본 논문에서는 개방 지역 혹은 위성 채널과 같이 직진파 (Line-Of-Sight; LOS) 성분이 존재하는 라이시안 (Rician) 다중경로 페이딩 채널 하에서의 광대역 부호 분할 다원 접속 (Wideband Code Division Multiple Access; W-CDMA) 시스템에 적합한 단순한 형태의 개방루프 전송 다이버시티 기법을 제안한다. 제안된 기법은 송신기에서 어떠한 사전 처리 과정도 필요하지 않기 때문에 기존의 폐쇄루프 전송 다이버시티 기법인 TxAA (Transmit Adaptive Array)나 개방루프 시공간 전송 다이버시티 (space-Time Transmit Diversity; STTD)에 비하여 간단한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안 기법의 수신단 출력 신호대잡음비 (Signal-to-Noise Ratio; SNR)에 대한 확률밀도함수 및 비트오율 (Bit Error Rate; BER)을 유도한다. 또한 전형적인 라이시안 페이딩 채널 환경에서 모의 실험을 통해 해석 결과의 타당성을 검증하고 기존의 전송 다이버시티 기법들과의 성능 비교 결과를 제시한다. 모의실험 결과, LOS 성분이 매우 작은 경우에는 기존의 개방루프 STTD 기법 보다 약간의 우위를 유지하는데 그치지만 LOS 성분이 커질수록 기존의 개방루프 STTD 기법보다 월등히 우수해지며 이상적인 폐쇄루프 TxAA 시스템의 이론적인 성능에 근접함을 알 수 있다.
The purpose of this study was to utilize the K-MBI (Korean Modified Barthel Index) and subscales of K-MBI in predicting the length of hospital stay (LOS) and the discharge destinations for stroke patients. The study population consisted of 97 stroke patients (57 men and 40 women) admitted to the Seoul National University at the Bundang Hospital. All participants were assessed by K-MBI at admission and discharge after rehabilitation therapy and the information available was investigated at admission. The data were analyzed by using the Mann-Whitney U test, the stepwise multiple regression and the logistic regression. The median LOS was 30 days (mean, 32.8 days; range, 22 to 43 days). The K-MBI score at initiation of rehabilitation therapy (p<.001), the type of stroke and living habits before a stroke were the main explanatory indicators for LOS (p<.05). Within the parameters of K-MBI measured at initiation for rehabilitation, feeding and chair/bed transfer were the explanatory factors for LOS prediction (p<.01). Confidence in the prediction of LOS was 20%. Significant predictors of discharge destination in a logistic regression model were the discharge K-MBI score, sex and hemiplegic side. Dressing in items of discharge K-MBI was the significant predictor of discharge destination. The K-MBI score was the most important factor to predict LOS and discharge destination. Knowledge of these predictors can contribute to more appropriate treatment and discharge planning.
RF circuit을 구현하는데 있어서 기판의 전기적 특성을 정확하게 아는 것은 원하는 결과를 추출하기 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 PI 기판의 전기적인 특성인 유효 유전율과 loss tangent 값을 T-resonator률 이용해 정확하게 측정하고자 했다. T-resonator는 microstrip 구조로 구현 되었으며 conductor material은 Cu를 사용하였다. PI 기판의 두께는 25um, Cu의 두께는 PI 기판의 종류에 따라 12um 와 18um, T-resonator line width는 50um로 구현하였다. 또한 공진 주파수에 따라 stub 길이가 다른 10개의 T-resonator를 제작하였다. PI 기판의 유효 유전율을 구하기 위해 stub 길이의 open-end effect와 T-junction effect를 고려하였으며 수식을 통해 정확한 유효 유전률을 추출하였다. 또한 PI 기판의 loss tangent 추출에 필요한 dielectric loss를 추출하기 위해 unload quality factor를 분석하였다. Unload quality factor는 dielectric loss, conductor loss, radiation loss를 구성되며 conductor loss와 radiation loss를 수식에 의해 구하고 dielectric loss를 추출 하였다. 추출 된 dielectric loss를 통해 각각의 T-resonator의 loss tangent 값을 구하였다. T-resonator를 이용한 PI 기판의 측정은 비교적 복잡한 수식에 의해 이루어지지만 정확한 data를 얻을 수 있고 다른 재료의 전기적 특성을 추출하는데 응용이 가능하다.
