본 연구의 목적은 손의 부상 정도나 장애에 대한 치료의 진행 과정에 대하여 정량적인 분석을 하기 위한 것이다. 제안한 평가 항목들은 최고 악력, 악력이 가해지는 시간, 평균 악력, 악력 측정 시작부터 최고 악력까지 도달하는 순간 가속 악력, 일정한 악력 유지 시간을 측정하기 위한 동적 지구력 시간, 주어진 시간 동안 일정 악력을 유지하는 정적 지구력에 대한 변화율 등이다. 구현된 데이터베이스 시스템은 트레이닝, 기능 평가, 개인 정보 등을 기록 할 수 있도록 하였다. 또한, 악력 시스템은 60kg 범위에서 측정이 가능하도록 Load-cell을 이용한 악력 센서를 개발하였다. 제안된 시스템은 의사들이 환자의 재활 프로그램을 진행하는 데 있어 환자의 상태 이해와 해석에 편리와 효율을 제공할 것이다.
본 논문에서는 불완전명세(incompletely-specified)를 가진 상태전이그래프(state transition graph: STG)상에서 리던던트 고장(redundant faults)수를 줄여 테스트를 용이하게 하기 위한 새로운 동기 순차회로의 합성방법을 제안한다. 이 STG 합성법에는 1) 구별전이(distinguishable transition)을 이용하여 무정의상태(undefined states)와 불완전명세된 입력전이를 추가하고, 2) 가능한 한 강연결(strongly-connected)이 되도록 하는 방법을 사용한다. 제안된 방법을 이용하여 MCNC 벤치마크 회로에 대해 실험한 결과, 대부분의 회로에 대해 무해 고장의 수가 현격히 줄어들어 높은 고장검출을 얻었다.
본 연구에서는 송풍기의 출력이 일정한 상태에서 열전달 계수의 증가를 가져오기 위한 방법으로 다공판을 이용하였다. 이 방법은 다공판에 의한 운동량 감소 등의 몇 가지 단점이 있지만 특정한 조건에서 사용될 때, 정체 유동 영역에서 다공판이 없는 경우보다 최고 2배 이상 열전달 계수가 증가하였다. 본 연구에서는 정확하고 간편한 실험을 위하여 액정을 온도 지시계로 사용하였으며, 액정을 이용하면 열전대 등을 온도 지시계로 이용하는 실험보다 훨씬 간단하고 정확한 실험이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
1xEV-DV와 HSDPA는 이동통신 환경에서 단말기별 무선 구간의 상태나 QoS의 정책에 따라 적절한 MCS를 할당함으로써 고속 packet data 서비스를 가능하게 하는 표준이다. 이 논문에서는 LG 전자가 개발한 1xEV-DV는 HSDPA의 기지국 모뎀 하드웨어, 모뎀 소프트웨어 및 채널카드에 대해 설명한다. Processor와 DSP의 역할을 중심으로 두 채널카드의 유사성 및 차이점에 대해 논의한다.
해양에 투기된 폐기물의 시공간적인 분포와 변화과정은 해양 물리학적 확산과 이 동, 생물학적 흡수 및 변환과정, 화학적 반응 및 상태변화등 여러 과정이 복합적으로 작용하여 일여난다. 이러한 폐기물의 해양투기가 해양생태계 및 환경보전에 미치는 여 러 가지 영향은 이에 대한 규제 및 적절한 운용을 통하여 원활한 해양생태 및 환경을 유지할 수 있도록 최소화되어야 한다. 해양투기의 최적화를 위하여서는 첫째, 생태학 적 배제원칙(biological exclusion)이 최우선적으로 고려되어야 하고 둘째, 생태계 및 수산자원 보존을 위하여 원활한 해수교환 및 물질확산이 극대화된 투기장소의 입지 선 정(hydrographic option)이 매우 중요하다. 둘째 로는 적법한 투기행위 및 적절한 투 기장 운용을 위한 감독 및 감시체제의 확립이 필요하다. 현재 우리 나라의 해양 폐기 물 투기는 초기의 단계에 있으나 최근 점차 요구되는 인접 해양국가 간의는 지역환경 협의체 구성 및 국가간 환경 부담 비용을 고려할 때 공해상의 해양투기는 더 이상 국 내적 문제가 아니므로 보다 신중한 해양투기 활동 및 타당성의 국토가 필요하다. 황해 에 위치한 투기장의 경우 현재까지의 관련자료를 검토할 때 적정 투기 규모 및 투기장 입지 선정, 그리고 불법 폐기물 투기가능성의 미비점에 대한 보완책이 필요한 것으로 사료된다.
Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.
한국 원자력 연구소는 PEFP(Proton Enginnering Frontier Poject)라고 하는 프로젝트를 수행 중이며, PEFP는 고에너지 양성자 가속기에 대한 프로젝트이다. 양성자 가속기에 대한 제어 시스템은 안정적인 운전 제어를 위해서 장치의 상태를 주기적으로 모니터링 할 뿐만 아니라 장치상태를 저장하여 일정시간 후에 확인이 요구되면 저장된 데이터를 이용하여 이전 정보를 추적할 수 있어야한다. 따라서 양성자 가속기 제어시스템에서는 실시간으로 들어오는 진공 데이터 정보를 저장 및 저장된 데이터를 열람이 가능한 저장 시스템으로 구성하였다. 저장된 데이터들은 RFQ(Radio Frequency Quadrupole) Cryopump, Turbo Pump, Press Gauge, Gate Valve, Compressor와 DTL(Drift Tube Linac) Multi-Gauge, Turbo Pump등의 진공도 및 제어변수 등이 있다. 이들 각각의 진공장치로부터 전달되는 진공 데이터들을 저장하기 위해 EPICS Extension toolset중에서 저장하는 기능을 가진 Channel Archiver를 양성자 가속기 제어 시스템에 추가하였다
본 논문에서는 유한용량 재진입 생산라인에서의 스케줄링 문제에 대한 유전자적 접근 방법을 제안하였다. 알고리즘에서 사용되는 염색체의 구조는 워크스테이션의 버퍼레벨에 대한 모든 가능한 경우를 고려하여 정의되었으며, 염색체의 각 유전자에는 그에 대응되는 시스템 상태에서 우선 순위를 갖는 작업 단계의 값이 할당되도록 하였다. 또한, 제안된 알고리즘의 구현 방법으로서 워크스테이션의 버퍼와 프로세싱 자원을 할당할 때 작업 간 우선 순위를 고려하는 동시에 각 워크스테이션의 로컬 유휴 상태를 지양하는 우선순위 기반 랜덤화 정책 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 기존에 무한용량 재진입 생산라인 스케줄링 문제에 많이 이용되었던 휴리스틱과 비교하여 보다 효율적임을 보였다.
유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인간에게 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변장치들의 네트워크와 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간의 사고를 움직임 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 미리 지정된 간단한 손동작으로 여러 가전기기라든지 홈네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.
뇌파 파형중 베타파를 이용한 인간의 인지상태를 판별한다. 베타파는 인간의 인지상태중 스트레스 영역에 해당하는 특성이 있고, 이 영역에서 스트레스의 오버대역폭을 추출하기 위해서 저대역폭과 고대역폭 사이의 베타파간 상관관계를 분석해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 효과적으로 베타파 상관관계를 분석하고 추출하기 위해 비지도학습 머신러닝을 이용한 Kmean 클러스터링 분석모델을 제시한다. 제시된 모델은 베타파 영역을 유사한 영역의 클러스터 군으로 분류하고 해당 클러스터링 범주에서 이상파형을 판별한다. 이상파형 판별을 위해 클러스터군의 밀집도와 정상범주 이탈영역을 기준으로 스트레스 위험군을 판별하고 판별된 스트레스 위험군에 대한 대처방안을 제공할 수 있다. 제시된 모델을 활용하면 뇌파파형을 통한 인지상태의 스트레스 지수분별이 가능하고, 개인의 인지상태에 대한 관리 및 응용이 가능하다. 또한 스트레스와 오피스증후군을 갖는 사람들에게 뇌파관리를 통해 개인의 삶에 대한 질적 향상에 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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