본 논문에서는 HDTV와 같이 고해상도 및 고속의 동작을 동시에 요구하는 고화질 영상시스템 응용을 위한 10비트 200MS/s 65nm CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 고속 동작에서 저 전력 소면적 구현에 적합한 4단 파이프라인 구조를 기반으로 설계되었으며, 입력단 SHA 회로에서는 1.2V의 낮은 단일 전원 전압에서도 높은 입력 신호를 처리하기 위해 4개의 커패시터를 기반으로 설계하여 $1.4V_{p-p}$의 입력 신호를 ADC 내부 회로에서는 $1.0V_{p-p}$으로 낮추어 사용할 수 있도록 하였다. 또한 높은 전압이득을 갖는 증폭기를 필요로 하는 SHA와 MDAC1은 출력 임피던스가 감소하는 65nm CMOS 공정의 제약 사항을 극복하기 위해 통상적인 2단 증폭기 대신 3단 증폭기 구조를 기반으로 설계하였으며 200MS/s 높은 동작 속도를 고려하여 RNMC 및 multipath 주파수 보상기법을 추가하여 설계하였다. 전력 소모 최소화를 위해 스위치 기반의 바이어스 전력최소화 기법을 sub-ranging flash ADC에 적용하였고, 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하는 동시에 외부에서도 인가할 수 있도록 하여 시스템 응용에 따라 선택적으로 사용할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 65nm CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 10비트 해상도에서 각각 최대 0.19LSB, 0.61LSB 수준을 보이며, 동적 성능으로는 150MS/s와 200MS/s의 동작 속도에서 각각 54.4dB, 52.4dB의 SNDR과 72.9dB 64.8dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.76mm^2$이며, 1.2V 전원 전압과 200MS/s의 동작 속도에서 75.6mW의 전력을 소모한다.
최근 교통문제를 해결하기 위한 방법으로 교통계획분야에 GIS나 ITS를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이와 함께 정보환경의 급격한 발달과 더불어 대안 경로의 선정, 또는 교통예보 서비스와 같은 온라인 상에서의 교통정보 제공이 이루어지고 있어 GIS 환경 내에서도 가로망의 교통량을 정확하게 예측할 수 있는 기능이 요구되고 있어 통행배정모형의 중요성이 증가하고 있다. 그런데, 전통적인 정적 통행배정모형은 급변하는 교통상황에 적합하지 않기 때문에 실시간 교통상황에 대한 교통흐름을 예측할 수 있는 동적 통행배정모형의 개발이 요구되고 있다. 그러나, 동적 통행배정모형은 시공간적인 변수들의 복잡성으로 인해서 그 최적해를 찾는데 많은 수학적인 어려움과 제약조건이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 여러 가지 해법이 연구되어왔지만, 기존의 방법은 목적함수나 제약조건이 convex(하지 않은 경우에는 적용이 불가능한 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공지능방법(Artificial Intelligence Technique)의 한 분야로 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 동적 통행배정 모형에 도입하여 그 해결 방법을 제시하였다. 논문에서 사용한 동적 통행배정모형은 제약조건이 convex(하지 않은 Merchant-Nemhauser모형이고, 새로운 해결기법으로 사용된 유전자 알고리즘은 일반적인 제약조건을 처리할 수 있다고 알려진 GENOCOP III시스템이다. 새로 도입된 방법의 효율성과 유의성을 검증하기 위해 간단한 네트워크에 적용하였다. 그 결과 GENOCOP III 시스템이 계산과정의 효율성에 있어서 기존의 비선형 해법 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었다.연구가 진행되어야 할 것이다. 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을
본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.
최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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