n/m=qm+r에서 에서 m=7인 단순한 경우에도 주어진 수 n이 m의 배수 판정법은 간단하지가 않다. 만약, m이 두 자리 수 이상이 되면 더욱 복잡해진다. 일반적인 배수 판정법으로 둔켈스 (Dunkels)법이 있지만 n이 컴퓨터로 처리하지 못하는 매우 큰 자리수인 경우 이 방법도 처리할 수 없다. 본 논문은 n과 m의 자리수와 무관하게 n(modm)=0 여부로 n이 m의 배수인지 여부를 검증하는 간단하면서도 정확한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 $n=n_1n_2n_3{\cdots}n_k$, $m=m_1m_2{\cdots}m_l$에 대해 $r_1=n_1n_2{\cdots}n_l(mod m)$으로 설정하고, $r_i=r_{i-1}{\times}10+n_i(mod m)$, $i=2,3,{\cdots},k-1+1$로 n의 자리수를 1자리씩 감소시키는 방법을 적용하였다. 제안된 방법을 다양한 n,m 데이터에 적용한 결과 쉽고, 빠르며 정확한 몫과 나머지 값을 구할 수 있음을 보였다.
3학년 1학기의 곱셈 단원에서는 2학년에서 다룬 (한 자리 수)${\times}$(한 자리 수)인 곱셈 구구를 바탕으로 (두 자리 수)${\times}$(한 자리 수)의 계산을 다룬다. 학생들은 종종 계산은 잘 하면서도 정작 계산 원리를 이해하지 못하는 경향이 있다. 이에 본 연구는 퀴즈네어 막대와 배열 모델을 활용하여 곱셈의 계산 원리를 학생들이 탐구할 수 있도록 수업을 설계하고 실행하였다. 연구결과, 대부분의 학생들은 퀴즈네어 막대와 배열 모델을 통하여 곱셈의 원리를 이해하고 이를 곱셈식으로 나타낼 수 있었으며, 특히 곱셈식을 다양하게 해결하는 과정에서 결합법칙이나 분배법칙을 자연스럽게 발견할 수 있었다. 몇몇 학생들은 처음에 모델이나 곱셈식을 표현하는 과정에서 어려움을 드러내기도 하였으나 수업이 진행됨에 따라 보다 성공적으로 수행할 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 수와 연산의 성질을 적용하여 곱셈의 계산 원리를 의미있게 지도할 수 있는 방안에 대한 시사점을 제공한다.
이 논문에서는 $Radix-4^2$알고리즘을 사용한 저면적 FFT 구조를 제안한다. 큰 point의 FFT는 여러 개의 직렬연결 스테이지로 구성되는데, $Radix-4^2$알고리즘을 사용하면 매 2 스테이지마다 곱셈 종류의 수가 3인 스테이지가 생긴다. 이 사실을 이용하여 곱셈 연산 종류의 수가 3인 스테이지의 구현 면적을 줄이는 구조를 제안하였다. 예를 들면 4096-point FFT는 6개의 스테이지로 구성되는데 $Radix-4^2$ 알고리즘을 사용하면 3개의 스테이지가 곱셈연산 종류의 수가 3이다. 이 3개의 스테이지의 곱셈 연산 하드웨어는 CSD(Canonic Signed Digit) 계수 방식과 CSS(Common Sub-expression Sharing) 기술을 사용하여 구현면적 감소시킬 수 있었다. 제안된 방식을 사용하여 256-point FFT 구조를 설계하여 Verilog-HDL 코딩하였다. 또한 tsmc $0.18{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 사용하여 합성하여 구현한 결과 $1.971mm^2$의 cell area를 얻었다. 이와 같은 합성 결과는 기존 구조와 비교하여 약 23%의 cell area 감소 효과를 보였다.
