현재 차세대 부호화 표준으로 진행 중인 VVC (Versatile Video Coding)는 재귀적 블록 분할 구조 및 GPM (Geometric Partitioning Mode)과 같은 다양한 예측 방법들의 채택으로 HEVC (High Efficiency Video Coding)대비 RA (Random Access) 환경에서 약 34%와 LDB (Low-Delay B) 환경에서 약 30%의 부호화 성능 향상을 보이지만 부호화 복잡도는 약 10배, 7배 증가를 보인다. 본 논문에서는 VVC의 부호화 복잡도 개선을 위하여 블록 내 방향성을 이용한 GPM 모드 고속 결정 및 블록 분할 고속 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 블록에 허프 변환을 적용하여 블록 내의 방향성을 파악하고, 이를 통해 율-왜곡 비용 탐색 과정에서 생략할 GPM 모드와 특정 블록 분할 방법을 결정하는 방법이다. 실험 결과로써 제안하는 방법은 VTM8.0 대비 RA 환경에서 2.48%의 부호화 성능 감소와 31.01%의 부호화 시간 감소의 효과를 얻고 LDB 환경에서 2.69%의 부호화 성능 감소와 29.84%의 부호화 시간 감소의 효과를 얻었다.
상시 관측되는 조위관측소 해수위 자료는 결측값과 오측값을 포함하고 있으며, 그 중 오측 값은 이상값으로 분류되는 전처리 대상이다. 이러한 오측을 제거하기 위해 대표적으로 3𝜎 (three standard deviations) 규칙이 적용되어왔으나, 기상이변 등에 의한 극값이 존재하거나 3𝜎 범위 안에서도 오측이 존재하는 해수위 자료에는 그 적용이 어렵다. 본 연구에서 설계된 모델은 오측에 대한 사전 정보가 필요하지 않은 비주석 학습으로 구성되며, 재귀신경망과 앙상블 기법을 이용함으로써 실시간으로 수집되는 해수위 자료가 오측일 가능성을 발생한지 20분 이내로 제시한다. 검증이 완료된 모델은 평시 및 기상이변시의 정상값과 오측값을 잘 분리하며, 학습이 이뤄지지 않은 연도의 해수위 자료에서도 이상값 탐지가 가능함을 확인하였다. 본 연구의 관측 이상치 탐지 알고리즘은 조위관측소 해수위에 국한되지 않고 다양한 해양 및 대기자료의 이상치 탐지 인공신경망 모델에 확장 적용할 수 있다.
본 연구에서는 첫째, 국제표준에서 규정한 형광직물과 재귀반사 소재에, 아동들이 선호하는 동물의 문양을 재귀반사 필름과 검정색 직물로 디자인하여 부착한, 2벌의 안전의복과 안전조끼를 제작하였다. 둘째, 야간에 주변광원이 없어도 원거리에서 생체를 인지할 수 있도록 안전의복에 스마트 포토닉 디바이스를 장착함으로써, 어린이들이 어두운 때 버튼 원터치만으로 상황에 따라 3가지 발광이 가능하도록 구현하였다. 제작한 스마트 안전의복을 마네킹에 착용시켜 주야간의 시인성을 비교한 결과, 시인성의 차이가 야간에 확연히 나타났는데, 기존의 안전의복 착용 시에는 주변광원 없이는 착용자가 표출되지 않은 반면, 스마트 안전의복 착용 시는 약 70m의 원거리에서도 표출됨을 확인하였다. 따라서 야간이나 기상악화 시에 주행하는 운전자가 원거리에서 생체를 인지할 수 있어 교통사고나 도로상의 안전사고 예방에 기여할 것으로 기대된다. 셋째, 광섬유의 발광기능 안정성 유지와 발광시간의 연장을 위하여 에너지 소진 시 태양전지로 수확한 전기에너지를 사용함으로써, 장시간 안정되게 광섬유 발광이 가능하여 시인성의 안정성을 확인할 수 있었다. 이로써 스마트 포토닉 안전의복은 야간 작업자용으로도 활용 가능함이 증명되었다. 그러므로 광섬유 안전의복은 태양전지에 의한 에너지 하베스팅 적용으로 안정적인 충전에 의해 실생활뿐만 아니라 어두운 산업현장에서도 착용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 비례 문제 해결 과정에서 학생의 분수 지식이 어떻게 관련되어 나타나는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 단위 조정 3단계로 판단되는 중학교 1학년 학생 2명에 주목하여 분수 지식과 비례 문제 해결 과정에 대한 임상 면담 자료를 분석하였다. 분석 결과 자연수 맥락에서 단위 조정 3단계 학생으로 판단되었던 두 학생은 분수 맥락에서는 '활동을 통해' 3수준 단위를 조정하며 서로 다른 양적 조작 방식을 보여주었다. 특히 두 학생이 가분수가 포함된 곱셈 연산 과제에서 보여주었던 분할 조작과 단위 조정 활동에서 식별되었던 차이는 두 학생의 비례 문제에 대한 접근 방식에 있어서 중요한 차이로 나타났다. 이 과정에서 하나의 3수준 단위로부터 또 다른 3수준 단위 사이의 구조적 전환이 '재귀 분할의 내재화'와 관련이 되며, 합성 단위에 대한 스플리팅 조작에 중요한 근거가 됨을 시사하였다.
