3GPP에서 정의한 3세대 무선 이동통신 시스템인 WCDMA 시스템에서는 기지국에서 단말로 데이터를 전송하는 하향링크의 전력 제어를 위해 단말의 Target Signal-to-Interference Ratio (SIR)를 변화시키는 외부 회로 전력 제어와, 설정된 Target SIR을 통해 기지국의 전송 전력을 변화시키는 내부 회로 전력 제어를 사용한다. 그러나 기지국의 성능을 유지하기 위해 단말에게 제공하는 전력량은 제한적일 수밖에 없다. 때문에 3GPP 권고안에서는 전력 제어를 동작시키는 구간인 Power Control Dynamic Range (PCDR)을 정의한다. 본 논문에서는 기지국의 성능 향상을 위해 PCDR을 단말의 상태에 따라 적응적으로 변화시키는 Adaptive PCDR (APCDR)을 제안한다. 제안하는 APCDR 기법은 수신하는 프레임을 기반으로 측정된 SIR 값의 추이를 통해 단말의 현재 상태를 판별하며, 이를 기준으로 각 단말에게 적응적으로 전력 제어 구간을 결정해주는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 APCDR 기법은 기지국의 용량에 큰 영향을 끼치는 최대 코드 채널 전력량을 단말의 상태에 따라 변화시킨다. 최대 코드 채널 전력량을 변화시킴으로써, 각 단말이 순간적인 채널의 상태 변화에 의해 성능이 저하되는 것을 막고 반대로 기지국에서 멀리 위치하는 단말에게는 핸드오버가 이루어지기 전까지 보다 많은 전력을 제공한다. 이를 통해 전체적인 기지국의 Quality에 이득을 얻는다. 실험 결과는 고정된 PCDR을 갖는 경우와 제안하는 APCDR을 사용했을 경우, 용량에서는 거의 손실이 없는 것에 비해 단말의 Quality를 측면에서는 훨씬 향상된 결과를 나타내었다.s toward marriage and the family that existed before the course was reduced after the course. Also, there were gender differences in the attitudes toward love, spouse, sexuality, and gender-roles before and after the course, and there were significant impacts of the course for both genders, albeit in different directions.ethanol 농도가 높을수록 흡광도가 증가되었고 유기산 중 citric acid 에서 많이 증가되었다.생각되며 이를 위해 우리 모두가 폐백음식에 대한 올바른 이해와 인식을 가지도록 개개인의 진정한 관심과 노력이 요구된다고 여겨진다.는 r=0.5937였으며, 이 값들은 모두 1%의 높은 유의성이 있었다.지닌다. 그러므로 이는 개별 여건에 알맞는 유연한 기술 적용 여부를 결정하는 IT활용시 의사 결정자을 하는 사람의 몫이 될 것이다.pplying" where the dietitian answered they applied HACCP voluntarily. The "Non-applying" didn′t have many surveyed items.난 반만 여성에서는 보행 능력, 통상적인 일, 인생을 즐김 항목과 활동성 정도간 유의한 정적 상관관계가 있었다. 결론 : 암환자의 통증정도 및 지장정도는 여성이 남성보다 높았으며, 통증과 우울 및 활동도와의 상관관계에서 차이를 보였다. 앞으로 암성통증 관리 대책 수립시 여성과 남성의 이러한
3GPP 에서 정의한 3 세대 우선 이동통신 시스템인 WCDMA 시스템에서는 가지국에서 단말로 데이터를 전송하는 하향링크의 전력 제어를 위해 단말의 Target signal to Intetference Ratio (SIR) 를 변화시키는 외부 회로 전력 제어와, 설정된 Target SIR 을 통해 가지국의 전송 전력을 변화시키는 내부 회로 전력 제어를 사용한다. 그러나 기지국의 성능을 유지하기 위해 단양에게 제공하는 전력량은 제한척일 수밖에 없다. 때문에 3GPP 권고안에서는 전력 제어를 동작시키는 구간인 Power Comol DymmlC Range (PCDR) 을 정의한다. 본 논문에서는 가지국의 성능 향상을 위해 PCDR 을 단말의 상태에 따라 적응적으로 변화시키는 Adaptlve PCDR (APCDR) 응 제안한다. 제안하는 APCDR 기법은 수신하는 프레임을 기반으로 측정된 SIR 값의 추이를 통해 단만의 현재 상태를 판별하며, 이 등 기준 jQ 」로 각 단말에게 적응적으로 전력 제어 구간을 결정해주는 방법이다 본 논문에서 제안하는 APCDR 기법 은 기지국의 용량에 큰 영향을 끼치는 최대 코드 채널 전력량을 단말의 상태에 띠 P 라 변화시킨다. 최대 코드 채널 전력량을 변화시킴으로써, 각 단악이 순간척인 채널의 상태 변화에 의해 성능이 저하되는 것을 막고 반대로 가지 국에서 멀리 위치하는 단말에게는 핸드오버가 이루어지기 전까지 보다 많은 전력을 제공한다. 이를 통해 선체적인 가지국의 Quanty 에 이득을 얻는다. 실험 결과는 고정된 PCDR 을 갖는 경우와 제안하는 APCDR 을 사용했음 경우, 용량에서는 거의 손실이 없는 것에 비해 단말의 Quallty 측면에서는 훨씬 향상된 결괴를 나타내었다.
