목적 : 본 연구에서는 뇌졸중 환자의 치료 효과를 증진시키기 위한 방법으로, 로봇 기반에 연속적이며, 실시간으로 환자의 의지에 따른 표면 근전도 신호에 비례한 제어가 가능한 최적 알고리즘을 구현 및 재활로봇과 PC소프트웨어에 적용기술을 개발하였다. 연구방법 : 뇌졸중 환자의 치료를 위한 재활로봇 제어 알고리즘 개발을 위해서 본 연구에서는 선형 재귀모델을 이용하였다. 또한, 이를 PC 소프트웨어에 적용하여 실제 근전도 신호에 비례하여 게임을 진행할 수 있도록 환경을 구축하였으며, 이를 활용하여 모의 훈련을 진행하였다. 결과 : 모의실험 결과 실제 움직인 위치와 선형 재귀모델로부터 추정된 위치의 결과가 상당히 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 3명의 피험자를 대상으로 실험 한 결과, 3번의 각기 다른 시도에 따라 훈련이 진행되면서 그 결과가 좋아짐을 확인할 수 있었다. 결론 : 본 연구에서는 재활로봇에 적용 가능한 실시간으로 동작하는 근전도에 비례한 움직임을 유도해 낼 수 있는 선형 재귀 모델을 개발하였다. 또한, 이를 활용한 소프트웨어도 함께 구축하여 그 활용 가능성이 높음을 확인하였다. 향후 실제 재활로봇에 적용하여 자가-재활 및 원격재활 로봇에 기본 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
도로의 곡선부는 운전자의 시각변화가 현격하게 발생하여 속도편차가 크게 나타나며, 다양한 원인에 의해 직선부 보다 위험도가 더 큰 것으로 파악된다. 특히, 야간 또는 기상악화로 인한 시선유도시설의 시인성 마비는 도로선형에 대한 정보를 왜곡시켜 운전자의 안전을 위협할 뿐만 아니라, 주행속도에 영향을 미쳐 사고위험도를 증가시키게 된다. 이에 운전자의 시인성을 향상시킬 수 있는 시선유도시설물의 설치 및 관리가 절실히 요구된다. 본 연구는 곡선부에 기 설치 운영 중인 재귀반사식 시선유도시설과 도로안전을 향상시키기 위해 개발된 내부조명식 시선유도시설을 대상으로 설문조사와 주행실험을 실시하였다. 그 결과, 재귀반사식 보다 내부조명식 시선유도시설에서 시인성, 속도감속 필요성, 안전성에 대한 효과가 큰 것으로 분석되었다. 또한, 내부조명식 시선유도시설이 설치된 곡선부를 진입할 경우 주행차량의 완만한 속도감속으로 인해 주행 안전성을 확보하는 것으로 분석되었다. 결과적으로, 내부조명식 곡선부 시선유도시설은 기존 재귀반사식 시선유도시설에 비해 운전자에게 도로선형에 대한 정보를 더욱 효과적으로 제공함으로써, 곡선부 교통사고 위험도를 줄일 수 있으며, 도로 곡선부 구간의 교통안전 개선대안으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
산양의 발정주기의 생리와 조절에 관한 최근 연구 보고들과 한국 재래산양의 대한 이들 연구 결과를 모아 고찰하였다. 온대지역에서 산양의 번식계절은 분명하나 한국재래산양의 경우는 비번식계절이 비교적 짧거나 계절적 무발정율이 낮은 편이며, 비번식계절에는 기능적 황체가 유지되지 않는다. 한국재래산양의 발정주기와 발정지속기간은 타품종과 비슷하며, 발정지속기간의 반복력은 매우 낮으며, 발정주기중의 progesterone과 estradiol-17$\beta$의 소장을 규명하였다. 한국재래산양의 경우 황체기에 PGF2 1-3mg을 투여하면 항체퇴행을 유기할 수 있으나 주기중의 투여시기에 따라 투여후 발정개시 시간에 차이가 있었다. 그리고 pro-gesterone priming후 PGF$\alpha$를 투여함으로써 효과적인 발정동기화를 이룰 수 있었다. 분만후 1개월경과 유상후 12일경에 발정이 재귀되었으며, 첫 발정 후 80%의 산양에서 5-7일의 단발정주기를 나타냈으며, 대부분의 과배란유기 산양에서도 단발정주기를 나타냈는데 이는 황체의 조기퇴행 때문이었다. 초발정후 3-5일에 GnRH를 연속 주사하면 단발정주기의 발생율이 유의적으로 감소되었다.
지표성은 두 가지 다른 철학적 관심에서 연구되어왔다. 하나는 지표어가 어떤 방식으로 그것이 지시하는 바를 지시하는가를 이해하는 의미론적 관심이고, 다른 하나는 지표어가 인식체계에서 담당하는 역할을 이해하는 행위 이론적 관심이다. 페리가 여러 문헌을 통해서 관심을 가져왔던 문제는 이 두 가지 철학적 관심을 모두 만족시키는 통일된 이론을 제시하는 것이었다고 생각된다. 그러나 이 두 관심사가 서로 구별된다는 점이 충분히 고려되지 않았으며, 왜 하나의 이론에서 함께 다루어져야 하는가에 대한 논변도 제시되지 않았다. 지표성 문제에 대한 페리의 해결책은 의미론적인 것이고 는 이를 통해 행위이론의 문제도 함께 해결된다고 주장한다. 그의 의미론적 해결책은 여러 가지로 변화되어 왔지만, 필자는 이 모두 만족스럽지 못하다는 것을 보이고자 한다. 페리의 이론이 가지고 있는 어려움의 근원은 필자가 '의미론적 토대주의'라고 부르는 입장을 페리가 고수하고 있기 때문이다. 지표성 문제에 대한 올바른 접근은 의미론적 토대주의를 처음부터 포기하는 것이라는 것이 필자의 제안이다.
