적응 횡단선 필터에서 수렴 속도의 개선을 위해 기존의 최소 평균 자승 알고리즘을 확장한 반복적 최소 자승 알고리즘의 탭 가중치 갱신 메커니즘에 재순환 데이터 버퍼를 이용함으로서 수렴특성을 개선시키는 효율적인 기법을 제시하였다. 본 논문은 기존의 적응 횡단선 필터에 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안하여 새로운 RLS 탭 가중치 갱신 알고리즘을 유도하여 조화 평균 학습 곡선의 평균 자승 에러 값에 대한 반복수에 대해서 데이터 재순환 버퍼를 사용한 학습 곡선의 수렴 속도가 버퍼가 없는 경우의 재순환 버퍼 RLS 알고리즘의 수렴 속도보다 비례하여 빠르게 수렴한다는 것을 수학적인 연산을 통해 증명하였다. 채널 진폭의 왜곡의 정도와 재순환 데이터 버퍼 수에 따른 평균 자승 에러에 대한 삼차원 시뮬레이션 결과로부터 고유치 확산이 증가함에 따라 특정 값에 수렴하기 위한 요구된 샘플의 반복수가 비례하여 증가하였으며, 재순환 데이터 버퍼 수 B가 증가함에 따라 요구된 샘플의 반복수가 B배만큼 감소함으로서 제안된 구조에서 RLS 가중치 갱신 알고리즘의 수렴특성이 개선됨을 입증하였다.
이 연구의 목적은 토사붕괴산지재해에 대한 산지의 기능적합도 평가를 위한 공간분석모델링기법을 개발하기 위해 수행되었다. 기능적합도는 산지의 토사붕괴 가능성에 따라 상, 중, 하의 3단계로 구분되었다. 토사붕괴의 가능성온 경사, 모암, 토심, 경사형태, 임상 및 임목의 직경급과 같은 7개의 입지인자들에 대한 측정치를 이용하여 추정되었고, 이 과정에 토사붕괴 발생 요인으로서 각 인자들의 상대적 가중치는 AHP기법에 의해 결정되었다. 공간분석모델링은 7개 입지인자들에 대한 $25m{\times}25m$ grid 분석 혹은 TIN 분석을 통해 기초 layer 작성에서 시작된다. 이를 토대로 재분류 및 점수화 과정을 거쳐 토사붕괴 가능성 추정에 필요한 인자들의 속성 값을 지니는 새로운 layer를 형성한다. 이러한 속성 값에 가중치를 적용하고 지도대수분석을 통해 $25m{\times}25m$ cell 단위의 기능평가도를 작성하고, 마지막으로 cell-grouping을 통해 보다 실무적인 기능도를 작성하게 된다. 이 논문은 이러한 일련의 공간분석모델링 과정을 방법론적 관점에서 제시한다.
본 연구는 우리나라 초등학교 6학년 수학 우수아들이 보여주는 대수 기호 감각에 대한 인식과 이해 정도를 바탕으로 그들이 실제로 문자 기호를 표현하는 과정을 분석하여 대수 학습을 위한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위하여 Arcavi(1994)와 Driscoll(1999)의 연구에서 제시한 문항을 초등 우수아의 수준에 맞게 수정 보완하여 기호 감각의 5가지 구성요소(기호 도입의 필요성 인식, 기호의 의미 읽기, 맥락에 적합한 기호 선택, 기호의 시각화를 통한 패턴 추측, 다른 맥락에서 기호의 역할)를 검사할 수 있는 문항을 선정하였고 그 결과를 집단의 수준별, 유형별로 분석 하였다. 초등학교 6학년 수학 우수아들의 대수 기호 감각에 관한 학습 실태를 분석한 결과 학생들은 자신이 소속한 집단별(대학부설 과학영재교육원_A수준; 교육청부설 영재교육원 및 영재학급_B수준; 그리고 일반학급 우수아_C수준)로 차이점이 나타났으며, 요소별로도 대수적 기호의 의미 이해를 중심으로 그 특성이 뚜렷하였다. 기호 감각의 5개 요소는 완전하게 구분되는 것이라기보다는 기호의 의미 읽기를 중심으로 내적으로 밀접하게 관련되어 몇 가지 요소의 조합에 의하여 드러남을 알 수 있었다.
The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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