본 연구는 이러닝 체제에서 상호작용을 개선할 수 있도록 하기 위하여 사용자의 생리적 데이터 가운데서 뇌파를 통하여 학습자의 인지부하 발생을 파악할 수 있는 지를 연구하고자 하였다. 뇌파를 통하여 인지부하 발생을 알 수 있게 된다면 실시간 이러닝 체제에서 적절한 피드백 제공에 활용될 수 있기 때문이다. 이를 위하여 EEG를 이용하여 학습자의 뇌파를 측정하면서 인지활동을 수행하는 동안 발생되는 인지부하도를 측정하였고 인지과부하를 판별할 수 있는지를 알아보았다. 뇌파 측정을 위하여 언어 관련 작업기억 능력을 측정할 수 있는 듣기회상과제를 제시하였으며, 실험을 통한 과제 정답률 및 뇌파 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 듣기회상과제의 정답률은 회상반응과제에서 1단계는 84.4%, 2단계는 90.6%, 3단계는 62.5%, 4단계는 56.3%를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 3, 4단계의 경우는 피험자들이 매우 어려움을 겪었던 단계로 인지과부하가 발생했을 것으로 보인다. 둘째, SEF-95% 지표는 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 더욱 높은 값을 보였으며, 이는 피험자들의 인지부하가 3, 4단계에서 높았음을 객관적으로 보여주는 근거이다. 셋째, 감마파의 상대파워는 3, 4단계에서 파워값이 급격히 올라가는 패턴을 보였으며, 통계적으로 유의한 5개의 채널(F3, F4, C4, F7, F8)을 확인하였다. 5개의 채널은 뇌의 브로카 영역(F7, F8) 주위에 위치하고 있으며, 특히 뇌맵핑 분석을 통해 확인한 결과, F8(우반구의 브로카 영역에 해당하는 위치)에서 단계별 난이도가 올라갈수록 활성화의 차이가 크게 나타났다. 넷째, 19채널에 대한 상호 상관 분석을 통해 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 비동기화가 증가하였다. 위의 결과를 통한 본 연구의 결론은 뇌파를 이용하여 인간이 인지활동을 수행하는 동안 인지부하도를 측정할 수 있으며, 인지과부하를 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.
