• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.229-235
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• 2019

인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권3호
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• pp.136-143
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• 2012

본 연구는 캄보디아 스퉁트렝 지역의 항공자력탐사 자료처리 및 해석에 관한 사례 연구이다. 자료처리 및 해석에는 다음의 세 가지 관점에 중점을 두었다. 첫째, 저위도 지역 자력자료의 자기극변환 시 문제가 되는 편각방향의 영상 왜곡을 고찰하고 이를 최소화하기 위한 여러 방법을 검토함으로써 최선의 결과를 도출하는 방안을 모색하였다. 둘째, 조사지역은 사전정보가 거의 없기 때문에 전통적인 자료처리 기법과 함께 geographic information system (GIS) 분야의 경사, 곡률 및 최대 경사면 방위각 등의 기법을 새로이 도입, 검토하였다. 이로부터 조사지역의 구조지질 정보를 도출하고 그 유용성을 확인하였다. 마지막으로, 오일러 곱풀기를 이용하여 자력이상대의 심도정보를 도출하고 앞서의 고찰결과와 종합하여 향후의 정밀 조사영역을 선정, 추천하였다. 본 연구에서 수행한 일련의 자료처리 과정은 국내는 물론 해외 자원개발에 있어서 적절한 지침이 될 수 있을 것으로 여겨진다.

• 통상정보연구
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• 제17권3호
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• pp.379-402
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• 2015

본 연구는 국내 제조업으로 유입된 FDI 유형을 Greenfield FDI와 M&A FDI로 나눠 각 유형이 $CO_2$ 배출량에 미치는 영향을 규모효과와 기술효과로 나눠 살펴보고, FDI 유형별로 두 가지 효과에 미치는 영향력의 차이를 비교하여 궁극적으로 FDI와 환경오염 간 관계를 명확히 하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 각 변수 간 동시적 영향관계를 분석하고 상호작용을 파악하기 위해 연립방정식 형태로 연구모형을 구성했고, 1995년부터 2009년까지의 국내 13개 제조업의 패널자료를 이용하여 3단계 최소제곱법 (3SLS)으로 실증분석했다. 분석결과는 크게 2가지로 요약된다. 첫째, Greenfield FDI는 M&A FDI에 비해 규모효과를 통해 산업 생산량 증가에 더 큰 영향을 미치고, 결과적으로 $CO_2$ 배출량 증가에도 더 큰 영향력을 미친다. 둘째, FDI의 기술효과가 규모효과에 비해 $CO_2$ 배출량에 미치는 영향력이 더 크고, 이는 국내 제조업으로 유입되는 FDI가 $CO_2$ 배출량 감소에 유의한 영향을 미친다는 것을 의미한다. 이러한 결과들은 FDI 유형별로 정책 인센티브 등을 달리함으로써 환경보호 효과를 극대화시키는 방안이 마련되어야 한다는 시사점을 제시하고, 결과적으로 환경을 고려한 FDI 정책 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.9-20
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• 1999

프레임 구조물의 접합부 손상을 평가하기 위하여 접합부 손상모델과 신경망기법을 이용한 손상평가기법을 제안하였다 구조물의 보-기둥 접합부를 접합부의 회전강성을 갖는 등가의 스프링요소로 표현하였으며 접합부의 손상도는 손상 전 후의 고정도계수의 감소비율로 정의하였다 손상평가를 위하여 다층퍼셉트론즈 신경망 기법을 제안하였으며 손상평가성능을 향상시키기 위하여 부분구조추정법, 노이즈첨가학습, 자료교란법등의 기법을 적용하였다 10층 프레임 구조물에 대한 수치 예제해석과 2층 프레임 구조물에 대한 실험 예제해석을 통하여 제안기법의 유용성을 평가하였다 계측지점이 일부분으로 제한되어 있고 계측자료에 심한 계측오차가 포함되어 있는 경우에도 손상평가가 합리적으로 이루어질수 있음을 알 수 있었다.

• 기본간호학회지
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• 제7권1호
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• pp.109-121
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• 2000

