한미 자유무역협정(FTA) 2차 협상이 이번 FTA를 반대하는 단체들의 대규모 시위와 의약품 분야의 협상 중단 사태 등 파행을 겪으며 14일 종료됐다. 지난 10일부터 5일간 서울 신라호텔에서 열린 이번 협상에서 양국 협상단은 18개 분과 및 작업반 회의를 열고 관세인하 폭과 이행기간이 포함된 상품 양허안 교환에 합의했다. 또 개방제외 분야가 나열된 서비스ㆍ투자 유보안과 정부조달 분야 개방안(양허안)도 상호 교환함으로써 3차 협상의 교두보를 마련했다. 아울러 금융개방 논의도 일부 합의점을 찾았다. 하지만 농산물, 의약품, 자동차, 개성공단 생산제품 원산지 등 핵심 쟁점에 대해서는 양측의 입장이 팽팽히 맞섰다. 특히 미국측은 의약품 협상중단과 관련해 협상 나흘째인 13일부터 무역구제와 서비스 분과 회의에 참석하지 않았으며 우리 측도 이에 맞서 이날 개최키로했던 상품과 환경분과 회의를 전면 취소하는 등 갈등을 겪었다. 기본적인 틀을 짜는데 실패한 농업과 섬유는 물론 의약품과 자동차, 쌀개방, 개성공단 문제에 있어서는 양측 모두 입장차를 좁히지 못해 향후 협상 전망을 어둡게 했다.
본 논문에서는 무선 통신 망을 이용하는 무선 측위 시스템의 hearability 문제를 해결하기 위하여 제시된 IPDL 기법을 CDMA 망에 미치는 영향을 최소화하도록 변형하여 사용하고 변형으로 인해 발생하는 문제점을 간섭 신호 제거 기법으로 해결하는 IC-IPDL 측위 시스템을 제안하였다. 제안된 IC-IPDL 기법에서는 CDMA 망의 안정화를 위해 CPICH를 제외한 모든 하향 링크 신호 전송을 중단하도록 IPDL을 변형하구 동시에 단말기에서 간섭 신호 제거 기법을 사용하여 나머지 CPICH를 제거함으로써 hearability를 개선한다. 제안한 기법의 성능 평가를 위하여 신호의 지연 시간 정보(TOA/TDOA)를 이용하는 무선 측위 시스템으로 모의 실험을 수행하였고 그 결과 제안된 기법이 idle period 구간에서 CPICH의 전송을 유지함에도 기존의 IPDL 기법과 유사한 측위 성능을 보임을 확인하였다.
이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템의 여러 경로 감쇄 환경에서 MMSE 검파기의 성능을 분석한다. MMSE 필터는 출력단에 나머지 쓰는 이의 간섭 성분이 남아 있다. 따라서 비트 오류율을 계산하려면 다른 쓰는 이 신호의 조합을 모두 생각해야 하므로, 쓰는 이 수에 따라 지수적인 계산량이 필요하다. 특히 여러 경로로 수신한 신호를 결합하여 심볼 결정을 할 경우, 각 쓰는 이의 모든 경로에 나머지 간섭이 영향을 미치므로, 이들 모든 조합을 다 고려하여 계산하기는 실질적으로 불가능하다. 여기서는 MMSE 검파기의 성능을 유도하기 위하여, 필터의 출력단에서 신호를 제외한 나머지 간섭과 배경 잡음 성분을 정규 분포로 근사한다. 이 경우 필터의 출력값을 상관관계를 갖는 정규분포의 잡음이 신호에 더해진 형태로 모형화 할 수 있으므로, 다른 쓰는 이 신호의 조합에 상관없이 성능 분석을 할 수 있다. 쓰는 이 수와 수신 경로 수를 변화시켜 가며 상관제거기와 성능을 비교하고, 정확도를 확인하였다.
이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템의 여러 경로 감쇄 환경에서 MMSE 검파기의 성능을 분석한다. 1부에서 MMSE 검파기의 성능을 유도하기 위하여, 필터의 출력단에서 신호를 제외한 나머지 간섭과 배경 잡음 성분을 정규 분포와 근사한 것을 이용하여 여기서는 채널 추정에 오류가 있을 때의 영향을 검토한다. 채널변수에 정규분포의 오류가 있을 때와 구체적인 채널 추정 시스템을 사용한 두 가지 경우에 대해서 채널 추정의 영향을 분석한다. 감쇄 환경, 채널 추정 오류의 분산, 도플러 주파수 등을 변화시켜 얻은 수식적인 결과로 성능 분석의 정확도를 보였다.