스마트 돈사 환경의 복지 및 생산성 향상을 위하여 정량 분석법을 기반으로 한 모돈 관리의 중요성이 증가하고 있다. 모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복하여 이루어지는데 모돈의 관리는 돈사 농장의 생산성 및 경제성과 직결된다. 모돈 관리에 필요한 환경 및 계측정보를 획득하고 이 정보로부터 모돈의 개체관리를 극대화시키고 최적의 방안을 찾고자 지속적으로 계측이 가능한 모돈의 돈사 모니터링 시스템이 필요하다. 모돈의 행동특성 계측이 가능한 시스템이 필요한 이유는 모돈의 행동 특성(섭식 및 지제불량 등)에 상응하는 대사 불량, 질병 및 발정 징후 등을 조기에 발견할 수 있기 때문이다. 돈사 내에서 정지 상태로 판별이 되는 모돈의 지제상태(기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 다르게 연속적인 움직임으로부터 판별되는 모돈의 섭식상태를 분석하기 위해서는 계측 시스템과 이를 분석해주는 시스템간의 시간적 차이를 최소화 할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 모돈의 섭식을 정량적으로 지수화하기 위한 센서의 최소 SPS(sample per second)는 600 Hz($100Hz{\times}6$개)로서 최소 6개 ADC 채널과 최소 1,200 Hz 이상으로 샘플링 할 수 있는 마이크로 컨트롤러가 필요하다. 또한 16 비트의 분해능으로 1분 동안 연속 계측을 수행할 경우 필요한 정보량은 153,600 KByte ($1,200sample/s{\times}16bit/sample{\times}8Byte/bit$)으로 실시간 처리를 수행하기에 매우 큰 정보량이라 판단할 수 있다. 수행하고자 하는 정보처리 기법에 따라 다소 상이할 수 있으나, 1분을 주기로 모돈의 섭식 분석을 수행하고자 할 경우 최도 150 MByte의 정보량을 처리하기 위한 최소의 클럭수는 단순 대입의 경우 2.5 Mhz (clock/second) ($=1clock/Byte{\times}150MByte/60seconds$) 이며 덧셈(4 clock)의 경우 10 Mhz, 곱셈(16 clock)의 경우 40 Mhz의 클럭이 필요하다. 또한 정보의 저장 및 도시를 위해 필요한 부가적인 회로(LCD, SD메모리) 구동을 위해 필요한 클럭을 고려할 경우 추가적인 클럭이 필요하다. 이를 종합적으로 고려하여 120 Mhz ($= 40Mhz{\times}3$) 이상의 클럭이 필요하다고 판단할 수 있다. 또한 센서 계측 주기의 시간 분해능을 균등하게 유지하기 위해선 계측->도시->저장의 과정을 교차적으로 수행해야 한다. 이러한 과정을 거처 최종적으로 선정한 마이크로 프로세서는 ARM Cortex-M4이며 168 MHz로 연산 수행이 가능하여 목표하고자 하는 신호처리를 수행 할 수 있다. 현장 예비 실험을 통해 기대 성능을 만족하였으며, 시간 복잡도가 높은 연산을 대비하여 최적 시분할 스케쥴링 기법에 대한 보완이 필요하다고 판단되었다.
시스템수준 설계방법론에서 널리 사용하고 있는 설계흐름도는 시스템명세, 시스템수준의 하드웨어/소프트웨어 분할, 하드웨어/소프트웨어 통합설계, 가상 또는 물리적 프로토타입을 이용한 통합검증, 시스템통합으로 구성된다. 시스템의 하드웨어 구성요소를 개발하는 과정에서 이전까지는 디자인단계가 많은 시간 및 노력을 요구하는 단계였지만, 현재에는 설계한 디자인의 기능적 검증단계가 중요 요소로 간주되고 있다. 본 논문에서는 시스템수준 설계언어인 SystemC 기반의 테스트벤치 구조를 이용하여 Verilog HDL로 설계된 하드웨어 구성요소의 올바른 동작여부를 판별하는 기능검증시스템을 설계하였다. 설계된 기능검증시스템에서 SystemC 모듈의 멤버 변수와 Verilog 모듈의 와이어 및 레지스터 변수간의 데이터 전달은 본 논문에서 정의되는 SystemC 사용자 정의 통신채널을 통하여 이루어진다. 제안된 기능검증시스템을 UART에 적용하여 올바른 동작여부를 판별하였다. 본 논문의 기능검증시스템 설계에 사용된 SystemC는 C++기반의 하드웨어 모델링용 클래스 라이브러리를 제공하므로 RT 수준보다 높은 추상화수준에서 소프트웨어와 하드웨어 또는 이 둘을 결합한 시스템수준의 모델링을 단일 언어와 환경에서 설계할 수 있는 이점이 있다. 또한 기능검증시스템 설계에 작성된 SystemC 모듈 코드들은 부분적인 코드 수정 후 다른 하드웨어 구성요소의 기능을 검증하는데 재사용할 수 있는 이점이 있다.