RF circuit을 구현하는데 있어서 기판의 전기적 특성을 정확하게 아는 것은 매우 중요하다. 왜냐하면 초고주파로 갈수록 기판의 전기적인 특성이 circuit에 많은 영향을 미치고 이러한 영향을 고려한 circuit를 설계해야 원하는 결과를 얻을 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 PI 기판의 전기적인 특성인 유효 유전율과 loss tangent 값을 캐패시터를 이용해 정확하게 측정하고자 했다. 캐패시터의 conductor material은 Cu를 사용하였고 PI 기판의 투께는 25um 를 이용하였다. PI 기판의 유효 유전율은 캐패시터 측정에 의한 data률 EM simulation tool 을 통해 분석한 후 간단한 수식에 의해 구했다. 또한 PI 기판의 loss tangent 값을 구하기 위해 캐패시터의 dissipation factor를 분석하였다. 캐패시터의 dissipation factor는 dielectric loss, AC 저항에 의한 loss, DC 저항에 의한 loss를 포함한다, DC 저항에 의한 loss는 dissipation factor에 차지하는 비율이 낮기 때문에 생략이 가능하다. 하지만 AC 저항에 의한 loss는 주파수에 비례하여 값이 커지게 된다. 따라서 주파수가 올라 갈수록 dissipation factor도 상승하게 되는데 주파수의 전 대역에서 AC 저항에 의한 loss를 보정해주면 dielectric loss를 얻을 수 있다. 추출된 dielectric loss를 통해 PI 기판의 loss tangent 값을 구하였다. 캐패시터를 이용한 PI 기판의 전기적 특성 추출은 간단한 구조를 통해 얻을 수 있기 때문에 다른 재료의 기판의 전기적 특성을 추출하는데도 이용이 용이하다.
본 연구에서는 대전광역시 내의 보행로 2개소를 대상으로 보행 중 스마트폰 사용이 보행속도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 스마트폰 사용실태에 대한 영상자료를 취득하고 도로용량편람에서 제시한 보행자 서비스수준의 보행밀도를 기준으로 보행속도를 산정하였다. 보행속도에 미치는 영향을 분석하기 위한 방법으로는 기계학습을 통한 다중회귀분석과 의사결정나무(Decision tree)를 활용하였으며, 설명변수로는 성별, 스마트폰 미사용, 청각을 이용한 스마트폰 사용, 시각을 이용한 스마트폰 사용, 서비스수준A, 서비스수준B, 서비스수준C가 선정되었다. 분석결과 서비스수준C가 보행속도 변화에 가장 높은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 서비스수준C에서 시각을 활용해 스마트폰을 이용한 여성그룹이 가장 낮은 속도로 보행하는 것으로 나타났다. 특히 음악 감상이나 통화와 같은 청각을 이용한 유형보다 시각을 이용하는 경우 대부분의 경우에서 보행속도가 크게 저하되며 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
고속철도역 환승센터에서 용량 및 서비스 수준(LOS)을 산정하기 위해 현재 인용하고 있는 설계지침은 도시철도역과 고속철도역간 동일하게 사용되고 있다. 하지만, 고속철도역의 이용자의 특성은 도시철도역의 이용자들과 현저하게 다르다. 대표적인 사례로, 고속철도 이용자들은 부피가 큰 소지품이나 교통약자를 동반하는 비율이 도시철도에 비해 높다. 이에 따라 고속철도역 환승시설의 규모는 도시철도역 환승시설의 규모보다 크게 책정되어야 한다. 고속철도역내 환승시설은 크게 보행이동시설과 환승편의시설로 대별할 수 있다. 고속철도역 이용자들의 특성을 반영하는 기법으로, 복합보행자, 복합대기자를 각각 캐리어 소지자, 백팩 소지자, 유아 동반자로 나누었다. 또한, 이들의 고유한 단순보행자 환산계수(PME : Pedestrian Moving Equivalent), 단순대기자 환산계수(PWE : Pedestrian Waiting Equivalent)를 개발 및 적용하여 고속철도역 환승시설의 새로운 용량 및 서비스 수준(LOS)을 제시하였다.
이 연구의 목적은 보행자 서비스 수준을 고려한 보행 교통섬의 설계기준을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 시뮬레이션 분석을 통해 일정 보행자 서비스 수준 C와 D를 유지할 수 있는 교통섬의 최소 설계 면적과 교차로 기하구조(편도 2차로)를 반영한 임계 보행 교통량을 제시하는데 중점을 두고 있다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 보행 서비스 수준 C와 D를 만족하고, 신호주기별 보행 교통량에 따른 총 160개 교통섬의 면적이 VISSIM을 통해 도출된다. 보행 서비스 수준 및 보행 교통량에 따른 교통섬의 면적은 최소 $3.0m^2$에서 최대 $41.0m^2$인 것으로 분석된다. 둘째, 교통섬 운영의 임계 보행 교통량은 편도 2차로와 120-150초 신호주기를 기준으로 서비스수준 C에서 1,000-1,300인/시, 그리고 D에서 1,600-1,800인/시인 것으로 평가된다.
