본 연구에서는 Word2vec을 머신러닝 분류기를 이용해 효율적인 오피니언 마이닝 방법을 제안한다. 본 연구의 목적을 위해 BOW(Bag-of-Words) 방법과 Word2vec방법을 이용해 속성 셋을 구성했다. 구성된 속성 셋은 Decision tree, Logistic regression, Support vector machine, Random forest를 이용해 오피니언 마이닝을 수행했다. 연구 결과, Word2vec 방법과 RF분류기가 가장 높은 정확도를 나타냈다. 그리고 Word2vec 방법이 BOW방법 보다 각 분류기에서 높은 성능을 나타냈다.
이차 구순비성형술을 받고자 본과에 내원한 편측성 완전 구순구개열을 가진 29세 남자 환자에서 상방으로 반전된 큐피드활과 적순부의 휘파람 변형을 교정하기 위해 중복 Z-성형술을 시행하였다. 수술 후에 반전된 큐피드활이 정상적인 형태로 재건되고 휘파람 변형이 없어졌으며 상순의 긴장도가 완화되었다. 중복 Z-성형술시 적순부 내에서만 피판을 형성하므로 피부에는 새로운 반흔이 생기지 않아 심미적으로 만족스러웠고 상순결절은 더욱 볼록해 졌다. 수술 4년경과 후 큐피드활은 부드러운 곡선으로 좌우 대칭을 이루고 매우 자연스럽게 보였으며 장기적인 추적관찰 결과 양호한 결과를 보였다. 중복 Z-성형술은 반전된 큐피드활의 교정시 다른 수술방법에 비해 술식이 간단하고 주위조직 손상이 적으며 휘파람 변형의 교정도 가능한 좋은 방법이라고 사료된다.
포스트텐션 보강공법은 이미 변형된 구조물을 원상태로 회복시키면서 구조적인 성능을 향상시키는 능동적인 보강방법으로 알려져 있다. 그러나 압축력 흡수장치를 사용하지 않은 프리스트레스 보강공법은 긴장재의 압축력이 보강부재에 인장응력을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 보완한 Bow 공법을 개발하고, 개발된 공법에 대한 평가로써 실험 및 해석연구를 통하여 압축력 흡수장치를 사용하지 않은 프리스트레스 보강공법과 Bow 공법을 비교하였다. 연구결과, 압축력 흡수장치를 사용하지 않은 프리스트레스 보강공법에서는 프리스트레스에 의하여 보강부재에 인장응력이 발생할 수 있음과 압축력 흡수장치를 사용한 Bow 공법에서는 보강부재에 인장응력이 발생하지 않음을 확인할 수 있었다.
붕괴된 교합평면을 보철적으로 재구성하는 과정에 있어 face-bow와 교합기는 필수적으로 필요한 기구로 사용되어왔다. 일반적으로 Ear rod를 사용하는 face bow는 상악 정중선의 오차와 교합평면의 canting이 발생할 가능성이 있는데 이런 문제점을 해결하기위해 환자의 안면 정중선을 기준으로 하는 face bow가 개발되어왔다. Ear-bow를 이용한 mounting에서 종종 발생하는 오류를 보완하는 방법으로 환자 안면의 중심과 교합기의 중심을 일치시키려는 개념의 mounting technique이 시도되고 있으며 이를 esthetic mounting이라 한다. 이들 중 하나인OP finder 1(OP1)을 사용한 증례를 보고하고자 한다.
본 연구에서 다루고 있는 문제점은 공정 사고 감소는 산업 안전 감소보다 덜 감소하고 있으며, 석유 및 가스 공정산업의 주요 사고로 인한 손실은 지난 몇 년 동안 감소하지 않고 있는 상태이다. 특히 저장탱크에서 현재의 위험 접근 방식은 안전운전을 유지하는 것에 비해 설계의 안전성을 향상시키는 것에 더 중점을 두고 있다. 이에 Bow-Tie 방법을 활용하여 적절하게 사용한다면 공정의 안전성을 향상시킬 수 있다. Bow-Tie 방법은 운영적인 측면에 초점을 맞추고 모든 중요한 안전 배리어를 명확하게 강조하고 배리어 효율성을 분석하여 적합성을 평가 할 수 있다.
