본 연구에서는 반복적인 동작 행위에 따른 뇌파의 훈련효과를 규명하고자 한다. 훈련 효과를 검증하기 위해 반복적인 동작시의 뇌파 출현량 및 EMG와 EEG의 coherence의 변화를 분석하였다. 피실험자는 5명으로 실험 시간은 총 48분이며, 반복 일에 대한 훈련 효과를 살펴보기 위해 5일간 진행하였다. 반복적인 동작은 손을 오므렸다 폈다 하는 행위로, 5초간의 동작실행과 10초간의 휴식시간으로 나눠 실험하였다. 동작 유무와 반복 일에 따른 뮤파와 베타파량의 차이를 살펴 본 결과, 반복시간에 따라 뮤파 및 베타파량이 증가되는 경향이 있었다. 그러나 5일 동안의 반복 일에 따른 훈련효과는 보이지 않았다. 또한 EMG와 EEG의 coherence는 반복 시간과 반복 일에 대한 훈련 효과를 확인할 수 없었다.
지난 해 롤스로이스의 무인 선박 개발 프로젝트(AAWA) 본격화 등 선박과 관련된 무인 자동화 기술 개발이 활발해지면서 국내의 R&D 사업이 많이 증가하였다. 특히 국내에서는 퍼지 모델을 이용한 RVC 지능 시스템 등 퍼지 이론을 사용한 기술들이 최근까지도 발표되고 있다. 퍼지 모델을 결정하기 위해선 해당 시스템에 대한 전문 지실뿐만이 아니라 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 대부분의 연구에서 시뮬레이터가 제작되는 비용과 시간에도 불구하고 해당 퍼지 모델을 위해서만 쓰이게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 퍼지 모델을 반복 실험할 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였으며 기존의 퍼지 모델 일부를 본 시뮬레이터에 적용하여 같은 실험을 할 수 있음을 보이고 이를 통해 퍼지 모델을 만드는데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문은 개체의 특성으로 다가의 명목형 반응변수가 반복측정 요인인 시간요인에 의해 주기적으로 반복측정 되었을 때, 자료를 분석하기 위한 모형으로 일반화된 주변 로짓모형을 논의하고 있다. 다가의 반응변수에 영향을 미치는 공변량중 일부가 처치로써 상대적으로 큰 크기의 실험단위에 배정되고 반복측정 요인인 시간요인의 수준들이 또한 처치요인으로 비확률화에 의해 상대적으로 작은 크기의 실험단위에 배정될 때 이를 고려한 모형구축과정과 예상되는 공분산 구조의 가정하에서 모수를 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱 방법을 이용할 수 있음을 제시하고 있다.
보석질 천연 다이아몬드와 합성 다이아몬드의 $^{15}N$와 $^{13}C$에 대하여 다양한 스핀 이완 시간과 반복 시간을 적용한 NMR 실험을 수행하였다. $^{13}C$에 대해서는 보석질 천연 다이아몬드는 실험 반복 시간이 30초에서 34.1 ppm의 미약한 신호를 얻었으며 합성 다이아몬드에서는 실험 반복 간격이 0.5초에서부터 34.2 ppm의 신호를 얻었으며 실험 반복 시간이 50초에서는 더 뚜렷한 34.7 ppm의 신호를 얻을 수 있었다. 천연 및 합성 다이아몬드의 극히 낮은 함량에 기인하여 $^{15}N$는 NMR 신호가 감지되지 않았다. 천연 다이아몬드와 합성 다이아몬드의 이완 시간과 불순물의 성분 함량은 서로 밀접한 관련성이 있음을 확인하였으나 $^{13}C$의 NMR 특성의 유사성으로 신호의 강약의 차이를 제외하고는 천연 혹은 합성 여부의 구별은 가능하지 않았다.
테크놀로지 매핑의 효율성은 매핑된 회로의 지연시간과 회로의 면적에 의해서 평가되어진다. 특히 순차회로에서는 레지스터 사이의 조합회로의 최대지연시간에 의해서 전체회로의 지연시간이 결정된다. 본 논문에서는 순차회로에 대한, 건설적인(Constructive) 단계와 반복적인(Iterative) 단계의 리타이밍 기술과 퍼지 논리에 의해 향상된 FPGA 매핑 알고리즘을 소개한다. 주어진 초기회로는 건설적인 방법에 의하여 FPGA회로로 초기매핑되어진후 반복적인 리타이밍에 의하여 매핑회로의 효율을 높이게된다. 초기회로에 주어진 여러 가지 기준들은 결정 함수(Decision Making)에 대한 퍼지 이론 법칙의 계층적인 구조에 의해 연결되어져 있다. 제안된 매퍼는 MCNC 밴치마커의 실험을 통해 지연시각과 면적에서 기존 매핑시스템의 성능을 능가함을 보여준다.
