심장의 활성 근육의 움직임에 의하여 발생되는 전기적 변화량을 나타내는 심전도는 부정맥 또는 허혈성 심장질환을 진단하는데 널리 활용되고 있다. 특히 심실빈맥(Ventricular Tachycardia) 또는 심실세동(Ventricular Fibrillation)과 같이 치명적인 심장리듬이 발생하기 이전에, 심실조기수축(Ventricular Premature Contraction)을 검출하여 생명을 위협할 수 있는 부정맥을 조기에 진단할 수 있는 연구들이 일부 진행되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 심전도 신호의 R-R 간격 정보와 R-peak 정보의 진위성을 판단하여 PVC 부정맥 패턴뿐만 아니라 PVC 파형이 연속적으로 진행되는 PVC-RUNs을 효율적으로 검출할 수 있는 부정맥 진단 알고리즘을 제안하고자 하였다.
요구-철회 커뮤니케이션은 연속적 언쟁에서 나타나는 주요한 역기능적 의사소통 패턴이다. 본 연구는 이러한 요구-철회 패턴이 연속적 언쟁의 지속성을 어떻게 증가시키는지 이에 영향을 주는 요인을 밝히고자 한다. 본 연구는 거절 민감성이 파트너의 부정 행동 인식과 긍정적인 상관관계를 형성하고 이는 연속적 언쟁 시 나타나는 요구-철회 패턴에 정의 영향을 끼칠 것이며 이러한 일련의 과정이 연속적 언쟁이 해결되었다고 인식할 가능성을 낮출 것으로 가정했다. 직렬 매개모형을 분석한 결과 연속적 언쟁이 해결되었다고 인식하는 것과 상관없이 거절 민감성은 연속적 언쟁이 상호 합의를 수반했다는 인식에 부정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이러한 부적 상관관계는 부분적으로 개인의 거절 민감성이 연인관계에 있는 파트너가 일반적으로 부정 행동을 하는 것으로 인식할 가능성을 높임으로써 연속적 언쟁 시 자기 요구-파트너 철회의 의사소통을 발생시키기 때문인 것으로 나타났다.
최근 스마트폰의 폭팔적인 증가와 함께 사용 환경개선도 이루어 지고 있다. 또한 Wi-Fi 존의 증가와 LTE같은 빠른 네트워크 환경은 사용자 중심의 수 많은 앱을 탄생시키고 있다. 안드로이드는 애플의 iOS와는 다른 오픈소스 정책으로 플랫폼 소스가 공개되어 있어 많은 개발자가 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 안드로이드는 앱(App) 검증 체계가 미흡하기 때문에 악성코드 등으로 인한 위협요소가 존재하고 있다. 또한 파일 시스템은 임의적 접근제어방식으로 공격자가 취약점을 통해 관리자 권한을 얻어 시스템 자원을 제어할 수 있기 때문에 위협요소가 다분하다. 본 논문에서는 스마트폰 앱이 호출하는 시스템 API 및 네트워크 자원사용 패턴을 분석하여 부정 앱을 차단하는 방법을 제안하였다. 제안 방법으로 실험한 결과 API호출 빈도 및 자원 사용률이 최소 기준치 이하로 검출된 경우를 제외한 평가대상은 모두 검출하여 보안성 강화에 효과적인 것으로 실험을 통하여 검증하였다.
TRL 오차 수정방법은 기판 위에 제작된 고주파 소자를 측정할 때 많이 사용되는 방법이지만 오차수정을 위해 제작된 표준 전송선 패턴의 특성 임피던스를 알아야만 보다 정확하게 측정 오차를 수정할 수 있다. 기존의 방법에서는 저항을 종단 처리한 표준 패턴을 추가로 이용하여 전송선의 단위 길이 당 커패시턴스를 계산하고 주파수에 대해 fitting하는 방법으로 표준 전송선의 특성 임피던스를 계산하고 있으나 제작상의 부정확성에 의해 추출된 특성임피던스가 영향을 받고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 새로운 방법을 이용하면 fitting하는 과정 없이 각각의 측정주파수에서 직접 특성 임피던스 추출이 가능할 뿐 아니라 제작상의 부정확성을 측정결과로부터 처리할 수 있으며 검증 결과 기존 방법 보다 정확한 특성 임피던스를 추출할 수 있었다.