본 논문에서는 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하여 LED(Light Emitting Diode)에 전류 또는 전압을 공급하고, 이에 따라 나타나는 전압 또는 전류 특성을 분석하는 시스템에서, 전원 공급 또는 측정하는 회로의 비선형 오차 및 임의로 발생하는 오차를 감소시키는 방법을 제안하였다. 임의 오차를 줄이기 위해서는 재귀 평균 방법을 이용하였으며, 비선형 오차를 줄이기 위해서는 보정과정에서 획득한 데이터들을 2차 다항 회귀분석 방법을 이용하여 보정계수를 구하였으며, 이를 이용하여 LED를 생산 시 측정하는 항목인 역방향전류(IR), 역방향 전압(VR), 순방향전압(VF1, VF2, VF3)에 적용하여 오차를 교정하였다. 실험 결과에서는 오차율이 0.017 ~ 0.043 %로 관찰되었다.
본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.
본 연구는 21세기 필수 능력으로 거론되는 계산적 사고의 의미를 살펴보고, 수학교과에서 CT 교육의 가능성 여부와 그 선행 조건을 탐색할 목적으로 수행되었다. 선행연구를 통해 컴퓨터, 학교교육, 수학교육에서의 CT의 정의와 구성 요소를 조사하였으며 본 연구에서는 수학교과에서 CT를 수학적 문제해결 관련 사고로 보았다. CT-컴퓨팅(컴퓨터 활용)-수학교육 세 영역 사이의 관계 고찰에서 컴퓨팅환경에서 유용한 CT이나 수학교육에는 포함되지 않는 영역에 주목하였다. CT와 수학교육의 통합논의에서는 컴퓨터가 전통적 수학교육의 보조 수단으로 허용되는 우리나라 수학교육 현황을 고려할 때, '컴퓨팅 환경에서의 수학적 문제해결'에 주목할 필요가 있다고 보았다. 수학교육에서 CT 교육은 컴퓨팅 환경 조성을 전제로 수학교과에서 수학 관련 과제에 해결을 위한 코딩, 문제해결, STEAM 교육 맥락에서 수학과 CT의 통합을 제시하였으며 이를 위하여 CT 통합을 지원하는 수학교육과정 마련 등 제반 조건을 논의하였다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제25권4호
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pp.371-374
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1999
상악협소증으로 인하여 골격관계의 수평적인 부조화와 부정 교합을 보인 상기환자의 경우 상악확대를 위해 구개확대장치를 이용하여 치료하였으나 원하는 치료결과를 얻을 수 없었다. 방사선 평가상 안면골의 봉합부골화가 이미 끝난 것으로 보여 외과적인 피질골절단술을 시행하였다. 외과적인 피질골절단술은 상악확대시 주위안면골의 저항을 줄이기 위한 목적으로 시행하는데 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 술후 2주경과후와 12개월 경과후 교합관계 및 확대된 상악궁의 재발상태를 평가한 결과 술후 상태로 유지되고 있었다. 전반적인 교합상태도 많이 개선되어 있었다. 그러나 피질골절단술은 사전에 악궁의 형태나 길이, 수술방법의 선택, 술후 합병증에 대한 충분한 평가를 하여야 한다. 외과적인 피질골절단술은 치료비와 치료기간을 줄일 수 있고 술후 재귀가능성을 줄일 수 있다. 이에 본과에서 피질골절단술을 이용하여 양호한 결과를 얻었기에 본 학회지에 보고하는 바이다.
공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.
본 논문에서는 점근적으로 최적인 두가지의 무작위화 함수인 일라이어스(Elias) 함수와 페레즈(Peres) 함수의 장단점을 고려한 하이브리드 무작위화 함수를 제안한다. 무작위화 함수는 편향성이 있는 무작위수의 공급원으로부터 균등한 무작위수를 생성하는데 쓰이는 알고리즘을 수학적으로 추상화한 것이다. 일라이어스 함수와 페레즈 함수는 입력의 길이가 무한으로 증가함에 따라 그 출력효율성이 정보론적 한계치에 다가간다. 특히, 일라이어스 함수는 주어진 (유한의) 입력길이에 대해 최적인 무작위화 함수이다. 그러나 그 계산은 간단하지 않고, 주어진 입력길이에 의존한다. 반면, 페레즈 함수는 정해진 입력의 길이에 대해 출력효율이 최적이지는 않으나, 점근적으로는 최적이고, 간단한 재귀식에 의해 정의되어서 그 계산이 매우 간단하고 적은 메모리를 필요로 한다. 이러한 계산복잡도와 출력효율에 대한 두가지 무작위화 함수의 장단점에 주목하여, 각각의 장점을 고려한 하이브리드 무작위화 함수를 제안하고 이를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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