본 논문에서는 Bow-tie 다이폴 안테나를 변형시킨 계단형 Bow-tie 형태의 모노폴 안테나의 급전부의 안테나에 슬릿(slit) 장착 및 이면(裏面)의 접지면의 길이를 변화시키는 임피던스 정합 방법을 적용하여 광대역 특성을 갖는 안테나를 제안한다. 제안된 안테나의 길이는 1/4파장보다 작고, 대역폭은 2:1 VSWR의 범위에서 77.1 %, 1.7 GHz에서의 안테나 이득은 1.7 dBi를 얻었으며 방사패턴은 전 방향성을 가지고 있다.
편측성 II급 부정 교합 환자를 만나는 것은 임상에서는 흔한 일이지만, 치료 방법은 제한적 인 것이 사실이다. 그 중에서도 asymmetric head-gear는 그 사용의 횟수에 비해 정확하고 완전한 이해가 부족한 실정이며, 효과를 극대화시키기 위한 장치의 디자인에 대한 정보 역시 아직도 논란이 많고, 그 동안의 연구들도 확실한 해답을 주지는 못하고 있다. 더욱이 asymmetric iace-bow를 유한요소법을 통해 해석한 것은 그 예를 찾아볼 수 없었기에 본 연구를 시행하게 되었다. 발치나 교정치료의 경험이 없는 정상교합자를 대상으로 유한요소법을 사용하여 편측성 II급 부정교합의 상악 치열궁을 모델링하고, RMO사의 Face-Bow($Penta-Form^{TM}$/Medium size)를 기본 모델로 오른쪽의 outer-bow가 15mm, 25mm, 35mm씩 짧은, 세 개의 asymmetric face-bow를 모델링한 후, 편측성 II급 부정교합 상악 치열궁 모델의 좌,우측 상악 제 1대구치에 세 종류의 asymmetric face-bow를 적용, 편측당 0.3kgf의 힘으로 견인하여 비교한 결과, 다음의 결론을 얻었다. 1. 양쪽 제 1 대구치가 받는 힘의 총합은 세 경우 모두에서 거의 차이가 없었으나, outer-bow의 길이가 짧아질수록 근심위치된 치아가 받는 힘의 크기는 증가하였고, 정상 위치된 치아가 받는 힘의 크기는 감소하는 결과를 보였다. 2. 양쪽 제 1 대구치가 받는 측방력은, 정상 위치된 치아에서는 outer-bow의 길이가 짧아질수록 협측으로의 힘이 커졌고, 근심 위치된 치아에서는 협측으로의 힘이 작아지는 경향을 보여, outer-bow의 길이가 짧아질수록 전체적인 측방력이 정상 위치된 치아의 협측으로 이동되는 경향을 보이긴 했지만, 양쪽 제 1 대구치 모두 협측으로 힘을 받는 것으로 나타나 "Archial Expansion Effect"를 보였다. 3. 양쪽 제 1 대구치가 받는 원심력과 정출력, 그리고 distal tipping의 양은, 정상 위치된 치아에서는 outer-bow의 길이가 짧아질수록 감소하였고, 근심 위치된 치아에서는 outer-bow의 길이가 짧아질수록 증가하는 경향을 보였다. 4. 양쪽 제 1 대구치의 rotation은, 정상 위치된 치아에서는 distal-in의 rotation을 보였으며 outer-bow의 길이가 짧아질수록 그 양이 증가하였고, 근심 위치된 치아에서는 두 가지의 결과를 나타냈는데, outer-bow가 15mm 짧은 경우에는 distal-in의 rotation을 보였으나, 25mm와 35mm 짧은 경우에는 distal-out의 rotation을 보여 15mm와 25mm 사이에 변환점이 존재하는 것으로 나타났다. 5. 치근 분지부 직하방에서 치근막의 초기 응력분포를 관찰한 결과, 정상 위치된 치아의 원심협측 치근에서 outer-bow의 길이가 짧아짐에 따라 압축응력이 구개측에서 원심측으로, 그리고 협측으로 이동하는 양상을 나타내었다. 6. 치근 분지부 직하방에서 치근막의 초기 응력분포를 관찰한 결과, 정상 위치된 치아의 원심협측 치근을 제외한 근심협측 치근과 구개측 치근, 그리고 근심 위치된 치아의 세 개의 치근 모두는, outer-bow의 길이가 짧아질수록 응력의 크기만 변할 뿐 전체적인 응력분포의 양상에는 변화가 없었다.