P파는 심장의 전기적, 생리적 특성을 나타내는 파라미터로써 심방성 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. 하지만 R파에 비해 신호의 크기가 작고 그 형태가 다양하여 검출에 많은 어려움이 있다. P 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 방실 차단과 같은 전도 이상이나 심방성 부정맥의 경우에는 검출 정확도가 낮아진다. 이는 심장 상태에 따라 다양한 모양의 P파의 패턴이 존재하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 피크 변화에 따른 P파의 패턴을 분류하고 적응형 문턱치를 이용하여 P파를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 피크 변화에 따른 P파의 3가지 패턴을 분류하고 적응형 윈도우와 문턱치를 통해 P파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 P파의 평균 검출율은 92.60%의 성능을 나타내었다.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 ECG 신호의 개인 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수 밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인에 따른 이상 신호를 검출한 후 다양한 QRS 패턴을 고려하여 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 PVC 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 차감기법을 통해 R파를 검출하였으며, 개인별 이상신호를 검출하였다. 이후 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 알고리즘의 이상 신호 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, 이상 신호 검출률은 98.33%, PVC는 각각 94.46%의 평균 분류율을 나타내었다.
본 연구는 순차적인 시계열 자료들에서 가장 최근의 추세가 반영될 수 있는 패턴분류 모델을 설계하였다. 의사결정을 지원하는 데이터마이닝 패턴분류 모델을 설계할 때 통계 기법과 인공지능 기법을 융합한 모델들이 기존의 모델보다 우수함을 입증하였다. 특히 퍼지이론과 융합된 패턴분류 모델들의 적중률이 상대적으로 더 향상되었다. 예를 들어, 통계적 이론을 기반으로 한 SVM모델과 퍼지소속함수와의 결합, 혹은 신경망과 FCM을 결합한 모델들의 성능이 우수하였다. 실험에서 사용한 패턴분류 모델들은 BPN, PNN, FNN, FCM, SVM, FSVM, Decision Tree, Time Series Analysis, Regression Analysis 등이다. 그리고 데이터베이스는 시계열 속성을 지닌 금융시장의 경제지표 DB(한국, KOSPI200 데이터베이스)와 병원 응급실의 부정맥환자에 대한 심전도 DB(미국 MIT-BIH 데이터베이스)들을 사용하였다.
본 연구에서 말뭉치를 이용하여 기계 번역을 위한 한국어 문장 패턴을 추출하였다. 문장 패턴은 해당 언어의 기본 문법 구조를 가지고 있기 때문에 언어 습득을 위해서 유용하다. 기계 번역을 위해서는 기본 문법 구조뿐만 아니라 각 단어간의 의미 관계를 나타낼 수 있어야 한다. 본 연구는 품사 태깅 및 명사에 의미 소성을 태깅하여 한국어의 문장 패턴을 추출하였다. 추출된 문장 패턴은 구문분석시 애매성을 해소할 수 있으며, 동음다의어의 해석이 가능하며, 의미의 부정합 판정이 가능하다.
구형 단층래스티돔은 강성이 강한 반면 외력이 어느 임계치에 도달하면 좌굴에 의해 구조물 전체의 붕괴가 발생할 수 있다. 특히 시공오차에 의해 발생할 수 있는 기하학적 형상부정과 설비시설 등에 의한 집중하중은 구조물의 내력을 감소시키는 주 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 기하학적으로 형상 부정이 없는 완전계 및 불완전계 구형 단충래티스돔이 설비시설 등에 의해 집중하중을 받을 경우 그 좌굴특성을 검토한다.
최근 IT업체들은 온라인 상에서 소비자들이 평소에 쏟아내는 의견들을 수집, 축적해서, 원하는 키워드를 중심으로 내용을 분석함으로써, 특정 주제에 대해 어떤 여론이 형성되고 있으며, 여론이 어떻게 전파되고 있는지 경로를 파악할 수 있는 소셜 빅데이터 분석 툴을 경쟁적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅 데이터를 분석함에 있어 이슈를 감지하고 예측하는 기술을 실제 사례에 적용하여 분석한 결과를 고찰해 보고자 한다. 소셜 미디어 데이터 패턴을 비교 분석하고 부정이슈 감지를 위해 부정 여론을 확산시키는데 영향을 미치는 내용과 작성자를 독립변수로 하고, 평균 이슈 도달 시간 및 속도를 종속변수로 정의한다. 부정 여론 형성의 영향력은 트윗수, 리트윗 수를 기준으로 이슈 감지한다. 분석결과 전체 트윗 중 리트윗 메시지가 큰 비중 차지하고 이슈에 대한 버즈가 증가할수록 리트윗 비중이 증가하였으며 크게 확산될 때는 리트윗량이 크게 증가하여 짧은 시간 안에 넓게 확산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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