본 연구에서는 조영증강 초음파 진단에서 혈류의 패턴을 효과적으로 판단할 수 있게 하기 위하여 조영제의 확산패턴을 영상으로 표현하는 방법론을 제안한다. 초음파 영상에서 조영제의 전이 시간에 대한 파라미터의 가시화 기법과, 단계별 전이패턴을 단일 영상으로 표현하는 방법을 제시함으로써, 병변의 진단 및 분석과정에서 대상 영역 내 혈류의 형태와 속도를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 분석과정의 필요에 따라 영상에서 정밀도를 선택적으로 적용할 수 있도록 하였으며, 노이즈 제거를 위한 필터링 과정과 단계별 전이 시점의 위치에 대한 영역 분할 과정을 거쳐 영상 생성결과를 개선할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 Self-Programmable Cellular Automata(SPCA)를 기반으로 하여 최대주기수열을 생성하는 방법을 제안한다. 최근 긴 주기의 수열을 생성하기 위해서 CA의 차원을 증가시키거나, 상태전이 단계마다 각 셀의 전이규칙을 바꾸는 PCA를 사용하여 왔다. 본 논문에서는 셀의 전이 규칙에 역동성을 부여하기 위하여 각 셀의 상태전이 규칙을 각 시간 단계마다 바꿈으로써 더 긴 주기의 수열을 생성하고 생성된 수열의 랜덤성을 높이고자 한다.
질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.
대두유의 유화전이에스테르화에 의한 바이오디젤의 생산기술을 연구개발함에 있어서 지방산메틸에스테르의 수율에 미치는 메탄올 몰비, 알칼리 촉매량, 유화제 첨가량 및 반응시간의 영향을 규명하고 유화전이에스테르화 공정의 반응조건을 최적화한 결과, 반응온도 $45^{\circ}C$, 대두유에 대한 에탄올 몰비 1:6, 대두유에 대한 유화제의 첨가량 l(v/v)%에서 0.8wt% 수산화캄륨과 1.2wt% 소디움메톡시드로 대두유를 각각 30분과 50분간 전이에스테르화 하여 $95{\sim}96%$수준의 총괄수율을 얻었다.
일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다.
기존의 전이 기반 한국어 의존 구문 분석 방법론들은 사용 될 자질의 설계에 많은 노력이 필요하다. 최근에 인공 신경망을 이용하여 자질 설계 단계에서의 시간과 노력을 줄이는 연구들이 많이 수행되었으나 제한된 context의 정보들만 보고 전이 과정에 필요한 decision을 내려야 하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 순환 신경망 모델을 이용하여 자질 설계에 필요한 노력을 줄이고 순환 구조로 먼 거리 의존관계를 고려하였다. 실험을 진행한 결과 일반적인 다층 신경망에 비해 0.51%의 성능향상을 이루었으며 UAS 90.33%의 성능을 선보인다.
카올린에서 추출된 황산알루미늄 용액으로부터 촉매담체용 r-AI2O3분말 합성에 대하여 연구하였다. 황산알루미늄 용액을 교반중의 에탄올(ethanol)에 적하하여 단일상(single phase)의 AI2(So4)3 18H2O석출물을 제조하고 이 석출물의 하소로부터 r-AI2O3분말을 합성하였다. 이 분말을 100$0^{\circ}C$에서 2시간 하소하였을 때 열적안정성을 보였으나, 120$0^{\circ}C$-2시간 하소에서 $\alpha$-AI2O3 로 전이하였다. r-AI2O3의 열적안정성에 미치는 BaO 첨가의 영향을 조사 연구하였다. 첨가량은 r-AI2O3에 대해서 1.0-6.0wt%로 하였다. BaO를 4.0wt%첨가한 시료는 AI2O3-BaO.6AI2O3(hexa-aluminate)혼합상생성으로 인하여 120$0^{\circ}C$에서 r-AI2O3의 전이를 방지하는데 효과적이었다. BaO를 4.0wt%첨가한 시료와 BaO를 첨가하지 않은 시료에 대하여 r-AI2O3$\longrightarrow$$\alpha$-AI2O3전이에 따른 비표면적을 조사하여 보았다. 120$0^{\circ}C$-2시간에서 BaO 4.0wt% 첨가한 시료와 BaO를 첨가하지 않은 시료의 비표면적은 각각 95$m^2$/g과 50$m^2$/g을 유지하였다.
의약분업의 시작으로 환자의 약국에서의 대기 시간을 줄이기 위한 전자처방전이 활성화될 것이 예상되지만, 의사가 전자처방전 작성에 할애하는 노동력을 줄이기 위한 방법과 전자처방전의 신뢰성과 전송상의 환자 동의 여부를 증명하는 방식이 현재까지 나타나고 있지 않다. 본 연구에서는 이 문제를 지문인증, 음성인식과 압축기술을 이용하여 해결하는 방식을 제안하며, 실제적 구현을 통하여 그 타당성을 제시하였다. 실제 실험실 수준에서 시험한 결과 일반저긴 전자처방전에 비하여 처방전 작성시간이 20% 정도 절감되었으며, 복잡한 복약 지도의 경우에는 더욱 효과적일 것이다. 본 시험에서는 온라인 지문인증에 소요되는 시간은 제외하였다.
이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-Time System)은 특정 시간 내에 분산 네트워크를 통한 정보 교환 및 요구된 동작을 실행한다. 그리고 경로, 시간 및 속력에 관한 제약사항에 따라 머신이 이동하는 시스템이다. 본 논문은 MDRTS에서 발생되는 머신의 이동을 분석하기 위해, PATM[1]에 위치 공간 개념을 추가하여 확장한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)을 정의한다. 머신의 이동과 이동을 제약하는 사항들, 경로, 시간 및 속력 등을 나타내는 표현법을 정의하며, 각 제약 사항에 따른 이동에 관한 규칙을 기술한다.
자연적으로 발생하는 가뭄은 시간과 공간에서 동시에 진화하는 3차원적 현상이다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 및 수문학적 가뭄 간의 연관성을 평가하기 위해서 3차원적 관점에서 가뭄사상을 정의하고 시공간적인 가뭄의 전이 특성을 분석했다. 그 결과 우리나라는 기상학적 가뭄이 단일 연계 관계로 수문학적 가뭄으로 시공간적 전이되는 경우가 77 %로 확인되었다. 반면 한 개 이상의 기상학적 가뭄사상이 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치는 경우도 23 %이었다. 또한, 과거 1994-1995년에 발생한 수문학적 가뭄은 장기간의 강수량 부족으로 인한 총 4개의 기상학적 가뭄의 전이에 따른 시공간적인 영향으로 발생한 것으로 밝혀졌다. 더불어 지난 2001년 여름철 강수부족으로 인한 기상학적 가뭄은 다음해 4월까지 수문학적 가뭄으로 전이되어 가뭄피해가 지속된 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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