본 논문에서는 MIMO 시스템에서 최적의 수신 성능을 제공하면서 낮은 복잡도를 요구하는 부분 검색 공간 기반의 검파 기법이 제안된다. 최적의 최대 우도 검파기는 신호의 전체 검색 공간을 활용하기 때문에 많은 복잡도를 요구하게 되는 데, 이에 대한 해결 방안으로 신호의 부분 검색 공간에 기반한 부분 후보 심볼 벡터 생성 기법이 제안된다. 또한, 최적의 수신 성능을 제공하기 위해서 전체 검색 공간에 기반한 전체 후보 심볼 벡터 생성 기법이 제안된다. 결론적으로 제안하는 부분 검색 공간 기반의 검파 기법은 MIMO 시스템에서 낮은 복잡도를 필요하면서 최적의 수신 성능을 제공하는 검파기법으로 사용될 수 있다.
데이터로부터 학습하여 룰을 추출하는 귀납적 학습기법은 데이터 마이닝의 주요 도구 중 하나이다. 귀납적 학습 기법은 불필요한 변수나 잡음이 섞인 변수를 포함하여 학습하는 경우 생성된 룰의 예측 성능이 떨어지고 불필요하게 룰이 복잡하게 구성될 수 있다. 따라서 귀납적 학습 기법의 예측력을 높이고 룰의 구성도 간단하게 할 수 있는 주요 변수 부분집합을 선정하는 방안이 필요하다. 귀납적 학습에서 예측력을 높이기 위해 많이 사용되는 부분집합 선정을 위한 포장 기법은 최적의 부분집합을 찾기 위해 전체 부분집합을 탐색한다. 이때 전체 변수의 수가 많아지면 부분집합의 탐색 공간이 너무 커져서 탐색하기 어려운 문제가 된다. 본 연구에서는 포장 기법에 신경망 민감도 분석을 결합한 귀납적 학습 기법의 변수 부분집합 선정 방안을 제시한다. 먼저, 신경망의 민감도 분석 기법을 이용하여 전체 변수를 중요도 순으로 순서화 한다. 다음에 순서화된 정보를 이용하여 귀납적 학습 기법의 예측력을 높일 수 있는 부분집합을 찾아 나간다. 제안된 방법을 세 데이터 셋에 적용한 결과 일정한 반복 회수 이내에 예측력이 향상된 부분집합을 얻을 수 있음을 볼 수 있다.
본 연구에서는 부분적 강성 변경이 연속적으로 필요한 경우, 전체 구조물을 재해석하지 않고도 관심을 두고 있는 변위와 부재력을 실시간 응답 수준에서 재계산할 수 있는 "적응형 부구조물화를 이용한 부분 재해석 알고리즘"을 제안한다. PRAS 알고리즘의 핵심 개념은, 1) 대상 구조물을 강성변경부분과 강성고정부분으로 구분하고, 2) 강성고정부분을 강성변경부재들이 연결된 잔류자유도만을 갖는 부구조물로 응축한 후, 3) 강성변경부재들과 강성고정부분 부구조물의 결합으로 전체 구조물을 모델랑함으로써, 최종 평형방정식의 잔류자유도수를 줄이는 데에 있다. 이 때 강성고정부분의 부구조물화 과정에서 본 연구에서 제시하는 또 하나의 알고리즘인 "적응형 부구조물화 알고리즘"을 적용하여 일단 초기 해석이 완료된 후에는 잔류자유도 구성이 달라질 때 다시 부구조물화에 소요되는 계산량을 최소화하였다.
컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography : CT)내의 위(stomach)에 대하여 연구하였다. 위는 모양이 변하면서 움직이는 정기이며 음식물로 채워진 부분과 공기로 채워진 부분으로 나뉘어져 있다. 위의 명암 값 정보와 위치 정보를 이용하여 자동적으로 추출을 한 다음, 음식물로 채워진 부분과 공기로 채워진 부분, 그리고 전체적인 위의 체적을 계산할 수 있는 알고리즘을 구현하였다.
방산분야의 정책이나 전략부분은 단순히 방산 한 부분으로 보아서는 안되며, 국가 전체의 과학기술 개발정책차원을 고려해서 수립해야 합니다 이는 크게 보아 우리 경제의 국제경쟁력을 어떻게 제고시킬수 있는가와, 국방력을 어떻게 유지해야 자주국방을 달성할수 있는냐는 문제를 하나로 통합하는 시각에서 추진되어야 합니다 따라서 이제는 방산분야에 관련되는 부분과 연구개발부분은 국가적으로 통합적인 시스템을 형성하는 전략적 정책입안이 되어야 합니다
최근 유엔지명전문가회의에서는 두 개 이상의 국가에 걸치거나 국경을 초월하여 존재하는 지리적 실체가 갖는 이름이 어떤 지위를 가질 것인가에 대하여 활발한 토론이 진행되었다. 두 개의 상반된 견해가 제시되었는데, 하나는 어떤 실체가 위치한 곳에서 사용되는 언어로 표기된 지명은 그 경계 내에서만 토착지명이라는 관점이며, 다른 하나는 어떤 언어로 표기된 지명은 전체에 대하여 토착지명이라는 관점이다. 전자는 지리적 실체가 나뉠 수 있음을 전제로 한다는 점에서 부분적 관점, 후자는 지리적 실체를 나뉘지 않는 전체로 인식한다는 점에서 전체적 관점이라고 부를 수 있다. 부분적 관점에서는 적어도 한국의 영해에서는 '동해'라고 불러야 한다는 점, 전체적 관점에서는 바다 전체에 대해 '동해'는 토착지명이 된다는 점 등에서 볼 때, 어떤 관점에서도 '동해'지명은 존중되어야 한다. 이 논문은 지리적 실체를 나눌 수 있고 각 부분은 다른 형태의 지명을 가질 수 있다는 부분적 관점을 지지한다. 지리적 실체의 분리에 대해서는 지역 주민들이 자신의 것으로 인식하는 바다의 경계를 사용해야 한다. 영어로 표기된 East Sea는 토착지명 '동해'의 번역된 형태로 분류하는 방안이 제안된다.
