본 논문에서는 LFSR 기반의 패턴분류기를 생성법을 제안한다. 생성한 LFSR 기반의 패턴분류기는 도달불가능 상태를 쉽게 파악할 수 있고 0-기본경로를 이용하여 의존벡터를 구할 수 있다. 또한 주어진 의존벡터에 대응하는 LFSR 기반의 패턴분류기를 생성하는 방법을 제안한다.
실내 로비 환경에서 다중 경로에서 6, 10, 17 GHz 주파수 대역의 전파 특성을 분석하였다. 가시선(Line-of-sight, LOS) 및 비가시선(Non-line-of-sight, NLOS) 경로는 송신 안테나 위치에서 수신 안테나 위치까지 2-16 m (0.5 m 간격) 거리에서 측정되었다. 기본 전송 손실은 경로에 해당하는 FI(Floating intercept) 경로 손실 모델을 사용하여 세 가지 매개변수를 비교하였다. RMS(Root mean square) 지연 확산은 측정 결과를 누적 확률 10, 50, 90%로 비교하였다. 기둥의 존재와 특이한 로비 구조로 인해 측정된 모든 주파수에서 전파 손실과 전파 지연이 발생하였다. 이에 실내 로비 환경에 대한 측정 시나리오와 표준 측정 데이터 제공을 제안하였다. 이를 통해 다양한 구조의 실내 로비 환경에서 5G 및 밀리미터파 대역의 전파 특성에 대한 연구에 기여할 것이다.
패턴분류기 설계의 중요한 조건은 데이터 처리량이 크고 저장 공간은 작고 낮은 가격대로 구현하는 것이다. Maji 등에 의해 제안된 MACA 기반의 패턴분류기는 DV와 DS를 사용하여 복잡도를 $O(n^3)$에서 O(n)으로 줄였다. 본 논문에서는 효율적으로 시간과 공간의 복잡성을 개선하기 위해 LFSR 기반 패턴 분류기를 생성하고 0-기본경로를 이용하여 DV를 구할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 생성한 패턴분류기의 DV와 끌개에 대해 살펴본다. n-비트 DS=(11 ${\cdots}$ 11)를 m개의 $DV_i$로 분할할 수 있고 다양한 패턴분류기를 생성할 수 있다.
본 논문에서는 Stern이 제시한 경로적분식을 기본방정식으로 하여 예리한 임 의 노치내각을 가진(크랙의 경우 0˚), 즉 r$^{.lambda.}$ 형태의 특이점을 포함한 모우드-I 및 II 응력확대계수를 위한 특성해 및 보조해를 규정하고 선택모형문제로 예리한 노치 내각을 달리한 대칭 하중의 인장문제와 끝단 전단력하중하의 일단 고정보의 비대칭문 제의 응력확대계수를 기존의 재래식 유한요소법과 결합하여 계산하였다. 또한 각각 의 경우 적분경로 및 요소분할을 달리하여 수치해의 안정성 및 경로 독립성을 검토하 였다.
본 연구의 목적은 졸업학년 간호학생에게 한 학기 동안의 핵심기본간호술 교육프로그램을 적용한 후, 졸업학년 간호학생의 간호전문직태도와 취업전략이 핵심기본간호술 교육프로그램에 미치는 영향을 파악하고자 하는 조사연구였다. 연구대상자는 일개 간호대학의 졸업학년 총 165명이었으며 2016년 6월 23일부터 24일까지 조사하였다. 핵심기본간호술 교육프로그램 만족도는 $3.99({\pm}.48)$점으로 나타났다. 간호전문직태도의 전체 평균평점은 $3.77({\pm}.49)$점, 취업전략은 $3.28({\pm}.49)$점이었다. 간호전문직태도는 대학생활만족도가 매우 만족 군(p=.004), 취업의 준비 정도가 준비된 군(p=.002), 취업의 영향요인은 자기 자신 군(p=.005)에서, 취업전략은 입학동기가 고연봉 군(p=.018), 4년간의 평균 학점 수준이 높은 군(A학점)(p<.001), 취업의 준비 정도가 준비된 군(p<.001), 취업정보 경로는 선배 군(p=.048)에서 통계적으로 차이가 있었다. 간호전문직태도와 취업전략(r=.472, p<.001)은 유의한 정적상관관계를 나타냈다. 또한 간호전문직태도(${\beta}=.462$, p<.001)가 핵심기본간호술 교육프로그램에 영향을 미치는 변수로 나타났고 이러한 설명력은 29%였다(F=17.79, p<.001). 결론적으로, 졸업학년 간호학생의 간호전문직태도와 취업전략은 관련이 있는 것으로 나타났으며, 졸업학년 간호학생의 핵심기본간호술을 증진시키기 위해서는 간호전문직태도를 확립하고 취업 전략을 강화할 수 있는 실습교육프로그램과 제도적인 접근 전략의 개발과 반복연구가 이루어져야 할 것이다.