본 연구에서는 40% 농도의 산소 공급이 난이도에 따른 덧셈과제 수행 능력, 혈중 산소 포화도, 심박동율의 변화에 어떠한 영향을 미치는지 관찰하였다. 10명의 남자와 10명의 여자 대학생이 두 가지 농도의 산소 (21%, 40%)를 흡입하면서 세 가지 난이도의 덧셈연산을 수행하였다. Rest1 (3분), Task1 (1분, 한 자리 수 덧셈), Task2 (1분, 두 자리 수 덧셈), Task3 (1분, 세 자리 수 덧셈), Rest2 (4분)의 순서로 실험이 진행되었고, 모든 구간에서 혈중 산소 포화도와 심박동율이 측정되었다. 21%에 비해 40% 농도의 산소를 공급했을 때 평균 정답률이 증가하였고, 난이도가 증가할수록 정답율의 차이가 더컸다. 21%에 비해 40%의 산소가 주어질 때 모든 구간에서 혈중 산소 포화도는 증가하였고, 심박동율은 감소하였다. 결론적으로 고농도 산소 공급이 혈중 산소 포화도를 증가시켜 인지 처리에 따른 뇌 활성화를 촉진시킬 수 있고 이로 인해 연산 수행 능력이 증가되었다는 사실을 도출 할 수 있다. 특히 난이도가 증가할수록, 즉 인지 처리의 요구가 커질수록 고농도 산소의 효과가 더 명확히 나타난다는 사실을 도출할 수 있다.
후천성 수지 섬유각화종(acquired digital fibrokeratoma)은 비교적 드문 피부 양성 종양으로 손가락과 발가락 말단부에 주로 발생한다. 일반적으로 성인에서 단독으로 발생하는 과각화성의 돔 형태(dome-shaped) 종괴로 관찰되며 때로는 잔류 과다지(rudimentary supernumerary digit) 양상이거나 손톱(accessory nail)이 여러 개인 양상, 혹은 사마귀와 같은 보다 일반적인 상태로 오진되는 경우가 있다. 발생기전은 아직 확실하지 않으나 물리적인 외상이 가장 흔한 원인으로 알려져 있다. 저자들은 36세 남자 환자에서 좌측 제2수지의 외상 후 발생한 잔류 과다지 형태의 후천성 수지 섬유각화종을 진단하고 절제 생검술을 시행한 후 조직학적 검사를 통해 확진한 1예를 문헌 고찰과 함께 보고하고자 한다.
본 논문에서는 전압모드를 기초로 한 2진-4치 상호 변환기와 논리 게이트의 기본 소자라고 할 수 있는 4치 인버터회로를 설계하였다. 2진-4치 변환기는 2비트의 2진 신호를 입력으로 하여 1디지트의 4치 신호를 출력하는 회로이고 4치-2진 변환기는 1디지트의 4치 신호를 받아들여 2비트의 2진 신호를 출력하는 회로이며 Down-literal Circuit(DLC)블록과 2진 조합회로(CLC : Combinational Logic Circuit)블록으로 구성된다. 4치 인버터회로를 구현함에 있어서는 기준전압 생성 및 제어신호 생성을 모두 DLC를 사용하고 스위치 부분만을 일반 MOS로 사용하여 설계하였다. 설계된 회로들은 +3V 단일 공급 전원에서 0.35㎛ N-well doubly-poly four-metal CMOS technology의 파라미터를 사용한 Hspice를 이용하여 모의 실험을 하였다. 모의 실험 결과는 샘플링 레이트가 250MHz, 소비 전력은 0.6mW, 출력은 0.1V이내의 범위에서 전압레벨을 유지하는 결과를 보였다.
