영상을 찾는 과정에서 영상의 조절 기능을 통해 소량의 복수에 의해 복부 대비도가 감소된 것을 저평가하게 되는 경향 때문인 것으로 생각된다. 따라서 디지털 방사선 사진을 이용하여 복수를 평가하는 경우, 과도한 대비도 증가와 같은 촬영 후 조절 기능을 사용하는데 주의해야 하며, 초음파와 같은 다른 영상 진단 장비를 사용하여 복수를 확인하는 것을 추천한다.
목적: 말기 암환자에서 악성 복수는 흔하게 발생하며, 그 자체가 나쁜 예후를 시사한다. 악성 복수에 대한 효과적이고, 최소한의 침습적인 방법으로 복수배액관 삽입이 제안되었다. 본 연구는 복수배액관 삽입을 시행한 말기 암환자들을 대상으로 복수배액관 시술의 효과와 부작용에 대하여 분석하고 시술 후 예후에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 시행되었다. 방법: 서울 소재 일개 3차 의료기관 호스피스 병동에 2010년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지 입원한 말기 암환자 2,608명 중 복수배액관 삽입을 시행한 67명의 환자들의 의무기록을 조사하였다. 인구학적 정보, 완화의료 수행지수, 혈액검사, 복수 배액관 유지 기간, 시술 합병증의 종류와 빈도, 항생제 사용 여부와 기간, 시술 후 생존기간을 분석하였다. 복수 배액관 삽입 후 생존기간에 영향을 미치는 요인을 평가하기 위해 단변량 및 다변량 콕스 비례위험 회귀분석을 실시하였다. 결과: 총 67명의 연구대상자 중 원발암은 간암 및 담도암과 위암이 가장 흔하였다. 복수배액관 시술 후 복수관련 증상의 호전은 55명(82.1%)에서 있었다. 시술 후 합병증은 통증(19.4%), 누수(14.9%), 배액관 빠짐(7.5%), 배액관 막힘(6%), 발열(4.5%)이었다. 복수배액관 시술 후 생존기간에 영향을 주는 인자는 다변량 콕스 비례위험 회귀분석 결과 완화의료 수행지수(HR 0.73; P=0.045), 저나트륨혈증(HR 2.77; P=0.003)이었다. 결론: 복수를 동반한 말기 암환자에서 복수 배액관 시술 시, 완화의료 수행지수와 저나트륨혈증은 예후 인자로 사용될 수 있을 것이다. 추후 대규모의 전향적 연구가 요구된다.
많은 학습 방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 동적인 환경에서 뛰어난 학습 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 학습을 기초로 하는 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구 결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결 할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 복합 작업을 처리할 경우에 기존의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 복합 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning은 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 개량하고 기존의 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 적용 순서를 찾아내 복합 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
본 연구에서는 요소를 사용하지 않는 새로운 해석방법인 EFG(Element-Free Galerkin)법을 사용하여 복수의 초기균열을 지닌 강재가 반복피로하중을 받는 경우 균열들이 점진적으로 성장하여 부재가 파단에 이르는 과정을 해석적으로 규명하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반적인 피로균열성장법칙을 EFG법을 이용한 균열해석 알고리즘에 적용하여 복수의 균열들이 각각의 응력상태에 따라 차별적으로 성장해 나가는 과정을 해석할 수 있는 알고리즘을 도입하고 이를 바탕으로 다양한 하중상태하에서 복수의 균열들의 성장경로를 추정함과 동시에 이에 따른 잔존수명을 산정할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 해석방법을 피로균열 발생빈도가 큰 몇가지의 강부재 형태에 적용해 본 결과 다수균열 함유 부재의 피로균열 성장거동과 균열들의 피로수명을 성공적으로 예측할 수 있었다.