최근 활발한 소단위 게놈 프로젝트의 수행으로 많은 생물체의 유전체 전체 서열이 밝혀짐에 따라서 전유전체(whole genome)를 기본 단위로 하여 개별 유전자나 그에 관련된 기능 연구가 매우 활발히 이루어지고 있다. 전유전체의 염기 서열은 수백만 bp(base pairs)에서 수백억 bp(base pairs) 정도의 대용량 텍스트 데이터이기 때문에 단순한 온라인 문자 일치(on-line string matching) 알고리즘으로 분석하는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 대용량의 유전체 서열을 분석하는데 적합한 자료 구조인 스트링 B-트리를 사용하여 유전체 서열의 분석과 가시화를 위한 워크벤치를 개발한 과정을 소개한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 크게 질의문 부분과 가시화 부분으로 나뉘어 진다. 질의문 부분에는 유전체 서열에 특정 서열이 나타나는 부분의 위치와 횟수를 알아보거나 k번 나타나는 서열을 조사하는 것과 같은 기본적인 패턴 검색 부분과 k-mer 분석을 위한 질의어가 다양하게 준비되어 있다. 가시화 부분은 전유전체 서열과 주석(annotation)을 보여주거나, 유전체 분석을 용이하도록 여러 가시화 방법, CGR(Chaos Game Representation), k-mer graph, RWP(Random Walk Plot) 등으로 생물학자들이 쉽게 전체 구조와 특성 파악할 수 있도록 도와준다. 본 논문이 제안하는 분석 시스템은 생물체의 진화적 관계를 밝히고, 염색체 내에 아직 알려지지 않은 새로운 유전자나 기능이 밝혀지지 않은 junk DNA들의 기능 등을 연구하는데 사용할 수 있다.
현행 교육과정에 기초할 때 학생들은 3학년 시기에 분수 개념을 처음 학습하게 된다. 이때 전체-부분 관계로서의 분수로 도입되지만, 이후 가분수, 대분수 등으로 분수의 아이디어가 확장되면서 측정으로서의 분수가 자연스럽게 출현한다. 분수의 여러 의미 중 전체-부분 관계로서의 분수, 측정으로서의 분수가 혼재하는 상황에서 학생들이 분수 개념을 충분히 이해하기 위해서는 분수 지도 시 주어진 분수의 단위와 전체가 무엇인지 이해하고 파악하는 경험을 적절히 제공해야 한다. 이에, 본 연구에서는 분수의 단위와 전체에 관한 초등학교 수학 교과서의 내용을 고찰하고, 2015 개정 교육과정에 따른 수학 교과서에 새롭게 도입된 '부분을 보고 전체 그리기'에 대한 초등학교 3학년 학생 60명의 이해를 분석하였다. 분석 결과에 따른 논의로부터 분수 개념 지도를 위한 교수학적 시사점을 도출하였다.
부분구조 합성법(substructuring or substructure synthesis)은 부분구조(substructure)의 주파수 응답함수(FRFs, frequency response functions)를 이용하여 합성된 전체 구조물의 동특성(dynamic behavior)을 파악하는 기술로서 이에 관한 이론은 명확하며 간단하다. 즉, 역행렬 계산과 같은 기본적인 행렬연산으로 부분구조 합성을 수행한다. 그러나, 여러 가지 요인으로 인하여 계산된 합성 결과는 실제로 결합된 전체 구조물의 동특성과는 차이를 보인다. 현실적인 이유로 고려하지 못하는 회전자유도와 실험에서 수반되는 여러 가지 측정오차는 주요한 요인이며 이에 대한 연구 또한 많이 진행되었다. 본 연구에서는 이러한 요인 중, 상대적으로 덜 중요하게 평가된 모드자름 오차(modal truncation error)의 영향을 고려한다. 단순한 구조물에 대하여 모의실험을 수행함으로써, 모드자름 오차로 인하여 완전히 잘못된 합성 결과가 나을 수 있다는 것을 보인다. 측정된 FRE를 이용하여 이러한 오차를 보정(compensation)하는 소개하고 이를 대상 구조물에 적용하여 모드자름 오차의 영향을 상당히 줄일 수 있다는 것을 보인다. 복잡한(complicated) 구조물에 대하여 모드자름 오차의 영향을 줄이기 위해서 모든 FRFs를 보정하는 것은 어려우므로 현실적인 대안을 모색한다.
코퍼스그람에서 실험이 필요한 부분은, 첫 번째는 변수 d와 dust의 정의 부분이다. 즉, 변수 d만을 이용한 경우, 변수 dist만을 이용한 경우, 그리고 변수 d와 dist를 모두 이용한 경우를 실험해 보아야 한다. 두 번째는 코퍼스그람에서 거리가 가까운 단어들의 조합, 예를 들어 명사와 명사, 동사와 명사, 형용사와 명사, 동사와 부사를, 조사하여 그 의미를 해석하여 보는 것이다. 세 번째로는 코퍼스그람의 단어들에 대하여 거리를 중심으로 단어 연결(connection) 네트워크를 구성하고 의미 네트워크와 비교하여 보는 것이다. 네 번째로는 연결 네트워크를 정보 검색 등의 응용에 적용하여 효과를 확인하는 것이다. 그리고 언어 처리, 온톨로지 등에 중요한 요소인 부분-전체 관계에 대하여 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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