본 논문은 LR 파싱기법을 이용한 확장된 두단계(two-level)형태소분석 모델을 제시한다.LA기법을 이용한 두단계 모델은 효율적 형태소분석 뿐만 아니라 Koskenniemi(1983)의 모델보다 형태론적 현상에 대한 보다 높은 기술성(descriptive adequacy)을 획득한다.이를 위해 두단계 모델은 자질기반의 문맥자유문법(feature-based CF grammar)에 근거한 독립적인 형태/통사모듈에 의해 확장된다.문맥자유문법에 근거한 단어문법(word grammar)을 채택함으로써 확장 모델은 하위사전의 중복현상을 피하면서 비연속적 의존관계(discontinuous dependencies) 를 가지는 복합어 등을 처리할 수 있다.또한 파싱테이블에 명시된 LR 예측은 형태소분석기로 하여금 사전탐색시간을 줄일 수 있도록 도와준다.
We analyze the relationship between channel coherence bandwidth and two complexity-reduced lattice reduction aided detection (LRAD) algorithms for multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems in correlated fading channels. In both the adaptive LR algorithm and the fixed interval LR algorithm, we exploit the inherent feature of unimodular transformation matrix P that remains the same for the adjacent highly correlated subcarriers. Complexity simulations demonstrate that the adaptive LR algorithm could eliminate up to approximately 90 percent of the multiplications and 95 percent of the divisions of the brute-force LR algorithm with large coherence bandwidth. The results also show that the adaptive algorithm with both optimum and globally suboptimum initial interval settings could significantly reduce the LR complexity, compared with the brute-force LR and fixed interval LR algorithms, while maintaining the system performance.
Purpose: The purpose of this article is twofold: 1) introducing logistic regression (LR), a multivariable method for modeling the relationship between multiple independent variables and a categorical dependent variable, and 2) examining use and reporting of LR in the nursing literature. Methods: Text books on LR and research articles employing LR as main statistical analysis were reviewed. Twenty-three articles published between 2010 and 2011 in the Journal of Korean Academy of Nursing were analyzed for proper use and reporting of LR models. Results: Logistic regression from basic concepts such as odds, odds ratio, logit transformation and logistic curve, assumption, fitting, reporting and interpreting to cautions were presented. Substantial shortcomings were found in both use of LR and reporting of results. For many studies, sample size was not sufficiently large to call into question the accuracy of the regression model. Additionally, only one study reported validation analysis. Conclusion: Nursing researchers need to pay greater attention to guidelines concerning the use and reporting of LR models.
저렴한 비용, 매우 작은 파워 소비라 낮은 데이터 전송속도를 지원 하는 IEEE 802.15.4 LR-WPAN(Wireless Personal Area Network) 기술은 앞으로 다가올 유비쿼터스 시대의 핵심이라고 할 수 있다. 도래할 유비쿼터스 시대에는 댁내에 LR-WPAN 기술을 적용한 다양한 상품이 보급될 것이다. 그러나 LR-WPAN은 매우 낮은 전력 소비를 위해 네트워크 기능을 최소화 하였기 때문에 응용에 있어 LAN 또는 WLAN(Wireless Local Area Network)등 기존 네트워크와의 통신 및 보안이 아직 고려되지 않아 보완이 필요하다. 본 논문에서는 WLAN의 Station이 LR-WPAN을 보안적으로 안전하게 제어할 수 있도록 AP(Acess Point)와 WLAN의 Station 그리고 LR-WPAN의 PAN Coodinator 간의 새로운 Message와 Function를 정의하고, 다른 두 네트워크간의 효율적이고 보안이 유지되는 프레임 프로세싱 매커니즘을 제안한다.
호소, 하천 등에 다량의 영양염류의 유입과 수문학적, 지리학적, 생물학적 요소 등으로 인해 남조류가 대량 발생하게 되며 대표적 독성물질인 마이크로시스틴-LR(MC-LR)이 증가한다. MC-LR이 포함된 지표수를 적절하게 처리하기 위하여 정수처리공정에서는 고도산화공정을 적용하고 있다. 다양한 고도산화공정 중 특히 UV, $UV/H_2O_2$, $UV/O_3$, $UV/TiO_2$ 등에 대한 연구는 꾸준히 되어왔다. 기존의 UV램프의 짧은 교체주기, 수은 폐기물 발생, 큰 열 손실 등의 단점을 보완한 UV-LED를 MC-LR제거에 적용하였다. MC-LR 초기농도 $100{\mu}g/L$을 280 nm의 파장인 LED-L ($0.024mW/cm^2$)와 LED-H ($2.18mW/cm^2$)를 이용하여 산화시켰을 때 각각 최대 약 30%, 95.9%의 MC-LR 제거율을 나타냈다. LED-H를 조사 시 자연유기물 변화는 휴믹물질, UVD, SUVA가 감소하는 경향을 보였고 방향족 유기물이 지방족 유기물로 분해되어 저분자 물질이 되었다. $LED-H/H_2O_2$($H_2O_2$: 1, 2, 5, 10 mg/L)산화반응에 의한 MC-LR제거율은 LED-H 단독에 의한 MC-LR 제거율과 유사하였다. 남조류가 발생한 낙동강 원수를 대상으로 LED-L산화를 적용하여 수질분석을 통하여 특성변화를 확인하였다. DOC 및 TOC의 변화는 거의 없었으나 SUVA와 $UV_{254}$의 감소로 인하여 유기물의 분해되었으며 조류유래물질인 용존 및 총 MC-LR, geosmin, 2-MIB농도가 시간이 지남에 따라 서서히 감소하였다.