희생양극법에 의한 발전소 복수기 수실의 음극방식 효과를 수치해석을 이용하여 알아보았다. 복수기는 해수설비중의 하나로 여러 재질로 구성되어 있는데 방식을 하지 않은 경우 수실과 tubesheet와의 갈바닉 부식이 심하게 발생되며, 수실벽과 갈바닉 부식이 심하게 일어나는 부위에 희생양극을 부탁하면 많은 방식효과가 있음을 알 수 있었다. 수치해석 결과의 타당성 검토로서 model test를 행한 결과 수치해석 결과와 실험치가 잘 일치하였다
사용자 맞춤 서비스를 위하여 온라인상에서 사용자의 관심 분야를 파악하고자 하는 경우에는 적은 수의 훈련 예제로 효율적인 학습이 가능한 능동적 학습이 적절하다. 능동적 학습을 효과적으로 적용하기 위하여 사용자에게 문의할 가치가 높은 예제를 선정하는 것도 중요하지만, 사용자 편의를 위해서는 문의 횟수를 가능한 최소화하여야 한다. 문의 횟수를 줄이면서도 많은 수의 훈련 예제를 획득하기 위해서는 복수의 문의 예제들을 사용자에게 한꺼번에 제시하고 그 관심 여부를 표한하게 하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 능동적 학습 적용 시 사용자에게 문의할 가치가 높은 복수 문의 예제들을 효과적으로 선정하기 위하여 가중치 반영 군집화를 적용하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 먼저 각 예제의 문의 예제로서의 가치를 파악하고 이를 가중치로 삼아 군집화를 수행하여 상대적으로 유사한 예제들의 집합을 구성한다. 이어서 생성된 각각의 군집에서 가장 보편적인 예제를 문의 예제로 선정하면 선정된 각각의 문의 예지는 문의할 가치가 높으면서 함께 문의하게 될 예제들은 서로 충분히 달라 학습에 보다 유용하게 사용할 수 있는 훈련 예제들을 얻을 수 있다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과, 단순히 문의 가치가 높은 복수의 예제들을 함께 문의할 예제들로 선정하는 방안에 비해 학습 성능이 뛰어났으며, 한 번에 문의하는 예제 수를 증가시키더라도 분류기의 성능 저하가 적음을 확인하였다.
본시험(本試驗)은 과배란처리가토(過排卵處理家兎)에서 많은 양(量)이 채취(採取)할수 있는 복수(腹水)(peritoneal fluid)가 가토수정난자(家兎水精卵子)의 in. Vitro 배양(培養)의 배양액(培養液)으로서 이용(利用)할수 있는지를 검토(檢討)하기 위하여 실시(實施)하였다. 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 2) 2세포(細胞), 4세포(細胞), 8세포(細胞), 16세포기(細胞期)의 가토난자(家兎卵子)를 복수(腹水)를 써서 $37^{\circ}C$에서 48시간(時間) 배양(培養)한 결과 분할(分割)된 난자(卵子)의 정도(程度)는 각각(各各) 78.1%, 83.3%, 91.7% 및 93.6%로서 이들의 성적(成績)은 가토혈청(家兎血淸)으로 배양(培養)했을 경우보다도 어느 것이나 좋았다. 2) 2세포(細胞)의 난자(卵子)를 복수(腹水)로 96시간(時間) 배양(培養)했을 때 배양난자(培養卵子)의 88%가 상실기이상(桑實期以上)으로 발달(發達)되고 24%가 배반포(胚盤胞)에 이르고 있으며 가토혈청(家兎血淸)으로 배양(培養)한 성적(成績)과 거의 같은 경향(傾向)을 보였다. 이상(以上)과 같은 점(點)에서 가토난자(家兎卵子)의 배양액(培養液)으로서 가토(家兎)의 복수(腹水)가 유효(有效)하라는 것이 입증(立證) 되었다.
본 연구의 목적은 대학생의 부전공, 복수전공 만족도 결정요인을 탐색하는 것이다. 이를 위해 대학의 조교들과 F.G.I를 수행하여 설문지를 제작했다. 설문조사는 부전공, 복수전공을 이수하는 총 239명의 대학생들을 대상으로 진행했다. 자료분석은 통계 프로그램 (SPSS)를 사용했으며 요인분석, 신뢰도검정, 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 부전공, 복수전공 관련 설문문항에 요인분석을 실시하여 필요-성취, 수업차별, 수강신청차별이라는 3가지 주요 요인을 도출했다. 다음으로 주요 요인들의 영향을 확인하는 다중회귀분석 실시하였다. 분석 결과 주요 요인들이 유의미하게 나타났다. 영향의 정도는 필요성취, 수업차별, 수강신청차별 순으로 높게 나타났다. 결론에서는 부전공, 복수전공의 긍정적 기능과 가능성을 제안하였다.
본 논문에서는 복수개의 부궤환 루프를 도입하여 칩 크기를 획기적으로 줄이면서 잡음 특성을 유지할 수 있는 위상고정루프를 제안하였다. 칩 면적을 최소화하는 것이 주목표이므로 하나의 작은 크기의 커패시터로 구성된 1차 루프필터와 복수개의 FVC를 사용하여 위상고정루프를 설계하였다. 전압제어 발진기에 연결된 복수개의 주파수-전압 변환 회로(frequency voltage converter : FVC)는 위상고정루프 내부에 복수개의 부궤환 루프를 만든다. 제안된 위상고정루프에서는 복수개의 부궤환 루프가 크기가 아주 작은 하나의 커패시터로만 구성된 루프필터를 가진 위상고정루프를 안정하게 동작하도록 해준다. 제안된 위상고정루프는 1.8V $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 설계되었다. 시뮬레이션 결과는 1.6ps 지터와 $10{\mu}s$ 위상고장시간을 보여주었다.
판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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