SPOT 4 위성영상의 기하 왜곡을 보정하기 위하여 새로운 접근방법을 연구하였다. 우주공간에서 위성과 지구의 관계를 정립함으로서 새로운 조건 방정식을 유도하였다. 초기 위성에 대한 정보가 어떤 일정한 변화에 의해 왜곡이 있다고 가정하고, LOS(Line-Of-Sight) 벡터를 변화시켜 위성영상의 기하를 보정하는 LOS 벡터 조정 모델을 연구하였다. 본 모델을 증명하기 위하여 관측각이 큰 SPOT 4 위성영상을 대상으로 실험하였다. 또한, 정확한 실험을 위하여 GPS로부터 측량한 10개의 지상기준점(GCPs)과 25개의 검사점(check points)을 사용하였다. SPOT 4 위성영상에 주어진 초기 위성정보(위성 위치, 속도, 자세, 관측각 등)를 그대로 이용하여 계산한 위성영상 기하는 총 35개의 지상기준점과 검사점에 대하여 거의 일정한 변화량을 지녔으며, 이를 통해 SPOT 4 위성영상에 시선벡터조정모델을 적용할 수 있음을 확인하였다. 시선벡터조정모델을 적용하여 영상에 고르게 분포하는 지상기준점을 2점에서 10점까지 변화시키면서 검사점의 오차를 계산하였고, 25개 검사점 오차는 모두 1픽셀 미만이었다. 새로운 접근 방법인 이 모델은 2점 이상의 지상기준점을 이용하여 SPOT 4 영상 기하를 효과적으로 보정하였으며, 또한 SPOT 영상과 촬영방식이 동일한 고해상 위성영상에 대해서도 좋은 결과를 얻을 것으로 기대한다.
병원 재원일수의 효율적 관리는 병원의 수익과 환자의 진료비 절감을 위해 매우 중요한 요소이다. 이러한 재원일수의 효율적 관리를 위해서는 병원들이 재원일수에 대해서 벤치마킹을 할 수 있도록 지원이 필요하고 재원일수 절감의 구체적인 방향을 제시해 줄 수 있는 재원일수 예측모형의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년과 2014년도 퇴원손상환자자료 중 급성뇌졸중 환자를 추출하여 분석용 자료를 만들고 인공지능을 이용하여 급성뇌졸중 환자의 재원일수 예측모형을 개발하였다. 분석용 자료는 훈련용 60%, 평가용 40%로 분류하였다. 모형개발은 전통적 통계기법인 다중회귀분석기법과 인공지능기법인 대화식 의사결정나무기법, 신경망 기법, 그리고 이들을 모두 통합한 앙상블기법을 이용하였다. 모형평가는 Root ASE(Absolute error) 지표를 이용하였는데, 다중회귀분석은 23.7, 대화식결정나무 23.7, 신경망 분석은 22.7, 앙상블은 22.7로 나타났고 이를 통하여 재원일수 예측모형 개발에 인공지능기법의 유용성이 입증되었다. 앞으로 재원일수 예측모형개발에 인공지능 기법을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방안에 대해서 계속적인 연구가 이루어 질 필요가 있다.
이 연구에서는 주차장 설계의 다양성을 확보하고 입주자의 요구사항을 효과적으로 반영하기 위하여 자산관리 기법을 적용한 주차장 리모델링 대안 평가기법을 개발하였다. 문헌조사와 델파이 기법을 활용하여 주차장의 조경성, 편의성, 접근성, 경제성, 안전성 등 5개 LOS와 19개 평가항목을 제시하였다. 19개 평가항목 중 B/C분석에 독립적으로 사용되는 공사비용을 제외한 18개 평가항목을 대상으로 AHP기법을 활용하여 가중치를 산정하였으며, 평가항목의 점수 산정기준을 정립하였다. 대안의 평가절차 및 방법은 공공건축물의 자산관리 프레임워크를 적용하였으며, 원안과 대안의 LOS 변화량과 공사비용을 활용한 B/C분석을 통해 최적의 대안을 선정하도록 하였다. 주차장 리모델링 대안의 평가는 LOS의 변화량과 공사비용을 활용한 B/C분석을 실시하도록 하였다. 이 연구에서 제시한 평가기법은 사례연구를 통해 효과를 검증하였다. 주차장 리모델링 대안은 주차장의 확장범위와 필로티 주차장의 설치유무에 따라 총 세가지를 도출하였다. 사례분석 결과 LOS 점수는 지하주차장을 수직 수평 확대하여 2개층의 지하주차장을 확보하고 지상주차장을 조경공간으로 활용하는 대안이 최적안으로 선정되었고, 공사비용을 포함한 B/C분석 결과는 지하주차장 1개층을 수평확대하고 필로티 주차장을 신설하는 대안이 가장 합리적이고 경제적인 대안으로 나타났다. 이 연구에서 제안한 기법은 리모델링의 범위를 주차장으로 한정하여 아파트 리모델링과의 연계성을 검토하지 못하고, 계획단계의 평가항목만을 대상으로 사례적용을 실시하였다는 한계가 있다. 이 연구에서 제시한 주차장 리모델링 대안 평가기법이 실효성을 갖추기 위해서는 아파트의 리모델링을 포함하는 실시설계단계의 대안을 바탕으로 사례분석을 시행할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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