일반 오토마톤은 다중 입력 전이를 허용하기에 과거 전이 경로가 필요한 경우에는 별도 작업이 필요하다. LR 오토마톤의 경우는 스택을 이용하여 과거 전이 경로를 저장한 후에 파싱 시에 이를 이용한다. 한편 과거 경로의 정보를 포함하도록 상태 구성이 가능한 경우에는 과거 정보 추적을 위한 오버헤드를 피할 수가 있다. 본 논문에서는 과거 전이에 의존하지 않는 단일 상태 파싱 오토마톤을 제안한다. 적용 가능한 문법 클래스는 LR 문법보다 작으나, 오토마톤의 상태가 과거 경로의 정보를 포함하기에 LR 오토마톤과 달리 파싱시에 과거 정보의 추적이 불필요하다.
Microcystin-LR, -YR 및 -RR과 같은 독성 microcystin의 분석에 있어서 정확성을 높이기 우해 고상 추출을 통한 micro-HPLC/IS/MS를 사용하였다. 이러한 microcystin-LR, -YR, -RR를 확인하는데 HPLC/UV로는 238nm에서의 흡광도를 측정하였고, 질량스펙트럼에서는 1 35m/z 및 $[M+H]^+$m/z의 특성 피이크만을 검출하여 왔다. 본 연구에서는 이중 전하에 해당하는 새로운 선들이 LR에서는 507m/z, PR에서는m/z, YR에서는 532m/z에서 추가로 검출되었다. 이 방법을 사용하여 대청호에서 독성 microcystin의 존재성을 조사하였다.
패킷 스위칭 네트워크 노드에서 정해진 대역폭을 보장해주는 스케줄링 기법 중 많은 수가 Latency-Rate (LR) server의 범주에 포함된다. LR server로 이루어진 네트워크는 각 노드에서의 latency의 합이 그대로 전체 네트워크의 latency가 된다는 성질을 가지고 있어서 각 노드의 latency를 구하면 전체 네트워크에서 겪을 수 있는 최대 delay를 쉽게 얻을 수 있다. Deficit Round Robin (DRR)은 이러한 LR server의 하나로 가장 구현이 간단하다는 장점 때문에 실제 여러 종류의 시스템에서 채택하였다. 본 연구에서는 이러한 DRR을 개선한 "DRR with Instant Service" (DRR-IS) 기법을 제시하고 분석하였다. DRR-IS가 LR server임을 증명하였고, 기존 DRR과 비교하며 전혀 복잡도의 증가가 없으면서 latency 성능은 $30\%$ 가량 향상되었음을 밝혀내었다.
본 논문은 가변 패킷을 사용하는 일반적인 망에서 실시간 세션이 이종의 여러 스케줄러들을 통과할 때 네트워크가 보장하는 지연의 한계를 추출하는 범용 도구를 제안한다. 이 도구는 이질적인 각 스케줄러를 동질적인 서비스 곡선 서버로 특성화한다. 우리는 서비스 곡선 서버가 LR 서버보다 엄격히 큰 범주의 스케줄러들을 특성화할 수 있음을 보인다 즉, 모든 LR 서버는 서비스 곡선 서버로 특성화할 수 있고, 또한 RC-EDF와 SC 알고리즘조차도 서비스 곡선 서버로 정확히 특성화할 수 있음을 보인다. 이와 같이 서비스 곡선 서버는 LR 서버에 비해서 범용성 관점에서 큰 장점이 있으면서도 분석 결과가 정확하다. 우리는 LR 서버들로 분석할 수 있는 네트워크의 경우도 서비스 곡선 서버로 분석했을 때, 두 경우 모두 동일한 지연의 한계를 추출함을 수학적으로 증명한다.
본 논문에선 LR 문법의 부분 클래스를 동치인 LL 문법으로 변환하는 방법을 제시한다. 이 변환이 적용 가능한 문법을 확장된k`-transformable 문법이라 정의한다. 변환된 문법은 left-to-right 커버의 성질을 만족한다. 기존 연구에서 제시한 변환 방법은 LR 문법의 부분 클래스인 {{{{k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 LL 문법으로 바꾼다. 이 논문에서 제시하는 새로운 변환 방법의 적용 가능한 문법의 범위는 k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 포함한다. 기존의 커버링 성질을 만족하는 LL로의 문법 변환은 보편적인 LR 파서의 행동을 시뮬레이션하여 얻어진다. 이 과정에서 쉬프트, 리듀스 행동 이외에 무한의 가능성을 가진 스택 스트링의 유한 표현을 위해 리덕션 심볼에 대한 예상 행동이 추가된다. 본 논문에서는 파싱 문맥을 나타내는 LR 아이템들을 기존의 스택 스트링 표현 형태에 추가하여 스택 스트링 표현법을 정제하고, 리덕션 심볼에 대한 예상 방법을 확장하는 정형식을 제시한다. 이에 근거하여 LL 커버링 문법이 존재하는 클래스를 확장된 {{{{k`-transformable 문법으로 확장시킨다.Abstract A new transformation of a subclass of LR(k`) grammars into equivalent LL(k`) grammars is studied. The subclass of LR(k`) grammars is called extended k`-transformable. The transformed LL(k`) grammars left-to-right cover the original LR(k`) grammars. Previous transformations transform k`-transformable and PLR(k`) into LL(k`). The new transformation is more powerful in that it handles the extended k`-transformable subclass of LR(k`), which strictly includes k`-transformable and PLR(k`) classes. The previous covering transformations into LL grammars are obtained by simulating the actions of the conventional LR parser. Specially, a predict action of reduction goals is added to the action set in order to finitely represent stack string. In this paper, the stack string representation is refined by adding LR items to represent a parsing context, and the prediction of reduction goal is extended by generalizing the prediction formalism. Based on them, the previous grammar classes with LL({{{{k`) covering grammars are extended to extended k`-transformable grammars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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