광대역통신 시스템에서 사용되는 시간도약 기법은 다중경로 페이딩을 완화시키고, 여러 사용자의 다중 접속기회를 제공하기 위하여 사용된다. 짧은 시간 동안의 펄스를 전송하는 광대역신호의 경우 다중경로 페이딩을 극복하고, 신뢰성 있는 통신을 위하여, 하나의 비트 시간 동안에 동일한 펄스를 반복되게 전송한다. 제안하는 복호화 기법은 다중 사용자 환경에서 두 개 이상의 펄스가 다중경로 페이딩에 의해서 프레임간 혹은 심볼간 간섭을 일으키는 프레임 내에서 시간도약 부호에 따라 결정되는 펄스간의 간격을 이용하여 반복 전송된 신호의 복호화 성능을 개선시키는 기법이다. 모의실험을 통하여, 단일 사용자 환경에서 BER=$10^{-3}$에서 0.5dB 정도의 이득을 얻는 것으로 나타났다. 다중사용자 환경에서도 시간도약 부호의 특성을 이용한 방식의 복호화 성능이 기존 방식에 비하여 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
공정 실험을 통하여 공정 동특성 모델을 얻는 과정은 제어시스템 설계에 있어 시간과 비용이 드는 매우 중요한 과정이다. 이를 위한 계단응답은 공정의 동특성을 이해하고 동특성 모델을 얻는 데 사용되는 오래된 하나의 정형화된 공정응답이다. 계단응답에 근거한 방법에서는 공정입력에 계단 변화를 주었을 때 나타나는 공정출력을 측정하여야 하는데, open-loop 상태로 장시간 운전해야 하는 것이 단점으로 지적된다. 이 단점을 완화하기 위하여 시간최적제어 기법을 이용하는 계단응답을 얻는 시간을 최소화 하는 방법이 제안되어 있다. 이 최적화에는 반복 계산이 필요한데, 여기서는 반복 계산이 필요 없는 방법을 제안한다. 계단응답을 위한 시간이 획기적으로 줄어드는 것을 보여주는 모사 결과들을 얻었으며, 이 방법을 제어기 자동튜닝에 응용하여 이 자동튜닝에 널리 채택되고 있는 relay feedback 자동튜닝과 비교한 모사 결과들을 제시하였다.
반복하중을 받는 정토의 거동은 단일하중에 의한 결과와 매우 상리하게 나타나며, 그중에서도 특히 간극수려의 거동은 상당히 중요하다. 본 연구는 반복하중 하에서의 점토에 대한 응력-변형 특성을 규명하기 위한 실험적 연구로서 하 중을 가하는 동안에 발생하는 간극수려에 대하여도 언급하였다. 시료는 삼축용기 안에서 24시간동안 등방려밀시켰으며, 삼축시험은 비배수상태 하에서 재성형된 시료에 때하여 압축파괴, 파괴반복, 비파괴 평형시험을 변형제어방법으로 수행하였다. 이에 따라 어느 특정한 시료의 거동을 뚜렷하게 서로 다른 두가지 양상으로 구분하는 반복응력의 한계치가 존재 함을 확인할 수 있었다.
유한한 DTV 디지털 스트림(digital stream)을 반복 재생할 경우, 반복되는 시점에서 일반적으로 블랙화면이나 음의 끊어짐과 같은 불연속 현상이 발생한다. 본 논문에서는 스트림 반복 재생시의 불연속 현상의 원인을 소스(source) 및 스트림(stream)의 재생시간 분석을 통하여 규명한다. 또한 이 현상을 제거하기 위한 비디오 프레임율(frame rate)과 오디오 프레임율, 및 트랜스포트 스트림 (transport stream, TS) 전송율 사이의 관계를 구한다. 이 관계식을 이용하여 반복 재생시 불연속이 발생하지 않는 최소의 소스, 기초 스트림 (elementary stream, ES) 및 TS 제작 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 구현된 ES와 TS를 방송시스템에 적용하여 실험한 결과 반복 재생시 불연속 현상이 발생하지 않음을 확인한다.
