목적: 이전의 증례 보고에서는 저혈당성 뇌병증 환자의 뇌백질의 변화가 퇴행하기까지 수 일이 소요되었다. 본 저자들은 저혈당성 뇌병증에서 확산강조영상의 빠른 변화를 경험하였다. 이에 문헌 고찰과 함께 보고자 한다. 증례 보고: 58세 남자 환자가 반혼수 상태로 발견되었으나 혈액 검사 상 저혈당 (44 mg/dL)이 나타난 것 외 특이 소견이 없었다. 혈당 수치를 빠르게 교정한 후 곧바로 촬영한 뇌 확산강조영상에서 양쪽 피질하 백질의 병변이 관찰되었다. 5시간 후 재시행한 확산강조영상에서 피질하 백질이 회복된 대신 양쪽 전방측두두정엽 피질의 병변이 새로이 발견되었다. 결론: 저혈당성 뇌병증 환자에서 뇌백질과 피질이 모두 이상소견을 보이는 증례 보고는 이전에도 다수 있었지만 이처럼 뇌백질 변화가 빠른 퇴행을 보이는 증례는 거의 보고된 바 없다. 저자들은 저혈당성 뇌병증에서 자기공명 영상의 변화가 빠르게는 수 시간 내로도 나타날 수 있다는 걸 알리고자 한다.
본 연구는 노인부양에 관한 부부간 의사결정 과정에서 부양의 주체인 여성 배우자의 의사결정 파워가 실제 노인부양참여를 위한 결정에 어떤 역할을 하고 있는지 알아보기 위하여 미국내 중고령층을 대상으로 한 2002년 HRS(Health and Retirement Study) 자료를 사용하여 실증분석하였다. 또한 이 연구에서는 배우자 양쪽의 부모로부터 동시에 부양의 역할이 요구되었을 때 부부간 교섭력(Bargaining Power)을 대표할 수 있는 여성의 경제력과 교육수준이 부양결정에 어떤 영향을 미치는지를 다항 로짓 분석 (Multinomial Logit) 분석을 사용하여 검증하였다. 분석결과는 부부의 노부모 부양결정은 부부간 교섭력 보다는 양쪽 부모의 상대적 건강상태, 재정상태, 그리고 간호를 위한 대체 인적자원의 여부등에 의존하는 것으로 밝혀졌다. 또한 남성과는 다르게, 여성의 연령과 노동참여는 여성 자신의 노부모 부양결정에 결코 부적 영향을 주지 않았으며, 또한 양쪽 부모로 부터 동시에 부양참여가 요구되었을때 성인자녀가족의 부양결정은 같은 조건이라면 여성배우자쪽 부모의 부양에 보다 더 적극적으로 반응하는 것으로 밝혀졌다.
소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
블록체인은 증가하는 트랜잭션 수와 사용자 수로 인해 많은 계산과 네트워크 통신을 지연시켜 실시간 처리에 효율적이지 않다. 이를 해결하기 위하여, 본 연구는 클라우드 프락시 서버를 제안하므로 적법한 사용자가 블록체인을 사용할 뿐만 아니라 네트워크 지연 시간을 단축할 수 있다. 블록체인 트랜잭션 진행을 위해, 블록체인 복사 서버에서는 트랜잭션 관련 모든 데이터를 검증하지만 클라우드 프락시 서버는 간단한 영지식 증명 알고리즘으로 적법한 사용자를 검증하므로 효율적인 블록체인 실시간 처리가 가능하다. 클라우드 프락시 서버는 블록체인 사용자의 키 쌍을 등록 받아 제안한 영지식 증명으로 적법한 사용자를 검증할 수 있는 블록체인 익명성, 보안성, 확장성을 지원할 수 있다. 제안 연구 분석에서 블록체인 기반 클라우드 프락시 서버는 이전 연구들과 비교하여 네트워크 지연 시간을 단축시키고, 클라우드 프락시 서버의 키 프로세싱은 이전 연구들보다 키 계산 비용을 감소시킨다.
본 연구는 메타분석을 기반으로 한 편익이전 방법과 자료 수집을 위하여 지리정보시스템(GIS: geographic information system)을 활용하여 쓰레기 매립지 선택을 위한 7개 후보지들의 사회적 비용을 추정하였다. 그리고 MA-1, MA-2, 직접편익전달 방법을 타당성(validity), 신뢰성(reliability) 관점에서 검토해 보았다. 타당성(validity)은 메타분석을 기반으로 한 편익이전에 의한 추정치와 원래의 값의 차이의 여부를 통계적으로 검정하는 것이고 신뢰성(reliability)은 추정치와 원래의 값의 % 차이의 절대값을 이용해서 유사성을 검토하는 것이다. 연구 결과는 쓰레기 매립지 선택을 위한 후보지들의 사회적 비용이 직접 비용에 비해서 상당히 크고 주변지역의 경제적 특성에 의해 큰 영향을 받을 수 있음을 보여준다. 그리고 타당성과 신뢰성의 기준으로 메타모형들은 직접적 편익이전에 비해서 선호된다는 것을 보여준다. 메타분석을 기본으로 한 편익이전 방법은 시간, 비용, 혹은 자료부족 때문에 직접적인 방법을 활용하기 어려운 경우 하나의 대안이 될 수 있다. GIS는 각 후보지의 특정 지역 내 자료를 수집하는 데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 1997년 1월 3일부터 2000년 12월 21일까지 코스닥, 나스닥 그리고 자스닥지수의 일별 종가수익률(close to close return) 자료를 낮수익률(open to close return)과 밤수익률(close to open return)로 나누어 각 시장들 사이의 정보이전효과를 통한 시장효율성을 분석하고 이러한 결과가 이성적 투자자들의 투자행위에 토대를 두고있는 정보효과가설(information effect hypothesis)을 지지하는지를 분석하고자한다. 분석방법은 VAR 모형을 통한 Granger 인과관계분석 및 시간 가변적인 AR(1)-GARCH(1, 1)-M 모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률 및 변동성은 코스닥지수 낮수익률 및 변동성에 대하여 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났으며, 나스닥과 자스닥 시장 사이에는 feedback적인 예측력을 가지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률은 코스닥지수 밤수익률 뿐만 아니라 낮수익률결정에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, IMF 이전에는 코스닥지수에 대한 나스닥의 영향력은 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 코스닥지수 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 나스닥의 영향력이 통계적으로 더 강한 것으로 나타났다. 셋째, IMF 전후 모두 나스닥지수와 자스닥 지수간의 정보이전효과는 피드백적인 것으로 나타났으며, 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 영향력이 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 나스닥시장에서 발생한 낮수익률 변동정보가 코스닥시장의 종가(closing price)를 반영한 낮수익률보다는 시초가(opening price)를 반영한 밤수익률에 통계적으로 더 잘 반영된다는 사실로부터 코스닥시장은 나스닥시장에서 발생한 수익률변동정보에 대한 시장효율성이 중대하고 있음을 보여주고 있다. 또한 금융위기동안이 아닌 정상적인 시장상황하에서 나스닥시장정보가 코스닥과 자스닥시장에 서로 다른 크기로 영향을 미치며 코스닥의 낮수익률과 밤수익률에 대한 영향력의 크기가 서로 다른 분석결과는 정보효과가설을 지지하는 증거로 볼 수 있다.
