본 연구는 사람들이 장면을 지각하는 동안 장면 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하고, 그 물체에 대한 정확 회상률도 높을 것이라는 가설을 검증하고자 하였다. 이를 검증하기 위하여, 본 연구에서는 두 개의 실험을 수행하였다. 두 실험 모두 장면 제시 시간(2초, 5초, 10초)과 맥락 부합성(부합, 비부합)을 조작한 $3{\times}2$ 요인설계를 사용하였다. 종속 변인은 장면을 지각하는 동안의 안구 운동 패턴과 장면을 모두 학습한 뒤 수행한 기억 검사에서의 정확 회상률이었다. 실험 1에서는 선행 연구의 제한점을 보완하여 물체와 배경의 맥락 부합성에 따른 주의 할당을 재검증하고, 실험 2에서는 장면을 지각하는 동안 참가자들의 주의를 분산시키는 주의 분산 과제를 사용하였을 때에도 여전히 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하는지 검증하였다. 실험 1의 연구 결과, 참가자들은 짧은 시간 내에 장면 맥락에 부합하지 않는 물체를 빠르게 응시하였고, 장면을 지각하는 동안 맥락 비부합 물체를 상대적으로 더 많이, 자주, 그리고 오랫동안 응시하였으며 그 물체에 대한 위치 기억이 우수하였다. 주의 분산 과제를 수행한 실험 2에서도 실험 1과 유사한 패턴의 결과를 관찰할 수 있었다. 주의 분산 과제를 통해 주의를 의도적으로 분산시켰을 때에도, 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의가 할당된 본 연구의 결과는 맥락 부합성이 장면 지각에서의 주의 할당에 강력한 영향을 미친다는 사실을 시사한다.
The beneficial effects of lactic acid bacteria (LAB) have been intensively investigated in recent decades with special focus on modulation of the host intestinal microbiota. Numerous discoveries of effective probiotics are driven by a significantly increasing demand for dietary supplements. Consequently, technological advances in the large-scale production and lyophilization are needed by probiotic-related industries for producing probiotic LAB for commercial use. Our study had a dual objective, to determine the optimum growth medium composition and to investigate appropriate cryoprotective additives (CPAs) for Lactobacillus salivarius, and compare its responses with other Lactobacillus species. The one-factor-at-a-time method and central composite design were applied to determine the optimal medium composition for L. salivarius cultivation. The following composition of the medium was established (per liter): 21.64 g maltose, 85 g yeast extract, 1.21 ml Tween 80, 6 g sodium acetate, $0.2g\;MgSO_4{\cdot}7H_2O$, $0.02g\;MnSO_4{\cdot}H_2O$, $1g\;K_2HPO_4$, $1.5g\;KH_2PO_4$, $0.01g\;FeSO_4{\cdot}7H_2O$, and 1 g sodium citrate. A cryoprotective additive combination comprising 10% (w/v) skim milk and 10% (w/v) sucrose supplemented with 2.5% (w/v) sodium glutamate was selected for L. salivarius, and its effectiveness was confirmed using culture-independent methods in the freeze-dried cells of the Lactobacillus strains. In conclusion, the optimized medium enhanced the species-specific cultivation of L. salivarius. On the other hand, the cryoprotective effects of the selected CPA mixture may also be dependent on the bacterial strain. This study highlights the necessity for precise and advanced processing techniques for large-scale production of probiotics in the food and feed industries.
본 논문은 Delay-Insensitive(DI) 지연 모델을 갖는 비동기식 회로에 3치 전압 레벨을 사용한 하이브리드 터너리 데이터 전송 방식을 제안하고, 이를 이용하여 다양한 비동기 프로토콜과의 데이터 송신 및 수신을 위한 래퍼를 설계하였다. 제안된 하이브리드 터너리 데이터 전송 방식은 기존의 2 선식 전송 방식이나 1-of-4 전송 방식에 비해 데이터 전송선을 50% 줄일 수 있으며, 터너리 전송 방식과 비교하였을 때도 50%의 신호 천이 감소 결과를 보였다. 본 논문에서는 $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정을 적용하여 래퍼를 설계하고 검증하였다. 하이브리드 터너리 전송 방식이 적용된 래퍼는 2 GHz 이상의 속도로 동작 하였으며 2 선식, 1-of-4, 그리고 터너리 전송 방식에 비해 각각 65%, 43%, 36%의 소비 전력이 줄어든 결과를 보였다. 제안된 전송 방식과 설계된 래퍼 회로는 비동기식 고속 및 저전력 인터페이스로 사용 가능하다.
본 논문에서는 무선통신용 송수신기에 집적화할 수 있도록 $0.35{\mu}m$ CMOS n-well 1-poly 4-metal 공정을 이용하여 3.3V의 전원 전압으로 동작하는 I/Q 채널 12비트 120MHz 전류구동 D/A 변환기를 설계하였다. 설계된 12비트 D/A 변환기는 4비트 온도계 디코더를 3단 구성하여 글리치 에너지와 선형오차 특성을 최소화하였다. 측정된 선형오차인 INL/DNL은 각각 ${\pm}1.5LSB$, ${\pm}1.3LSB$이며, 글리치 에너지는 31pV.s 로 측정되었고, 전력소모는 105mW이다. 샘플링 및 입력주파수가 각각 120MHz, 1MHz일 때, 싱글 톤 테스트에서 유효비트수는 10.5비트로 측정되었다. 듀얼 톤 테스트에서 1MHz/1.1MHz의 기저대역신호는 0.9MHz/1.2MHz의 영상신호 차이가 -63dB 나타나는 것으로 측정되었다.