모바일 게임 산업은 빠르게 성장하는 산업으로 이미 놀라운 크기의 시장 규모를 가지고 있다. 이러한 모바일 게임의 산업적 중요성에 따라 점차 구매의도에 대한 연구와 함께 실제 인앱구매 행동에 관한 연구가 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 국내 모바일 게임업체에서 제공한 실제 게임 로그 데이터셋을 분석하여 인앱 구매의 핵심 동인을 연구하였다. 구체적으로, 목표 지향적, 습관적, 그리고 사회적 상호작용적 게임플레이의 인앱구매에 대한 영향을 분석하고, 추가적으로 게임플레이와 구매 행동과의 재귀적 관계도 고려하였다. 음이항 회귀분석 분석 결과, 모든 요인들이 당기의 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 일반화 적률법 분석 결과, 이전의 습관적인 게임플레이는 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치지만, 이전의 사회적 상호작용적 게임플레이와 이전의 인앱구매는 현재의 인앱구매에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 모바일 게임플레이의 다양한 특성들이 인앱구매에 미치는 영향에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며, 나아가 연구자와 실무자에게 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 재귀적으로 동일한 4개의 블록으로 분할될 수 있는 쿼드 트리 기반의 부호화단위(CU: Coding Unit) 구조를 적용하여 높은 부호화 효율을 얻는다. 각 깊이(depth) 레벨에서 각 CU는 가변 크기의 예측단위(PU: Prediction Unit)로 분할된다. 하지만 각 부호화트리단위(CTU: Coding Tree Unit) 마다 최적의 CU 분할구조와 각 CU 마다 최적의 PU 모드를 결정하기 위한 상당한 계산 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 줄이기 위하여 PU 탐색을 조기 종료하는 고속 PU 결정 기법을 제시한다. 제한 기법은 상위 깊이 CU의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0 대비 0.2%의 비트 증가에 18.1%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
차세대 비디오 부호화 표준 기술 탐색을 진행하고 있는 JVET(Joint Video Exploration Team)의 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)은 재귀적 QTBT(Quadtree plus Binary Tree) 분할 구조의 부호화단위(CU)를 제공한다. QTBT를 통하여 새로운 블록 형태를 추가하여 부호화 효율 이득을 얻을 수 있는 반면, 부호화 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 JEM 부호화기의 복잡도 감소를 위해 상위 분할 깊이(depth)와 현재 분할 깊이의 율-왜곡(Rate-Distortion: RD) 비용을 사용하는 고속 블록 분할 깊이 결정 기법을 제안한다. 실험결과 JEM 5.0 대비 AI(All Intra) 부호화 구조에서 0.7%의 BD-rate 증가에 21.6%의 부호화 시간 감소를 보였고, RA(Random Access)에서는 1.2%의 BD-rate 증가에 11.0%의 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 추적-후-탐지 처리(TBD: Track Before Detect)를 위한 레이더용 파티클 필터(Particle filter)에 대해서 기술한다. TBD 기법은 강한 클러터 환경, 작은 RCS 타겟 및 스텔스 타겟 등으로 인해 타겟 탐지가 어려운 경우(낮은 SNR)에 적용하는 기술이다. 특히 파티클 필터는 재귀적 TBD(Recursive TBD) 알고리즘 구현에 적합하고, 비선형 모델을 가우시안 선형 모델로 근사화해서 추정하는 칼만 필터 대비, 상대적으로 개선된 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 다수의 관측값(클러터 포함)들이 동시에 수신될 때, 신호강도-거리-도플러 정보를 활용하여 파티클 필터 가중치를 직접 계산 및 갱신하는 방식을 제안한다. 성능 분석을 위해 가상의 레이더 시뮬레이션 사니리오를 설정하고, 제안하는 파티클 필터를 적용하여 추적 필터의 추정오차를 분석한다.
본 논문에서는 업데이트 기록에 기반한 모듈단위 포인터 분석 알고리즘을 제안한다. 여기서 모듈이란 상호 재귀적인 함수들의 집합을 의미하며, 모듈단위 분석이란 한 모듈을 분석 시에 다른 모듈의 소스코드가 필요하지 않는 분석을 의미한다. 일반적으로 이러한 형태의 분석은 분석 대상 모듈의 호출 문맥을 알 수 없는 상태에서 분석을 수행하여야 하기 때문에, 프로그램의 흐름 또는 호출 문맥에 관련하여 분석의 정확도를 잃을 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 기록이라 이름지어진 모듈단위 분석 공간을 고안하여, 프로그램 문맥과 흐름에 민감한 정확도를 가지는 모듈단위 포인터 분석 방법을 제안한다. 업데이트 기록은 함수의 호출 문맥에 독립적으로 메모리 상태를 요약할 수 있을 뿐만 아니라, 메모리 반응이 일어난 순서에 관한 정보를 유지할 수 있다. 업데이트 기록의 이러한 특성은 모듈단위 분석을 정형화하는데 효과적으로 사용되었을 뿐만 아니라, 분석의 정확도를 높이기 위해 죽은 메모리 반응 또는 관련된 별칭 문맥을 구분하는 데에도 효과적으로 사용될 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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