암을 제외한 한국인의 가장 높은 사망원인은 심뇌혈관질환으로 사망원인의 24%를 차지한다. 현재 국내 환자의 심혈관질환의 위험도 산출은 프레밍험 위험지수를 기반으로 하지만, 국외의 가이드라인에 의존하고 있어 정확도가 떨어지는 편이며, 뇌혈관질환의 예측에 대한 위험도는 산출할 수 없다. 심뇌혈관질환은 예방을 위한 조기증상들의 특징 분석이 어려워 질환예측이 힘들며, 한국인에 적합한 예측 방법이 필요하다. 본 연구의 목적은 심뇌혈관질환 데이터를 이용하여, 특징집합 IG-MLP 평가 기반의 특징선택 방법론을 시뮬레이션 하여 검증하는 것이다. 제안하는 방법은 제4~7기 국민건강영양조사 원시자료를 이용한다. 심뇌혈관질환의 예측에 중요한 특징들을 선별하기 위해, 속성들의 심뇌혈관질환에 대한 정보이득-다층신경망을 이용한 분석을 실시하며, 최종적으로 선별된 특징을 이용한 심뇌혈관질환 예측 모델을 제공한다. 제안하는 방법으로 한국인의 심뇌혈관질환에 관련된 중요한 특징들을 찾을 수 있으며, 최적화된 특징들로 구성된 예측 모델은 한국인에 대해 더욱 정확한 심뇌혈관 예측을 할 수 있다.
본 논문에서는 한 개의 도파기, 두 개의 기생 패치를 이용하여 이중 직렬-급전 다이폴 쌍 안테나(series-fed dipole pair antenna; SDPA)의 이득을 향상시키는 방법에 관하여 연구하였다. 변형된 밸런을 이용하여 대역폭을 늘리고, 한 개의 도파기와 두 개의 기생 패치를 추가하여 중간 및 고주파수 대역에서 이득을 높였다. 도파기와 기생 패치 사이의 거리에 따른 안테나의 특성 변화를 분석하여 1.55-2.98 GHz 대역에서 7 dBi 이상의 이득을 갖는 SDPA를 설계하였다. 성능 검증을 위해 제안된 SDPA를 $90mm(L){\times}135mm(W)$의 크기로 FR4 기판 위에 제작하였다. 제작된 안테나는 전압 정재파비(voltage standing wave ratio; VSWR)가 2 이하인 대역이 1.56-3.10 GHz으로 나왔다. 또한 1.54-3.00 GHz 대역에서 이득이 7 dBi 이상을 유지하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 도파기를 사용하여 직렬 급전 다이폴 쌍 안테나의 이득을 향상시키는 설계방법에 대하여 연구하였다. 직렬 급전 다이폴 쌍 안테나의 두 번째 다이폴 위에 스트립 형태의 도파기가 위치하며 두 번째 다이폴의 길이와 도파기의 갯수에 따른 입력 전압 정재파비(VSWR; voltage standing wave) 대역폭과 이득의 변화를 분석하였다. 1.7-2.7 GHz 대역에서 8 dBi 이상의 이득을 갖도록 최적화하였으며, 3개의 도파기를 가진다. 최적화된 안테나는 FR4 기판 상에 $86.2mm{\times}152.3mm$ 크기로 설계되었으며, VSWR < 2인 대역이 1.67-2.79 GHz이고 이득이 8 dBi 이상인 대역은 1.69-2.72 GHz이다.