최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 보컬이 포함된 구간에서 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 이 때 채널 신호의 주파수 빈별로 에너지 값 뿐만 아니라 위상까지 고려하여 차감 여부를 판별한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취 실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.
본 논문에서는 컬러 영상을 위한 하이브리드(hybrid) 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 즉, 두 개의 워터마크가 주파수 영역과 공간 영역 상에 각각 삽입된다. 첫 번째 워터마크는 영상 데이터를 DW(discrete wavelet transform)를 사용하여 주파수 공간으로 변환한 후, 인간의 시각이 밝기에 민감하지 않다는 사실을 이용하여 컬러 영상의 밝기(luminance) 성분에 대역확산(spread-spectrum) 방법으로 워터마크를 삽입한다. 삽입되는 워터마크는 유사난수 패턴(pseudo-random pattern)을 사용하며 워터마크 검출시에는 상관도(correlation)를 이용하여 워터마크를 추출한다. 두 번째 워터마크는 첫 번째 워터마크가 클로핑(cropping)과 같은 기하학적 공격(geometrical of attack)에 취약한 점을 보완하기 위해 삽입한다. 영상의 공간 영역에서 블루 채널 상에 두 번째 워터마크가 삽입되며, 이때 영상의 특징점의 픽셀값을 입력 값으로 하여 해쉬함수의 출력값을 구한다. 따라서 두 번째 워터마크는 영상의 위 변조를 판별할 수 있는 tamper defection의 기능을 한다.
MPEG-1에서 사용하고 있는 두가지 심리음향모델은 서로 다른 매스킹 패턴과 매스킹 인덱스 그리고 매스킹 레벨의 산출 과정을 거친다. 결과적으로 모델 1은 우수한 순음/잡음 판별로 인하여 정확한 매스킹 레벨을 산출하지만 SMR 산출에 worst case를 가정하고 오디오 신호의 동적인 상태를 무시하기 때문에 모델 2보다 저하된 성능을 보여주는 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서는 고정 전송율로 설계된 MPEG-1 오디오를 가변 전송율로 변환하였을 때 심리음향모델 1과 2의 성능이 어떻게 나타나는지에 대해 알아보았다. 모의 실험 결과 모델 2는 1에 비해 dual channel 모드에서 평균 30kbps, joint stereo 모드에서 평균 20 kbps 정도 이득을 제공하는 것으로 나타났다. 일반적으로 joint stereo 모드는 dual channel 모드에 비해 많은 이득을 제공하는 것으로 알려져 있는데, 이러한 현상은 attack이 많은 오디오 신호의 경우 모델 1에서 더 심하게 나타남을 알 수 있다. 이는 모델 1이 pre-echo를 줄이기위해 각 채널에서 과도하게 SMR을 산출하기 때문이다.
KAERI has planned to carry out a series of dynamic tests using a shaking table and time-history analyses for a channel-type concrete shear wall to investigate its seismic performance because of the recently frequent occurrence of earthquakes in the south-eastern parts of Korea. The overall size of a test specimen is b×l×h =2500 mm×3500 mm×4500 mm, and it consists of three stories having slabs and walls with thicknesses of 140 mm and 150 mm, respectively. The system identification, FE model updating, and time-history analysis results for a test shear wall are presented herein. By applying the advanced system identification, so-called pLSCF, the improved modal parameters are extracted in the lower modes. Using three FE in-house packages, such as FEMtools, Ruaumoko, and VecTor4, the eigenanalyses are made for an initial FE model, resulting in consistency in eigenvalues. However, they exhibit relatively stiffer behavior, as much as 30 to 50% compared with those extracted from the test in the 1st and 2nd modes. The FE model updating is carried out to consider the 6-dofs spring stiffnesses at the wall base as major parameters by adopting a Bayesian type automatic updating algorithm to minimize the residuals in modal parameters. The updating results indicate that the highest sensitivity is apparent in the vertical translational springs at few locations ranging from 300 to 500% in variation. However, their changes seem to have no physical meaning because of the numerical values. Finally, using the updated FE model, the time-history responses are predicted by Ruaumoko at each floor where accelerometers are located. The accelerograms between test and analysis show an acceptable match in terms of maximum and minimum values. However, the magnitudes and patterns of floor response spectra seem somewhat different because of the slightly different input accelerograms and damping ratios involved.
사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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