본 연구의 목적은 주부의 시간성향에 따라 시간관리행동에 차이가 있는지를 파악함으로써 시간성향의 중요성을 밝히고, 주부의 생활경영과정에서 시간사요의 효율성을 창조하는 능력으로서의 인적자원계발을 위한 하나의 자료가 되고자 하는데 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 주부의 시간성향은 단선적 시간성향이기보다는 복합적 시간성향인 것으로 나타났다. 둘째, 주부의 사회인구학적 특성에 따라 시간성향의 차이를 보면 변인은 거주지와 취업여부였다. 세째, 주부의 시간성향에 따른 시간관리행동은 사회하를 제외한 모든관리행동 즉 계획/우선순위(p<.001), 표준설정/단순화(p<.05), 목표설정(p<.001), 심리적 긴장감해소(p<.001), 분담화(p<.05), 기계화(p<.05)에서 차이를 보이고 있다. 유의미한 차이를 보인 모든 관리행동에서 복합적 시간성향의 주부가 관리행동을 더 잘하였고 특히 계획/우선순위와 목 표설정 관리행동에서 월등히 잘하는 것으로 나타났다.
본 연구는 SOLAS의 ECDIS 강제 탑재규정에 제외되는 소형선에서의 모바일플랫폼 및 저사양 단말기를 이용한 S-57 전자 해도 데이터(ENC) 활용을 위해 Tiled-SENC 포맷을 정의하고, ENC에서 Tiled-SENC로의 자료구조 모델링 및 변환 기술을 개발하고, ENC와 Tiled-SENC 사용시의 성능을 비교하였다.
제안된 연구는 유방촬영영상(Mammogram)에서 종양의 자동 추출에 관한 연구로서, 맘모그램에서 특성을 파악하여 종양을 추출하였다. 처리과정에서 정상조직인 cooper\`s ligament 로부터 조직의 붕괴에 의한 동질화된 종양조직을 분리하였다. 추출된 부분들을 8-연결성 관계를 이용하여 1차 후보를 추출하였다. 1타 추출긴 각 후보들을 영상의 명암값을 지형적 높이정보로 해석한 2단계의 영상으로 표현하였다. 이러한 영상에서 2 중의 원형성과 분포 비율로 비교하는 방법을 통하여 2차 후보를 추출하였다. 최종적인 종양의 결정은 각 후보에 대한 반구 형태의 템플리트를 생성하여 비교하는 방법을 통하여 순위를 결정하였다. 추출된 결과로서 진단방사선 전문의에 의해 종양의 포함이 확진된 58 사례에 적용하여 모든 사례에서 종양을 추출하였고 1 사례를 제외하고 종양을 첫 번째 순위로 검출할 수 있었다.
흔히‘20:80 이론’을 말한다. 이탈리아의 경제학자 빌프레도 파레토가 주창했다는 이 이론은 원래는 19세기 영국의 부(富)의 불균형을 말할
때 20%의 인구가 80%의 부를 차지한다는 것에서 나왔던 것이지만, 비단 이것뿐만 아니라 현재 주위에 있는 대부분의 것에 적용을 해봐도
통용될 수 있는 이론이라 할 수 있다‘. 20%의 기능이 80%의 쓰임으로 활용된다.’휴대폰을 늘 끼고 살면서도, 가뜩이나 컨퍼전스 개념이
도입돼서 온갖 기능으로 중무장한 휴대폰일 지라도, 그 중 몇몇 기능에 불과한 통화 기능, 문자메시지 수,발신 기능, 모닝콜 기능, 달력 기
능, 디지털 카메라 기능과 MP3 기능, 종종 VM 콘텐츠를 활용한 게임 기능 등을 제외하고는 그다지 많이 활용하고 있는 것 같지는 않다(물
론 가장 중요한 시계 기능도 있다). 그게 전부일까? 우리가 아는 이동통신의 전부일까? 이번 호에서는 우리가 미처 알지 못해서 사용하지 못
하고 있는 이동통신사 자체의 부가서비스에 대해서 알아보려 한다. 또 사업자를 위한 제안 요령에 대해서도 설명할 계획이다. 모름지기 아는
만큼 활용할 수 있다.
임의 모양의 완전도체의 전자파 산란을 해석하기 위하여 모멘트 방법을 이용하였다. GID(Graphic Interface Design)툴을 이용하여 설계된 금속 도체의 표면은 서로 다른 모양의 삼각패치로 모델링 되었다. 도체 표면전류는 삼각패치의 벡터 기저함수로 확장되었다. 관측점과 전원점이 동일 삼각패치에 위치할 때, 삼각패치의 특이점 적분은 Duffy 방법을 이용하여 특이점이 없는 적분으로 변환이 가능하였고, 변환된 특이점 항들은 1차원의 가우시안 구적법을 이용하여 간단하게 계산되어질 수 있었다. 특이점을 제외한 적분들은 2차원 가우시안 구적법으로 계산되었다.
지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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