본 논문에서는 변형된 밸런, 한 개의 도파기, 두 개의 기생 패치를 이용하여 이중 직렬-급전 다이폴 쌍 안테나(series-fed dipole pair antenna; SDPA)의 대역폭과 이득을 향상시키는 방법에 관하여 연구하였다. 제안된 SDPA는 두 개의 서로 다른 길이의 스트립 다이폴 안테나, 접지 반사기, 한 개의 도파기, 두 개의 기생 패치로 구성된다. 대역폭을 늘리기 위해 변형된 밸런을 사용하였고, 중간 및 고주파수 대역에서 이득을 높이기 위해 한 개의 도파기와 두 개의 기생 패치를 추가하였다. 최종설계된 SDPA를 FR4 기판 상에 제작하고 특성을 실험한 결과 전압 정재파비(voltage standing wave ratio; VSWR)가 2 이하인 대역은 1.56-3.10 GHz이고, 1.55-3.00 GHz 대역에서 이득이 7dBi 이상을 유지하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 분할 링 공진기(SRR; split-ring resonator)를 이용한 소형 이중 대역 슬롯 안테나에 대한 설계 방법을 연구하였다. 제안된 슬롯 안테나는 이중 대역 동작을 위해 SRR 도체를 직사각형 슬롯 내에 장하되었다. SRR 도체와 슬롯 사이의 간격, SRR 도체의 폭의 변화에 따른 입력 반사계수와 이득 특성을 분석하여 최종 설계 변수를 도출하였다. 2.45 GHz WLAN 대역과 3.40-5.35 GHz 대역에서 동작하는 이중 대역 슬롯 안테나를 FR4 기판 상에 $30mm{\times}30mm$ 크기로 설계하였다.
본 연구에서는 주파수 1.5GHz~1.7GHz 넓은 대역에서 동작하는 내부 슬롯과 외부 스터브를 갖는 원형편파 패치 안테나를 설계하였다. 광대역 특성과 고 이득을 갖기 위해 기본적으로 접지판으로부터 높은 공기층을 적용하였다. 임피던스 대역폭을 개선하기 위하여 패치의 크기, 매인 패치와 접지판 간거리, 내부 슬롯의 길이, 급전 위치, 외부 스터브의 길이 등을 조정하였다. 시뮬레이션을 통해 1.5GHz~1.7GHz 대역의 안테나를 설계하고 반사손실, 이득, 방사패턴 등의 안테나 특성을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권4호
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pp.222-226
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2016
A design method for a compact square loop antenna fed by a microstrip (MS) line for indoor digital television (DTV) applications is proposed. The proposed antenna consists of a square loop, circular sectors, and an MS line. The square loop combined with circular sectors is printed on one side of a substrate, and a $75-{\Omega}$ MS line is printed on the other side. The circular sectors are used as a wideband balun or transition to connect the MS line and the square loop. A prototype of the proposed square loop antenna operating in the DTV band (470-806 MHz) is designed and fabricated on an FR4 substrate. Experimental results show that the proposed antenna has the desired impedance characteristics in the frequency band of 464-1,220 MHz (89.8%) for a voltage standing wave ratio (VSWR) of <2 covering the DTV band, and a broadside gain of 0.8-3.3 dBi in the DTV band.
과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.
이 연구는 한글 웹 문서를 클러스터링 하기 위한 자질 선정 방법에 대한 비교연구이다. 이 연구에는 두 개의 코퍼스가 사용되었다. 클러스터링을 위한 실험 문서는 Naver의 자연과학 범주에서, 자질 선정을 위한 학습문서는 Yahoo Korea의 같은 범주에서 수집하였다. 우선 실험 문서를 단어자질과 동시링크, 그리고 이 둘을 혼합한 방법으로 클러스터링 한 다음 그 성능을 비교하였다. 다음으로 학습문서에서 카이제곱 통계량$(X^2)$, 정보획득량(IG), 그리고 상호정보량(MI)을 이용하여 용어자질을 선정한 다음. 이를 실험문서에 적용하여 클러스터링 성능을 비교하였다. 석기에 각 범주별로 최댓값을 갖는 용어들만을 해당 범주를 대표하는 자질로 선정하는 '최댓간 자질 선정기법'을 실험적으로 도입하여 적용해 보았다. 실험 결과 사용된 자질에 따른 한글 웹 문서 클러스터링 정확률은 자연어 $ 72.3\%$, 동시링크 $74.3\%$, 단어-링크 혼합 $74.8\%$, $X^2\;79.6\%\;Max\;X^2\;83.8\%$로 나타났다. 전통적 자질 선정 기법 중에서는 $X^2$가 약간 나은 성능을 보여 주었지만 큰 차이는 발견되지 않았다. 그러나 최댓값 자질 선정기법을 적용하였을 때 클러스터링 성능은 크게 향상되었다. 이 논문에서 제안된 최댓간 자질 선정 기법은 웹 문서의 자질 공간 축소와 한글 웹 문서의 클러스터링을 위한 간단하면서도 효과적인 수단이다.
블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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