본 논문에서는 UWB 대역에서 동작하는 소형 대수-주기 반-보우타이 다이폴 배열 안테나에 대한 설계 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 안테나는 일반적인 대수-주기 다이폴 배열 안테나에서 사용되는 스트립 형태의 다이폴 소자 대신에 반-보우타이 형태의 다이폴 소자를 사용하고 소자간의 간격을 줄여 소형화하였다. 반-보우타이 다이폴 소자의 벌어지는 각도와 소자 사이의 간격에 따른 입력반사계수와 이득 특성을 분석하였다. 최적화된 안테나를 FR4 기판에 설계하였고, 전압 정재파비(VSWR; voltage standing wave) < 2인 대역이 3.05-13.96 GHz으로 UWB 대역에서 동작하는 것을 확인하였다.
감성 분석에서 정확한 감성 분류는 중요한 연구 주제이다. 본 연구는 최근 많은 연구가 이루어지는 word2vec과 앙상블 방법을 이용하여 효과적으로 한국어 리뷰를 감성 분류하는 방법을 제시한다. 연구는 20 만 개의 한국 영화 리뷰 텍스트에 대해, 품사 기반 BOW 자질과 word2vec를 사용한 자질을 생성하고, 두 개의 자질 표현을 결합한 통합 자질을 생성했다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine의 단일 분류기와 Adaptive Boost, Bagging, Gradient Boosting, Random Forest의 앙상블 분류기를 사용하였다. 연구 결과로 형용사와 부사를 포함한 BOW자질과 word2vec자질로 구성된 통합 자질 표현이 가장 높은 감성 분류 정확도를 보였다. 실증결과, 단일 분류기인 SVM이 가장 높은 성능을 나타내었지만, 앙상블 분류기는 단일 분류기와 비슷하거나 약간 낮은 성능을 보였다.
본 논문에서는 레빈쉬타인 거리(Levenshtein distance)를 이용한 감성 분류 방법을 제안한다. 감성 자질에 레빈쉬타인 거리를 적용하여 BOW(Back-Of-Word)를 생성하고 이를 학습 자질로 사용한다. 학습 모델은 지지벡터기계(support vector machines, SVMs)와 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 이용하였다. 실험 데이터로는 다음 영화 사이트로부터 영화평을 수집하였으며, 수집한 영화평은 총 2,385건이다. 수집된 영화평으로부터 감성 어휘를 수작업을 통해 수집하였으며 총 778개 어휘가 선별되었다. 실험에서는 감성 어휘에 레빈쉬타인 거리를 적용한 BOW를 이용하여 기계학습을 수행하였으며, 10-fold-cross validation 방식으로 분류기의 성능을 평가하였다. 평가 결과는 레빈쉬타인 거리가 3일 때 다항 나이브 베이즈(Muitinomial Naive Bayes) 분류기에서 85.46%의 가장 높은 정확도를 보였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 문서 내의 철자 오류에 대해서도 분류 성능에 영향을 적게 받음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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