Increasingly nursing science is embracing the concepts and methodology derived from psycho-neuroimmunology. It has been previously shown that stress increases and immune function declines in students undergoing examinations. To date, however, no many studies have been reported on stress levels, immune function and interventions in Korean students undergoing their first clinical nursing rotation. It was proposed that nursing students during their first clinical rotation experience increase in stress because of the novelty of the situation and their lack of clinical knowledge. It was also hypothesized that biofeedback and progressive relaxation, methods of self-regulation of involuntary autonomic nervous system responses, would reduce the stress response. The purpose of this study is to test the effectiveness of progressive muscle laxation using biofeedback The effectiveness of the experimental methods was tested by measuring the degree of symptoms of stress (SOS) and the values of ephinephrine, pulse rate, blood pressure and natural killer cells. The subjects of this study were thirty nursing students divided into two groups: experimental group was progressive muscle relaxation group using biofeedback and control group. This study was conducted for 8 weeks of clinical practice. Biofeedback training was done by software developed by J&J company (1-410 form for progressive muscle training). Progressive muscle relaxation training according to Jacobson's Theory was done by messaged word from biofeedback. The data was analyzed using Chronbach' ${\alpha}$ and t-test of the SPSS program and the significance level of statistics was 5%. The results of the study were : 1) The progressive muscle relaxation training using biofeedback was effective for the reduction of symptoms of stress(t=-4.248, p<.001) under clinical practice stress conditions. 2) The progressive muscle relaxation training using biofeedback was not effective for the values of epinephrine(t=-1.294, p=.206). 3) The progressive muscle relaxation training using biofeedback was effective for the reduction of systolic blood pressure (t=-2.757, p=.01). 4) The progressive muscle relaxation training using biofeedback was effective for the reduction of diastolic blood pressure (p=-2.032, 0=.05). 5) The progressive muscle relaxation training using biofeedback was not effective for the reduction of pulse rate(t=-15, p=.988). 6) The progressive muscle relaxation training using biofeedback was effective for the maintenance of natural killer cells (t=2.381, p=02). The first clinical rotation for student nurses is a stressful experience as seen by the rise in the SOS in the control group. Biofeedback using progressive muscle relaxation were effective in preventing the rise of symptoms of stress and the blood pressure means when comparing the pre to post clinical experience, The mean natural killer cell count was depressed in the control group but not significantly different in the experimental groups, It is proposed here that stress via the hypothalamic - pituitary - adrenal axis suppressed the NK cell count whereas the relaxation methods prevented the rise in stress and the resulting immune depression. We recommend relaxation techniques using biofeedback as a health promotion technique to reduce psychological stress. In summary. the progressive muscle relaxation training using biofeedback was effective for the reduction of symptoms of stress under clinical practice stress conditions.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권11호
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• pp.1850-1857
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• 2021

Objective: The purpose of this study was to assess whether a deep learning (DL) algorithm could enable simultaneous noise reduction and edge sharpening in low-dose lumbar spine CT. Materials and Methods: This retrospective study included 52 patients (26 male and 26 female; median age, 60.5 years) who had undergone CT-guided lumbar bone biopsy between October 2015 and April 2020. Initial 100-mAs survey images and 50-mAs intraprocedural images were reconstructed by filtered back projection. Denoising was performed using a vendor-agnostic DL model (ClariCT.AI^TM, ClariPI) for the 50-mAS images, and the 50-mAs, denoised 50-mAs, and 100-mAs CT images were compared. Noise, signal-to-noise ratio (SNR), and edge rise distance (ERD) for image sharpness were measured. The data were summarized as the mean ± standard deviation for these parameters. Two musculoskeletal radiologists assessed the visibility of the normal anatomical structures. Results: Noise was lower in the denoised 50-mAs images (36.38 ± 7.03 Hounsfield unit [HU]) than the 50-mAs (93.33 ± 25.36 HU) and 100-mAs (63.33 ± 16.09 HU) images (p < 0.001). The SNRs for the images in descending order were as follows: denoised 50-mAs (1.46 ± 0.54), 100-mAs (0.99 ± 0.34), and 50-mAs (0.58 ± 0.18) images (p < 0.001). The denoised 50-mAs images had better edge sharpness than the 100-mAs images at the vertebral body (ERD; 0.94 ± 0.2 mm vs. 1.05 ± 0.24 mm, p = 0.036) and the psoas (ERD; 0.42 ± 0.09 mm vs. 0.50 ± 0.12 mm, p = 0.002). The denoised 50-mAs images significantly improved the visualization of the normal anatomical structures (p < 0.001). Conclusion: DL-based reconstruction may enable simultaneous noise reduction and improvement in image quality with the preservation of edge sharpness on low-dose lumbar spine CT. Investigations on further radiation dose reduction and the clinical applicability of this technique are warranted.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.77-86
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• 2008

거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 객체-크기와 호출지-추적에 기반한 거짓 공유 감소 기법인 SCSTallocator: Sized and Call-Site Tracing based allocator)을 제시한다. SCSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반함과 동시에 요청된 객체의 크기가 다르면 향후 참조 패턴도 다를 것이라고 가정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 두 정책(크기별 할당 정책과 호출지-추적 기반 할당 정책)을 동시에 적용할 경우 거짓 공유를 더 많이 줄일 수 있을 것이라는 예상을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.19-24
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• 2017

본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.113-120
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• 2024

정보통신 기술이 발전함에 따라 우리는 일상에서 다양한 형태의 데이터를 손쉽게 생성하고 있다. 이처럼 방대한 데이터를 효율적으로 관리하려면, 체계적인 카테고리별 분류가 필수적이다. 효율적인 검색과 탐색을 위해서 데이터는 트리 형태의 계층적 구조인 범주 트리로 조직화되는데, 이는 뉴스 웹사이트나 위키피디아에서 자주 볼 수 있는 구조이다. 이에 따라 방대한 양의 문서를 범주 트리의 단말 노드로 분류하는 다양한 기법들이 제안되었다. 그러나 범주 트리를 대상으로 하는 문서 분류기법들은 범주 트리의 높이가 증가할수록 단말 노드의 수가 기하급수적으로 늘어나고 루트 노드부터 단말 노드까지의 길이가 길어져서 오분류 가능성이 증가하며, 결국 분류 정확도의 저하로 이어진다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 요구 분류 정확도를 만족시키면서 세분화된 분류를 구현할 수 있는 새로운 노드 확장 기반 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 탐욕적 접근법을 활용하여 높은 분류정확도를 갖는 노드를 우선적으로 확장함으로써, 범주 트리의 분류 정확도를 극대화한다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 단순 방법보다 향상된 성능을 제공함을 입증한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.