H.264/AVC 코덱에 사용되는 움직임 추정은 다중 참조 프레임과 다양한 가변 블록을 이용하기 때문에 복잡하고 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 참조 프레임 선택, 블록 매칭, 블록 모드 결정, 움직임 벡터예측을 고속으로 처리하는 방법을 바탕으로 동작 속도가 빠른 정수 화소 움직임 추정 회로 구조를 제안한다. 또한 부화소 움직임 추정을 위한 고성능 보간 회로 구조도 제안한다. 제안한 회로는 Verilog HDL을 이용하여 RTL로 기술하였고, 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 정수 화소 움직임 추정 회로는 77,600 게이트와 4개의 $32\times8\times32$-비트 듀얼-포트 SRAM으로 구현되었고 최대 동작 주파수는 161MHz이며 D1(720$\times$480)급 칼라 영상을 1초에 51장 까지 처리할 수 있다. 부화소 움직임 추정 회로는 22,478 게이트로 구현되었고 최대 동작주파수 200MHz에서 1080HD(1,920$\times$1,088)급 칼라 영상을 1초에 69장 까지 처리할 수 있다.
본 논문에서 는 플래쉬 셀을 사용하여 수동형 UHF RFID 태그 칩에 사용되는 저전력 1Kb 동기식 EEPROM을 설계하였다. 저전력 EEPROM을 구현하기 위한 방법으로 다음과 같은 4가지 방법을 제안하였다. 첫째, VDD(=1.5V)와 VDDP(=2.5V)의 이중 전원 공급전압 방식을 사용하였고, 둘째, 동기식 회로 설계에서 클럭(clock) 신호가 계속 클럭킹(clocking)으로 인한 스위칭 전류(switching current)가 흐르는 것을 막기 위해 CKE(Clock Enable) 신호를 사용하였다. 셋째, 읽기 사이클에서 전류 센싱(current sensing) 방식 대신 저전력 소모를 갖는 clocked inverter를 사용한 센싱 방식을 사용하였으며, 넷째, 쓰기 모드시 Voltage-up 변환기(converter) 회로를 사용하여 기준전압 발생기(Reference Voltage Generator)에는 저전압인 VDD를 사용할 수 있도록 하여 전력 소모를 줄일 수가 있었다. $0.25{\mu}m$ EEPROM 공정을 이용하여 칩을 제작하였으며, 1Kb EEPROM을 설계한 결과 읽기 모드와 쓰기 모드 시에 소모되는 전력은 각각 $4.25{\mu}W$와 $25{\mu}W$이고, 레이아웃 면적(layout area)은 $646.3\times657.68{\mu}m^2$이다.
현재 운영되고 있는 해양용 DGPS 시스템은 하드웨어 RSIM 방식으로서 DGPS 구조개선시 고려해야 할 위성항법시스템의 다원화와 미래 해양 사용자의 최소 요구성능을 만족시킬 수 있는 기술 적용에 효율적이지 못하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 소프트웨어 RSIM 방식으로 해양용 DGPS 시스템을 구조개선하는 방안을 연구한다. 이를 위해 본 논문은 해양용 DGPS 시스템에 적합한 소프트웨어 RSIM 방식을 제안하고, 제안한 방법의 기술적 타당성 분석을 위하여 광대역폭, 높은 표본화 주파수, 데이터 고속전송 사양을 갖는 RF 모듈과 DSP 모듈을 제작하며, 이를 이용하여 제안한 방법을 적용한 해양용 DGPS 시스템을 구현한다. 그리고 신호처리 소요시간 분석을 통하여 개인용 컴퓨터 환경에서 제안한 소프트웨어 RSIM 방식이 실시간으로 운영됨에 문제가 없음을 보인다. 마지막으로 본 논문은 제안한 방법으로 설계된 DGPS 시스템의 보정정보 정확도가 RTCM 221-2006-SC104-STD을 통해 규정된 국제기구 요구성능을 만족시키고 있음을 확인한다.
본 논문에서는 2.9 V ~ 5.6V의 넓은 입력 전압 범위를 가지는 웨어러블 AMOLED용 2-채널 DC-DC 변환기를 설계한다. 양전압 VPOS는 과도한 입력전압이 인가된다 하더라도 정상 출력 전압을 생성되는 OPC를 내장하고, 경부하 효율을 제고하기 위한 SPWM-PWM 듀얼모드 및 파워 트랜지스터 3-분할을 적용한 부스트 변환기로 설계한다. 음전압 VNEG는 전력 효율을 높이기 위해 0.5x 인버팅 차지펌프를 이용해 설계한다. 제안된 DC-DC 변환기는 0.18-㎛ BCDMOS 공정으로 설계하였다. DC-DC 변환기는 2.9V~5.6V의 입력 전압에 대해 4.6V의VPOS와 -0.6V~-2.3V의 VNEG 전압을 생성한다. 또한 1mA~70mA 부하전류에서 49%~92%의 전력효율과 최대 20mV의 출력 리플을 가졌다.
본 연구를 통해서 http://chimp.kribb.re kr/mollusks 에 연체동물 전용 서열 BLAST 데이터베이스가 구축되었다. 예비실험을 통해 본 결과와 마찬가지로 연체동물을 대상으로 한 유전자 정보만을 매우 빠른 속도로 얻을 수 있었다. 본 시스템을 사용하여 앞으로 많은 연구가 진행되어질 연체동물 유전자 연구 및 EST 연구에 많은 도움이 되리라고 사료된다.
본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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