LFSR보다 CA가 랜덤성이 우수한 패턴들을 효율적으로 생성함이 알려지면서 그 응용분야가 점차적으로 확대되고 있다. 특히 Nongroup CA는 해쉬함수의 생성, 암호알고리즘, 이미지 압축 등에 응용되고 있다. 본 논문에서는 TPNCA의 성질들을 분석하고, 선형 TPNCA의 0-트리의 기본경로와 순환상태의 사이클 구조를 이용하여 선형 TPNCA의 상태 전이그래프의 정확한 구조를 파악하는데 사용되던 기존의 행렬의 곱셈 연산 방법을 덧셈 연산으로 대체할 수 있음을 보였다. 또한 선형 TPNCA C의 0-트리의 비순환 상태를 여원벡터로 갖는 여원 TPNCA C'은 C와 그 구조가 동형임을 밝힘으로써 선형 TPNCA로부터 여원 TPNCA의 상태들의 위치를 정확하게 파악하여, CA를 이용하는 알고리즘을 개발하는데 있어 선행되어야 하는 CA의 상태를 분석하는 시간을 효과적으로 줄였다.
본 논문에서는 선형 MACA의 0-트리의 한 경로를 기본 경로로 하여 나머지 다른 트리를 구성하고 여원벡터를 선형 MACA의 하나의 상태로 해석하였을 때 상태전이그래프에서 놓이는 위치에 따라 선형 MACA로부터 유도된 여원을 갖는 CA의 모든 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 주어진 전이행렬과 여원벡터를 가지는 additive CA의 트리를 구성함에 있어 보다 빠르게 구성할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
광양만의 해저에서 채취한 점성토시료의 물리적 성질과 역학적 특성을 규명하기 위한 일련의 실내시험을 수행하였다. 주요 시험내용은 제반 물리적 성질시험, 표준압밀시험, 비배수 및 배수 삼축시험(CIU, CID) 등이다. 통일분류에 의하면 CL, CH로 구분되는 광양만 점토는 자연함수비, 38.3~84.6%, 액성지수, 0.71~0.98 이고 과압밀비가 1.06~l.60인 실질적인 정규압밀상태라고 볼 수 있다. 비배수 삼축시험에서의 유효응력경로는 (q, p)공간에서 등방압밀응력($p_0$) 으로 규준화되고, 등 전단변형률선은 원점을 통과하며 선형적이다. 비배수 전단변형률($\varepsilon$)은 응력비($\eta$) 만의 함수이고, ($\varepsilon/\eta, \eta$) 공간에서 절편값을 갖는 직선으로 나타났다. 또한, 등방압밀응력으로 규준화된 간극수압도 응력비에 대하여 직선이고, 그 구배, C는 간극수압 매개변수로 정의될 수 있다. 이상에서 기술된 경향을 근거로 하여 비배수 응력경로 및 전단변형률을 예측할 수 있는 계산식을 제안하였고, 제안식에 의하여 계산된 응력경로와 전단변형률은 기존의 Cam-clay이론 보다 실측치에 더 가까운 값을 주는 것으로 나타났다. 배수시험 결과에서 얻어진 응력경로 상의 파괴점은 비배수 응력경로의 한계상태선과 동일 선상에 위치하며, 이 사실은 한계상태이론의 기본 개념과 일치한다.
본 연구는 화학교육의 동기전략에 영향을 끼치는 학습관련 변인들의 인과관계에 대한 최적 모형을 찾고자 한다. 이를 위하여 광주광역시 소재 G와 I 고등학교에서 화학교육에 참여한 487명을 대상으로 하였다. 동기전략에 영향을 주는 학습관련 변인들의 경로모형을 탐색하기 위해, '자기효능감, 성취욕구, 지능신념'이 목표지향성을 매개로 하여 동기전략인 자기핸디캡경향과 학습전략으로 가는 모형을 Model I로 설정했다. 그리고 목표지향성을 근본 동기변인으로 하고 '자기효능감, 성취욕구, 지능신념'을 매개로 하여 '자기핸디캡경향과 학습전략'에 이르는 모형을 Model II로 설정했다. 이들 기본모형들을 기반으로 하여, 목표지향성(숙달목표, 수행접근목표 및 수행회피목표), 자기효능감, 성취욕구, 지능신념, 자기핸디캡경향 및 학습전략 간에 경로모형을 알기위해 통계분석을 통해 단계적으로 살펴보았다. 그 결과 Model I과 Model II 중에서 Model II가 선택되었고, 이 모형의 주요한 통계적 적합도 지수들을 확인하고 분석하면서 경로의 추가 및 삭제를 했고, 5차 수정한 결과, Model II-5의 경로모형이 본 연구의 최적 모형으로 채택되었다. 이 최적 모형을 분석한 결과, ${\chi}^2$의 p값도 0.267를 보임으로써 Model II-5가 측정자료와 아주 잘 일치한 모형임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 15개의 경로들이 통계적으로 p <.05에서 유의미하게 학습전략에 영향을 주고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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