본 연구는 충청도에 소재한 H 대학의 보건계열학과 학생(528명)을 대상으로 보완대체의학과 아로마테라피에 대한 지식 및 태도분석하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구결과 보완대체의학의 치료법, 치료적 장점에는 긍정적 인식의 태도를 보였고 아로마테라피에 대한 치료적 효과에 대한 인식도 다소 높은 결과를 보였다. 그러나 아로마테라피 지식수준은 다소 낮은 결과를 보였다. 보건계열학과 학생들에게 있어서 보완대체의학에 대한 교육의 필요성에는 비교적 높은 인식을 보였으나, 아로마테라피는 상대적으로 낮은 인식을 보였다. 따라서 보건계열학과에서 환자 복지와 증상의 경감을 위해서 전문적 지식과 효율적 치료 적용을 위한 지식개발교육 및 다양한 치료법에 대한 임상 실습 프로그램개발 연구가 필요하다고 사료된다.
OFDM에서 PAPR(peak-to-average power ratio) 저감에 효과적인 SPW(subblock phase weighting) 방법을 연구하였다. 이 방법은 OFDM 신호 블록을 여러 개의 하부 블록으로 나누고 하부 블록별로 위상을 적절히 조절하여 peak power를 낮추는 것이다. SPW는 하나의 IFFT로 구현할 수 있어 시스템의 복잡도를 낮출 수 있다. 인접, 인터리브드, 랜덤 subblock분할 방법을 적용하여 PAPR저감 성능을 분석하였다 랜덤 subblock분할 방법이 가장 우수한 PAPR 저감성능을 보인다. SPW에서 하부 블록의 수가 증가할수록 효과적인 PAPR 저감성능을 보이지만 반복 탐색 횟수가 증가하여 처리 시간이 길어진다. 본 논문에서는 새로이 상보 시퀀스 특성의 weighting factor조합을 임계치 기법과 혼합하여 사용하므로 처리시간 문제를 해결한다. weighting factor에 대 한 부가 정보를 fed forward 형태로 전송하므로 데이터를 복원할 수 있으며, BER 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 음의 투자율(negative values permeability)을 가지는 CSRR(: Complementary split ring resonator)를 안테나의 그라운드면에 적용하여 이중대역에서 사용가능한 마이크로스트립 패치안테나를 최적설계하였다. SRR의 음각형태인 CSRR을 안테나의 급전선 뒷면에 배치하여 대역저지특성을 만들고 이를 이용해서 위성통신에 사용하는 L-band의 두주파수 f1(1.53GHz), f2(1.63GHz)에서 사용가능한 안테나를 제안하였다. 제안한 안테나는 마이크로스트립라인을 이용하여 배열이 가능하고 기존의 패치안테나에 비해 소형으로 제작이 가능하다. 제작된 안테나는 f1과 f2에서 각각 -12.5dB, -14.5dB의 입력반사계수와 2.0dB, -0.8dB의 이득을 얻을 수 있어 이중대역에서 충분한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
산업화에 따른 에너지 소비량의 증가와 지구온난화에 따른 환경 문제가 대두되면서 세계 각국은 안정적이고 환경친화적인 에너지자원인 신재생에너지의 보급을 촉진하고자 지원정책을 운영하고 있다. 본 연구에서는 주요국의 정책 동향 변화와 국내 의무할당제도를 실용주의 산업정책 제도설계 구성요소인 정치적 리더십, 정책조정과 협의 기구, 책임성 및 투명성 있는 정책의 집행의 관점에서 비교 분석을 통해 문제점을 도출하고, 신재생에너지 지원정책의 성공적인 운영을 위하여 실용주의 산업정책 기본 개념을 근거로 정책적인 제언을 제시하였다.
본 연구는 콘크리트충전 각형강관을 이용한 기둥-H형 보 접합부에 있어서 시공성과 충전성을 고려하여 강관 기둥을 외부에서 보강한 충전 각형강관 기둥-H형강보접합부를 개발하고자 하며 이러한 접합방식 개발을 위한 기초적 연구로 보의 인장플랜지와 강관기둥 접합부의 인장거동을 실험적으로 관찰하여 제시한 접합부의 내력 및 변형 특성을 파악한다. 시험체의 변수는 각형강관 기둥의 보강 두께(T=9, 18, 27mm)와 높이(H=50, 80mm)로 계획하여 총 4개의 시험체를 제작하였다. 접합부의 항복내력의 평가로 항복선 이론을 적용한 기존의 연구를 수정하여 실험치와 비교한 결과 비교적 좋은 대응을 나타냈다. 본 연구의 접합방식은 외부에서 강관 기둥을 보강하는 간단한 방법으로 보붕괴형의 강접합을 얻을 수 있으며, 콘크리트 충전성을 확보할 수 있어 시공성에 있어서 장점으로 인정된다. 강관기둥의 두께가 8mm 인 것을 고려하면 실제 구조물의 설계에 적용할 수 있는 가능성이 있는 것으로 판단되며, 구체적인 설계방법을 위해서는 추치해석적인 방법에 의한 연구와 보완적인 실험이 필요한 것으로 생각된다.