로그 테이터 속에서 시간차를 두고 발생하는 트랜잭션 혹은 이벤트를 감지하는 일은 유통, 마케팅, 금융 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 데이터베이스 분야에서 반복되는 패턴을 감지하는 알고리즘은 종종 소개되었지만, 데이터의 특성과 트랜잭션 간의 시간 간격을 고려한 연관 규칙 탐색 알고리즘 연구는 빈약했다. 본 논문에서는 정해진 구간에서 반복되는 패턴을 찾거나 주어진 아이템에 대한 주기를 찾는 등의 기존연구와 달리 전체 데이터베이스를 스캔하여 찾을 수 있는 연관 규칙과 그 연관 규칙이 반복되는 시간 간격을 함께 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 알고리즘의 처리시간에 대한 실험을 통해 성능을 확인한다.
RC 구조물에 대하여 FRP로 보수 보강 작업시, 주변 온도에 따른 일정기간의 양생을 필요로 하며 또한 양생과정 중 외부의 진동원으로부터 유해한 작용을 받는 것을 피하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 탄소섬유쉬트(CFS)로 보강되는 RC구조물에 대하여, CFS양생과정 중 작용하는 반복하중이 보강성능에 미치는 영향을 일련의 보 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 CFS 1겹 보강의 경우에는 CFS부착 후 24시간, 2겹 보강의 경우에는 12시간동안 외부로부터의 반복하중을 차단하는 것이 필요한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 블록터보로드를 사용하는 OFDM 시스템에서 오류정정 능력을 향상시키기 위하여 블록터보코드를 디코딩하는데 있어 채널상태정보(CSI)를 이용하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 새로운 디코딩 알고리듬은 레일레이 페이딩 환경에서 채널정보를 사용하지 않는 기존의 디코딩 알고리듬과 비교를 하였으며 실험결과 새롭게 제안된 시스템의 경우 1 회 반복 복호에서 CSI 값을 적용하지 않은 기존의 복호 시스템의 4 회 반복 복호한 경우보다도 $3.SdB\;{\sim}\;5dB$의 성능 향상을 보임으로써 반복 복호의 시간을 70% 이상 감소시킬 수 있었다. 따라서 블록터보코드를 반복 복호하는 경우에 CSI 값을 적용한 시스템이 뛰어난 성능 향상과 더불어 반복 복호 시간을 줄임을 알 수 있었다.
논문은 광신호 제어에 의해 작동되는 고반복 테슬라 변압기용 커패시터 충전형 전원장치에 관하여 기술하였다. 광신호는 펄스 형태로 약 100us의 시간을 갖고 커패시터 충전형 전원장치를 제어한다. 커패시터 충전형 전원장치는 펜던트, 배터리, 트랜스포머, 인버터/컨트롤러, 트리거 발생기로 구성되었다. 그리고 이 장치의 사양은 800V, 8.8A이고, 실험에 사용된 커패시터 부하는 88uF를 사용하였다. 시험결과, 800V/88uF의 충전시간은 약 8.1ms 이고, 반복률은 100Hz로 운전하였다. 또한 고반복 테슬라 변압기용 커패시터 충전형 전원장치는 안정적인 반복률 및 출력특성를 보이고 있다.
기존의 LVA를 수행하는 알고리즘은 반복적 정보흐름분석(Iterative Data Flow Analysis -DFA) 프레임워크에 따라 프로그램 전체를 반복적으로 스캔하면서 진행되어진다. Zephyr[1] 컴파일러의 경우 이와 같은 반복적 알고리즘으로 LVA를 수행하는 시간이 전체 컴파일 시간에서 약 $7\%$를 차지하고 있다. 기존 LVA 알고리즘은 여러 가지로 개선할 점들이 있다. LVA를 수행하는 기존의 반복적 알고리즘은 알고리즘의 특성상 방문하지 않아도 되는 basic block들에 대한 방문이 잦고, 살아있는 변수들의 집합을 점차적으로 증가해 가면서 구하는 특성상 큰 변수들의 집합에 대한 연산을 계속 하게 된다. 우리는 기존의 알고리즘과 달리 사용된 변수들(USE set)에 대해 Control Flow Graph(CFG)에서 거슬러 올라가면서 LVA를 수행하는 반복적인 알고리즘의 개선안을 제안하고자 한다. 이는 기존의 알고리즘과 같은 결과를 내면서 더 빠른 알고리즘이다. DFA에서의 flow equation을 적용하는 순서를 바꿈으로써 많은 중복 계산을 줄일 수 있다. 이러한 방법으로 인해 basic block을 방문해야만 하는 횟수를 줄이면서 전체 수행 시간을 단축시킨다. 간단한 추가 구현만으로 Zephyr 컴파일러에서의 실험 결과에서 LVA만을 수행하는 시간에서 기존의 알고리즘보다 $36.4\%$ 짧은 시간을 사용하였고, 이는 전체 컴파일 시간을 $2.6\%$ 줄이는 효과를 가져왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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