본 논문에서는 ATM상에서의 효율적인 VBR 비디오 소스 전송을 위한 트래픽 특성화를 다루었다. 트래픽 특성화를 위하여 전송 중 트래픽이 적은 모니터링 기법을 사용하였고 지연 요구사항을 만족시키는 동적 VBR 특성화 방식을 제안하였다. 동적 VBR 방식은 누적 제한 함수 (Cumulative Constraint Function)를 이용한 토큰 버킷 알고리즘 버퍼링을 사용하였다. 누적 제한 함수는 초기에는 peak rate로 전송을 시작하여 일정시간 동안 모니터링 한 후, 다음 트랙픽을 예측하여 적절한 버퍼를 제공하였다. 누적 프레임의 갱신을 통하여 네트워크 자원 예약량을 감소시켰고 이전 프레임 정보를 가지고 rate를 변경시켰다. 이는 적은 모니터링을 하며 오버헤드도 적다. 그리고 이전의 결정적 제한 함수 (Deterministic Constraint Function)의 복잡도를 0(n) 까지 낮추었고, 토큰 버킷의 토큰 rate와 토큰 depth를 구하여 매핑 하였다. 본 논문은 시뮬레이션을 통한 결과치를 비교 분석하여 이전의 방식보다 적은 네트워크 자원이 소모되는 것을 보여준다.
동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 ANBA는 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록의 움직임 벡터들의 평균값으로 구한 후보 벡터와 현재 블록의 이전 시점의 움직임 벡터의 2개의 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 MVFAST와 PMVFAST에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.01~0.64dB 개선되고 영상에 따라 최고 1.06dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.
유구 이전의 안정성은 현재 개발되어 사용되고 있는 반수용성 우레탄 1 차 전사체와 2 차 최종 에폭시 생성물의 우수한 물성으로 볼 때, 박리제의 물성과 박리성에 의해 좌우된다. 본 연구에서는 계면활성제를 사용하지 않은 세 가지 형태의 자기분산형 박리제를 합성하여 이들이 나타내는 박리성과 물성, 박리 후의 상태에 대하여 연구하고자 하였다. 이 수용성 자기 분산형 에폭시의 그 간의 박리제에서 문제시 되었던 지속 기간을 5 시간에서 60 일 이상으로 개선하였으며, 30% 수용화 이상에서 안정한 박리성을 보이고 있고, 건조 전후의 표면 색도의 변화도 없었다. 계면활성화제를 사용한 박리제와 비슷한 결과로 박리압을 나타내어 15~50 kg/$cm^2$을 나타내고 있으며, 저점도의 폴리머 사용 시, 고형분의 함량을 높이더라도 백화 현상이 발생하지 않아 저점도형 박리제로 사용이 가능한 것으로 보인다.
일반적으로 데이터베이스 시스템에서의 질의 수행은 대부분의 경우 빠른 응답시간과 더 적은 메모리 사용량을 장점으로 가지는 파이프라이닝 기법으로 이루어진다. 이 때, 질의 수행 계획(QEP)의 각각의 연산 노드들은 Open(), Next(), Close() 함수들을 지원하는 iterator의 인터페이스를 가진다. 그런데, 플래시 메모리 기반의 휴대용 기기들을 위한 임베디드 데이터베이스 시스템에서는 iterator의 Next() 함수뿐만 아니라, 현재 레코드의 이전 레코드를 리턴해주는 Previous()와 같은 함수를 필요로 하는 경우가 많다. 이는 임베디드 환경의 경우 각각의 프로그램이 사용할 수 있는 메모리의 양이 제한적이므로, 사용자가 이전 레코드를 요청하는 경우, 결과 레코드 커서가 현재 레코드를 기준으로 이전 레코드를 다시 가져와야 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 임베디드 데이터베이스 시스템의 질의 수행 시 각각의 연산 노드들이 Next() 함수뿐만 아니라 Previous() 함수를 블록 단위로 지원할 수 있도록 새롭게 설계 구현하는 과정에서 발생하는 방향 전환 문제를 소개하고 이를 해결하기 위한 블록 단위 스키핑 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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