음성에 관련된 연구분야에 있어서 음성 데이터 수집의 중요성은 매우 크다. 개발된 인식기나 분석기의 성능이 좋다 하더라도 실험에 사용된 음성 데이터의 질과 양에 따라서 실험 결과를 확정짓기가 어려운 점이 있다. 대개의 경우 음성 수집은 오프라인으로 이루어지는데, 실험에서 요구되는 특정 수집자에 대해서 일정 기간과 정해진 장소에서 반복 수집하는 것은 어려움이 많이 따른다. 그러므로 본 연구에서는 Web을 이용하여 음성 데이터 수집자로 하여금 다양한 시간과 장소에서 자유롭게 음성을 수집할 수 있도록 하였다. 이에 대하여 수집된 음성 데이터의 크기가 커짐에 따른 통신상에서 종종 발생하는 문제점을 개선하려는 목적으로 다중 서버를 두어 수집된 데이터는 지역 서버에 일단 저장되었다가 적절한 상황에서 메인 서버로 자동 전송하는 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 서로 다른 실험에서 수집되는 데이터를 수집 지역서버를 지정해 줌으로서 수집자가 원하는 특정 지역 서버에서 별도로 관리할 수 있도록 구성되어 있다. 시간, 위치의 제약 없이 인터넷이 연결된 장소에서는 음성을 수집할 수 있고, 웹상 ActiveX 프로그램을 제공함으로써 일관된 끝점처리 및 잡음처리 기능을 반영할 수 있다. 또한 다양한 응용에 적절한 수집기의 인터페이스를 관리자 모드에서 변경하여 사용할 수 있도록 함으로서 넓은 층에서의 활용도를 높였다. (중략)
Cobelli와 그의 동료들이 제안한 포도당 농도에 따른 췌장의 인슐린 분비 모델(Cobelli model)은 비교적 단순한 모델이지만 Grodsky의 실험 뿐만 아니라 일련의 관련 실험을 재현하였다. 하지만 이 모델은 췌장 베타세포 내 인슐린 분포를 미분형식으로 표현하였고, 적분을 통해 인슐린 양을 계산하였다. 그로 인해 각 시간 스텝에서 포도당의 양에 따라 적분 구간만큼 반복적인 계산을 수행해야만 했다. 이에 본 연구에서는 Cobelli model을 재현하면서 좀 더 효과적으로 결과를 얻을 수 있는 새로운 Multi-RRP model을 제시하였다. Multi-RRP model은 RRP를 과립의 자극 여부에 따라 RRPhigh와 RRPlow로 나누어 각각의 인슐린 분비를 계산하는 방법으로, 포도당의 변화에 따라 RRP의 수를 증가시켜 인슐린의 분비량을 산출한다. 이 Multi-RRP model의 시뮬레이션 결과는 Cobelli model과 동일한 경향을 보이며, Grodsky의 계단 실험과의 비교에서는 Cobelli model보다 실험 결과에 더 접근한다. 또한, 시뮬레이션 시간 비교를 통해 효율성을 확인하였고, Multi-RRP model이 Cobelli model보다 16배 이상 효율이 더 높은 것으로 확인되었다.
본 논문은 전압 이벤트 현상 중 순간전압강하(Sag) 현상에 초점을 맞추었다. Sag 현상의 심각한 정도를 표현하는 심각도(Voltage Sag Severity) 지수는 동일 지속시간에 대한 임계치와의 비로 표현하였다. 제안하는 확장된 심각도(Expanded Severity) 지수는 sag현상의 분포에 따른 일시반복성의 정보를 표현하였다. 기존의 임계치를 표현하는 ITIC curve를 기반으로 된 심각도와 sag 현상이 발생하는 지속시간-전압 그래프의 분포를 fuzzy clustering을 통하여 medoid를 측정하고, medoid의 심각도와 실제 임계치에 근접한 sag 지점의 심각도를 계산하여 비교하였다. 확장된 심각도 지수는 심각도가 높은 현상들과의 연계성을 나타내는 지수로 심각한 정도의 수치 정보 이외에 일시적인 현상인지 지속 반복적인 현상인지를 0과 1사이의 수치로 표현하였고, 실험을 통하여 입증하였다.
항공기용 소재로 개발된 에폭시/탄소섬유 복합재료가 매트릭스의 유리전이온도에 육 박하는 온도주기를 경험할 때 발생하는 복합재료의 구조 및 물성변화를 실험과 모델링을 통 하여 연구하였다. 복합재료의 표준 경화온도인 177$^{\circ}C$에서 2시간 체류시킨후 냉각시키는 바 복 열주기는 복합재료를 취약하게 하여 결국 표면에서부터 미세크랙이발생한다는 것을 알수 있었다. 이러한 열주기에 따른 미세크랙 현상은 매트릭스의 분해반응이 발생할수 있는 유효 표면적을 증가시키고 크랙을 통하여 산소의투과를 용이하게 함으로서 산화반응을 가속화하 여 복합재료시편의 무게감소를 가속화시키는 것으로 판단된다. 특히 본 연구에서는 등온과 등속도 승온조건을 주기적으로 반복하는 열주기 조건을 해석하기 위하여 열주기 조건을 특 정온도에서의 등오시간으로 전환할 수 있는 e-quivalent cycle time(ECT)를 제안하였고 이 를 이용하여 열주기에 의한 복합재료 손상의 가속/감속 현상을 규명할수있었다.
인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail 데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 실험은 랫드나 마우스에서 2가지 실험적 위궤양 유발 모델과 알코올 반복 투여를 이용하여 한국 전통약주의 위 보호효과를 확인하였다. 24시간 절식시킨 랫드에 전통약주를 250-1,000mg/kg를 경구 투여하고 30분 후에 150mM HCl-60% EtOH를 투여하거나 전통약주 62.5-1,000mg/kg를 투여하고 30분 후에 무수 에탄올을 경구 투여하였을 때, 대조군에 대해 유의성 있는 위병변 억제효과를 나타내었다. 또한 마우스에서 30% 알코올을 12시간 간격으로 7일간 반복투여 하였을 때, 대조군에 대해 육안으로 관찰 가능한 위병벽 억제 효과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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