본 연구는 유기용제 만성 폭로 근로자들에게서 급성 폭로후 폭로 중지 시간에 따른 신경행동검사의 변화 양상을 보기 위하여 시행되었다. 대상군은 1개 피혁운동화 제조업체에서 5년이상 근무한 여성 근로자 34명이었으며 NCTB증 4가지 항목-숫자 암기, Santa Ana Dexterity, Benton Visual Retention, 숫자 부호 짝짓기-을 1인당 3회 반복 시행하였다. 검사 시점은 각각 월요일 작업 시작 전, 평일 작업 시작 전, 평일 작업 중이었다. 시행 시점에 따라 유의한 수행 능력의 차이를 보인 항목은 숫자 암기 정순, Benton Visual Retention, Santa Ana Dexterity 우수와 열수, 그리고 숫자 부호 짝짓기였으며 특히 평일 작업 중의 수행 능이 월요일 작업시작 전, 평일 작업 시작 전에 비하여 통계적으로 유의하게 감소하였다. 또한 Santa Ana Dexterity 우수, 숫자 부호 짝짓기에서는 평일 작업 시작 전의 수행능력도 월요일 작업 시작 전에 비하여 유의하게 감소하였다. 전반적으로 고 폭로군, 50세 이상, 6년 미만의 교육수준에서 평일 작업 중의 수행능 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이상에서 만성 유기용제 폭로의 중추 신경계 장애를 보기 위한 신경행동검사는 휴일 후 작업 시작 전에 시행하는 것이 바람직하며 단기 기억력과 관련된 검사 항목은 평일 작업 시작전에 시행하는 것도 고려해 볼 수 있을 것으로 보인다.
In this paper, we study image clustering without labeling using machine learning techniques. We proposed an unsupervised machine learning technique to design an image clustering model that automatically categorizes images into groups. Our experiment focused on inception convolutional neural networks (inception V3) with k-mean methods to cluster images. For this, we collect the public datasets containing Food-K5, Flowers, Handwritten Digit, Cats-dogs, and our dataset Rice Germination, and the owner dataset Palm print. Our experiment can expand into three-part; First, format all the images to un-label and move to whole datasets. Second, load dataset into the inception V3 extraction image features and transferred to the k-mean cluster group hold on six classes. Lastly, evaluate modeling accuracy using the confusion matrix base on precision, recall, F1 to analyze. In this our methods, we can get the results as 1) Handwritten Digit (precision = 1.000, recall = 1.000, F1 = 1.00), 2) Food-K5 (precision = 0.975, recall = 0.945, F1 = 0.96), 3) Palm print (precision = 1.000, recall = 0.999, F1 = 1.00), 4) Cats-dogs (precision = 0.997, recall = 0.475, F1 = 0.64), 5) Flowers (precision = 0.610, recall = 0.982, F1 = 0.75), and our dataset 6) Rice Germination (precision = 0.997, recall = 0.943, F1 = 0.97). Our experiment showed that modeling could get an accuracy rate of 0.8908; the outcomes state that the proposed model is strongest enough to differentiate the different images and classify them into clusters.
Objective:The present study examined the association between basic neurocognitive functions and emotional recognition in chronic schizophrenia. Furthermore, to Investigate cognitive variable related to emotion recognition in Schizophrenia. Methods:Forty eight patients from the Yongin Psychiatric Rehabilitation Center were evaluated for neurocognitive function, and Emotional Recognition Test which has four subscales finding emotional clue, discriminating emotions, understanding emotional context and emotional capacity. Measures of neurocognitive functioning were selected based on hypothesized relationships to perception of emotion. These measures included:1) Letter Number Sequencing Test, a measure of working memory;2) Word Fluency and Block Design, a measure of executive function;3) Hopkins Verbal Learning Test-Korean version, a measure of verbal memory;4) Digit Span, a measure of immediate memory;5) Span of Apprehension Task, a measure of early visual processing, visual scanning;6) Continuous Performance Test, a measure of sustained attention functioning. Correlation analyses between specific neurocognitive measures and emotional recognition test were made. To examine the degree to which neurocognitive performance predicting emotional recognition, hierarchical regression analyses were also made. Results:Working memory, and verbal memory were closely related with emotional discrimination. Working memory, Span of Apprehension and Digit Span were closely related with contextual recognition. Among cognitive measures, Span of Apprehension, Working memory, Digit Span were most important variables in predicting emotional capacity. Conclusion:These results are relevant considering that emotional information processing depends, in part, on the abilities to scan the context and to use immediate working memory. These results indicated that mul- tifaceted cognitive training program added with Emotional Recognition Task(Cognitive Behavioral Rehabilitation Therapy added with Emotional Management Program) are promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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