전류원 하프브릿지 듀얼 컨버터(이하 '듀얼 컨버터')를 위한 새로운 능동형 무손실 스너버가 제안된다. 제안된 능동형 무손실 스너버는 주 스위치의 턴 오프 시 변압기 누설 인덕터로 인해 발생되는 스위치 양단 전압 서지를 흡수해줄 뿐만 아니라 주 스위치 및 부가된 보조스위치의 턴 온 시 영전압 스위칭까지 보장해 주기 때문에 스위칭손실을 거의 무시할 수 있으며, 고 효율 및 고속 스위칭에 매우 유리한 장점을 가져 높은 전력밀도를 가진 고성능승압형 컨버터의 구현을 가능하게 한다. 또한 영전압 스위칭을 위해 별도의 인덕터 없이 변압기의 누설 인덕터만으로 그 구현이 가능하며 보조 스위치의 구동신호가 주 스위치와 교대로(complementary) 온 오프 되므로 별도의 PWM IC가 필요 없는 간단한 구조를 가지며, 제작 시 단가 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 바 있는 듀얼 컨버터에 제안된 능동형 무손실 스너버를 적용하여 그 동작 원리, 영전압스위칭 조건, 그리고 설계방법 등에 대해 살펴보고 최종적으로 제시된 이론적인 분석결과 및 동작의 유효성 검증을 위해 24V/DC 입력에 200V/DC 출력을 갖는 200W급 축소모델을 제작하여 100kHz로 구동한 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.
The study aims to figure out pre-service elementary teachers' knowledge understanding on 'stratum and rock' as well as teaching-learning types on the same topic. A total of 65 seniors in an advanced science education course at B University of Education joined the research to fulfill the purpose above. With PCK classification framework, the study examined pre-service teachers' knowledge understanding on 'stratum and rock' while it analyzed how the teachers would teach the given topic to students. The results of the study are presented as follows. First, it was observed that the pre-service elementary teachers have a great understanding on 'stratum and rock' that would be taught via a science textbook for elementary fourth graders. However, regarding terms in 'shale and limestone', they appeared to have a relatively short understanding. Second, PCK elements of the pre-service teachers related to 'stratum and rock' were analyzed and according to the results, the teachers would be interested in teaching model selecting in the teaching-learning strategy field while they would be well aware of how important it is for them to perform an experiment in a teaching process. The teachers also appeared to understand that the teacher question can be mutual complementary during class. However, it turned out that the teachers would have a very much low understanding on learners' prior knowledge as they particularly believe that learning could be significantly affected by the learners' perception level as well as their learning interest and motive. Third, the pre-service elementary teachers were told to design teaching plans on 'stratum and rock' so that the study could find out what learning-teaching methods the teachers would adopt to teach the topic. It was learned that the teachers would proceed with the class basically by giving the learners a descriptive explanation on the topic and also by using pictures and drawings to enhance the learners' understanding during the class.
일반적으로 국내에서 터널의 지보 설계를 위한 암반분류법으로는 RMR 분류가 사용된다. 터널 시공 중 예비조사계획을 보온하고 노선을 따른 연속적인 지반 정보를 획득하기 위해 막장관찰과 동시에 RMR을 통한 암반분류가 시행된다. 하지만 국내 터널 시공 여건 상 조사를 위한 충분한 시간이 보장되지 않으며, 때로는 막장에서의 직접 관찰이 불가능 한 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 RMR 항목 중 상대적으로 조사 시간이 길며 세밀한 관찰이 요구되는 RQD와 불연속면 상태 항목의 배점을 추정하기 위한 선형회귀분석을 수행하였으며, 그 결과 최적 회귀식을 산정 하였다. 또한 기존 연구에서 고려하지 않은 지질조건을 반영하기 위해, 퇴적암, 천매암, 화강암을 기반으로 하는 터널의 데이터를 각각 구분하여 분석하였다. 추정을 위한 변수로는 다른 RMR 항목을 대상으로 선정하였으며, 이들 간의 선형회귀분석을 통해 최종 회귀식을 산정하였다.
In this paper, we deal with a liver fibrosis classification problem using ultrasound B-mode images. Commonly representative methods for classifying the stages of liver fibrosis include liver biopsy and diagnosis based on ultrasound images. The overall liver shape and the smoothness and roughness of speckle pattern represented in ultrasound images are used for determining the fibrosis stages. Although the ultrasound image based classification is used frequently as an alternative or complementary method of the invasive biopsy, it also has the limitations that liver fibrosis stage decision depends on the image quality and the doctor's experience. With the rapid development of deep learning algorithms, several studies using deep learning methods have been carried out for automated liver fibrosis classification and showed superior performance of high accuracy. The performance of those deep learning methods depends closely on the amount of datasets. We propose an enhanced U-net architecture to maximize the classification accuracy with limited small amount of image datasets. U-net is well known as a neural network for fast and precise segmentation of medical images. We design it newly for the purpose of classifying liver fibrosis stages. In order to assess the performance of the proposed architecture, numerical experiments are conducted on a total of 118 ultrasound B-mode images acquired from 78 patients with liver fibrosis symptoms of F0~F4 stages. The experimental results support that the performance of the proposed architecture is much better compared to the transfer learning using the pre-trained model of VGGNet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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