3G와 그 이후의 CDMA무선망 시스템에서는 다양한 멀티미디어 서비스를 위해 서로 다른 요구조건을 가지는 몇 개의 트래픽 클래스로 정의되고 분류되어 적용될 예정이다. CDMA시스템 상의 한정되고 가변적인 자원들을 효과적으로 사용하기 위해 서로 다른 트래픽 클래스의 QoS (Quality of Service) 요구조건을 고려하여 주어진 자원들을 적절하게 분배할 필요가 있으며, 이 자원 조절의 중요한 메커니즘으로 대표적인 것 중의 하나가 호 허가 제어( Call Admission Control : CAC )라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 트래픽 클래스별 서로 다른 요구(예: 비트 오차율)들을 고려하여, 이를 트래픽 클래스 별로 호제어에 사용하는 수신전력 임계치(threshold)에 반영하여 서비스 공평성(fairness)과 트래픽별 우선순위에 따른 서비스 차별화(differentiation)를 제공할 수 있는 QCAC(QoS-aware CAC)를 제안하고자 한다. 제안된 QCAC는 CDMA 시스템에서 트래픽 클래스별로 성능평가 척도로 호의 거절확률 측면에서 서비스 공평성과 서비스 차별화를 위해 서로 다른 적절한 수신전력 임계치(threshold)를 계산하는 방법을 적용한다. 또한 대표적 자원 할당 기법인 CS(complete sharing), CP(complete partitioning), PS(priority sharing)와 연관시켜 설명하고, 그 중에서 PS는 각각의 트래픽의 종류별로 우선순위를 고려하여 계산한 서로 다른 임계치를 CAC에 적용한 것과 연관성이 있고 이 계산된 임계치를 QCAC에서 적용하여 호제어를 함으로써 서비스 공평성과 차별화를 보여줄 수 있다.
점점 높아져 가는 프랜차이즈 사업에 대한 관심과 상반되게 프랜차이즈 사업에 관한 연구는 고객만족을 위한 연구와 단편적 운영 지침서들에 머무를 뿐 운영자 시각에서 성공요인을 분석하고, 창업단계 및 운영단계로 나눠 실증한 연구는 찾아보기 어렵다. 또한, 식품분야의 프랜차이즈 사업에 대한 연구가 주를 이루고 었어 식품과 비식품 프랜차이즈 사업에 영향을 미치는 요인에 관한 비교연구는 지금까지 제대로 이뤄져 오지 못했다. 이에 본 연구는 프랜차이즈 사업의 단계별 업종별 성과에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 토대로 국내 프랜차이즈 사업을 준비하는 예비창업자들이 실천해야 할 성공전략을 제시하였다. 연구결과 창업단계의 성장요인으로 사업적성의 여부, 사업조직의 여부, 사업아이템의 적합성, 경쟁구도와 본사자문의 여부가 선별되었고, 운영단계의 성공요인으로는 슈퍼바이저의 능력, 본사와 가맹점의 마케팅 능력, 본사지원의 유무, 고객관리능력, 직원만족이 도출되었다.
본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.
일반적으로, 태양광모듈은 20년 이상의 장기간 동안 사용할 수 있다고 알려져 있지만, 설치된 주변 환경요인(염분, 온도, 습도, 자외선, 음영 등)에 따라 다양한 열화현상이 발생하여, 전기적 성능과 수명이 크게 감소할 수 있어 태양광 모듈에 대한 정확한 열화특성 분석이 요구되고 있다. 그러나, 태양광모듈의 출력을 STC조건으로 보정하여 초기 사양과 비교분석하는 기존의 열화특성 분석방법은 데이터 보정 시 필연적으로 발생하는 데이터 오류로 인하여 객관성이 결여될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 태양광전원 모듈부와 모니터링부로 구성된 열화진단 시험장치를 구축하여 모듈별 출력 데이터를 측정 및 수집하고, 태양광모듈의 출력 변동성과 통신 에러 및 지연에 따른 영향을 최소화하기 위하여, MATLAB을 이용한 열화특성 분석 모델링을 통하여 실측 데이터를 평활화한다. 또한, 이를 바탕으로 태양광모듈의 열화 상태를 계절별 실측 출력특성에 따라 분석한 결과, 전체 구형모듈의 평균 열화율은 총 25.73%이고, 연평균 1.55%씩 열화됨을 진단할 수 있어, 본 논문에서 구축한 열화진단 시험장치의 유용성을 확인하였다.
스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.
미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.
작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(Epm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(Eem)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, Epm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.
2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.
본 연구는 측모두부방사선사진 촬영시 발생될 수 있는 두부회전이 측정된 선, 각계측치들에 어느 정도의 투사오차를 야기시키는지 알아보기 위해 조선대학교 의과대학 해부학교실에 소장중인 건조두개골 중 비교적 상태가 양호하고 특별한 비대칭이 없는 영구치열기의 건조두개골 17개를 표본으로 선택하여 시행하였다. 각각의 건조두개골을 수직축(Z축)을 중심으로 기준위치($0^{\circ}$)에 대해 $1^{\circ}$ 간격으로 ${\pm}15^{\circ}$ 까지 실험적으로 회전시켜 총 527장의 측모두부방사선사진을 촬영하였다. 이를 근거로 기준위치($0^{\circ}$)에서의 계측치와 각 회전각에서의 계측치들 사이에 paired t-test를 시행하여 측모두부방사선사진 계측치간의 차이를 규명하였으며, 이를 통해 추사오차의 관점에서 교정학적으로 유용한 측모두부방사선 계측항목을 구한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 각계측항목이 선계측항목에 비해 투사오차가 작았다. 2. 각계측항목은 정중시상면에 위치한 기준점들을 많이 포함할수촉 투사오차가 작았다. 3. 수평 선계측항목의 길이는 필름방향으로 회전됨에 따라 점진적으로 감소되었으나, 초점 방향으로 회전됨에 따라서는 증가되다가 감소되었으며 상대적으로 그 변화양이 작았다. 4. 두부회전에 따른 투사오차는 수직선계측항목에 비해 수평선계측항목에서 컸다. 5. 수직선계측항목은 회전축으로부터 거리가 증가함에 따라 투사오차가 증가하였다. 이상을 종합해 볼 때 두부회전에 따른 측모두부방사선사진 계측치의 투사오차를 최소로 하기 위해서는 선계측항목보다는 각계측항목을 사용하는 것이 유용할 것으로 사료된다.
목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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